人工智能技術(shù)深入發(fā)展對法律與知識產(chǎn)權(quán)行業(yè)的影響及對策

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“如何應(yīng)對AI對法律服務(wù)行業(yè)的影響？”

來源：IPRdaily中文網(wǎng)（iprdaily.cn）

作者：余剛 李慧 康信知識產(chǎn)權(quán)

隨著2022年底生成式人工智能（AIGC）產(chǎn)品ChatGPT的問世，AI的進化速度令人目不暇接。不到一年時間，我們從Chat GPT3.5的聊天和文本生成功能，邁進到性能更加強大的GPT4，一直到兩個月前，僅需一個指令就能自動生成視頻的SORA誕生。同時，AI對法律服務(wù)行業(yè)的影響正迅速深化和擴展，如何應(yīng)對成為法律行業(yè)共同面臨的問題。已經(jīng)有行業(yè)先鋒，如著名的律師事務(wù)所Allen & Overy，他們與美國的Harvey公司合作開發(fā)的律師智能助手已投入應(yīng)用，而更多人則正在考慮采取何種應(yīng)對策略。

AIGC對法律與知識產(chǎn)權(quán)行業(yè)沖擊篇

1、不是數(shù)字化、信息化

AIGC的革命性質(zhì)在于它本質(zhì)上是一個生成式模型，即利用機器學習模型，尤其是深度學習技術(shù)，來創(chuàng)造新的內(nèi)容（如文本、圖像、音樂、代碼、3D模型等）。與傳統(tǒng)的數(shù)字化和信息化不同，后者主要將現(xiàn)實世界的信息轉(zhuǎn)換成易于管理和分析的數(shù)字形式。相較之下，AIGC不僅僅是對現(xiàn)實世界的簡單“轉(zhuǎn)換”或“翻譯”，它已經(jīng)初步擁有了人類的學習、理解、概括和創(chuàng)造的能力，并利用這些能力來進一步創(chuàng)作出新的內(nèi)容。

比如，ChatGPT4 已經(jīng)具備了解讀圖片，并生成文字說明的能力，以下分別為某專利申請流程圖和ChatGPT4對其自動解讀動圖。

2、AIGC與人類特質(zhì)

AIGC的基礎(chǔ)是大型語言模型和海量數(shù)據(jù)訓(xùn)練，它具備迅速處理和分析大量數(shù)據(jù)的能力，并能快速生成豐富的內(nèi)容。同時，AIGC也展現(xiàn)了類似人類的特質(zhì)，包括學習、總結(jié)、概括以及進行分析推理等能力，并且作為硅基智能可在算力支持下7*24小時不間斷工作。與之相比，人類作為碳基智能在時間、精力和數(shù)據(jù)處理能力上可能無法與AIGC競爭，但人類的創(chuàng)造性思維更加深刻和復(fù)雜。人類能夠理解、表達和溝通豐富的情緒，進行深度推理分析，并綜合考慮包括倫理道德在內(nèi)的各種因素，做出復(fù)雜而綜合的決策，并提供建議。

3、法律行業(yè)適合進行AI的深度垂直應(yīng)用

在法律行業(yè)中，為客戶提供法律咨詢、撰寫法律文件、參與案件庭審以及進行溝通談判等服務(wù)都是常見的職責。在這一行業(yè)的幾乎所有服務(wù)環(huán)節(jié)中，都會產(chǎn)生諸如法律文書、案件分析、合同、法律意見書和研究報告等各類文件，這些文件是重要的參考或成果物。因此，從某種意義上說，法律行業(yè)可以被視為一個近似內(nèi)容生成行業(yè)，盡管它由于各案例情境的不同而涉及大量的人工實踐環(huán)節(jié)。AIGC通過訓(xùn)練各種數(shù)據(jù)，如果能夠接入足夠的法律法規(guī)和案例數(shù)據(jù)，就能通過學習這些數(shù)據(jù)來生成各類與法律相關(guān)的文件。因此，法律行業(yè)也已成為AI應(yīng)用中最典型的垂直場景之一。

