域名频道IDC知识库生成式人工智能（Generative AI）是一种基于海量训练数据和生成算法模型，创造性地产出内容的人工智能。区别于机械式执行既定指令，生成式人工智能实现了从“复制”向“创造”的飞跃，使其能够“像人类一样思考”。2022年11月底，美国人工智能公司OpenAI推出一款生成式AI——ChatGPT，一经问世便在短时间内突破亿级用户增长，迅速在全球掀起一股热潮。人们惊叹于ChatGPT在处理信息、生成文本时的高效智能，以及其与人类极度相似的语言风格，认为这将对现有的文本创作模式产生颠覆性的影响。
事实上，AI发展至今，文本处理是人工智能研发最为成熟的几项功能之一。而法律行业作为文本绝对主导的一大领域，毫无疑问将成为生成式AI接下来主要的应用场景。具体而言，法律行业天然和这种大型语言模型Large Language Model（LLM）相匹配。作为一个典型的文本输入/输出的场景，法律行业的数据以文本为主，并且多为绝对事实和真实案件，很适合大型语言模型学习。此外，法律工作的强知识性和逻辑性也使得大语言模型能够在更多法律工作环节中提供价值。在LLM出现之前，法律科技企业的主要业务方向多在于电子签名、合同管理等边缘环节，现在则转向研发能够提高工作效率的工具，例如法律领域的生成式AI。
HarveyAI就是一款新近推出的，专为律师事务所打造的定制LLM。它由ChatGPT的母公司OpenAI支持研发，并获得了由Sequoia红杉资本领投的2100万美金A轮融资，发展前景良好。今年年初，HarveyAI先后与安理国际律师事务所（Allen & Overy）、普华永道（PwC）等行业龙头建立全球合作伙伴关系，为其旗下律师及法律专业人员提供包括合同分析、数据处理在内的多项服务。红杉资本在其官方网站表示，目前有1.5万家律师事务所“正在排队使用”HarveyAI这一产品。根据研发团队的介绍，HarveyAI在研发过程中接受了三种数据类型的训练。首先以ChatGPT模型为基础，输入一般互联网数据；其次接受一般法律数据库的训练，包括判例法及其他法律相关文献、资料；最后，各个律所可以根据需求，针对特定业务、特定客户对其进行微调。研发团队同时强调，考虑到数据隐私问题，一旦HarveyAI开始在某家特定律所开始接受训练，其生成的语言模型就将成为这家律所独有的产品，不会再被应用到其他律所当中。
HarveyAI不是唯一面向法律领域的生成式AI。律商联讯（LexisNexis）、汤森路透（Thomson Reuters）、Litera等知名法律技术服务商都通过数据预训练、微调等方式推出了自己旗下的AI产品，并与Dentons、里德·史密斯（Reed Smith）、欧华（DLA Piper）等知名律师事务所展开合作。可以说，生成式AI在法律领域的大规模应用已然是大势所趋。
然而，伴随生成式AI的应用实践，有关它的争议也从未停止。由于生成式AI提供的回答是以大规模训练数据为基础，AI从投喂给它的大量数据中学习并生成内容，而训练数据本身的错误、偏见、立场等最终都可能反映在其生成的内容中。除了不当的训练数据，算法设计者主观认知偏见、算法设计过程中的技术漏洞、信息甄别和过滤机制的缺乏，都可能影响AI生成内容的可靠性，甚至其有时提供的答案并非基于任何现实世界的数据，而是模型自己想象的产物，也就是所谓的“AI幻觉”（AI hallucination）。从此点来看，将其全面引入法律领域似乎值得三思。但是，如果将目光聚焦于投融资、并购重组与资本市场等非诉领域的法律服务场景时，生成式AI对大量文本的处理和反馈能力将在此领域发挥极大的作用。
首先，律师完全可以通过HarveyAI这类法律生成式AI进行指令明确的文本整理工作。举例来说，当一位中国大陆律师需要为其美国客户准备一份英文法律备忘录时，可以通过先行起草初始版本，再要求生成式AI进行修改校对。为此，我们只需要明确下达指令，要求其以“美国律所的语言风格”进行修改，以精进文稿本身中可能存在用词、语法等问题。也就是说，在生成式AI的协助下，原本横亘在不同法域间的语言壁垒将更容易被打破，这将进一步提升律师的工作效率。
在向生成式AI输入足够体量的协议文本、公司信息等数据资料的情况下，现有的AI技术完全可以使其完成文本校对及基础法律文件起草等工作。同时，在此过程中律师并未向生成式AI寻求任何开放性答案，而是在严格限定上下文条件和适用范围的情况下向其下达指令，因此产生“AI幻觉”或误读的概率也将大幅度降低。此点也在HarveyAI的实际使用中获得了印证。
生成式AI在起草法律文本、提高律师工作效率等方面有着巨大潜力。但发挥此功能的前提是AI模型本身需要被输入大量的数据资料并加以训练、调试，以便该模型能从海量的交易文件中学习法律思维、文本风格和交易习惯。美国证券交易委员会（SEC）在其数据库中公布了大量公司协议文本，这些公开数据成为ChatGPT和其他类似AI模型的丰富养料，使其能从中学习、模仿，最终自主生成类似协议草案。
由于我国当前并不要求上市公司披露其交易文件，交易协议多作为商业秘密而存在，这就使得我国的生成式AI难以获得所需的数据资料。同样以飞机租赁为例，公司会在中国证监会官方网站上披露交易公告，公告内容涉及交易双方信息、交易概况、合同标的、交易影响、相关董事会决议等，但不会公布协议文本，无法成为AI的数据来源。4国内也有许多非官方数据库，如百度文库等，其中有海量的交易协议模板，但由于缺乏对上传者的限制门槛，其中的文件质量、数量都远不能与SEC数据库中近20年的数据信息相比。
因此，要想使得生成式AI在我国法律行业发挥更大作用，需要建立一个向公众开放的可信赖的法律文件数据库。我国可以效仿SEC的做法，考虑由上市公司向证监会提交相关交易协议，并在隐去商业秘密等敏感信息后向公众披露，最终建立起一个可靠且真实的数据库，成为生成式AI训练与调试的数据来源。
总之，随着生成式AI地兴起，其在法律行业中的巨大潜力也逐渐浮现。为了能在未来的人工智能竞争中保有一席之地，国际顶尖律所、法律服务机构等各大巨头纷纷入彀，将这一工具引入日常工作。21世纪是技术革新的时代，对我国而言，要想在快速增长的人工智能领域保持竞争力，就需要不断开发其在各个领域的应用场景。考虑其行业特性，法律服务领域便是生成式AI的一处绝佳落脚之地，重视生成式AI在法律领域，尤其是公司法领域的研发和应用，使其与国际接轨，推动我国实现人工智能驱动未来的重大飞跃。
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