弁言：

2023年，一款名叫HarveyAI的人工智能宣告与环球多家律所达成全面互助，此举标志着天生式人工智能在法律领域的利用成为行业热议话题。
我们认为：人工智能并不能替代状师进行法律做事，但其对文件起草、条约审阅、备忘录撰写等状师业务根本性事情将产生极大加成。
本文首先先容以ChatGPT为首的人工智能通用模型对状师事情效率的提升，并通过剖析天生式人工智能的演习模式和运用处景，解释未来的人工智能格局将向更专业化、风雅化的方向发展。
为此，海内法律行业该当跟上美国步伐，重视天生式人工智能在法律做事领域的研发和运用，以便在未来快速增长的人工智能领域保持竞争力。

一、法律领域天生式AI的兴起

天生式人工智能（Generative AI）是一种基于海量演习数据和天生算法模型，创造性地产出内容的人工智能。
差异于机器式实行既定指令，天生式人工智能实现了从“复制”向“创造”的飞跃，使其能够“像人类一样思考”。
2022年11月尾，美国人工智能公司OpenAI推出一款天生式AI——ChatGPT，一经问世便在短韶光内打破亿级用户增长，迅速在环球掀起一股热潮。
人们惊叹于ChatGPT在处理信息、天生文本时的高效智能，以及其与人类极度相似的措辞风格，认为这将对现有的文本创作模式产生颠覆性的影响。

事实上，AI发展至今，文本处理是人工智能研发最为成熟的几项功能之一。
而法律行业作为文本绝对主导的一大领域，毫无疑问将成为天生式AI接下来紧张的运用处景。
详细而言，法律行业天然和这种大型措辞模型Large Language Model（LLM）相匹配。
作为一个范例的文本输入/输出的场景，法律行业的数据以文本为主，并且多为绝对事实和真实案件，很适宜大型措辞模型学习。
此外，法律事情的强知识性和逻辑性也使得大措辞模型能够在更多法律事情环节中供应代价。
在LLM涌现之前，法律科技企业的紧张业务方向多在于电子署名、条约管理等边缘环节，现在则转向研发能够提高事情效率的工具，例如法律领域的天生式AI。

HarveyAI便是一款新近推出的，专为状师事务所打造的定制LLM。
它由ChatGPT的母公司OpenAI支持研发，并得到了由Sequoia红杉成本领投的2100万美金A轮融资，发展前景良好。
今年年初，HarveyAI先后与安理国际状师事务所（Allen & Overy）、普华永道（PwC）等行业龙头建立环球互助伙伴关系，为其旗下状师及法律专业职员供应包括条约剖析、数据处理在内的多项做事。
红杉成本在其官方网站表示，目前有1.5万家状师事务所“正在排队利用”HarveyAI这一产品。
根据研发团队的先容，HarveyAI在研发过程中接管了三种数据类型的演习。
首先以ChatGPT模型为根本，输入一样平常互联网数据；其次接管一样平常法律数据库的演习，包括判例法及其他法律干系文献、资料；末了，各个律所可以根据需求，针对特定业务、特定客户对其进行微调。
研发团队同时强调，考虑到数据隐私问题，一旦HarveyAI开始在某家特定律所开始接管演习，其天生的措辞模型就将成为这家律所独占的产品，不会再被运用到其他律所当中。

HarveyAI不是唯一面向法律领域的天生式AI。
律商联讯（LexisNexis）、汤森路透（Thomson Reuters）、Litera等有名法律技能做事商都通过数据预演习、微调等办法推出了自己旗下的AI产品，并与Dentons、里德·史密斯（Reed Smith）、欧华（DLA Piper）等有名状师事务所展开互助。
可以说，天生式AI在法律领域的大规模运用已然是大势所趋。

二、天生式AI在公法律下的运用处景

然而，伴随天生式AI的运用实践，有关它的争议也从未停滞。
由于天生式AI供应的回答因此大规模演习数据为根本，AI从投喂给它的大量数据中学习并天生内容，而演习数据本身的缺点、偏见、态度等终极都可能反响在其天生的内容中。
除了不当的演习数据，算法设计者主不雅观认知偏见、算法设计过程中的技能漏洞、信息甄别和过滤机制的缺少，都可能影响AI天生内容的可靠性，乃至其有时供应的答案并非基于任何现实天下的数据，而是模型自己想象的产物，也便是所谓的“AI幻觉”（AI hallucination）。
从此点来看，将其全面引入法律领域彷佛值得三思。
但是，如果将目光聚焦于投融资、并购重组与成本市场等非诉领域的法律做事场景时，天生式AI对大量文本的处理和反馈能力将在此领域发挥极大的浸染。

