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AI可以代替律师辩论赛

Answer

AI 在某些方面可以辅助律师辩论赛,但不能完全代替。以下是一些相关分析:

  • 群体智慧的作用:俗话说“三个臭皮匠,顶个诸葛亮”,在面对复杂难题时,集思广益很重要。通过头脑风暴可以从不同角度思考问题,激发创意;通过辩论和讨论能对不同观点碰撞交锋,更好理解问题本质;通过投票和协商能整合意见,找到多数人接受的方案。例如法庭上双方律师通过逻辑论证和证据展示试图说服法官和陪审团。
  • AI 医疗中的责任界定:对于“AI 替代人”的话题,如“AI 无法替代律师”,一种观点认为“AI 独立诊疗”时,即使 AI 无实体无法担责,但所属公司、牌照发放单位甚至保险公司可承担。然而,当前 AI 模型准确率低,公司承担不起赔偿。
  • 法律人利用 AI 的 Prompt 指令词:在劳动合同纠纷、知识产权许可诉讼、商业合同违约等案件中,可通过 Prompt 指令词让 AI 分析权益责任、诉讼策略等。例如模拟法庭审理,AI 能根据法律规定和案例法,提供双方论点、证据和法律依据的分析,预测判决结果,给出优化法庭陈述和证据呈现的建议。

总体而言,AI 目前还不能完全代替律师辩论赛,但可以作为辅助工具为律师提供帮助和参考。

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References

【深度揭秘】AI 幻觉背后的技术真相与应对策略,探索人工智能的未来

俗话说,“三个臭皮匠,顶个诸葛亮”。面对复杂难题,单凭个人力量难以找到最佳解决方案。这时,我们需要集思广益,借助群体智慧弥补个体认知的局限。头脑风暴:通过集思广益,我们可以从不同的角度思考问题,激发更多创意,并找到更全面的解决方案。例如,在产品设计会议上,团队成员可以畅所欲言,提出各种想法,而不是局限于个人的思路。辩论和讨论:通过辩论和讨论,我们可以对不同的观点进行碰撞和交锋,帮助我们更好地理解问题的本质,找到更合理的解决方案。例如,法庭上的辩论过程,正是双方律师通过逻辑论证和证据展示,试图说服法官和陪审团的过程。投票和协商:在需要做出集体决策时,我们可以通过投票和协商,来整合大家的意见,找到一个大多数人能够接受的方案。例如,小区业主大会可以通过投票决定小区的管理方案。群体智慧就像是将多个“处理器”连接在一起,形成一个强大的“计算网络”,能够处理更加复杂的问题。

健康:AI x 医疗 | 难解的必答题

“责任界定”不是问题,问题是模型准确性一直以来对于“AI替代人”这个话题,有个很流行的话术是“AI无法替代律师、医生,因为它不能背锅”。但我认为,“AI独立诊疗”的情况下,即使AI没有实体无法承担责任,但AI所属的公司、牌照发放单位甚至是保险公司是完全可以承担责任的。“不能背锅”本质上还是“背不起这个锅”-按照现在的AI模型准确率,公司承担不起赔偿。AI诊疗的另一个重要难题是商业模式:患者付费(2C):中国消费者对于线上服务付费的意愿远低于美国。在准确性不高的条件下,AI问诊直接按次收费还不现实。目前的空间主要在美团买药、阿里健康等平台上作为服务包的一部分。但作为创业公司,除非有能力比大平台AI能力更强,否则机会有限。

潘帅:手把手分享法律人如何用好AI — Prompt篇

针对一起劳动合同纠纷案件,分析员工的权益和雇主的责任,提出诉讼策略,包括主张的权益、证据收集的重点以及如何证明雇主的违约行为。(3)Prompt指令词:在一场涉及知识产权许可的诉讼中,分析许可协议的条款和双方的权利义务,提出诉讼策略,包括如何证明许可协议的违反、计算损失赔偿以及可能的合同解除条件。其他可以尝试的场景:模拟法庭1.Prompt指令词:模拟一场涉及商业合同违约的法庭审理,分析原告主张的违约责任和被告提出的免责抗辩,预测法庭可能的判决,并提出如何优化法庭陈述和证据呈现的建议。2.预计效果:AI将根据商业合同法的相关规定和案例法,模拟法庭审理过程。AI将提供对原告和被告双方可能的论点、证据和法律依据的分析,预测法庭可能的判决结果,并给出如何更有效地在法庭上进行陈述、展示证据和进行交叉审问的建议。这将帮助律师准备更有说服力的法庭策略,以期达到最佳的诉讼结果。3.其他例子:(1)Prompt指令词:模拟一场涉及知识产权侵权的法庭辩论,分析原告如何证明其知识产权的有效性和被告的侵权行为,以及被告可能提出的合法使用或公平使用抗辩。

Others are asking
AI海报生成
以下是一些常见的 AI 海报生成工具和相关教程: 1. Canva(可画):https://www.canva.cn/ 这是一个非常受欢迎的在线设计工具,提供大量模板和设计元素,用户通过简单拖放操作即可创建海报,其 AI 功能可帮助选择合适颜色搭配和字体样式。 2. 稿定设计:https://www.gaoding.com/ 稿定智能设计工具采用先进人工智能技术,自动分析和生成设计方案,稍作调整即可完成完美设计。 3. VistaCreate:https://create.vista.com/ 这是一个简单易用的设计平台,提供大量设计模板和元素,用户可使用 AI 工具创建个性化海报,智能建议功能可帮助快速找到合适设计元素。 4. Microsoft Designer:https://designer.microsoft.com/ 通过简单拖放界面,用户可快速创建演示文稿、社交媒体帖子等视觉内容,还集成丰富模板库和自动图像编辑功能,如智能布局和文字优化,简化设计流程。 此外,还有即梦的女神节海报生成教程: 1. 原文链接:https://mp.weixin.qq.com/s/CYmlZDPjrchnKr8V4lvmRQ 2. 操作步骤: 第一步:打开即梦 AI,选择“图片生成”功能,https://jimeng.jianying.com 第二步:模型选择图片 2.1,输入提示词(可以直接参考案例提示词)。 第三步:点击生成,几秒钟后,专属字体海报就完成啦! 3. 海报案例: 案例一:提示词:女神节主题,3D 设计,梦幻氛围,明亮春天场景,花田,数字 38,天空“女神节”,五彩缤纷的蝴蝶,晴朗的蓝天,茂密的绿色草地,盛开的花朵,柔和光线 案例二:提示词:粉色主题,梦幻氛围,数字 38,心形气球,花卉装饰,玫瑰花,漂浮的花瓣,柔和的云朵,美丽的湖面倒影,奇幻风格,柔和的色调,庆祝场景 案例三:提示词:妇女节,3D 设计,粉色主题,大号装饰数字 38,爱心,郁金香花朵,柔和光照,背景城市天际线,精致花卉装饰,优雅节日氛围,金色文字,春天氛围,细致鲜艳 内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2025-03-14
AI浏览器有哪些?
