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　　今年11月，最高人民法院发布了“法信法律基座大模型”（以下简称大模型）。这是最高法积极探索使用人工智能技术为司法赋能，推动人工智能与司法工作深度融合的重要成果。

　　定位于国内法治领域“行业基座”大模型，它是如何“学习”法学知识和司法审判业务的？在积极拥抱科技的同时，如何确保大模型可靠可控？未来大模型将给法律行业带来怎样的“智体验”？记者就此采访了大模型合作研发团队负责人和有关专家。

　　先通后专通专结合

　　如何让大模型“学习”法学知识，并遵循司法规律将司法审判业务需求与大模型技术相结合？大模型合作研发团队技术负责人之一、清华大学计算机科学与技术系副教授刘知远说，这需要让模型实现从“通才”到“专才”的转变，类比于人类的知识学习过程，即先接受广泛的基础教育，再接受法律专业培训，最后获取特定任务的实践经验。

　　“服务法律业务的大模型不仅需要理解社会常识、了解行业惯例、精通法律知识，更要具备人类的价值观，并与中国特色社会主义核心价值观保持一致，这样的模型才能更好地服务于司法业务实践。”刘知远说，“先通后专，通专结合”，实现对法律业务的可靠支撑。

　　刘知远介绍说，在大模型“学习”法学知识、司法审判业务的过程中，研发团队应用了基于课程学习的模型训练技术，分阶段、递进式地使用不同类型的训练数据，以最大化专业数据的价值；应用了高效的数据治理与合成技术，解决了特定场景下数据样本量有限的问题；通过加入安全对齐语料培养模型价值观，增强模型内生安全，并且在系统设计上，通过全链路多级工程方案确保模型输出内容安全可靠；此外，还采用基于规模法则的模型风洞技术，保证了大模型训练结果的高效、稳定、可控。

　　法律和计算机科学是如何跨学科合作研发大模型的？刘知远说，模型需要实现通用能力与专业知识的深度融合，不仅要求技术上的创新，还依赖于不同行业专家之间的紧密合作以及知识共享。

　　“为确保模型在法律领域的结果具有专业性，需要法学专家对计算机专家进行指导。”刘知远说，在深圳智能审判辅助项目中，广东省深圳市中级人民法院、人民法院出版社投入了大量业务专家对模型效果进行指导与评测，构建了优质的评测数据集和评测标准。模型的训练过程融入了大量专家知识，在法律法规理解、法律事实整理、案件争议焦点发现、决策推理等多个任务的评测指标上有了较大提升。

　　确保内容安全可靠

　　法律行业积极迎接并拥抱科技革命和产业变革，在利用人工智能等科技成果赋能法律实践的进程中，也有诸多关键问题需要高度关注。

　　“在研发建设大模型过程中，要防范大模型技术的一般性应用风险，更需要在大模型应用的专业性、内容安全、数据合规、隐私保护、制度机制保障等方面作出长期不懈的努力。”人民法院出版社总编辑余茂玉说。

　　“法律行业应用大模型，要在中国特色社会主义法治体系之下，既要同中国法治建设实际相结合，也要同中华优秀传统法律文化相结合，要坚持正确的政治导向，弘扬社会主义核心价值观和社会主义法治精神，要确保内容安全。”人民法院出版社副总编辑、人民法院电子音像出版社社长林志农说，法律思维本身特有的逻辑性、严谨性，要求大模型具备更为强大的逻辑推理能力和论证能力。法律文本及各种法律文书在应用时有规范性和严肃性的要求，因此它对大模型生成内容的专业合规、安全可信提出了更高的要求。

　　在林志农看来，可靠可控是大模型名称中“基座”两字的应有之意。大模型在法律行业广泛应用，其研发和预训练需要用大量合规的法律数据。其能力也主要是应用到各种法律业务场景，所以大模型的安全可靠、自主可控特别重要。大模型在语料来源合法性、标注规范性、输出合规性、内容安全性上严格遵照监管要求。

　　“大模型研发团队的构成包括组织领导团队、规划管控团队、技术研发团队。”人民法院电子音像出版社副社长石鹏说，其中，规划管控团队设计了大模型的六大支撑体系，即知识工程体系、评测体系、数据合规体系、内容安全体系、传统安全和创新安全体系、算力资源筹划体系。

　　“研发团队构建了大模型的评测方法和评价标准。评价指标体系广泛涵盖了大模型的能力体系，尤其注重法律专业性测评和内容安全测评。”石鹏说。

　　“在探索模型在法律行业的应用边界时，需要计算机专家对法学专家进行指导。”刘知远说，在大模型落地于真实的法律应用场景时，需要厘清大模型在不同场景下的适用度和能力边界。实践中，通过模型开发人员给出应用建议，确保真实应用场景中模型能力可控；同时，也明确了模型在实际业务中的辅助角色，严格保证人的决策权。

　　成为办案智能助手

　　“我们将推进大模型融入全国法院‘一张网’。”余茂玉说，经过对大模型底层能力进行更有针对性、场景性的开发应用后，一批数字化、智能化的“办案助理”“普法助手”“领域找法查案专家”“个人法律知识管家”等将上线应用，成为法律从业者的AI智能助手。

　　余茂玉说，大模型技术提供嵌入业务场景的人工智能解决方案，能够有效赋予法律业务的“新能力”和“智体验”，进而促进产业聚合和技术创新，将会成为法律行业的创新引擎。

　　对大模型，研发团队和法学专家都有很多期待。

　　“未来，大模型应在极大提升法律工作者工作效率的同时，更好地实现工作的规范化以及统一法律适用。”刘知远说。

　　“随着大模型智能体技术的发展，每一位法律工作者都可以拥有专属的智能体助理，承担机械的重复性劳动以及简单的创造性工作。”刘知远说，在不久的将来，法律智能体还会呈现多角色分工与多智能体协同。当事人、律师、法官、法律学者都能够通过专属自身角色的智能体助手，构建出一个更高质量、更高效的群体智能工作协同网络。

　　“相信大模型能够在统筹推进国内法治和涉外法治中发挥更大作用。”中国政法大学数据法治研究院教授张凌寒说。

　　“目前，我国的法律基座大模型主要面向国内市场，国际化程度较低，对国际市场的需求和法律法规的理解还不够深入。”张凌寒说，要更好地提升我国在这一领域的国际影响力，需要加强国际合作，与国际组织、外国政府和企业建立合作关系，积极参与技术标准制定，提高模型的国际认可度。

　　“以法学为代表的实践性学科，长期面临数据壁垒和机制差异等问题，这在一定程度上造成了实务需求与人才培养脱节的现象。”清华大学科研院院长、互联网司法研究院院长刘奕群说，传统法学实证研究获取样本的成本高、难度大，且样本数量有限，难以及时、准确、全面地反映社会实际运行状态，而以大模型为基础的多智能体技术，能够模拟复杂系统中多个主体的交互行为，包括各主体之间的博弈与协作。

　　“未来，我们将进一步探索司法多智能体技术在复杂系统模拟、协同决策以及动态调整中的能力，模拟法律适用过程中不同角色，如法官、律师、当事人等之间以及不同群体之间的互动行为，为法学研究和法学教育提供仿真、高效、便捷的基础实验设施平台。”刘奕群说，以人工智能赋能传统实证法学研究范式的变革，将为法学研究和人才培养贡献一份力量。