概述

本論文（Hallucination is the last thing you need）主要研究的背景是利用生成式AI進(jìn)行法律研究，但是目前遇到了幻覺(jué)（hallucination）問(wèn)題，這種情況可能導(dǎo)致一些法律錯(cuò)誤的生成，對(duì)法律行業(yè)造成影響。

過(guò)去的解決方法包括提高模型對(duì)事實(shí)的理解、使用搜索和比較算法進(jìn)行事實(shí)檢查以及提高模型對(duì)法律事實(shí)的理解能力等。然而，面對(duì)龐雜的法律事實(shí)，現(xiàn)有的模型并不理想，容易出現(xiàn)幻覺(jué)。

為了解決這一問(wèn)題，本文提出了三個(gè)LLM模型——理解、經(jīng)驗(yàn)和事實(shí)，將它們合成為一個(gè)組合模型。還引入了多長(zhǎng)度分詞的概念來(lái)保護(hù)關(guān)鍵信息資產(chǎn)，最終探究了現(xiàn)有的公開(kāi)可用的法律幻覺(jué)模型，并提出兩種其他解決方案——多長(zhǎng)度標(biāo)記化和垂直對(duì)齊組合模型，試圖解決幻覺(jué)問(wèn)題。

通過(guò)推動(dòng)三個(gè)獨(dú)立的LLM模型——理解、經(jīng)驗(yàn)和事實(shí)，構(gòu)成一個(gè)組合模型的方式，提高輸出的準(zhǔn)確性。

本文的方法在法律任務(wù)中取得了良好的表現(xiàn)，大大降低了幻覺(jué)的發(fā)生率，便于人工專業(yè)檢查，恢復(fù)AI在法律行業(yè)中的聲譽(yù)。

重要問(wèn)題探討

這篇文章中提到了關(guān)于生成式AI在法律研究中可能產(chǎn)生的幻覺(jué)問(wèn)題，你是否聽(tīng)說(shuō)過(guò)或經(jīng)歷過(guò)這類問(wèn)題？你認(rèn)為這樣的錯(cuò)誤會(huì)給司法系統(tǒng)帶來(lái)什么影響？

答：文章中提到了一些案例，警示我們當(dāng)前普遍的AI模型和技術(shù)還不能完全保證從法律事實(shí)和法律文本上準(zhǔn)確解決問(wèn)題，存在一定的幻覺(jué)錯(cuò)誤危險(xiǎn)。如果這些錯(cuò)誤嚴(yán)重影響到司法的公正和權(quán)威性，那么很可能會(huì)導(dǎo)致法律體系和法律秩序的混亂。

2. 文章討論了在生成式AI模型中使用多項(xiàng)式tokenization方法來(lái)防止普適性幻覺(jué)錯(cuò)誤。您是否了解或嘗試過(guò)這種方法？在這種具體情況下，tokenization是如何影響模型輸出結(jié)果的呢？

答：文章中提到tokenization對(duì)于法律文本數(shù)據(jù)的處理比較特殊，在生成式AI中會(huì)受到一定的局限性。多項(xiàng)式tokenization是一種將單詞序列轉(zhuǎn)換為被分類器識(shí)別的多個(gè)序列的方法，這可以更好地控制法律文本素材的準(zhǔn)確性和格式化，進(jìn)而保證輸出結(jié)果的正確性。但是，這種方法也需要更加結(jié)合實(shí)際情況再進(jìn)行分解、重組，研究進(jìn)行不同領(lǐng)域的優(yōu)化。

3. 在文章中，作者提到了組合模型（Ensemble Models），這種方法可以有效降低生成式AI的幻覺(jué)錯(cuò)誤。您怎么理解這種方法？是否有相關(guān)的實(shí)踐應(yīng)用例子？

答：組合模型是將多個(gè)不同輸入的AI模型組合于一起，用線性加權(quán)的方式改進(jìn)模型的輸出效果。這種方法可以在解決法律案例中提出問(wèn)題時(shí)更加細(xì)致地研究每個(gè)模型的表現(xiàn)，并利用其各自的優(yōu)勢(shì)來(lái)消除各自的限制。在實(shí)踐中，類似的組合模型方法已經(jīng)被廣泛應(yīng)用于視覺(jué)圖像識(shí)別、自然語(yǔ)言處理等各種AI領(lǐng)域。

4. 您認(rèn)為，文中與AI模型應(yīng)用于法律研究相關(guān)的這個(gè)問(wèn)題，是否應(yīng)該得到更廣泛的社會(huì)關(guān)注，比如在立法和監(jiān)管層級(jí)方面？

答：AI模型在法律研究中應(yīng)用的問(wèn)題牽涉到繁瑣的法律文獻(xiàn)數(shù)據(jù)處理，需要更加權(quán)威的機(jī)構(gòu)和領(lǐng)域?qū)＜业膮f(xié)助。因此，這個(gè)問(wèn)題確實(shí)需要政府和專業(yè)組織關(guān)注和監(jiān)管，以確定標(biāo)準(zhǔn)化的數(shù)據(jù)標(biāo)注和模型評(píng)估方法。此外，隨著AI技術(shù)應(yīng)用范圍的進(jìn)一步擴(kuò)大，對(duì)于監(jiān)管應(yīng)當(dāng)適時(shí)跟進(jìn)和調(diào)整。

5. 文章中提出的mutli-length tokenisation方法似乎可以為解決語(yǔ)言和翻譯模型中的類似問(wèn)題提供參考。這種思路會(huì)對(duì)其他自然語(yǔ)言處理（NLP）領(lǐng)域的AI工作產(chǎn)生怎樣的影響呢？

答：multi-length tokenisation方法可以應(yīng)用于語(yǔ)言和翻譯模型，以正確地處理從不同角度和語(yǔ)境中產(chǎn)生的各種數(shù)據(jù)，避免混淆和錯(cuò)誤。NLP領(lǐng)域在這一技術(shù)的基礎(chǔ)上可以進(jìn)一步改善關(guān)鍵詞提取、句子結(jié)構(gòu)分析、語(yǔ)言理解和情感分析等任務(wù)，以優(yōu)化語(yǔ)言模型效果和可用性。

6. 文章指出了盡管高精度的AI技術(shù)在法律研究中可以起到很有幫助的作用，但是我們必須保留人類智慧、專業(yè)責(zé)任和人際溝通等方面的價(jià)值。您是否認(rèn)為這種客觀事實(shí)需要隨著AI技術(shù)在司法體系中的應(yīng)用而得到更廣泛的認(rèn)知和保障？

答：相信的AI的產(chǎn)生是基于人類的智慧和經(jīng)驗(yàn)，其應(yīng)用不應(yīng)取代人類。司法領(lǐng)域?qū)τ诘赖潞蜕鐣?huì)責(zé)任等方面，也需要依靠人性的底線，不能完全依賴技術(shù)術(shù)語(yǔ)和AI算法。因此，保留人類智慧和專業(yè)責(zé)任是司法計(jì)算的基本前提，必須與AI技術(shù)相結(jié)合，共同促進(jìn)社會(huì)的發(fā)展和進(jìn)步。