專利領(lǐng)域兼具法律和技術(shù)屬性，AI工具在該領(lǐng)域應(yīng)用潛力巨大，比如下面兩幅動圖是某AI大模型對上傳的最高院（2010）民提字第 158 號專利侵權(quán)判決書內(nèi)容的概括以及對其中是否提起無效、侵權(quán)成立事實等細節(jié)解讀，以及對專利對比文件AU AU2009270482內(nèi)容和技術(shù)創(chuàng)新點解讀的示例（尤其是創(chuàng)新點細節(jié)準確地從說明書某個位置被讀取出）。

4、傳統(tǒng)律所的AI革新和飛速發(fā)展的初創(chuàng)智能法律服務(wù)者

在認識到生成式人工智能對法律行業(yè)的重大影響之后，ChatGPT問世僅幾個月，著名律所安理就率先與美國Harvey公司合作。Harvey公司利用其專有的法律數(shù)據(jù)進行預(yù)訓(xùn)練和微調(diào)，為安理律師提供了深度定制的ChatGPT助手。這不僅包括起草法律文件、輔助法律研究、審核法律合同以及解釋法律術(shù)語等專業(yè)工作，還能基于數(shù)據(jù)生成相關(guān)建議。3月底，另一家國際大型律所宣布與Harvey達成合作，部署生成式人工智能產(chǎn)品。

同時，這一趨勢催生了新型的法律AI公司。這些公司大致分為兩類：一類是直接在線提供人工智能法律服務(wù)的公司，典型的如EVEN UP，專注于個人傷害索賠，市值達到數(shù)十億美元；另一類是基于不同大語言模型，為企業(yè)或律所開發(fā)定制模型的公司，比如基于ChatGPT的Harvey和基于ANTROPIC的Claude技術(shù)的Robin AI。這些公司在融資規(guī)模、客戶數(shù)量和營業(yè)額方面都呈現(xiàn)出驚人的增長速度。例如，Harvey公司的年度經(jīng)常性收入從2023年4月的一兩百萬美元，躍升至2023年12月的千萬美元級別。

5、AI平臺和工具的快速發(fā)展大大拓展了實踐應(yīng)用的空間

作為一種大型語言模型，ChatGPT 3.5版本已能夠非常出色地完成信函起草、翻譯和文本語法修改等任務(wù)。這些工作通常由律師助理負責，而ChatGPT 3.5則可以輕松一鍵完成。它生成的商務(wù)信函周到且禮貌，基本無需進一步修改。在翻譯方面，它也能夠達到相當準確的水平。通過將生硬的文件輸入ChatGPT，它可以即刻完成語句調(diào)整和語法修正，轉(zhuǎn)化為完美的文稿。

除了律師助理的日常任務(wù)外，大型語言模型在法律文書和研究報告的編制方面也取得了長足的進步。ChatGPT在一年內(nèi)從3.5版本迭代升級到了4.0版本，GPT-4.0擁有廣泛的法律理論知識，并能夠直接生成各類法律文書（如警告函、訴狀、合同）的框架模板。通過專業(yè)律師的持續(xù)提問和引導(dǎo)，它能夠生成更為詳細的法律文檔（詳見下面的動圖示例）。在此基礎(chǔ)上，專業(yè)律師可以進一步根據(jù)具體案件的情景完成最終的法律文書。在技術(shù)相關(guān)的法律工作領(lǐng)域，如專利法，由于與科技界和產(chǎn)業(yè)界的交叉，各種大型模型不僅訓(xùn)練數(shù)據(jù)充足，而且在獲取技術(shù)文獻、摘錄重要內(nèi)容、回答技術(shù)問題、預(yù)測技術(shù)趨勢方面表現(xiàn)出色，能夠出具一定程度的技術(shù)研究報告。同時，也出現(xiàn)了一些通過技術(shù)交底書產(chǎn)出專利申請文件或者是通過權(quán)利要求書產(chǎn)出說明書的產(chǎn)品（如Patentpal等，效果尚需改進）。