以下是一些常见的 AI 浏览器: 1. 360 AI 浏览器:新版增加了视频总结、提问、转录和翻译等功能,支持本地和网络视频的内容分析,但无法提取无对白视频摘要。官网地址:http://browser.360.cn/ai 。 功能包括看长视频时敲黑板划重点,能帮用户观看 B 站的字幕视频,短短几秒总结概要生成脑图,告知视频重点和高潮剧情,还能对英文字幕进行翻译,支持通过 AI 助手对话就视频内容进行追问和扩展提问。 能阅读国内外长论文和著作,自动翻译自动提炼,3 分钟获取要点,目前支持 360k 长文本阅读,以《三体》为例,能呈现完整的故事框架并生成思维导图。 2. Arc 浏览器:适合 Mac 用户,方便保存常用网页。下载地址:https://arc.net/ 。但安装使用需要电脑能魔法上网并开启“全局代理”。
2025-03-14
让AI写论文
利用 AI 写论文可以按照以下步骤和建议进行: 1. 确定课题主题:明确研究兴趣和目标,选择具有研究价值和创新性的主题。 2. 收集背景资料:使用学术搜索引擎和文献管理软件等 AI 工具搜集相关研究文献和资料。 3. 分析和总结信息:利用 AI 文本分析工具提取关键信息和主要观点。 4. 生成大纲:使用 AI 写作助手生成包括引言、文献综述、方法论、结果和讨论等部分的大纲。 5. 撰写文献综述:借助 AI 工具撰写文献综述部分,确保内容准确完整。 6. 构建方法论:根据研究需求,采用 AI 建议的方法和技术设计研究方法。 7. 数据分析:若课题涉及数据收集和分析,使用 AI 数据分析工具处理和解释数据。 8. 撰写和编辑:利用 AI 写作工具撰写课题各部分,并进行语法和风格检查。 9. 生成参考文献:使用 AI 文献管理工具生成正确的参考文献格式。 10. 审阅和修改:借助 AI 审阅工具检查课题的逻辑性和一致性,并根据反馈修改。 11. 提交前的检查:使用 AI 抄袭检测工具确保课题的原创性,并进行最后的格式调整。 在论文写作领域,常用的 AI 工具和平台有: 1. 文献管理和搜索: Zotero:结合 AI 技术,自动提取文献信息,帮助管理和整理参考文献。 Semantic Scholar:AI 驱动的学术搜索引擎,提供文献推荐和引用分析。 2. 内容生成和辅助写作: Grammarly:提供文本校对、语法修正和写作风格建议,提高语言质量。 Quillbot:基于 AI 的重写和摘要工具,优化论文内容。 3. 研究和数据分析: Google Colab:提供基于云的 Jupyter 笔记本环境,支持 AI 和机器学习研究,便于数据分析和可视化。 Knitro:用于数学建模和优化,帮助进行复杂的数据分析和模型构建。 4. 论文结构和格式: LaTeX:结合自动化和模板,高效处理论文格式和数学公式。 Overleaf:在线 LaTeX 编辑器,提供丰富模板库和协作功能,简化编写过程。 5. 研究伦理和抄袭检测: Turnitin:广泛使用的抄袭检测工具,确保论文原创性。 Crossref Similarity Check:检测潜在抄袭问题。 需要注意的是,AI 工具可以作为辅助,但不能完全替代研究者的专业判断和创造性思维。在使用 AI 进行课题写作时,应保持批判性思维,并确保研究的质量和学术诚信。 此外,如果担心 AI 削弱孩子的思考力,关键在于正确的用法。比如将封闭性问题改为开放性问题,或者让 AI 帮助提出更多拓展思考的问题,能激发孩子的好奇心。对于孩子用 AI 辅助写作文,可将任务改为让孩子提交与 AI 共同完成作文的聊天记录,重点关注孩子能否说清 AI 作文的优缺点及如何修改。
2025-03-14
撰写毕业论文的AI工具哪个比较好用?
