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(jìn)化速度令人目不暇接。不到一年時(shí)間，我們從Chat GPT3.5的聊天和文本生成功能，邁進(jìn)到性能更加強(qiáng)大的GPT4，一直到兩個(gè)月前，僅需一個(gè)指令就能自動生成視頻的SORA誕生。同時(shí)，AI對法律服務(wù)行業(yè)的影響正迅速深化和擴(kuò)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(gè)生成式模型，即利用機(jī)器學(xué)習(xí)模型，尤其是深度學(xué)習(xí)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(shí)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(shí)世界的簡單“轉(zhuǎn)換”或“翻譯”，它已經(jīng)初步擁有了人類的學(xué)習(xí)、理解、概括和創(chuàng)造的能力，并利用這些能力來進(jìn)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(shí)，AIGC也展現(xiàn)了類似人類的特質(zhì)，包括學(xué)習(xí)、總結(jié)、概括以及進(jìn)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(shí)不間斷工作。與之相比，人類作為碳基智能在時(shí)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(dá)和溝通豐富的情緒，進(jìn)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(jìn)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(jìn)行溝通談判等服務(wù)都是常見的職責(zé)。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(bào)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(gè)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(shí)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(xué)習(xí)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(shí)等細(xì)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(diǎn)解讀的示例（尤其是創(chuàng)新點(diǎn)細(xì)節(jié)準(zhǔn)確地從說明書某個(gè)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(rèn)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(gè)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(jìn)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(dá)成合作，部署生成式人工智能產(chǎn)品。

同時(shí)，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(gè)人傷害索賠，市值達(dá)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(shí)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(fù)責(zé)，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(jìn)一步修改。在翻譯方面，它也能夠達(dá)到相當(dāng)準(zhǔn)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(bào)告的編制方面也取得了長足的進(jìn)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(xì)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(jìn)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(xiàn)、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(bào)告。同時(shí)，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(jìn)）。

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(jìn)一步生成強(qiáng)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(zhǔn)確，以下動圖示出其較為準(zhǔn)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(gè)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(jìn)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(shí)，紛繁復(fù)雜的開源大模型也為眾多開發(fā)者提供了進(jìn)一步在AI上開發(fā)私有大模型的機(jī)會。

6、AI拉平專業(yè)知識差距、工具差距，突顯個(gè)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(shí)，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(jìn)一步減少知識差異。當(dāng)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(gè)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(gè)GPT應(yīng)用，以及通過其中一個(gè)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(dāng)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(yàn)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(gè)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(shí)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(dāng)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(yuǎn)的影響，也必然對服務(wù)內(nèi)容、崗位設(shè)置、團(tuán)隊(duì)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(jī)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(jìn)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(biāo)，對相關(guān)的AI技術(shù)基礎(chǔ)構(gòu)建、服務(wù)項(xiàng)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(fēng)險(xiǎn)管控等事項(xiàng)的具體工作內(nèi)容、安排進(jìn)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(xiàng)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(zhǔn)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(jìn)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(gè)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(gè)性化，能夠形成個(gè)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(jìn)行微調(diào)實(shí)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(diǎn)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(biāo)適當(dāng)選擇。

私有大模型要素三：算力支持

大型模型需要更多的計(jì)算資源進(jìn)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(dá)公司NVIDIA的市值在2024年2月達(dá)到了2萬億美元的水平。GPU卡國內(nèi)時(shí)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(tuán)隊(duì)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(fù)責(zé)大模型的構(gòu)建（如個(gè)性化參數(shù)設(shè)定）、預(yù)訓(xùn)練、運(yùn)行維護(hù)等工作，企業(yè)可以自建團(tuán)隊(duì)，也可以與外部機(jī)構(gòu)合作。專業(yè)人員主要負(fù)責(zé)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(jìn)行選拔和培養(yǎng)。

10、加強(qiáng)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(shí)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(jìn)的位置。商用AI平臺和軟件應(yīng)用時(shí)需要注意避免將涉及保密事項(xiàng)輸入商用AI平臺和軟件。

多平臺互相補(bǔ)充互相驗(yàn)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(gè)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(diǎn)，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(qiáng)，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(jìn)行多平臺的相互補(bǔ)充和驗(yàn)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(jìn)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(shí)也充當(dāng)一個(gè)平臺，提供了類似于App Store的功能。兩個(gè)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(qiáng)大的平臺功能。目前，首批應(yīng)用已經(jīng)達(dá)到了300萬個(gè)，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(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。