例如，以下分別為GPT4生成專利許可合同的支付條款動圖，以及經(jīng)律師持續(xù)提問后進一步生成強化許可收益監(jiān)督的條款動圖。

在商用大模型方面，近一年的發(fā)展見證了ChatGPT不斷迭代至GPT-4。此外，還涌現(xiàn)出了包括Google、ANTROPIC等公司開發(fā)的大模型在內(nèi)的各具特色的商業(yè)人工智能平臺，這些平臺在某些方面超越了GPT-4，例如某大模型在一些技術(shù)問題回答上比較準確，以下動圖示出其較為準確地說岀了PAO催化劑制備現(xiàn)狀及較為有前景的催化劑類型。兩個月前，GPT Store上線，目前已有超過300萬應(yīng)用，涵蓋了眾多辦公通用工具和法律專業(yè)工具。Midjourney、Sora等平臺進一步推動了大語言模型向圖像、音頻、視頻生成的多模態(tài)發(fā)展。同時，紛繁復(fù)雜的開源大模型也為眾多開發(fā)者提供了進一步在AI上開發(fā)私有大模型的機會。

6、AI拉平專業(yè)知識差距、工具差距，突顯個性化特質(zhì)

無論是閉源還是開源，AIGC在知識范圍的廣泛性方面，促使在相同AI應(yīng)用技能水平下不同專業(yè)人士之間的知識差距逐漸縮小。同時，AIGC的大型模型平臺及其應(yīng)用提供的工具功能能夠賦能于不同的專業(yè)人士，進一步減少知識差異。當然，這種差距縮小的可能性，并非必然發(fā)生。此外，知識差距縮小的程度和方式也會因企業(yè)或個人的特性而異。

通過使用GPTs在法律領(lǐng)域提供的工具，可以快速獲取大量專業(yè)法律知識，以下分別為GPTs中和法律相關(guān)各個GPT應(yīng)用，以及通過其中一個GPT應(yīng)用分別回答美國的專利法、IDS（信息批露聲明）以及IPR(雙方復(fù)審)等動圖。

7、什么性質(zhì)的法律工作會被AI替代？

從當前的應(yīng)用來看，法律工作中那些僅僅涉及提供知識類的工作是必然會被取代的，背誦記憶復(fù)現(xiàn)這些知識本身會被完全替代，而法律工作中涉及知識選擇的能力不會被完全替代。法律中涉及經(jīng)驗僅涉及可復(fù)制知識的法律服務(wù)會被從賦能開始而逐步取代，涉及創(chuàng)造性和個性化法律服務(wù)的，比較難被取代。

AIGC下法律服務(wù)企業(yè)的應(yīng)對篇

面對人工智能時代的到來，通用法律以及知識產(chǎn)權(quán)等各專業(yè)領(lǐng)域法律服務(wù)的企業(yè)，都應(yīng)當積極思考、適應(yīng)變化，并采取行動應(yīng)對人工智能帶來的變革。

8、制定企業(yè)發(fā)展AI應(yīng)對戰(zhàn)略

隨著AIGC爆發(fā)式發(fā)展，應(yīng)用范圍和深度的拓展及應(yīng)用產(chǎn)品層出不窮，給包括法律服務(wù)行業(yè)業(yè)務(wù)模式、技能要求帶來了深遠的影響，也必然對服務(wù)內(nèi)容、崗位設(shè)置、團隊建設(shè)模式等相關(guān)領(lǐng)域形成不同程度的沖擊。從法律服務(wù)企業(yè)的角度來看，法律咨詢服務(wù)可能被機器人取代，甚至傳統(tǒng)的產(chǎn)業(yè)鏈將被顛覆，AI公司將成為法律服務(wù)企業(yè)的重要合作伙伴和供應(yīng)商，從業(yè)人員需要AI技術(shù)賦能進行更新迭代。