在撰写毕业论文时,以下是一些好用的 AI 工具: 1. 文献管理和搜索: Zotero:结合 AI 技术,能自动提取文献信息,便于管理和整理参考文献。 Semantic Scholar:由 AI 驱动的学术搜索引擎,提供文献推荐和引用分析。 2. 内容生成和辅助写作: Grammarly:通过 AI 技术进行文本校对、语法修正和写作风格建议,提升语言质量。 Quillbot:基于 AI 的重写和摘要工具,可精简和优化论文内容。 3. 研究和数据分析: Google Colab:提供基于云的 Jupyter 笔记本环境,支持 AI 和机器学习研究,方便进行数据分析和可视化。 Knitro:用于数学建模和优化,助力复杂的数据分析和模型构建。 4. 论文结构和格式: LaTeX:虽不是纯粹的 AI 工具,但结合自动化和模板,能高效处理论文格式和数学公式。 Overleaf:在线 LaTeX 编辑器,有丰富模板库和协作功能,简化论文编写。 5. 研究伦理和抄袭检测: Turnitin:广泛使用的抄袭检测工具,确保论文原创性。 Crossref Similarity Check:检测潜在抄袭问题。 此外,对于论文排版,以下 AI 工具可供选择: 1. Grammarly:不仅是语法和拼写检查工具,还具备一定排版功能,可改进文档风格和流畅性。 2. QuillBot:AI 驱动的写作和排版工具,能改进文本清晰度和流畅性。 3. LaTeX:常用于学术论文排版,使用标记语言描述格式,有许多 AI 辅助的编辑器和插件简化排版。 4. PandaDoc:文档自动化平台,利用 AI 帮助创建、格式化和自动化文档生成,适用于商业和技术文档。 5. Wordtune:AI 写作助手,重新表述和改进文本,使其更清晰专业。 6. Overleaf:在线 LaTeX 编辑器,提供丰富模板和协作工具,适合学术写作排版。 选择工具时应根据具体需求,如文档类型、出版标准和个人偏好来决定。学术论文常选 LaTeX 和 Overleaf,一般文章和商业文档则 Grammarly 和 PandaDoc 等可能更适用。请注意,这些内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2025-03-14
我想学习AI如何使用,可以提高我的工作效率。请给我一个计划
以下是为您制定的学习 AI 以提高工作效率的计划: 首先,了解 AI 的基本概念和应用领域。AI 已经在许多方面带来了重大进展和效率提升,例如交通监控、银行账户欺诈检测、工业中的大规模安全关键实践、科学研究等。 其次,认识到 AI 在工作场所的潜力。它可以将我们从单调的任务中解放出来,让我们有更多时间从事专业工作。 然后,学习相关的法律法规。例如《促进创新的人工智能监管方法》,了解如何在合规的前提下利用 AI 创新,平衡风险与机会、利益。 在学习过程中,关注以下方面: 1. 了解大型语言模型等技术的发展,及其为经济和社会带来的转型机会。 2. 明白监管可以通过给予企业解决重要问题的激励,同时应对对公民的伤害风险,从而增加创新。 3. 熟悉国家的 AI 战略和数字监管计划中的原则,以及相应的比例方法。 最后,根据所学知识,在工作中尝试应用 AI 技术,不断总结经验,提高工作效率。
2025-03-14
我想从0开始学习AI
以下是为新手从零开始学习 AI 提供的建议: 1. 了解 AI 基本概念: 阅读「」部分,熟悉 AI 的术语和基础概念,包括其主要分支(如机器学习、深度学习、自然语言处理等)以及它们之间的联系。 浏览入门文章,了解 AI 的历史、当前的应用和未来的发展趋势。 2. 开始 AI 学习之旅: 在「」中,找到为初学者设计的课程,特别推荐李宏毅老师的课程。 通过在线教育平台(如 Coursera、edX、Udacity)上的课程,按照自己的节奏学习,并有机会获得证书。 3. 选择感兴趣的模块深入学习: AI 领域广泛,涵盖图像、音乐、视频等,可根据自身兴趣选择特定模块深入学习。 掌握提示词的技巧,因其上手容易且实用。 4. 实践和尝试: 理论学习后,实践是巩固知识的关键,尝试使用各种产品做出自己的作品。 在知识库中有很多大家实践后的作品、文章分享,欢迎您实践后也进行分享。 5. 体验 AI 产品: 与现有的 AI 产品如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等聊天机器人进行互动,了解其工作原理和交互方式,获得对 AI 在实际应用中表现的第一手体验,并激发对 AI 潜力的认识。 记住,学习 AI 是一个长期的过程,需要耐心和持续的努力。不要害怕犯错,每个挑战都是成长的机会。随着时间的推移,您将逐渐建立起自己的 AI 知识体系,并能够在这一领域取得成就。完整的学习路径建议参考「通往 AGI 之路」的布鲁姆分类法,设计自己的学习路径。
2025-03-14
你是一名医疗器械销售,就职于一家跨国医疗企业。公司目前就“我们是否应该立刻全面拥抱人工智能技术”组织了一场辩论赛,你持反方论点,即“我们不应该立刻全面拥抱人工智能技术”。 请你结合社会时事热点,设计5个以上刁钻问题给对方,要求举出实例。 此次辩论赛的听众中有公司高层和全体同事,请注意避免不友好及不利于公司形象的言论。
以下是为您设计的一些刁钻问题: 1. 目前人工智能在医疗领域的误诊案例时有发生,比如某些智能诊断系统对复杂病症的判断失误,导致患者延误治疗,这难道还能让我们立刻全面拥抱它吗? 2. 人工智能技术在医疗数据安全方面存在诸多隐患,像近期发生的多起医疗数据泄露事件,给患者带来极大困扰,在这种情况下,怎么能立刻全面拥抱? 3. 人工智能在医疗器械的研发中,由于算法偏见,可能会导致某些特定人群无法受益,例如某些心脏起搏器的智能调控系统对特定体质患者效果不佳,这能说明应该立刻全面拥抱吗? 4. 当下人工智能技术的高昂成本使得许多医疗机构望而却步,比如一些小型医院根本无力承担智能医疗设备的购置和维护费用,这难道不影响全面拥抱的可行性吗? 5. 人工智能在医疗领域的法规和监管还不完善,比如某些智能手术机器人的操作规范尚未明确,一旦出现问题,责任难以界定,这样能立刻全面拥抱吗? 6. 虽然人工智能在某些方面提高了医疗效率,但也导致了部分医疗人员的失业,引发社会就业问题,这难道不是我们需要谨慎对待、不能立刻全面拥抱的原因吗?
