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浙江大学:2025生成式人工智能赋能智慧司法及相关思考报告(64页).pdf

上传人: 好*** 编号:621451 2025-04-02 64页 9.32MB

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1、生成式人工智能赋能智慧司法及相关思考况琨 浙江大学计算机学院提纲l生成式人工智能发展脉络l生成式人工智能赋能智慧司法l生成式人工智能的不能2什么是生成式人工智能什么是人工智能?什么是生成式模型?什么是人工智能?人工智能(Artificial Intelligence):是以机器为载体所展示出来的人类智能,亦称为机器智能(Machine Intelligence)让机器模拟人类在视觉、听觉、语言和行为等方面的某些功能什么是生成式模型5生成式模型学习“数据如何生成的”(联合概率分布)目标:学习数据背后的“完整故事”,包括数据的分布规律,甚至能自己“编故事”(生成新样本)。像什么:一个画家,不仅会判

2、断“这是猫还是狗”,还能亲手画出一只猫或狗。怎么做:先分别学习猫和狗的特征(比如猫的尖耳朵、狗的尾巴形状),然后建模它们的整体分布规律。判别式模型学习“如何区分数据”(条件概率或决策边界)目标:直接找到“区分猫狗的关键线索”,不关心数据本身如何生成。像什么:一个侦探,专注研究“猫和狗有什么不同”,快速抓住关键证据。怎么做:直接学习猫狗之间的“分界线”,不关心猫狗各自长什么样。什么是生成式模型6生成式模型学习“数据如何生成的”(联合概率分布)目标:学习数据背后的“完整故事”,包括数据的分布规律,甚至能自己“编故事”(生成新样本)。像什么:一个画家,不仅会判断“这是猫还是狗”,还能亲手画出一只猫或

3、狗。怎么做:先分别学习猫和狗的特征(比如猫的尖耳朵、狗的尾巴形状),然后建模它们的整体分布规律。判别式模型学习“如何区分数据”(条件概率或决策边界)目标:直接找到“区分猫狗的关键线索”,不关心数据本身如何生成。像什么:一个侦探,专注研究“猫和狗有什么不同”,快速抓住关键证据。怎么做:直接学习猫狗之间的“分界线”,不关心猫狗各自长什么样。区分芒果和榴莲:生成式模型:研究芒果的颜色、形状、气味,以及榴莲的尖刺、气味,甚至能“合成”一个虚拟的芒果。判别式模型:直接记住“有尖刺的是榴莲,黄色椭圆形的是芒果”,遇到水果时快速对比。什么是生成式人工智能生成式人工智能技术,是指具有文本、图片、音频、视频等内

4、容生成能力的模型及相关技术。生成式人工智能服务管理暂行办法XRn生成式人工智能的典型代表:ChatGPTnChatGPT:大数据+超算力,现象级AI应用引发范式革命生成式人工智能的到来生成式人工智能发展脉络-以GPT为例 GPT-1(2018):开启预训练范式9 核心突破:基于Transformer解码器架构,采用“无监督预训练+任务微调”的训练模式,参数1.17亿。任务微调指在预训练模型的基础上,使用特定任务的数据继续训练,来优化其在目标任务上的性能。通俗来说,就是给一个“什么都会一点但不精通的通才”做专项特训。能力特点:掌握基础语义规律,但生成文本较机械,像刚学会造句的小学生。GPT-12

5、018GPT-22019GPT-32020ChatGPT2022GPT-42023生成式人工智能发展脉络-以GPT为例10 规模升级:参数增至15亿,训练数据扩展至40GB网页文本。技术亮点:证明了无需任务微调即可完成翻译、摘要等任务,生成文本连贯且富有创意,如撰写短篇小说。社会争议:因可能生成虚假信息,OpenAI一度限制其开源。GPT-12018GPT-22019GPT-32020ChatGPT2022GPT-42023 GPT-2(2019):展现零样本学习能力生成式人工智能发展脉络-以GPT为例11 参数跃迁:1750亿参数创纪录,训练数据涵盖45TB互联网内容。能力质变:a.少样本学

6、习:对于一个全新的任务,只需要给其提供1-5个示范案例,AI就能根据原有知识,迅速掌握全新的技能任务b.通用性突破:具有卓越的语言理解能力,和一定的归纳、演绎逻辑推理能力。局限性:存在“幻觉”问题,可能编造看似合理但错误的内容。GPT-3(2020):参数爆炸与少样本学习GPT-12018GPT-22019GPT-32020ChatGPT2022GPT-42023生成式人工智能发展脉络-以GPT为例12 技术革新:基于GPT-3.5,引入三阶段训练:a.海量文本预训练:构建语言知识库;b.人工标注示范:学习对话礼仪与安全准则;c.人类反馈强化学习:通过人类反馈减少无益、有害输出。应用爆发:成为

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本文主要内容概括如下: 1. 介绍了生成式人工智能的发展脉络,以GPT模型为例,从GPT-1到GPT-4,模型参数规模不断扩大,能力不断提升,从基础语义规律到连贯且富有创意的文本生成。 2. 探讨了生成式人工智能在智慧司法领域的应用,包括智能审判算法、裁判文书生成、法官话术生成等,通过引入因果反事实模型解决数据驱动所导致的混淆偏差,使用一阶谓词逻辑对法律知识进行编码,提升模型在法律领域的推理能力。 3. 分析了生成式人工智能的局限性,如数据关联不可解释、不稳定、可能带来不公平性等问题,提出需要从关联学习到因果推理的跨越,实现“知其然,并知其所以然”的人工智能。 4. 强调人类在人工智能发展中的作用,即不断用自己的知识来让机器变得更加强化,未来将是人和人工智能共同进化的时代。
生成式人工智能如何赋能智慧司法? 人工智能在司法领域的应用有哪些局限性? 如何提高人工智能在司法领域的推理能力?
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