面對如上種種變化，企業(yè)在傳統(tǒng)的經(jīng)營發(fā)展戰(zhàn)略以外，還需要制定AI應(yīng)對戰(zhàn)略，圍繞AI技術(shù)、AI產(chǎn)品的應(yīng)用設(shè)定發(fā)展目標，對相關(guān)的AI技術(shù)基礎(chǔ)構(gòu)建、服務(wù)項目創(chuàng)新和流程優(yōu)化、人員能力建設(shè)內(nèi)容、倫理道德要求、風險管控等事項的具體工作內(nèi)容、安排進行規(guī)劃，并給予上述安排足夠的資金、人力資源保障。

9、構(gòu)建企業(yè)私有化大模型

隨著大模型開源項目的出現(xiàn)，企業(yè)構(gòu)建私有化的定制大模型（LLM）在技術(shù)層面上日臻成熟。法律服務(wù)行業(yè)企業(yè)應(yīng)綜合考慮數(shù)據(jù)治理要求、企業(yè)自身競爭力以及成本開展構(gòu)建企業(yè)私有化大模型工作。法律服務(wù)行業(yè)企業(yè)構(gòu)建私有化大模型一是可以提升AI工具的使用質(zhì)量，結(jié)合通用模型缺乏專業(yè)知識和行業(yè)數(shù)據(jù)積累的問題，提高輸出成果的針對性和精準度。二是可以滿足數(shù)據(jù)治理的要求，包括防止敏感數(shù)據(jù)和涉密數(shù)據(jù)外泄，符合客戶、政府等第三方的數(shù)據(jù)合規(guī)要求。企業(yè)可對私有大模型進行本地部署，將相關(guān)數(shù)據(jù)在大模型上訓(xùn)練，產(chǎn)出保密的且為企業(yè)自己所用的成果。私有化大模型包括四個關(guān)鍵要素：

私有大模型要素一：數(shù)據(jù)建設(shè)

私有化大模型的要義在于個性化，能夠形成個性化的基礎(chǔ)就在于訓(xùn)練模型所用的數(shù)據(jù)。這里所說的數(shù)據(jù)既包括行業(yè)數(shù)據(jù)，行業(yè)數(shù)據(jù)例如包括常法律領(lǐng)域的法律法規(guī)數(shù)據(jù)、訴訟文書數(shù)據(jù)、知識產(chǎn)權(quán)領(lǐng)域的專利數(shù)據(jù)等，也包括企業(yè)自身數(shù)據(jù)，包括企業(yè)內(nèi)部案例數(shù)據(jù)、內(nèi)部知識庫等。企業(yè)首先需要完成信息化數(shù)字化，將自身擁有的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)變?yōu)榇竽Ｐ陀?xùn)練所需要的數(shù)據(jù)。法律服務(wù)領(lǐng)域已經(jīng)做好IT和數(shù)字化建設(shè)的企業(yè)將在這一輪私有大模型的訓(xùn)練中占上數(shù)據(jù)優(yōu)勢。

私有大模型要素二：模型選擇

各類開源大模型已不斷涌現(xiàn)，這些大模型的主要區(qū)別在于架構(gòu)和算法不同。以開源大模型為基礎(chǔ)，企業(yè)可以通過構(gòu)建自身的大模型，訓(xùn)練數(shù)據(jù)，進行微調(diào)實現(xiàn)私有大模型構(gòu)建。不同模型在架構(gòu)、參數(shù)數(shù)量、訓(xùn)練數(shù)據(jù)量、能力特點等各方面都存在差異，法律服務(wù)行業(yè)企業(yè)應(yīng)綜合模型可靠性、安全性、許可合規(guī)性等根據(jù)預(yù)期目標適當選擇。