2024-12-01
你是一名医疗器械销售,就职于一家跨国医疗企业。公司目前就“我们是否应该立刻全面拥抱人工智能技术”组织了一场辩论赛,你持反方论点,即“我们不应该立刻全面拥抱人工智能技术”。 请你结合社会时事热点,设计5个以上刁钻问题给对方。 此次辩论赛的听众中有公司高层和全体同事,请注意避免不友好及不利于公司形象的言论。
以下是为您设计的一些刁钻问题: 1. 当下人工智能技术在医疗领域的应用仍存在诸多伦理和法律争议,比如医疗数据的隐私保护问题尚未得到妥善解决,在这种情况下,如何能立刻全面拥抱? 2. 人工智能技术在医疗器械的诊断中可能会出现误判,而医疗事故往往关乎生命,如何确保在立刻全面拥抱的情况下避免这些严重后果? 3. 目前人工智能技术的发展还不够稳定,时常面临技术更新和升级的问题,这会导致医疗器械的频繁变动和成本增加,这一现实如何应对? 4. 社会时事热点中不乏人工智能技术被滥用的案例,比如虚假医疗信息的传播,如何保证在立刻全面拥抱人工智能技术时不出现此类问题? 5. 人工智能技术的广泛应用可能会导致部分医疗工作者失业,引发社会就业结构的不稳定,这一风险如何化解? 6. 近期有报道指出人工智能技术存在被黑客攻击的风险,从而威胁患者的医疗信息安全,在这种情况下立刻全面拥抱是否明智? 7. 人工智能技术在医疗器械中的应用需要大量的资金投入,而目前公司的财务状况是否能够支撑立刻全面的投入和应用? 8. 社会时事热点中,一些人工智能技术的应用缺乏人性化关怀,在医疗这种关乎人性和情感的领域,立刻全面拥抱是否合适?
2024-12-01
你是一名医疗器械销售,就职于一家跨国医疗企业。公司目前就“我们是否应该立刻全面拥抱人工智能技术”组织了一场辩论赛,你持反方论点,即“我们不应该立刻全面拥抱人工智能技术”。 请预想对方辩友可能会提出的5条以上反对意见,并给出对应答复。 此次辩论赛的听众中有公司高层和全体同事,请注意避免不友好及不利于公司形象的言论。
对方辩友可能提出的反对意见及我方答复如下: 反对意见 1:人工智能技术能够提高医疗器械的研发效率和精准度。 答复:虽然人工智能在某些方面可能有助于研发,但目前技术尚不成熟,存在误差风险。而且过度依赖可能导致研发人员忽视传统方法中的重要经验和细节。 反对意见 2:人工智能可以优化医疗器械的生产流程,降低成本。 答复:短期内,引入人工智能进行生产流程优化可能需要大量的资金投入用于技术改造和人员培训,成本未必能立刻降低。 反对意见 3:人工智能能够实现更精准的医疗诊断,提升医疗效果。 答复:诊断不仅仅依赖技术,还需要医生的综合判断和人文关怀。目前人工智能诊断存在误判的可能性,不能完全替代医生的经验和直觉。 反对意见 4:人工智能有助于医疗数据的管理和分析,为决策提供有力支持。 答复:数据的安全性和隐私性在人工智能应用中是重大挑战,一旦数据泄露,将对患者和公司造成严重影响。 反对意见 5:人工智能是未来医疗行业的趋势,不立刻全面拥抱会使公司落后于竞争对手。 答复:趋势并不意味着要立刻全面投入,盲目跟风可能导致资源浪费和战略失误。我们应在充分评估风险和自身实际情况的基础上,逐步、稳健地引入人工智能技术。 反对意见 6:人工智能能够提供个性化的医疗服务,满足患者多样化需求。 答复:个性化服务的实现需要大量准确的数据支持,而目前数据的质量和完整性难以保证,可能导致服务效果不佳。
2024-12-01
你是一名医疗器械销售,就职于一家跨国医疗企业。公司目前就“我们是否应该立刻全面拥抱人工智能技术”组织了一场辩论赛,你持反方论点,即“我们不应该立刻全面拥抱人工智能技术”。 如果对方提出“不能因为有风险就不做,我们也不是立即马上在所有场景中应用AI,而是在做好充分的准备后,应用AI”的论点,我方应当如何轻松幽默的反驳?