這些工具中，多項(xiàng)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(gè)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(gè)律所不僅是法律服務(wù)的提供者，也是一個(gè)運(yùn)營實(shí)體，需要進(jìn)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(qiáng)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(jìn)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(jìn)行任務(wù)分解規(guī)劃并自動完成任務(wù)，實(shí)現(xiàn)對于人類的工作任務(wù)的替代（agent）。AI agent與傳統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)流程自動化的軟件機(jī)器人、虛擬人不同，其是依據(jù)AIGC技術(shù)達(dá)到對于需求的理解、規(guī)劃以及任務(wù)實(shí)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(jìn)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(jìn)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(fēng)險(xiǎn)如何及時(shí)發(fā)現(xiàn)和應(yīng)對等等。

12、服務(wù)項(xiàng)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(xiàng)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(xiàng)目產(chǎn)生。

服務(wù)項(xiàng)目創(chuàng)新

在私有大模型的加持下，法律服務(wù)機(jī)構(gòu)未來的服務(wù)項(xiàng)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(jī)構(gòu)的競爭可能主要區(qū)分在其大模型的準(zhǔn)確性和效率方面，尤其是在一些個(gè)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(xiàng)目中，法律服務(wù)機(jī)構(gòu)彼此之間的競爭在高價(jià)值內(nèi)容提供和低價(jià)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(jià)值工作中剝離出來集中高價(jià)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(jī)構(gòu)競爭焦點(diǎn)。法律服務(wù)機(jī)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(xiàng)目之一，例如利用AI工具形成可讀性更強(qiáng)的圖表、音視頻給客戶等。

服務(wù)流程優(yōu)化

法律服務(wù)機(jī)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(biāo)準(zhǔn)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(bào)告（法律進(jìn)展報(bào)告、科技文獻(xiàn)綜述報(bào)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(shí)現(xiàn)信息及時(shí)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(jìn)行數(shù)據(jù)評估來評估作業(yè)進(jìn)度和質(zhì)量，比較實(shí)際表現(xiàn)與預(yù)期目標(biāo)，并分析效率和生產(chǎn)力問題。

13、人員團(tuán)隊(duì)組織和能力建設(shè)

人工智能時(shí)代，法律服務(wù)企業(yè)需要不斷加強(qiáng)人員團(tuán)隊(duì)組織和能力建設(shè)，不僅要提高團(tuán)隊(duì)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(tuán)隊(duì)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(shí)踐中。團(tuán)隊(duì)人員需要有終身學(xué)習(xí)能力，AI技術(shù)日新月異，需要能夠不斷跟進(jìn)，熟悉最新技術(shù)發(fā)展和應(yīng)用。同時(shí)，能夠甄別AI系統(tǒng)提供的成果的真實(shí)可靠性、邏輯符合性，并能夠在此基礎(chǔ)上進(jìn)一步進(jìn)行分析和解讀，提取有價(jià)值的專業(yè)角度的洞察和策略。隨著AI技術(shù)在法律實(shí)踐中的應(yīng)用，需要人類員工具備更強(qiáng)的倫理和法律責(zé)任意識，準(zhǔn)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(jì)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(fù)責(zé)數(shù)據(jù)和大模型訓(xùn)練的崗位，負(fù)責(zé)AI工具使用的推廣和私有化大模型的建設(shè)，并全面跟進(jìn)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(fēng)險(xiǎn)管理篇

企業(yè)在擁抱人工智能技術(shù)的同時(shí)，需要加強(qiáng)對人工智能所伴生的相關(guān)風(fēng)險(xiǎn)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(fēng)險(xiǎn)：

14、有害輸出風(fēng)險(xiǎn)

當(dāng)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(jìn)而發(fā)現(xiàn)人們常用的語言模式，預(yù)測下一個(gè)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(xí)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(shí)，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(fēng)險(xiǎn)將大大提高。

15、數(shù)據(jù)安全風(fēng)險(xiǎn)

在使用商業(yè)AI工具和非私有化模型時(shí)，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(dāng)于企業(yè)辛苦積累的知識、訣竅成為了他人可以免費(fèi)獲取的經(jīng)驗(yàn)。同時(shí)，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(shí)，也需要加強(qiáng)對于該私有大模型的管理，避免數(shù)據(jù)泄露風(fēng)險(xiǎn)。

16、法律倫理風(fēng)險(xiǎn)

在當(dāng)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(jìn)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(shí)，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(jìn)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(qiáng)對使用AI工具的服務(wù)項(xiàng)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(jī)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(shí)代帶來的挑戰(zhàn)，才能捕捉到人工智能技術(shù)帶來的機(jī)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(cái)力。實(shí)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(jī)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(xiàng)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(gè)角色都應(yīng)當(dāng)通過持續(xù)學(xué)習(xí)，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(shí)代新的工作模式，挖掘并不斷提高在人工智能時(shí)代下的自身價(jià)值。

（原標(biāo)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(diǎn)擊標(biāo)題查看原文）

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