私有大模型要素三：算力支持

大型模型需要更多的計算資源進行訓(xùn)練和部署，這可能導(dǎo)致技術(shù)基礎(chǔ)建設(shè)方面更高的成本。AI為算力之軀，對于AI芯片等需求正如人類對于糧食需求一樣，消耗極大。無論是云服務(wù)提供商還是本地服務(wù)器，都是需要比較大的算力成本。這種算力的要求非常驚人，例如，由于AI GPU的海量規(guī)模需求, “AI芯片之王”的英偉達公司NVIDIA的市值在2024年2月達到了2萬億美元的水平。GPU卡國內(nèi)時常面臨一卡難求的情況。因此，企業(yè)需要根據(jù)應(yīng)用需求在一定算力和資金支持下建設(shè)企業(yè)私有大模型。

私有大模型要素四：團隊建設(shè)

建設(shè)私有化大模型需要AI專業(yè)人員和法律服務(wù)企業(yè)專業(yè)人員兩類人員參與。AI專業(yè)技人員主要負責大模型的構(gòu)建（如個性化參數(shù)設(shè)定）、預(yù)訓(xùn)練、運行維護等工作，企業(yè)可以自建團隊，也可以與外部機構(gòu)合作。專業(yè)人員主要負責提供專業(yè)知識支持，比如篩選訓(xùn)練數(shù)據(jù)、構(gòu)建提示詞、參與訓(xùn)練AI等，需要從專業(yè)員工中進行選拔和培養(yǎng)。

10、加強商用AI平臺和軟件的應(yīng)用

商用AI 平臺和軟件的應(yīng)用在一定時間內(nèi)占據(jù)非常重要的位置。商用AI 平臺軟件通常屬于閉源軟件，目前相對于開源大模型處于比較先進的位置。商用AI平臺和軟件應(yīng)用時需要注意避免將涉及保密事項輸入商用AI平臺和軟件。

多平臺互相補充互相驗證

除了ChatGPT外，Google、ANTROPIC開發(fā)的大模型等各具特色的商業(yè)人工智能平臺也相繼出現(xiàn)，初步形成了由多個商用大模型主導(dǎo)的市場局面。隨著競爭的多元化，這些AI平臺展現(xiàn)出了較為鮮明的特點，例如有的大模型在長文本處理和多模態(tài)能力上突出，有的大模型在對話能力上更強，而另外一些大模型則顯示出更為綜合的能力。不同模型由于其先天的技術(shù)基礎(chǔ)和后天的訓(xùn)練過程不同，已經(jīng)逐漸顯示出能力上的差異，可以在應(yīng)用過程中進行多平臺的相互補充和驗證。

挖掘應(yīng)用通用和專業(yè)AI工具

商用大模型作為平臺的應(yīng)用發(fā)展，為法律應(yīng)用的進一步發(fā)展奠定了良好的基礎(chǔ)。例如，商用大模型ChatGPT不僅在線直接提供服務(wù)，同時也充當一個平臺，提供了類似于App Store的功能。兩個月前，隨著GPT Store應(yīng)用商店的上線，GPTs(Generative Pre-trained Transformers)展現(xiàn)了其強大的平臺功能。目前，首批應(yīng)用已經(jīng)達到了300萬個，集成了包括圖像生成(DALL-E)、寫作(Writing)、辦公工具(Productivity)、研究分析(Research & Analysis)、編程/軟件開發(fā)(Programming)、教育(Education)、生活(Lifestyle)等七大類工具?？梢灶A(yù)見，得益于GPTs的自定義功能和龐大的用戶群，衍生應(yīng)用的數(shù)量將持續(xù)增加，這為法律行業(yè)應(yīng)用的深度和廣度提供了堅實的基礎(chǔ)。

這些工具中，多項可以應(yīng)用于法律服務(wù)。例如，寫作類(Writing)工具中的All around Writer(全能作家)、Human GPT(人性化GPT)、Copywriter GPT(文案GPT)可以用于生成各種專業(yè)文件和宣傳文案；辦公工具類(Productivity)中的Slide Maker(幻燈片生成器)、Canva；編程/軟件開發(fā)類(Programming)工具可以用于開發(fā)個性化軟件。