首先，状师完备可以通过HarveyAI这类法律天生式AI进行指令明确的文本整理事情。
举例来说，当一位中国大陆状师须要为其美国客户准备一份英文法律备忘录时，可以通过先行起草初始版本，再哀求天生式AI进行修正校正。
为此，我们只须要明确下达指令，哀求其以“美国律所的措辞风格”进行修正，以精进文稿本身中可能存在用词、语法等问题。
也便是说，在天生式AI的帮忙下，原来横亘在不同法域间的措辞壁垒将更随意马虎被冲破，这将进一步提升状师的事情效率。

同时，天生式AI的功能并不局限于文本润色，在经由演习与微调后，其乃至可以完成一些低级的法律技能性事情。
以下是一个利用天生式AI修正和完善交易协议的示例，当我们向ChatGPT输入以下指令：

“You are a corporate lawyer advising a joint venture to be formed between a Chinese company and a European company. For further context, the parties will sign an agreement of understanding for the establishment of the Joint Venture and a shareholder agreement for the establishment of the JV. Furthermore, the Chinese company will sign a leasing agreement and a maintenance and support agreement with the JV. Please prepare a section of the joint venture agreement regarding the aggregate liability cap. Make it in the style of a large international law firm. Use the following points for the section:

Under the aggregate liability cap, all the liabilities arising from any agreement under the transaction, from any event under the transaction, will be limited to one cap.

Under each agreement, there may be a separate liability agreement.”

（“作为一名公司法律师，请为一家中国公司和欧洲公司成立的合伙企业供应法律做事。
双方将签署成立合伙企业的包涵备忘录与股东协议，中国公司还将与该合伙企业签订租赁协议及掩护和支持协议。
请以大型国际状师事务所的风格，起草该合伙协议中关于任务上限的章节，哀求：（1）该交易下任何协议、事宜所产生的全部任务都将限于一个累计赔偿限额；（2）每项协议可以有单独的任务条款。
”）

面对这一系列繁芜哀求，ChatGPT给出了极富专业性的回答。
它天生了一段名为“Section 18: Aggregate Liability Cap”（“累计任务上限”）的章节，并于其下规定了五项子条款：

上述例子十分具有代表性，它展示了天生式AI可以胜任部分低级的状师事情。
首先，它出色地完成了最根本的任务，即根据指令天生一段特定文本。
其次，在条约条款的设计上，它险些与一个接管过根本法律思维演习的人无异，天生了包括任务打消条款、权利声明在内的一段完全的条约章节。
末了，在措辞风格上，它同样保持了法律文本应有的严谨和专业。
由此可见，虽然条约细节仍旧须要资深状师把关、调度，但利用天生式AI起草条约并非无稽之谈。
除此之外，法律行业还在不断开拓天生式AI的其他运用处景。
PwC就于近期实践表明，由于天生式AI能够系统性地解析大量文本，在向其输入批量条约中的主要条款后，AI就能在状师的指示下，天生一份初步的尽调报告。
[1]

综上所述，在向天生式AI输入足够体量的协议文本、公司信息等数据资料的情形下，现有的AI技能完备可以使其完成文本校正及根本法律文件起草等事情。
同时，在此过程中状师并未向天生式AI寻求任何开放性答案，而是在严格限定高下文条件和适用范围的情形下向其下达指令，因此产生“AI幻觉”或误读的概率也将大幅度降落。
此点也在HarveyAI的实际利用中得到了印证。

安理国际状师事务所出具的干系宣布表明，在高度特定的高下文场景中，律所引入AI大幅度提高公司法律师的事情效率，且并未产生“AI幻觉”。
[2]

三、构建公共法律数据库对天生式AI的主要性

正如前文所言，天生式AI在起草法律文本、提高状师事情效率等方面有着巨大潜力。
但发挥此功能的条件是AI模型本身须要被输入大量的数据资料并加以演习、调试，以便该模型能从海量的交易文件中学习法律思维、文本风格和交易习气。
美国证券交易委员会（SEC）在其数据库中公布了大量公司协议文本，这些公开数据成为ChatGPT和其他类似AI模型的丰富养料，使其能从中学习、模拟，终极自主天生类似协议草案。

