6月30日下午，我所举办本年度第六期沙龙活动。活动以“律师的AI课堂：简介及人工智能在法律行业的应用”为主题，由上海兰迪（郑州）律师事务所易胜男律师担任主讲人。在所执业律师、实习律师参加了本次活动。
人工智能技术的快速发展为各行各业带来了深刻的变革，法律领域也不例外。其实人工智能技术已经渗透到人类社会的各个方面，比如汽车辅助驾驶系统典型代表特斯拉和数字助理，例如苹果的Siri、小米的小爱同学、百度小度等，这些都是人工智能的典型代表，还有就是我们今天主要聊的自然语言处理技术。
简介
诞生于一家名叫的美国公司，这家公司从2015年开启了人工智能研究，先后陆续推出语言处理模型GPT-1、GPT-2、GPT-3 、GPT-3.5、.0，从1到4.0版本，GPT一步步更新迭代。
（ Pre- ）中文全称是聊天生成预训练模型，它的主要功能是理解和生成人类的自然语言，也就是通过它内在工作原理理解我们给它发出的指令，根据指令提供对话交流、回答问题和撰写文案等能力。
的工作原理可以简单概括为以下几点：
首先是大规模的数据训练：通过学习大量的文本数据，主要是文字类的语料（包括文章、书籍、网站等），掌握人类语言的规律和用法习惯。这种学习方法类似于人类在阅读过程中知识积累，GPT-1的参数只有1.17亿，到3.5版本的时候，参数已经飙升至1750亿，也似乎证明了参数越大，AI能力越强、越智能。
其次是架构：这种架构有助于捕捉文本中的长距离依赖关系，教GPT了解人类语言的逻辑和习惯，通过让GPT了解日常用语的习惯和逻辑，提高了生成语言的准确性和连贯性。
我们可以把架构比作一个工厂，工厂中有两个主要部门：编码部门（）和解码部门（）。
编码部门（）：编码部门的工作是将原始文本转换成一种数值表示。你可以将其想象成一台机器，将原材料（文本）分解成一堆零件（数值表示）。
解码部门（）：解码部门的任务是将编码部门输出的数值表示重新组装成新的文本。这就像是另一台机器，根据零件（数值表示）制造出最终产品（新文本）。
最后是微调：尽管在预训练阶段已经学到了丰富的知识和语言能力，但为了在特定任务上表现出色，它还需要进行微调。就是通过使用人工标注的对话数据集来完成，从而使模型更好地适应用户需求。
法律领域应用案例
在这一部分，我们将详细介绍几个典型的在法律领域的应用案例，帮助大家更深入地了解其实际应用价值。
现场演示了“智能法律咨询、合规风险审查、罗列非诉法律服务清单”等几项律师经常面临的法律服务场景。
优势与局限性分析
在法律领域的几个典型应用场景，可以帮助律师提高工作效率、降低成本，同时为客户提供更专业、更高效的法律服务。然而，我们也需要关注其局限性，并在实际应用中加以克服。
（一）优势分析
高效、专业、灵活、降低成本。
（二）局限性分析
法律问题的复杂性、法律变动的实时性、训练数据质量、法律责任问题、保密性和隐私问题。
在法律领域具有明显的优势也有其局限性。在实际应用中，我们需要充分认识这些局限性，并采取相应的措施加以克服，如结合律师的专业知识对模型生成的结果进行审核和修正，关注训练数据质量，确保模型能够提供准确和专业的服务。
使用技巧
确保问题清晰明了、使用正确的关键词、给出背景信息、限制字数
总结
我们应当从的火爆看得出来强人工智能时代可能很快到来，作为一种先进的人工智能技术，已经在法律领域取得了显著的成果，为律师带来了许多便利。然而，我们也应看到，并非万能的，它在法律服务中的应用还存在一定的局限性。因此，在实际操作中，我们需要谨慎地使用，确保为客户提供准确、专业的法律服务，同时，也要不断提升自身专业素质，充分借助等智能法律技术，提高工作效率，拓宽业务领域，以期在未来法律市场中脱颖而出。
END
供 稿：易胜男
编 辑：牛伊雯