多模態(tài)大模型的應(yīng)用

SORA的一條指令便能生成東京街頭女子的視頻，這令無數(shù)人感到震撼。在法律行業(yè)中，文本應(yīng)用的廣泛性無可置疑，而圖片、音頻、視頻的應(yīng)用則相對較少。然而，每個律所不僅是法律服務(wù)的提供者，也是一個運營實體，需要進行品牌推廣、制作圖片音視頻文案等相關(guān)工作。因此，在這些領(lǐng)域中，加強對多模態(tài)大模型的應(yīng)用顯得尤為重要。

11、開發(fā)“智能數(shù)字員工”-AI agent

隨著AIGC對于人工智能技術(shù)的突破，能夠替代人類自動進行智力勞動的“智能數(shù)字員工”AI agent日漸可行。AI agent將基于大語言模型（LLM），自動進行任務(wù)分解規(guī)劃并自動完成任務(wù)，實現(xiàn)對于人類的工作任務(wù)的替代（agent）。AI agent與傳統(tǒng)的實現(xiàn)流程自動化的軟件機器人、虛擬人不同，其是依據(jù)AIGC技術(shù)達到對于需求的理解、規(guī)劃以及任務(wù)實施。通過開發(fā)AI agent，可以將工作中流程、事務(wù)性任務(wù)交給agent，而將需要人類特質(zhì)能完成的任務(wù)留給人類律師，包括建立客戶關(guān)系，深入理解客戶的特殊需求，綜合情勢做出判斷以及創(chuàng)新型任務(wù)。

設(shè)定AI agent員工的崗位和能力需求

法律服務(wù)企業(yè)根據(jù)自身的業(yè)務(wù)流程、崗位設(shè)置，選擇需要AI agent的崗位，并設(shè)定數(shù)字員工的能力需求。例如，可以開發(fā)客服AI agent，完成客戶的常見詢問；可以開發(fā)文秘書類AI agent，進行案件流程管理等；可以為律師或者專利代理人開發(fā)AI agent助手，協(xié)助完成包括信函起草、賬單開具、法律查詢等工作；也可以考慮開發(fā)用于品牌推廣的文案類、音視頻等的AI agent。

探索對AI agent員工的管理模式

由于AI agent的加入，人類員工與智能數(shù)字員工的職能如何分配，如何發(fā)揮協(xié)同作用將是首要問題；而在未來對智能數(shù)字員工如何進行有效管理可能將成為最受關(guān)注的問題，包括對使用中不可預(yù)知的問題和風險如何及時發(fā)現(xiàn)和應(yīng)對等等。

12、服務(wù)項目創(chuàng)新和流程優(yōu)化

隨著AI工具、私有化大模型、智能數(shù)字員工的引入，法律企業(yè)傳統(tǒng)的服務(wù)項目在操作流程、技術(shù)要求方面必然會發(fā)生變化，而且很可能會有一些的新的服務(wù)項目產(chǎn)生。

服務(wù)項目創(chuàng)新

在私有大模型的加持下，法律服務(wù)機構(gòu)未來的服務(wù)項目會包括直接利用自有的大模型作為向客戶提供服務(wù)，不同服務(wù)機構(gòu)的競爭可能主要區(qū)分在其大模型的準確性和效率方面，尤其是在一些個性化要求較低的法律服務(wù)中。針對復(fù)雜的法律服務(wù)項目中，法律服務(wù)機構(gòu)彼此之間的競爭在高價值內(nèi)容提供和低價值工作成本的剝離，如何應(yīng)用人工智能輔助工作將律師從低價值工作中剝離出來集中高價值方面的工作，提高質(zhì)量并降低成本，可能是法律服務(wù)機構(gòu)競爭焦點。法律服務(wù)機構(gòu)應(yīng)用AI工具提供更好的成果輸出展示也是可能創(chuàng)新項目之一，例如利用AI工具形成可讀性更強的圖表、音視頻給客戶等。