对方辩友,您说做好充分准备后应用 AI ,可问题是,这准备工作哪有那么容易呀!就像准备一场盛大的派对,您觉得把所有东西都准备齐全得花多少时间和精力?而且,就算准备得差不多了,谁能保证不会有意外情况发生呢?比如说,突然发现某个关键环节没考虑到,或者新的问题又冒出来了。再说了,这准备的过程中,我们得投入多少资源呀,万一投入了大量的人力、物力、财力,结果发现效果还不如传统方法,那岂不是亏大啦!所以呀,不能这么轻易地就觉得做好准备就能放心大胆地全面拥抱 AI 技术啦。
2024-12-01
我是一名主要服务于企业的律师,怎样才能得到ai最大化的帮助
作为服务于企业的律师,要得到 AI 最大化的帮助,可以从以下几个方面入手: 律师的优势: 1. 具备深厚的法律专业知识,能提供专业的法律分析和建议。 2. 在沟通和谈判中能够与各方建立信任、表达观点、促成交易等。 3. 能够针对新兴行业或监管空白提出合规建议。 4. 作为专业人士,在危机应对时能在紧急情况下做出专业判断,提供及时的法律建议和解决方案。 律师的不足: 1. 处理大量信息和数据时人工效率有限,如大量文件调查中的数据提取和整理。 2. 处理细节方面可能难以记住各类案件中的所有事实和细节,尤其在复杂案件中。 3. 在处理复杂案件时,可能会面临情绪、精力、时间等带来的压力,从而影响专业判断。 AI 的优势: 1. 信息检索与整理:能迅速从大量数据中检索相关信息,提取和整理案件相关资料。 2. 模式识别与预测:通过导入历史数据和参考信息,设定指令,可以预测案件的可能结果,辅助制定诉讼策略。 3. 自动化文档处理:能够自动生成和修改标准化文本与合同,减少律师在文档起草和修订上的工作量。 4. 多任务处理能力:可以同时处理多个任务,不受时间和体力的限制,对于同时处理基础任务能够极大提高效率。 AI 的不足: 1. 法律解释与推理:难以像专业的法律人一样,推演复杂的法律解释和论证。特别是在涉及交叉多个法律领域或需要深入社会背景解读法条时,能力非常有限。 2. 理解道德和情感:难以理解案件中涉及的复杂情感和动机。 3. 创新或个性化的服务:难以提供客户的综合性需求来提供个性化的法律服务,因为大模型是基于预设的数据和规则,不能及时采集到客户所有的即时信息,很难超出语料的内容生成创新且专业的答案,因此很难针对性地为客户提供专业服务。 律师与 AI 协同的关键在于:根据不同的法律业务场景,精准地提出问题、指令(Prompt),以引导 AI 发挥其最大的效用。例如,在处理信息检索与整理任务时,律师可以指导 AI 精确抓取相关法律法规、先例判决等关键信息,能够迅速获得案件准备所需的素材,花更多的时间进行法律分析。当需要自动化处理文档时,律师可以指导 AI 生成和修改标准化合同。给出类似“根据提供的模板,自动生成一份关于 XX 事项的合同草案,并标注出需要人工审核的关键条款”的 prompt。 同时,要认识到 AI 存在一定的“不稳定性”,不能期待设计一个完美的提示词就能得到完美答案,提示词实际上是一个关于此项问题的相对完善的“谈话方案”,真正的成果需要在与 AI 的对话中产生,并且在对话中限缩自己思维中的模糊地带。
2025-02-13
ai和律师的结合
AI 与律师的结合具有多方面的特点和协同方式: 律师擅长的方面: 1. 具备深厚的法律专业知识,能够提供专业的法律分析和建议,例如在证券欺诈案件中的专业分析。 2. 在沟通和谈判中能够与客户方、相对方、其他机构建立信任、表达观点、促成交易等。 律师不擅长的方面: 1. 处理大量信息和数据时,人工效率非常有限,如大量文件调查中的数据提取和整理。 2. 处理细节方面可能难以记住各类案件中的所有事实和细节,尤其是在复杂案件中。 3. 在处理复杂案件时,可能会面临情绪、精力、时间等带来的压力,从而影响专业判断。 AI 大模型擅长的方面: 1. 信息检索与整理,能迅速从大量数据中检索相关信息,如法律法规和案例的检索,提取和整理案件相关资料。 2. 模式识别与预测,通过导入历史数据和参考信息,设定指令,可以预测案件的可能结果,辅助制定诉讼策略。 3. 自动化文档处理,能够自动生成和修改标准化文本与合同,减少律师在文档起草和修订上的工作量。 4. 多任务处理能力,可以同时处理多个任务,不受时间和体力的限制,对于同时处理基础任务能够极大提高效率。 AI 大模型不擅长的方面: 1. 法律解释与推理,难以像专业的法律人一样,推演复杂的法律解释和论证,特别是在涉及交叉多个法律领域或需要深入社会背景解读法条时。 2. 理解道德和情感,难以理解案件中涉及的复杂情感和动机。 3. 创新或个性化的服务,难以提供客户的综合性需求来提供个性化的法律服务。 律师与 AI 协同的方式和技巧: 1. 律师在运用大模型时,要根据不同的法律业务场景,精准地提出问题、指令(Prompt),以引导 AI 发挥其最大的效用。 2. 在处理信息检索与整理任务时,律师可以指导 AI 精确抓取相关法律法规、先例判决等关键信息,迅速获得案件准备所需的素材,花更多的时间进行法律分析。 3. 当需要自动化处理文档时,律师可以指导 AI 生成和修改标准化合同。 4. 例如在使用 AI 进行数据分析时,将数据清洗、数据提取、模型选择、模型训练和结果解释等环节分开处理,针对每个环节优化 AI 的性能,同时也便于发现和修正问题。 5. 针对复杂的问题,律师可以采用逐步深化和细化的方式提问。先提出一个较为宽泛的问题,然后根据 AI 的回答进一步细化或深化问题。 6. 给 AI 提供参考和学习的内容,包括详细的操作指南、行业最佳实践、案例研究等,同时编写详细的流程和知识(knowhow)。 7. 在 Prompt 中使用法律术语来引导 AI 的回答方向。 8. 大模型的语料存在一定滞后性,在使用 AI 的回答后,律师一定要对内容进行交叉验证,确保信息的准确性。同时,律师在使用 AI 时,还应结合自身的专业知识进行引导。通过专业知识对 AI 的回答进行筛选和判断,确保其符合我国法律伦理、立法目的和实务。
