程序员让律师都有了危机感了,百度的 AI 法律助手有点好玩

218 天前
 xuelang

我们程序员,也能让律师感到危机感了,哈哈。体验了下百度的法律助手,确实有点水平。

PS:大家遇到法律问题,后面会尝试 AI 相关的法律助手吗?

(声明:非推广百度的工具,和百度利益无关)

下面是小盛律师的体验感受文章:

人工智能在各行各业的应用越来越广泛,法律行业也不例外。作为执业律师,为了看自己能不能被 AI 替代,之前体验过一些 AI 工具。比如最先进的 ChatGPT ,当时体验完松了一口气,人工智能离智能还差一个“人工”,自己还是不能被替代的。

最近听说百度法行宝很厉害,今天以婚姻纠纷为例,深度体验了下法行宝,忽然又有点危机感了。之前我已经帮助很多人解决过婚姻纠纷,对离婚案件有一定的经验,今天在这款 AI 工具上,第一次领略到了 AI 的强大。

完整文章在: 看 AI 法律助手如何分析离婚案件

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60 条回复
xuelang
218 天前
@uliah 这个不是吧,AI 编程领域已经很强了,理工相关的 AI 现在已经很实用了的
uliah
218 天前
@xuelang AI 编程领域已经很强了?
1 、AI 要有足够多的上下文,有足够明确的需求,才能写出堪堪能用的代码,非程序员几乎不可能完成.
2 、AI 训练数据的准确性是很大的问题, 有人总结了 -- #27 一本正经的胡说
3 、项目复杂度高,AI 也仅能解决一些代码片段, 可能有希望代替 CRUD 吧.
xuelang
218 天前
@uliah 嗯嗯,你说的三条完全同意。
不过我是觉得还可以啦,对开发帮助挺大的,已经超预期。
坐等一个 GPT5
mscsky
218 天前
估计得阿尔法 go 那种才行
NoOneNoBody
218 天前
如果达到取代律师的水平,最担心的恐怕是立法的人,因为那时 AI 的解读可能比他们逻辑上更难辩驳,执法就更加困难了,例如解读寻衅滋事罪

这是人的社会,不是科技或机器可以简单取代的,只要“取代”的苗头冒出来,就会被干掉,不会进入下一个发展阶段
xuelang
218 天前
@NoOneNoBody 真要有这么强的 AI ,至少是通用人工智能级别。那时候,谁来定秩序还真不好说,哈哈
qingshanyuluo
218 天前
现在的 ai 你说破了也是深度学习,说白了就是数据拟合,常见的 task 当然很容易,少见的就一点也不行,其实不具备人类复杂的推理能力,准确率会随着 task 的复杂度增加指数级下降
xuelang
218 天前
@qingshanyuluo 拟合数据量太大,我感觉是有点 量变引起质变 了。现在的 gpt4 和之前的深度模型还是有不少区别的吧
qingshanyuluo
218 天前
@xuelang 以前的 nlp 上下文联系能力弱的令人发指,而且都是垂直领域小模型,现在的 gpt4 相当于能正确挖掘文本的的信息了,也只是人类迈出处理文字的第一步。但现在的神经网络参数量和真正人脑比起来还太少了。
boqiqita
218 天前
别急,这么容易拿到的信息,以后会要求没有律师证的不准使用
gushu
218 天前
律师路过,目前没有明显感觉到 AI 威胁这行业,非诉的专业度太高,AI 无法替代。诉讼的话,最多能替代的是辅助性的写作,诉讼的整个流程基本 AI 无法取代。律师对 AI 的信任程度也不高,比如用来检索法条的话,还需要二次检索该条款是否存在以及是否失效了,如此这般 AI 的效率还真没提高多少。
phub2020
217 天前
如果法律认可或者说,法院认可 ai 律师的话,那确实危险了
HUZHUANGZHUANG
217 天前
Ai 有道德标准,律师只要钱到位,标准可以一降再降,各种招数都可以给你出,所以是不可能替代的。
Torpedo
217 天前
哪个国家的法律也不可能只扣法条的。最终还是看律师个人能力怎么样。
国内和法院打交道的道道就更多了
xuelang
217 天前
@HUZHUANGZHUANG 哈哈,不可否认人确实有很多骚操作。。
Bluecoda
217 天前
当 LLM 和硬件发展到一定程度,达到某个点的时候,咨询类的绝对会被 AI 干掉,google 前几天出了无限 attention 的论文,理论上之后的 context window 可以无限大,模型本身也在高速发展中
xuelang
217 天前
@Torpedo 嗯嗯,不过一般案件,个人通过 ai 能帮忙指点,就可以自己搞定,不用请律师
xuelang
217 天前
@Bluecoda 应该说那种有标准答案的咨询会被干掉,和人打交道的行业,还是需要点人在里面。比如调解纠纷之类
ice000
217 天前
@qingshanyuluo 越是少见的案例,AI 越强大
qingshanyuluo
216 天前
@Bluecoda 是可以无限 attention ,但是长关联上下文的训练数据比短上下文的少很多啊

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