【浙江大学】生成式人工智能赋能智慧司法及相关思考

近日，浙江大学人工智能教育教学研究中心发布了一份名为《生成式人工智能赋能智慧司法及相关思考》的行业研究报告。该报告深入探讨了生成式人工智能技术在智慧司法领域的应用及其发展潜力，分析了当前司法审判面临的挑战，并提出了相应的解决方案。报告中还详细讨论了生成式人工智能的发展脉络，包括技术进步和在法律领域的应用实例，指出了大模型在法律推理任务中的潜力与挑战，并提出了构建司法垂直领域大模型“智海-录问”的思路。这份报告是了解人工智能在司法领域应用的重要参考资料，为法律专业人士和技术开发者提供了深刻的洞见和实践指导。

生成式人工智能赋能智慧司法及相关思考

在当今数字化时代，人工智能技术的发展日新月异，其中生成式人工智能（AI）尤为引人注目。这种技术不仅能模拟人类的视觉、听觉和语言功能，还能生成新的文本、图片和音频等内容。特别是在智慧司法领域，生成式AI的应用正引发一场革命。

生成式AI与判别式模型不同，它学习数据如何生成，而不仅仅是区分数据。这就像一个画家，不仅能判断猫和狗，还能亲手画出一只猫或狗。这种能力使得生成式AI在智慧司法中具有巨大的潜力。

以GPT系列为例，从GPT-1到GPT-4，我们看到了生成式AI技术的快速发展。GPT-1开启了预训练范式，GPT-2展现了零样本学习能力，GPT-3实现了参数爆炸与少样本学习，而ChatGPT则成为对话式AI的里程碑。GPT-4更是在多模态和系统化思维上取得了突破，其参数规模达到1.8万亿，支持图像输入与文本生成，表现接近人类专家。

然而，尽管生成式AI技术取得了显著进展，但在智慧司法领域仍面临挑战。例如，数据混淆偏差、法律知识问题、知识更新问题和业务对其问题等。这些问题的存在，限制了生成式AI在智慧司法中的广泛应用。

为了解决这些问题，研究者们提出了构建司法垂直领域大模型“智海-录问”。这个模型通过指令微调数据、中文司法知识、法律教材、法条库等，实现了知识增强。它能够处理司法子任务，如案情分析、罪名预测和处罚意见等，显著提升了大模型在司法领域的推理能力。

“智海-录问”模型的开源，推动了法律大模型的研发、评测和应用的规范化。它不仅能够提供法律推理任务的评测结果，还能在中英文法律任务中进行错误分析，揭示关键不足，如法律知识储备不足、法律问题理解能力有限和推理过程中存在事实性幻觉。

大小模型协同赋能智慧司法，是实现司法判决预测辅助任务的关键。通过端云协同学习、智能体学习等技术，大小模型协同能够提升司法判决预测的准确性。例如，Yiquan Wu等人的研究显示，通过LLM和领域模型的合作，可以增强法律判决预测的能力。

尽管如此，生成式AI在政法场景中仍面临关键理论技术瓶颈。例如，政法场景缺乏高质量数据、知识和政法领域专有思维链，政法大模型需要政法知识检索增强、数据蒸馏和偏好学习等技术支持。

人工智能算法在我们生活中无处不在，但它们的学习特点是数据驱动和关联学习，这可能导致不可解释、不可泛化等问题。关联学习的三种来源包括因果关系、混淆偏差和选择偏差，后两者产生的关联称为虚假关联。人工智能方法在关联学习过程中未能区分因果关联和虚假关联，会导致不可解释、不可决策、不稳定等问题。

人类智能与机器智能存在巨大不同。人类能够通过少量数据进行大任务学习，而机器智能则依赖大量数据进行小任务学习。莫拉维克悖论指出，困难的问题是易解的，容易的问题是难解的。人类大脑能够通过自我学习和适应，而机器智能则依赖于例证学习。

最后，这篇文章的灵感来自于《生成式人工智能赋能智慧司法及相关思考》这份报告。文章只是对报告内容做了总体的介绍，除了这份报告，还有一些同类型的报告，也非常有价值，推荐阅读，这些报告我们都收录在同名星球，可以自行获取。

以上为节选样张，关注公众号【蝉鸣报告】回复领取PDF完整电子版（无广告）。

【蝉鸣报告】每日更新最新硬核报告，覆盖产业报告、全球化、经济报告、趋势等全领域。