2025-01-25
AI律师,法律咨询类如何借助ai来搞定,推荐文章和工具
以下是关于法律咨询类如何借助 AI 来搞定的相关内容: 潘帅提出,使用 AI 进行数据分析时,应将各环节分开处理以优化性能和便于发现修正问题。针对复杂问题,律师可逐步深化细化提问方式。要给 AI 提供参考和学习内容,包括操作指南、行业最佳实践、案例研究等,并编写详细流程和知识。利用专业领域术语引导 AI 回答方向,如在处理合同纠纷时提示特定方面。使用 AI 回答后要进行交叉验证,结合自身专业知识筛选判断。还可指定 AI 模仿资深律师的风格,要求其提供多个例子和从多个角度思考,如给出多种诉讼策略并分析优劣。 陶力文律师认为不能期待设计一个完美的提示词让 AI 百分百给出完美答案,应把提示词当作相对完善的“谈话方案”,在对话中产生成果。对于尝试 AI 的朋友,建议多给 AI 几轮对话修正的余地,不要期望一次输入就得到想要的东西。 潘帅还提到了 PEMSSC 方法,包括个性化的风格、给参考或一定逻辑结构、从多个角度思考、总结概括、区分以及明确能力或角色,并分别举例说明了如何应用。
2025-01-13
法律智能律师
以下是关于法律智能律师的相关内容: 一、什么是 Prompt 及如何写出好的 Prompt 1. Prompt 指的是给人工智能(AI)系统提供的信息或者问题,用来引导 AI 产生特定的回答或者执行特定的任务。对于 AI 来说,一个好的 Prompt 可以帮助它更准确地理解需求,并给出更相关、更有用的回答。 2. Prompt 的建议框架及格式: CRISPE 框架: Capacity and Role(能力与角色):明确 AI 的角色和能力,如专注于民商事法律领域的律师,擅长案例研究、法律条文检索以及案件策略分析。 Insight(洞察):提供背景信息和上下文,如处理一起复杂的合同纠纷案件,向 AI 提供案件的关键事实、相关法律以及案件涉及的背景。 Statement(陈述):明确期望 AI 完成的任务,如要求 AI 总结案件中双方的诉求、检索法条、预测可能的判决结果。 Personality(个性):确定希望 AI 以什么风格或方式回答。 Experiment(举例):通过举例进一步说明。 二、关于写 Prompt 的实践经验 1. 不能期待设计一个完美的提示词,然后 AI 百分百给到完美符合要求的答案,中间不能有谬误,否则就是一个需要修复的“BUG”。这本质上还是前 AI 时代“机器编程”的思路,是工程学的,把 AI 当成机械的。 2. 给到 AI 的提示词实际上是一个关于此项问题的相对完善的“谈话方案”,真正的成果需要在对话中产生,在对话中限缩自己思维中的模糊地带。 3. 现在大多数人(包括各个大厂的提示词工程师们)基本上都还抱着前 AI 时代的“机器编程”思路来进行 AI 的“自然语言编程”。这种希望通过一个超级提示词母机,保证 AI 不出错的一次性生成用户想要的理想效果的工程学路线,恐怕原理上比较难走。 4. 对于想要尝试 AI 的朋友们,建议多给到 AI 几轮对话修正的余地,不要期望输入一次提示词 AI 就能给到想要的东西,毕竟很多时候自己刚开始也不知道自己想要什么。 三、个人写 Prompt 的习惯和示例 1. 基于个人习惯和审美偏好,把 Prompt 或者提示词称为【灵机符箓】或简称【符箓】,把 AI 称为【灵机】。 2. 习惯用的大模型是 KIMI,但别的 GPT、文心一言、豆包等也都可以,具体效果可能有不同。 3. 示例:敕令法律文章撰写 箓: author:叁随道人 version:1.0(20240626) language:中文 符: 你是一名资深中国律师,不仅精通法律,而且熟悉商业实践和人性,本任务中你需要根据【基础材料】,输出特定【语言风格】的文章。开头是惯例的赋予 AI 灵机一个“身份”,这实际上就是一次划定【边界】,避免输出的结果里出现国外的或非法律的内容,过于宽泛。而后是一个总的任务流程,和两个关键变量【基础材料】和【语言风格】。首先获得基础材料。
2024-12-30
搭建一个专业的律师智能体
