人工智能赋能法律行业大学生就业能力提升师资培训班学习心得

5月21日-5月23日，共计3天时间在中国政法大学，有幸参加了人工智能赋能法律行业大学生就业能力提升师资培训班，现将心得及培训内容撰写如下：

学习到的AI的核心概念、

人工智能

幻觉

跨模态

语言大模型

垂直大模型

通用AI

人工智能逻辑

人工智能在法律行业目前的地位

算力、算法、数据

法信法律基座大模型

法律行业AI推荐：一律可知

版权蟑螂

共存合作

因时间关系以下是AI补充完整部分

人工智能赋能法律行业大学生就业能力提升师资培训班学习心得

5 月 21 日 - 5 月 23 日，我有幸在中国政法大学参加了人工智能赋能法律行业大学生就业能力提升师资培训班。此次培训内容丰富、前沿，让我对人工智能与法律行业的融合以及法律行业大学生就业能力培养有了全新且深入的认识，以下是我的学习心得及培训内容总结。

一、AI 核心概念解析

（一）人工智能

人工智能（Artificial Intelligence，简称 AI）是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。它旨在让机器能够像人类一样思考、学习和解决问题，涵盖了机器学习、自然语言处理、计算机视觉等多个领域。

（二）幻觉

在 AI 领域，"幻觉" 指的是人工智能模型在处理信息时，可能会生成不符合事实或逻辑的内容。例如，语言模型可能会编造不存在的知识、事件或数据。这是由于模型在训练过程中基于大量数据学习模式，但缺乏对真实世界的全面理解和验证能力。在法律行业应用中，AI 幻觉可能导致错误的法律分析或建议，因此需要特别关注模型的准确性和可靠性。

（三）跨模态

跨模态是指整合多种不同模态的信息，如图像、文本、语音、视频等，使 AI 能够处理和理解来自不同形式的数据，并实现不同模态之间的转换和交互。在法律领域，跨模态技术可以应用于合同审查，同时分析文本内容和相关的图像（如合同中的图表、签名等），提高审查的效率和准确性；也可以用于法律案例的检索，通过语音输入查询相关案例，方便律师和法律工作者的工作。

（四）语言大模型

语言大模型是一种基于深度学习的人工智能模型，能够处理和生成自然语言文本。它通过对大量文本数据的训练，具备强大的语言理解和生成能力，可以完成文本生成、翻译、问答、摘要等多种任务。例如，GPT 系列模型就是典型的语言大模型。在法律行业，语言大模型可以用于法律文书的起草、法律案例的分析和解读等，帮助法律工作者提高工作效率。

（五）垂直大模型

垂直大模型是针对特定领域或行业进行优化的大模型。与通用大模型相比，它在特定领域的知识和任务上表现更出色。在法律行业，垂直大模型可以深入学习法律领域的专业术语、法律法规、司法案例等知识，能够更准确地处理法律相关的任务，如法律风险评估、合规审查等。

（六）通用 AI

通用 AI 是指能够像人类一样具备广泛智能能力的人工智能，能够处理各种不同类型的任务，适应不同的环境和场景。目前，通用 AI 还处于发展阶段，但随着技术的进步，其在法律行业的应用前景广阔，可能会实现从法律咨询、案件分析到法庭辩论等全流程的智能化。

（七）人工智能逻辑

人工智能逻辑是指 AI 系统进行推理和决策的逻辑基础。它包括基于规则的逻辑推理、基于统计的概率推理以及基于深度学习的模式识别等。在法律行业，AI 逻辑需要符合法律的逻辑和规则，确保 AI 的决策和分析能够在法律框架内进行，例如在法律推理中，要遵循法律的因果关系、证据规则等。

二、人工智能在法律行业的地位

当前，人工智能在法律行业正处于快速发展和广泛应用的阶段，已经成为推动法律行业变革的重要力量。随着信息技术的进步和法律业务的复杂化，法律行业对高效、精准的信息处理和分析需求日益增长，人工智能正好满足了这一需求。它在法律检索、合同审查、案件预测、法律文书生成等方面展现出强大的能力，提高了法律工作的效率和质量，降低了成本。同时，人工智能也促使法律行业不断创新，涌现出了新的业务模式和服务方式。可以说，人工智能已经成为法律行业发展的必然趋势，谁能够更好地利用人工智能，谁就能在法律行业的竞争中占据优势。

三、算力、算法、数据：AI 发展的三要素

（一）算力

算力是指计算机系统的计算能力，是人工智能发展的基础支撑。强大的算力能够支持复杂的算法运行和大规模数据的处理。在法律行业，处理海量的法律数据、运行复杂的 AI 模型都需要充足的算力保障。例如，训练一个法律领域的垂直大模型，需要大量的计算资源来处理和分析海量的法律文本数据。