为了使这一不雅观点能更加直不雅观地呈现，本文以飞机租赁为例，分别在中国证监会和美国证券交易委员会（SEC）检索了干系的公司交易文件，结果如下：

由上文可知，仅在飞机租赁领域，SEC的公共数据库中就席卷了从独家租赁到非独家租赁、单架飞机到多架飞机租赁、租赁飞机是否配备引擎等广泛场景。
协议文本涵盖有关飞机质量、规格、交付办法、税负问题等细节条款。
[3]事实上，飞机租赁协议不过是SEC海量数据库中的冰山一角，各个类型的交易文件都能在这里找到具有代表性的文本，供AI进行模拟、学习。

但是，由于我国当前并不哀求上市公司表露其交易文件，交易协议多作为商业秘密而存在，这就使得我国的天生式AI难以得到所需的数据资料。
同样以飞机租赁为例，公司会在中国证监会官方网站上表露交易公告，公告内容涉及交易双方信息、交易概况、条约标的、交易影响、干系董事会决议等，但不会公布协议文本，无法成为AI的数据来源。
[4]海内也有许多非官方数据库，如百度文库等，个中有海量的交易协议模板，但由于缺少对上传者的限定门槛，个中的文件质量、数量都远不能与SEC数据库中近20年的数据信息比较。

因此，要想使得天生式AI在我国法律行业发挥更大浸染，须要建立一个向公众年夜众开放的可信赖的法律文件数据库。
我国可以效仿SEC的做法，考虑由上市公司向证监会提交干系交易协议，并在隐去商业秘密等敏感信息后向"大众年夜众表露，终极建立起一个可靠且真实的数据库，成为天生式AI演习与调试的数据来源。

四、小结

随着天生式AI地兴起，其在法律行业中的巨大潜力也逐渐浮现。
为了能在未来的人工智能竞争中保有一席之地，国际顶尖律所、法律做事机构等各大巨子纷纭入彀，将这一工具引入日常事情。
21世纪是技能改造的时期，对我国而言，要想在快速增长的人工智能领域保持竞争力，就须要不断开拓其在各个领域的运用处景。
考虑其行业特性，法律做事领域便是天生式AI的一处绝佳落脚之地，重视天生式AI在法律领域，尤其是公法律领域的研发和运用，使其与国际接轨，推动我国实现人工智能驱动未来的重大飞跃。

须要再次声明，天生式AI并不能代替状师直接向客户供应法律做事。
事实上，这也并非我们对天生式AI未来发展的期望。
法律是一门深奥且风雅的学科，个中涉及人与人之间的沟通，以及人性中更加奇妙、繁芜的部分，而这些都是人工智能无法感知和处理的。
但是，公法律领域同样存在着繁杂的根本性文件整理、起草等事情，将天生式AI引入这些领域，可以极大地提高效率，让状师得以将更多的韶光和精力用于研究更主要的法律问题、掩护客户关系等事情之上。

参考文献：

[1]拜会：https://www.ft.com/content/463f8cc1-9feb-46ac-a14e-7826c87e2bf4

[2]拜会：https://www.lawnext.com/2023/02/as-allen-overy-deploys-gpt-based-legal-app-harvey-firmwide-founders-say-other-firms-will-soon-follow.html

[3]拜会：https://www.sec.gov/Archives/edgar/data/1400891/000119312512069208/d272839dex1023.htm

[4]拜会：http://static.cninfo.com.cn/finalpage/2021-12-22/1211981139.PDF，http://static.cninfo.com.cn/finalpage/2023-09-21/1217907508.PDF

本文作者：

吴建安，德恒北京办公室法律顾问，法国艾克斯马赛大学法学博士，中法多所大学客座教授；紧张执业领域为国际争议办理（国际商事调度与仲裁）、国际并购与跨境投融资、市场规制与国家安全审查。
事情措辞：法文、英文、中文。

薛凯，德恒北京办公室外籍顾问；曾参与银行跨境融资、境外投资、外商投资、国际反垄断诉讼等项目，为客户供应美国法干系做事。

（演习生蒋若云、王子唯对本文的成稿亦有贡献，在此表示感谢！
）

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本文由德恒状师事务所状师原创，仅代表作者本人不雅观点，不得视为德恒状师事务所或其状师出具的正式法律见地或建议。
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