搭建一个专业的律师智能体需要考虑以下几个方面: 1. 多智能体的通信问题:不同智能体之间的通信至关重要,包括如何传递信息以及传递哪些信息。之前的很多多智能体开源框架存在效率低下和 token 消耗大的问题,而像 OpenAI 官方开源的多智能体框架「Swarm」在「Handoffs」方面处理得较为优雅。 2. 智能体的角色和职责:以客服多智能体为例,只需要准备如普通接线客服和宽带客服这样必要的 Agent,并明确其职责和交接逻辑。 3. 提示词的编写:对于律师智能体,写好提示词很重要。例如,在写作时需要对文章中出现的案例进行脱敏处理,替换具体的人物姓名、时间和地点。同时,注意深化写作时的分段和字数要求。 4. 遵循特定的规则和要求:像令中规定的初始化问候语、牢记并遵守全部要求等。 5. 决策智能体的应用:决策智能体在企业自动化中发挥作用,如在复杂、多步骤的推理流程中导航并做出业务决策。以 Anterior 为例,将付款方规则转换为有向无环图,利用智能体遍历决策树并评估相关文件。其他领域如 Norm AI 和 Parcha 也在利用决策智能体。
2024-12-17
律师如何使用 ai
律师使用 AI 可以从以下几个方面入手: 一、认识 AI 1. 把 AI 当成黑箱,只需知道它是能模仿人类思维、理解和输出自然语言的东西,不必深究技术原理。 2. 认识到 AI 具有“似人非人”的特点,存在一定的不稳定性和不确定性。 3. 借鉴人类各个文明传说和古老哲人的智慧,在与 AI 相处时,既要基于其“非人”一面,通过清晰的语言文字压缩其自由度,明确告知任务、边界、目标、实现路径和所需知识;也要接受其“似人”一面可能出现的问题,如学习人类思维磨洋工、乱搞、不执行等,并加以教育、监督和鞭策。 二、具体使用方法 1. 针对数据分析等任务,将各个环节分开处理,优化 AI 性能,便于发现和修正问题。 2. 对于复杂问题,采用逐步深化和细化的方式提问,先提出宽泛问题,再根据回答进一步细化或深化。 3. 为 AI 提供参考和学习的内容,包括详细的操作指南、行业最佳实践、案例研究等,编写详细的流程和知识(knowhow)。 4. 在 Prompt 中使用法律术语引导 AI 的回答方向。 5. 对 AI 的回答进行验证与反馈,交叉验证确保信息准确性,结合自身专业知识进行筛选和判断,确保符合我国法律伦理、立法目的和实务。
2024-12-04
有没有能代替人工的ai
以下是关于能否有替代人工的 AI 的相关信息: 目前 AI 仍处于“任务渗透”阶段,而非“职业颠覆”。AI 最常用于编程(37%)和写作(10%),对体力劳动和专业职业影响较小。中等收入、高学历职业 AI 采用率最高,低收入和极高收入较低。AI 增强人类工作比例(57%)大于完全自动化(43%),短期内 AI 主要是辅助工具,而非取代人工。未来可能从“人机共创”模式向“任务外包”模式演进。 Inflection AI 的联合创始人 Mustafa Suleyman 提出了现代版的图灵测试,要求 AI 具备采取行动和取得成就的能力,以及对世界产生有意义的影响,如仅用十万美元投资,在几个月内通过零售网络平台赚取一百万美元,这需要 AI 完成一系列复杂任务,包括制定策略、撰写文案、研究设计产品、与制造商和物流合作、谈判合同、创立及管理市场营销活动等,同时面临分层规划和可靠记忆等技术挑战。 3 月 4 日的 AI 资讯中,在多个领域有新进展,如在 3D 方面,Meshcapade 可从视频/图像中捕捉面部表情并具有逼真的 3D 发丝,InsTaG 能通过几秒钟视频学习快速形成逼真的 3D 说话头像效果,还有新型 3D 场景记忆框架 3DMem;在 AI 绘图方面,智谱开源了可在图像中生成中文字符的 AI 绘图 CogView4,海螺推出了 Image01 多功能文本转图像模型;在 AI 视频方面,Runway 内测能力可根据参考图像进行 Video to Video 视频风格化,Vidu 的 API 开放平台全面开放;在 AI 模型方面,Google Colab 推出 Data Science Agent,微软为医疗行业提供首个统一语音 AI 助手 Dragon Copilot,Opera 宣布推出网页浏览器的 AI 代理。
2025-03-06
怎样代替客服
以下是关于代替客服的相关内容: 目前已成熟的方式是采用 RAG+知识问答+语音条,主要场景是替代掉传统客服或者对内做培训的知识库。可以开发点击鼠标等动作的 RPA,搭配 RAG 的系统,方便现场 demo 演示。 实现难点包括 GPT4 等很多测试并不具备 planning 的能力,只能 plan 模型学过的知识库里的东西。面对更深层次的用户需求,需要一个产品经理将问题一层层拆开,未来很长时间是人与 GPT 同时存在的状态。 AIGC 在客户关系管理(CRM)领域有着广阔的应用前景,在客户服务方面,基于 AIGC 的对话模型,可以开发智能客服系统,通过自然语言交互的方式解答客户的咨询、投诉等,缓解人工客服的压力。 对于中小企业,利用人工智能(AI)技术,尤其是 AI 聊天机器人来自动化处理客户服务中的常见咨询,不仅可以提升客户服务的效率和质量,还可以减轻人工客服人员的工作负担。具体做法包括部署 AI 聊天机器人处理常见的客户咨询,根据企业需求和预算选择合适的解决方案并定制回答库,将其集成到多种客户服务渠道;通过机器人提供 24/7 客户支持,提升响应速度和服务质量,定期监控其性能并根据反馈优化,随着 AI 技术发展定期更新算法和知识库。
2025-02-19
AI可以代替人工数控编程吗?
