科技赋能,“大模型”助力司法服务提质增效——部分人大代表专家学者就“法信法律基座大模型”研发成果答记者问(一)

11月15日,最高人民法院举行新闻发布会,发布国内首个完成网信部门生成式人工智能服务备案的法律行业基座大模型——“法信法律基座大模型”。部分专家学者应邀参加发布会。全国人大代表,云南大学法学院教授、博士生导师高巍及全国人大代表、中德人工智能研究院院长、四维时代科技创始人崔岩等人就法律基座大模型研发成果回答了本报记者提问。

全国人大代表,云南大学法学院教授、博士生导师高巍

问:如何看待最高人民法院发布法律基座大模型对法律行业的意义?

答:最高人民法院发布法律基座大模型对于整个法律行业来说,具有深远的意义和积极的影响。

法律行业应当积极拥抱现代科技革命和产业变革,充分发挥科技的优势,推动法律行业的发展和进步。科技成果赋能法律行业,能推动法律行业的创新与发展。

对法律行业来说,最高人民法院发布的“法信法律基座大模型”作为一个基座模型,通过将法律大数据要素投入行业基座,能为法治建设广泛应用新质生产力提供底层支持。大模型技术有了行业大数据的支持,通过提供嵌入业务场景的人工智能大模型能力,能够有效解决通用模型在行业应用落地的门槛问题,进而促进法律行业广泛应用人工智能技术创新成果,有助于整个法律行业的数智化转型,提升法律信息流转的效率以及法律知识共享与服务的水平和竞争力,使法律行业在数字时代更好地适应社会发展的需求。科技成果催生的新型法律服务模式也使得法律服务能够更好地普及到大众,为法治工作现代化提供有力的基础支撑,同时也能增强中国法律服务的国际竞争力。

问:您认为法律基座大模型应用于法律行业对法律实践有哪些影响?

答:法律基座大模型应用于法律行业对法律实践有着深刻且全方位的影响。

第三,促进法律监督。法律监督机关利用法律基座大模型,可以更高效地对司法和执法活动进行监督,从而保障法律的正确实施,维护社会公平正义和当事人的合法权益。

总而言之,法律基座大模型的应用推动法律行业朝着更加科学、高效、公正的方向发展。

一是数据质量与管理。数据是人工智能的基础,数据的可信合规性、准确性、权威性、代表性以及数据的更新维护都至关重要。

二是安全和隐私保护。在应用法律大数据等科技时,会涉及个人信息、商业机密等,因此要防范数据安全风险,做好隐私保护。

三是技术不足与法律伦理。科技产品如人工智能算法可能存在缺陷,也可能引发伦理问题,进而导致错误的法律建议或决策支持。要始终明确大模型辅助性、工具性的基本定位。法律从业人员是法律实践的主体,他们需要充分了解人工智能技术在法律领域应用的原理、优势和局限性,方能更好地利用其辅助工作,确保人工智能与法律实践的融合符合法治中国建设的价值追求。

全国人大代表、中德人工智能研究院院长、四维时代科技创始人崔岩

问:您认为大模型等新一代人工智能科技对法律行业会有哪些影响?

答:关于大模型等新一代人工智能科技对法律行业的影响,我认为主要体现在以下几个方面:

一是科技进步将大幅提升法律工作效率。包括提升海量文书与法律信息的处理和分析效率,为法官提供高效的知识服务和辅助决策支持。

二是会促进知识获取与学习方式变革。涵盖跨领域知识整合以及推动教育变革。

三是会创新法律服务模式。将会出现更多基于人工智能技术的在线服务平台。人工智能的介入有助于优化法律行业的资源配置,促进法律服务更加个性化,减轻法律工作者的负担,提高法律服务效率。

总之,以大模型为代表的新一代人工智能科技对法律行业的影响是全方位的。我们应当积极拥抱这些变化,充分利用科技手段推动法律行业的创新发展,为我国法治建设贡献力量。

问:如何看待最高人民法院发布法律基座大模型对科技领域的意义?

答:最高人民法院发布的法律基座大模型,对科技领域具有重大意义。这一模型的推出标志着我国人工智能技术在法律行业应用取得重大突破,是科技与法律深度融合的体现。它不仅提升了法律工作的科技含量,也为科技领域提供了新的研究方向和应用场景。

一、推动技术创新与发展。法律领域拥有海量文本数据,法律基座大模型的发布为科技企业和科研机构提供了极具价值的应用场景与丰富的数据资源,促使他们不断探索和改进人工智能技术,激发跨领域技术融合,推动科技领域创新发展。

三、优化科技领域法治环境。法律基座大模型可以对大量法律文本和案例进行分析和总结,为科技立法提供参考。人工智能技术的快速发展给法律监管带来挑战。法律基座大模型的应用可以帮助监管部门更好地理解和掌握人工智能技术的特点和应用场景,加强对科技领域的法律监管。

最高人民法院发布的法律基座大模型为我国人工智能科技发展带来新机遇。科技界应积极响应,加强与法律界的合作,共同推动法律科技发展,为建设社会主义法治国家和科技强国贡献力量。

一是数据隐私安全问题。人工智能科技在法律行业的应用需要大量数据支持,但同时也带来了数据隐私和安全风险。因此,需要建立严格的数据安全管理体系,制定明确的数据使用规则和监管机制,规范数据的收集、存储和使用行为,防止数据滥用风险。

二是算法偏见与伦理问题。人工智能的算法是基于数据训练得到的,如果数据存在偏差或不完整,可能会导致算法产生偏见。而且,很多复杂的算法模型对于普通人来说难以理解,形成了算法黑箱。为此,需要推动算法的可解释性研究,开发能够解释算法决策过程的技术和方法,使法律决策更加透明。此外,科技的应用还可能涉及一些伦理问题,比如人工智能的决策是否符合道德标准、科技是否会削弱人类的判断力和责任感等。在法治社会建设中,需要充分考虑这些伦理道德因素,确保科技的应用符合人类的价值观和道德规范。

三是技术可靠性与准确性问题。科技系统可能会出现故障、错误或漏洞。所以,需要加强对科技系统的维护和管理,建立完善的技术测试和验证机制。同时,科技发展迅速,技术不断更新换代,这可能会导致旧的技术系统与新的技术标准不兼容,从而影响法治社会建设的连续性。因此,在引入新技术时,要充分考虑技术的更新和兼容性,制定合理的技术升级计划。

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