擎盾北大再话AI：ChatGPT如何赋能法律垂直领域？

春江水暖，万物复苏。

3月17日，

擎盾集团董事长杜向阳和研发部等各领导同事

再次深入北京大学调研学习。

与北大的这次邂逅

又将勾勒出怎样的合作蓝图呢？

3月17日， 北京大学软件工程国家工程研究中心副教授叶蔚与擎盾集团董事长杜向阳、战略办公室主任朱建彬、CTO王义真、研发副总监吴康康、云与智慧法律BU技术总监肖熊锋等10余名擎盾同事齐聚北京大学，召开“ChatGPT如何赋能法律垂直领域”沙龙会议。在本次会议上，与会人员主要针对擎盾未来的技术路线迭代等问题进行了调研探讨。

随着ChatGPT的出现，大语言模型在理解人类意图、内容生成方面涌现出了很强的能力。但是ChatGPT作为一个通用模型，在垂直领域的效果还无法满足某些场景的需要。因此，本次会议主要探讨“如何将大语言模型技术落地在垂直领域场景”，使得这次技术变革可以辐射到法律垂直领域。

擎盾数据在法律领域有很深的沉淀，在法律问答、文书生成、12368、合同审查、智能法考阅卷等细分任务积累了大量的数据和经验。而今，擎盾正在利用这些数据训练自己的法律领域基座大模型，不断提升公司的整体能力。杜向阳董事长在会议上指出：“在合同审查领域我们已经实现了大模型意义上的“涌现”，这个“涌现”是泛化的意思。我们把市面上的合同一类一类地做，当做到第8、9类的时候，便有了泛化的能力。所以我们一直在坚持的是通用合同审查而不是专项合同审查。”

北京大学软件工程国家工程研究中心副教授叶蔚在会上提出：“ 在大模型时代，垂直领域的数据与知识可以有两种利用方式，一是在基座大模型预训练过程中考虑中文领域数据的训练以及相应的架构与工程优化；二是借鉴InstructGPT和Copilot，结合领域数据与知识图谱设计合适的指令微调机制充分激发底座模型能力，在零样本和复杂样例处理上等场景下实现领域任务能力的“跃迁”。考虑算力与工程等因素，可以从第二种开始，逐步走向第一种和第二种结合的方式。能够将大模型中的“涌现”能力高效激活并适配到具体领域场景是未来在垂直行业建立竞争力的关键，而高质量领域数据与知识不可或缺，而且是一个重要壁垒。”

研讨会上与会人员们荟萃于斯，从各自不同的角度出发，思考和探讨着法律人工智能事业的前路。每一次思想的淬炼都是对于法律人工智能事业的执着与坚持。从“知法”到“智法”的步伐坚定，不仅仅是热爱，更重要的是打造最强法律大脑的初心和让法律触手可及的使命。