AI 目前不能完全代替人工数控编程。虽然 AI 编程技术在不断发展,辅助编程效率也有所提高,但在复杂和商业化的应用中仍存在困难。 初级程序员可能会受到一定冲击,但中高级岗位仍有需求。软件开发需要人工主导复杂流程,AI 更像是“助手”而非“接管者”。代码编写只是开发中的一环,程序员的工作还包括需求评估沟通、架构设计、调试部署等多个模块。而且,大语言模型面对复杂项目可能面临改好一个 bug,产生一个新 bug 的情况。 例如,Cursor 是一款不错的编程工具,集代码编写、报错调试、运行于一体,能让小白无压力入门代码,但它比较适合简单、原型类的项目,在复杂和商业化应用时会面临挑战。 总之,在目前,AI 不能完全替代人工数控编程,未来可能会是一种人工和智能混合的工作模式。
2025-02-14
我想要能代替我直播的数字人工具
以下是一些能代替您直播的数字人工具相关信息: 数字人类型和应用场景: 1. 二维/三维虚拟人:用于游戏、IP 品牌(柳夜熙)、内容创作等。 2. 真人形象数字人:用于直播卖货、营销/投流广告视频录制(Heygen)、语言学习(CallAnnie)等。 数字人的价值: 1. 代替人说话,提升表达效率和营销效率,例如真人做不到 24 小时直播,但数字人可以。 2. 创造真实世界无法完成的对话或交流。 数字人面临的问题: 1. 平台限制:目前数字人水平参差不齐,平台担心直播观感,有一定打压限制。比如抖音出台一些标准,而微信视频号容忍度更低,人工检查封号。 2. 技术限制:形象只是皮囊,智能水平和未来想象空间,依赖大模型技术提升。 3. 需求限制:直播带货算个落地场景,但不刚。“懂得都懂”的刚需场景,国内搞不了。目前更多是体验新鲜感。 4. 伦理/法律限制:声音、影像版权等,比如换脸、数字永生等等。 数字人直播盈利方式: 1. 直接卖数字人工具软件。分实时驱动和非实时驱动两类,实时驱动在直播时能改音频话术,真人接管。市面价格在一年 4 6 万往上(标准零售价)。非实时一个月 600 元,效果很差,类似放视频的伪直播,市场价格混乱,靠发展代理割韭菜。 2. 提供数字人运营服务,按直播间成交额抽佣。 AI 直播卖货适用品类和场景: 1. 适用于不需要强展示的商品,如品牌食品饮料。如果服装就搞不了,过品快,衣服建模成本高。 2. 适用于虚拟商品,如门票、优惠券等。 3. 不适用于促销场景,这涉及主播话术、套路,调动直播间氛围能力等。 4. 电商直播分为达播跟店播,数字人直播跑下来效果最好的是店播,数据基本能保持跟真人一样(朋友公司数据)。 AI 直播的壁垒和未来市场格局: 1. 时间拉长,技术上没壁垒。但目前看仍有技术门槛,单纯靠开源算法拼的东西,实时性、可用性不高。比如更真实的对口型,更低的响应延迟等。 2. 不会一家独大,可能 4 5 家一线效果,大多二三线效果公司。因为它只是工具,迁移成本低。 3. 真正把客户服务好,能规模化扩张的公司更有价值。疯狂扩代理割韭菜,不考虑客户效果的公司,售后问题很麻烦。 4. 有资源、有业务的大平台下场,可能会带来降维打击,例如剪映马上要做,如果不仅提供数字人,还提供货品供应链、数据复盘分析等等,全环节打通会绑定商家,很难打。 虚拟主播的驱动方式: 目前,虚拟数字人从技术驱动方式上可以分为两类,一种是“中之人”驱动,另一种是由 AI 驱动。 “中之人”通过动作捕捉和面部捕捉技术,实现虚拟人与现实的交互。动作捕捉技术可以提供一套全身动捕硬件设备,售价约为 29000 元,另需缴纳 800 元的软件年度服务费。如果只需要捕捉面部表情,价格则约为 6000 元左右。总的来说,“中之人”是虚拟人物的“皮囊”,而“中之人”才是其真正的灵魂。 AI 驱动是通过 AI 技术实现虚拟人的创建、驱动和内容生成的综合技术,使其具备感知、表达等交互能力。AI 驱动的虚拟人能够智能地读取并解析外部输入信息,并根据解析结果做出决策,然后驱动人物模型生成相应的语音和动作,从而与用户进行互动。这种“一站式”技术让虚拟数字人具备更加自然、智能、人性化的交互能力。
2025-01-31
我是个外行,完全小白、没有编程基础。我有个初步的想法,做一个智能客服,来代替或者帮助我们行业的人工客服。那么,我应该从哪些知识开始学习、或者我自己能不能办到?
对于完全没有编程基础但想做智能客服的小白,以下是一些建议: 1. 先对 AI 有初步的了解,明确自己的需求和目标。 2. 学习一些基本的概念,比如什么是 AI、提示词工程等。 3. 可以参考他人的学习路径,例如以“少就是多”“先有个初识”“目录索引推荐”“兴趣最重要”“先动手”等为关键词。 4. 要有耐心,在 AI 的帮助下一步一步来,并在这个过程中逐渐学习一些编程知识。 5. 避免追求“大而全”和完美主义,从小的功能和简单的应用开始,尽快让系统“跑起来”,获得实际使用的反馈,再不断改进。 同时,有一些成功的案例可供参考。比如有人从完全不懂代码和英语很差的状态,通过不断学习和实践,在公司中实现了智能客服从创建到应用的过程,还创建了多个智能体。但也要注意,现实中真正的应用往往有复杂的需求,不能完全依赖 AI 一次性搞定,需要自己不断努力和积累。
2024-12-23
金融业在哪些方面是不能被AI所代替的
在金融业中,以下方面不太容易被 AI 所替代: 1. 战略决策:CFO 及其直接报告人应专注于金字塔顶端的战略决策,这需要综合的判断力、对宏观环境的深刻理解和长期的经验积累,AI 难以完全胜任。 2. 复杂的情感决策:金融服务被认为是情感购买,决策树复杂且难以自动化,需要人类根据客户的个人情况提供个性化的建议。 3. 合规与法律处理:金融服务高度受监管,复杂且非结构化的法律合规要求人类员工的参与和判断,以确保符合规定。 尽管 AI 在金融领域的预测、报告、会计和税务、采购和应付账款等方面能够提供帮助和实现自动化,但上述几个方面仍依赖人类的专业能力和经验。
2024-12-18