随着2022年底生成式人工智能(AIGC)产品ChatGPT的问世,AI的进化速度令人目不暇接。不到一年时间,我们从Chat GPT3.5的聊天和文本生成功能,迈进到性能更加强大的GPT4,一直到两个月前,仅需一个指令就能自动生成视频的SORA诞生。同时,AI对法律服务行业的影响正迅速深化和扩展,如何应对成为法律行业共同面临的问题。已经有行业先锋,如著名的律师事务所Allen & Overy,他们与美国的Harvey公司合作开发的律师智能助手已投入应用,而更多人则正在考虑采取何种应对策略。
一、AIGC对法律与知识产权行业冲击篇
PART.01
不是数字化、信息化
AIGC的革命性质在于它本质上是一个生成式模型,即利用机器学习模型,尤其是深度学习技术,来创造新的内容(如文本、图像、音乐、代码、3D模型等)。与传统的数字化和信息化不同,后者主要将现实世界的信息转换成易于管理和分析的数字形式。相较之下,AIGC不仅仅是对现实世界的简单"转换"或"翻译",它已经初步拥有了人类的学习、理解、概括和创造的能力,并利用这些能力来进一步创作出新的内容。
比如,ChatGPT4 已经具备了解读图片,并生成文字说明的能力,以下分别为某专利申请流程图和ChatGPT4对其自动解读动图
PART.02
AIGC与人类特质
AIGC的基础是大型语言模型和海量数据训练,它具备迅速处理和分析大量数据的能力,并能快速生成丰富的内容。同时,AIGC也展现了类似人类的特质,包括学习、总结、概括以及进行分析推理等能力,并且作为硅基智能可在算力支持下7*24小时不间断工作。与之相比,人类作为碳基智能在时间、精力和数据处理能力上可能无法与AIGC竞争,但人类的创造性思维更加深刻和复杂。人类能够理解、表达和沟通丰富的情绪,进行深度推理分析,并综合考虑包括伦理道德在内的各种因素,做出复杂而综合的决策,并提供建议。
PART.03
法律行业适合进行AI的深度垂直应用
在法律行业中,为客户提供法律咨询、撰写法律文件、参与案件庭审以及进行沟通谈判等服务都是常见的职责。在这一行业的几乎所有服务环节中,都会产生诸如法律文书、案件分析、合同、法律意见书和研究报告等各类文件,这些文件是重要的参考或成果物。因此,从某种意义上说,法律行业可以被视为一个近似内容生成行业,尽管它由于各案例情境的不同而涉及大量的人工实践环节。AIGC通过训练各种数据,如果能够接入足够的法律法规和案例数据,就能通过学习这些数据来生成各类与法律相关的文件。因此,法律行业也已成为AI应用中最典型的垂直场景之一。
专利领域兼具法律和技术属性,AI工具在该领域应用潜力巨大,比如下面两幅动图是某AI大模型对上传的最高院(2010)民提字第 158 号专利侵权判决书内容的概括以及对其中是否提起无效、侵权成立事实等细节解读,以及对专利对比文件AU2009270482内容和技术创新点解读的示例(尤其是创新点细节准确地从说明书某个位置被读取出)。
PART.04
传统律所的AI革新和飞速发展的初创智能法律服务者
在认识到生成式人工智能对法律行业的重大影响之后,ChatGPT问世仅几个月,著名律所安理就率先与美国Harvey公司合作。Harvey公司利用其专有的法律数据进行预训练和微调,为安理律师提供了深度定制的ChatGPT助手。这不仅包括起草法律文件、辅助法律研究、审核法律合同以及解释法律术语等专业工作,还能基于数据生成相关建议。3月底,另一家国际大型律所宣布与Harvey达成合作,部署生成式人工智能产品。
同时,这一趋势催生了新型的法律AI公司。这些公司大致分为两类:一类是直接在线提供人工智能法律服务的公司,典型的如EVEN UP,专注于个人伤害索赔,市值达到数十亿美元;另一类是基于不同大语言模型,为企业或律所开发定制模型的公司,比如基于ChatGPT的Harvey和基于ANTROPIC的Claude技术的Robin AI。这些公司在融资规模、客户数量和营业额方面都呈现出惊人的增长速度。例如,Harvey公司的年度经常性收入从2023年4月的一两百万美元,跃升至2023年12月的千万美元级别。
PART.05
AI平台和工具的快速发展大大拓展了实践应用的空间