服務(wù)流程優(yōu)化

法律服務(wù)機構(gòu)的服務(wù)流程創(chuàng)新主要體現(xiàn)在任務(wù)自動化、溝通與協(xié)作、質(zhì)量控制和效率評估等多方面。任務(wù)自動化主要體現(xiàn)在許多重復(fù)性和標準化的任務(wù)，如合同審核、信函起草、文件翻譯信函翻譯、數(shù)據(jù)整理，都可以通過AI自動化技術(shù)來完成，此外法律文檔（警告函、起訴書、合同、專利領(lǐng)域的申請文件等）、法律或技術(shù)研究報告（法律進展報告、科技文獻綜述報告）的初稿也可以通過AI自動化技術(shù)生成。溝通與協(xié)作主要體現(xiàn)在與AI Agent或者AI平臺與客戶溝通實現(xiàn)信息及時響應(yīng)和信息同步，以及內(nèi)部AI Agent與人類員工的協(xié)作。質(zhì)量控制和效率評估體現(xiàn)在通過AI進行數(shù)據(jù)評估來評估作業(yè)進度和質(zhì)量，比較實際表現(xiàn)與預(yù)期目標，并分析效率和生產(chǎn)力問題。

13、人員團隊組織和能力建設(shè)

人工智能時代，法律服務(wù)企業(yè)需要不斷加強人員團隊組織和能力建設(shè)，不僅要提高團隊人員的AI意識，而且要綜合提高其專業(yè)知識素養(yǎng)和AI技術(shù)應(yīng)用能力。

團隊人員要具備對AI及相關(guān)技術(shù)的基本理解和應(yīng)用能力，如ChatGPT、Gemini、Claude 等的使用，探索AI在企業(yè)各經(jīng)營環(huán)節(jié)的應(yīng)用方式，主動將AI工具有效整合到工作實踐中。團隊人員需要有終身學習能力，AI技術(shù)日新月異，需要能夠不斷跟進，熟悉最新技術(shù)發(fā)展和應(yīng)用。同時，能夠甄別AI系統(tǒng)提供的成果的真實可靠性、邏輯符合性，并能夠在此基礎(chǔ)上進一步進行分析和解讀，提取有價值的專業(yè)角度的洞察和策略。隨著AI技術(shù)在法律實踐中的應(yīng)用，需要人類員工具備更強的倫理和法律責任意識，準確辨析、判斷哪些工作可以借助AI系統(tǒng)完成，AI系統(tǒng)提供的哪些成果會存在倫理和法律問題。

崗位設(shè)計方面，企業(yè)需要突破傳統(tǒng)模式，增設(shè)如法律知識工程師、提示工程師等負責數(shù)據(jù)和大模型訓(xùn)練的崗位，負責AI工具使用的推廣和私有化大模型的建設(shè)，并全面跟進律師、咨詢師、流程人員的日常業(yè)務(wù)，以便根據(jù)AI工具的使用提出服務(wù)模式、內(nèi)容、流程的創(chuàng)新優(yōu)化建議。

AIGC下法律服務(wù)企業(yè)的風險管理篇

企業(yè)在擁抱人工智能技術(shù)的同時，需要加強對人工智能所伴生的相關(guān)風險的管理。從法律服務(wù)企業(yè)的視角來看，主要包括以下幾種風險：

14、有害輸出風險

當前人工智能系統(tǒng)所使用的大型語言模型并不能像人類一樣理解詞語和語言，而是基于海量數(shù)據(jù)的訓(xùn)練，進而發(fā)現(xiàn)人們常用的語言模式，預(yù)測下一個最有可能的詞語。從本質(zhì)上講這不是對詞語的理解，而是對詞語排列組合方式或習慣的了解。因此，一旦訓(xùn)練數(shù)據(jù)出現(xiàn)偏差，那么極有可能產(chǎn)生放大偏見的結(jié)果。在企業(yè)使用非私有化模型時，如果模型訓(xùn)練數(shù)據(jù)集不透明，那么出現(xiàn)有害輸出的風險將大大提高。