（二）算法

算法是人工智能的核心，决定了 AI 系统的智能水平和功能。不同的算法适用于不同的任务，如机器学习中的分类算法、回归算法，深度学习中的卷积神经网络、循环神经网络等。在法律行业，需要针对法律任务的特点设计和优化算法，例如在法律文本分类中，需要考虑法律术语的特殊性和文本的结构特点，设计出更适合的算法模型。

（三）数据

数据是人工智能的燃料，没有高质量的数据，AI 系统就无法进行有效的学习和训练。在法律行业，数据包括法律法规、司法案例、合同文本、法律文书等。数据的质量和丰富性直接影响 AI 模型的性能。例如，用于训练法律预测模型的数据需要准确、完整、具有代表性，否则模型的预测结果可能会出现偏差。

四、法信法律基座大模型

法信法律基座大模型是专门为法律行业打造的基础大模型。它整合了海量的法律数据，包括法律法规、司法解释、司法案例、学术论文等，具备强大的法律语言理解和生成能力。该模型可以为法律行业提供多种服务，如法律知识检索、法律问题解答、法律文书生成、案例分析等。在法律教学中，教师可以利用法信法律基座大模型为学生提供更丰富、更准确的法律知识和案例资源，帮助学生更好地理解和掌握法律知识，提高学生的法律实践能力。

五、法律行业 AI 推荐：一律可知

"一律可知" 是一个专注于法律行业的 AI 推荐平台。它通过分析用户的需求和行为，为用户推荐相关的法律信息、案例、服务等。在法律行业大学生就业能力培养方面，"一律可知" 可以为学生提供个性化的就业指导，推荐适合的法律岗位、实习机会、培训课程等，帮助学生更好地规划自己的职业发展，提高就业竞争力。

六、版权蟑螂与共存合作

（一）版权蟑螂

"版权蟑螂" 是指一些公司或个人以获取高额版权费用为目的，大规模提起版权诉讼，甚至滥用版权法律的行为。在人工智能时代，随着 AI 技术在内容创作、数据处理等方面的应用，版权问题变得更加复杂。法律行业需要关注 "版权蟑螂" 现象，合理运用法律手段维护知识产权，同时也要避免过度维权对创新和发展的阻碍。

（二）共存合作

在人工智能与法律行业的发展过程中，需要实现人工智能与法律工作者的共存合作。人工智能虽然具备强大的信息处理和分析能力，但它不能完全替代法律工作者。法律工作者具有丰富的法律知识、实践经验和价值判断能力，能够在复杂的法律问题中做出合理的决策。人工智能可以作为法律工作者的工具，帮助他们提高工作效率和质量，而法律工作者则需要掌握人工智能技术，合理运用 AI 工具，实现二者的优势互补。在法律教育中，要培养学生既具备扎实的法律专业知识，又掌握一定的人工智能技术，能够适应未来法律行业的发展需求。

七、对法律行业大学生就业能力培养的启示

（一）加强 AI 技术与法律知识的融合教学

在课程设置中，增加人工智能与法律相关的课程，如法律人工智能、大数据与法律检索等，让学生了解人工智能在法律行业的应用场景和技术原理，掌握相关的工具和方法。同时，在法律专业课程教学中，融入人工智能的思维和方法，培养学生运用 AI 技术解决法律问题的能力。

（二）注重实践能力的培养

通过实践教学环节，如模拟法庭、法律诊所、实习等，让学生在实际操作中接触和运用人工智能工具，提高学生的实践能力和解决实际问题的能力。可以与法律科技企业合作，建立实践教学基地，为学生提供更多的实践机会。

（三）培养学生的创新思维和终身学习能力

人工智能技术发展迅速，法律行业也在不断变革，需要学生具备创新思维和终身学习能力。在教学中，鼓励学生积极探索人工智能与法律行业的结合点，培养学生的创新意识和创新能力。同时，引导学生树立终身学习的观念，不断学习新的知识和技术，以适应行业的发展变化。

（四）加强职业素养和伦理教育

在法律行业中，职业素养和伦理道德至关重要。在人工智能时代，法律工作者面临着更多的伦理和法律问题，如 AI 决策的公平性、隐私保护等。因此，要加强对学生的职业素养和伦理教育，培养学生的责任感、诚信意识和法律伦理观念，让学生在未来的工作中能够遵守职业规范，正确运用人工智能技术。

总之，这次人工智能赋能法律行业大学生就业能力提升师资培训班让我受益匪浅。我深刻认识到人工智能对法律行业的深远影响，也明确了在法律教育中培养学生适应人工智能时代就业能力的重要性和方法。在今后的教学工作中，我将把所学知识应用到实践中，不断探索和创新教学模式，为培养更多适应法律行业发展需求的高素质人才贡献自己的力量。