作为一种大型语言模型,ChatGPT 3.5版本已能够非常出色地完成信函起草、翻译和文本语法修改等任务。这些工作通常由律师助理负责,而ChatGPT 3.5则可以轻松一键完成。它生成的商务信函周到且礼貌,基本无需进一步修改。在翻译方面,它也能够达到相当准确的水平。通过将生硬的文件输入ChatGPT,它可以即刻完成语句调整和语法修正,转化为完美的文稿。
除了律师助理的日常任务外,大型语言模型在法律文书和研究报告的编制方面也取得了长足的进步。ChatGPT在一年内从3.5版本迭代升级到了4.0版本,GPT-4.0拥有广泛的法律理论知识,并能够直接生成各类法律文书(如警告函、诉状、合同)的框架模板。通过专业律师的持续提问和引导,它能够生成更为详细的法律文档(详见下面的动图示例)。在此基础上,专业律师可以进一步根据具体案件的情景完成最终的法律文书。在技术相关的法律工作领域,如专利法,由于与科技界和产业界的交叉,各种大型模型不仅训练数据充足,而且在获取技术文献、摘录重要内容、回答技术问题、预测技术趋势方面表现出色,能够出具一定程度的技术研究报告。同时,也出现了一些通过技术交底书产出专利申请文件或者是通过权利要求书产出说明书的产品(如Patentpal等,效果尚需改进)。
例如,以下分别为GPT4生成专利许可合同的支付条款动图,以及经律师持续提问后进一步生成强化许可收益监督的条款动图。
在商用大模型方面,近一年的发展见证了ChatGPT不断迭代至GPT-4。此外,还涌现出了包括Google、ANTROPIC等公司开发的大模型在内的各具特色的商业人工智能平台,这些平台在某些方面超越了GPT-4,例如某大模型在一些技术问题回答上比较准确,以下动图示出其较为准确地说岀了PAO催化剂制备现状及较为有前景的催化剂类型。两个月前,GPT Store上线,目前已有超过300万应用,涵盖了众多办公通用工具和法律专业工具。Midjourney、Sora等平台进一步推动了大语言模型向图像、音频、视频生成的多模态发展。同时,纷繁复杂的开源大模型也为众多开发者提供了进一步在AI上开发私有大模型的机会。
PART.06
AI拉平专业知识差距、工具差距,突显个性化特质
无论是闭源还是开源,AIGC在知识范围的广泛性方面,促使在相同AI应用技能水平下不同专业人士之间的知识差距逐渐缩小。同时,AIGC的大型模型平台及其应用提供的工具功能能够赋能于不同的专业人士,进一步减少知识差异。当然,这种差距缩小的可能性,并非必然发生。此外,知识差距缩小的程度和方式也会因企业或个人的特性而异。
通过使用GPTs在法律领域提供的工具,可以快速获取大量专业法律知识,以下分别为GPTs中和法律相关各个GPT应用,以及通过其中一个GPT应用分别回答美国的专利法、IDS(信息批露声明)以及IPR(双方复审)等动图。
PART.07
什么性质的法律工作会被AI替代?
从当前的应用来看,法律工作中那些仅仅涉及提供知识类的工作是必然会被取代的,背诵记忆复现这些知识本身会被完全替代,而法律工作中涉及知识选择的能力不会被完全替代。法律中涉及经验仅涉及可复制知识的法律服务会被从赋能开始而逐步取代,涉及创造性和个性化法律服务的,比较难被取代。
二、AIGC下法律服务企业的应对篇
面对人工智能时代的到来,通用法律以及知识产权等各专业领域法律服务的企业,都应当积极思考、适应变化,并采取行动应对人工智能带来的变革。
PART.08
制定企业发展AI应对战略
随着AIGC爆发式发展,应用范围和深度的拓展及应用产品层出不穷,给包括法律服务行业业务模式、技能要求带来了深远的影响,也必然对服务内容、岗位设置、团队建设模式等相关领域形成不同程度的冲击。从法律服务企业的角度来看,法律咨询服务可能被机器人取代,甚至传统的产业链将被颠覆,AI公司将成为法律服务企业的重要合作伙伴和供应商,从业人员需要AI技术赋能进行更新迭代。
面对如上种种变化,企业在传统的经营发展战略以外,还需要制定AI应对战略,围绕AI技术、AI产品的应用设定发展目标,对相关的AI技术基础构建、服务项目创新和流程优化、人员能力建设内容、伦理道德要求、风险管控等事项的具体工作内容、安排进行规划,并给予上述安排足够的资金、人力资源保障。
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