15、數(shù)據(jù)安全風險

在使用商業(yè)AI工具和非私有化模型時，任何輸入到模型中的信息都可能會被存儲下來或通過互聯(lián)網(wǎng)傳播，這就意味著企業(yè)的敏感數(shù)據(jù)、保密信息可能泄露給競爭對手，甚至被惡意行為者獲取。泄露的信息還可能被用于訓(xùn)練新版本的模型，這相當于企業(yè)辛苦積累的知識、訣竅成為了他人可以免費獲取的經(jīng)驗。同時，將信息在企業(yè)的管控范圍以外使用，也不符合客戶、政府等第三方的數(shù)據(jù)合規(guī)要求。即便在使用私有大模型時，也需要加強對于該私有大模型的管理，避免數(shù)據(jù)泄露風險。

16、法律倫理風險

在當前的技術(shù)條件下，大型語言模型尚且不具備理解本質(zhì)意義，進而發(fā)現(xiàn)真理、追求正義的能力，其輸出的成果有可能不真實，甚至存在歧視、辱罵性和無意義的內(nèi)容。如果法律服務(wù)過于依賴人工智能，或者不能對其輸出的成果進行有效的甄別、提煉和升華，將偏離提供法律服務(wù)的初衷，甚至做出違背公平正義的法律意見或咨詢建議。因此，需要法律服務(wù)企業(yè)加強對使用AI工具的服務(wù)項目、業(yè)務(wù)模式的法律、道德、倫理的審視和管理。

未來展望

隨著人工智能技術(shù)、產(chǎn)品和商業(yè)化應(yīng)用的飛速發(fā)展，其在法律行業(yè)的深度應(yīng)用和嵌入已是大勢所趨、作為法律服務(wù)機構(gòu)和從業(yè)人員，必須順應(yīng)行業(yè)和技術(shù)發(fā)展趨勢，采取積極的措施，只有成功應(yīng)對人工智能時代帶來的挑戰(zhàn)，才能捕捉到人工智能技術(shù)帶來的機遇，享受到新一輪發(fā)展周期所帶來的紅利。

法律服務(wù)企業(yè)是應(yīng)對的主體。意識層面上，要勇于改變法律行業(yè)傳統(tǒng)的工作和經(jīng)營模式，肯于在人工智能應(yīng)用方面投入精力、財力。實踐層面上，要通過制定戰(zhàn)略，整體規(guī)劃應(yīng)對策略和具體措施，不斷提升自身人工智能利用和管理水平的基礎(chǔ)上，尋找利用人工智能技術(shù)為企業(yè)帶來收益的商業(yè)機會。對內(nèi)，通過AI工具的利用提高工作效率，通過AI agent員工的開發(fā)降低人力成本；對外，通過業(yè)務(wù)模式、商業(yè)模式的創(chuàng)新，開拓新的服務(wù)領(lǐng)域和項目。

法律服務(wù)從業(yè)人員是一切應(yīng)對措施的制定者、執(zhí)行者。無論在行業(yè)中從事著哪類工作、扮演著哪個角色都應(yīng)當通過持續(xù)學習，拓展自己知識和能力邊界，改變“法律專業(yè)以抗拒創(chuàng)新聞名”的歷史，積極應(yīng)用人工智能工具提升工作效率和質(zhì)量，積極適應(yīng)人工智能時代新的工作模式，挖掘并不斷提高在人工智能時代下的自身價值。

（原標題：人工智能技術(shù)深入發(fā)展對法律與知識產(chǎn)權(quán)行業(yè)的影響及對策）

來源：IPRdaily中文網(wǎng)（iprdaily.cn）

作者：余剛 李慧 康信知識產(chǎn)權(quán)

編輯：IPRdaily辛夷          校對：IPRdaily縱橫君

注：原文鏈接：人工智能技術(shù)深入發(fā)展對法律與知識產(chǎn)權(quán)行業(yè)的影響及對策（點擊標題查看原文）

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