DeepSeek，真是律師的最佳選擇嗎？

有沒(méi)有發(fā)現(xiàn)，AI已經(jīng)滲透到生活的每個(gè)細(xì)節(jié)。

報(bào)告不會(huì)寫(xiě)，找AI；開(kāi)車(chē)不便，找AI；對(duì)未來(lái)迷茫，還能找AI。沒(méi)錯(cuò)，習(xí)慣有時(shí)就是這么可怕。

而DeepSeek作為一個(gè)初創(chuàng)公司，僅在兩個(gè)月內(nèi)以500萬(wàn)美元能與OpenAI打回合的顛覆性AI。

不僅讓科技界驚掉下巴，震動(dòng)了股市，甚至改變了一些國(guó)際大所對(duì)于人工智能開(kāi)發(fā)的計(jì)劃。

其實(shí)在Chatgpt橫空出世之前，就有許多大所和法律科技公司都花了大量資金，來(lái)開(kāi)發(fā)自己的AI，包括但不限于瑞生、安理、禮徳、Lexis、湯森路透等等。

但這些研發(fā)都是建立「人工」的海量案例學(xué)習(xí)，而忽略掉了「智能」這一塊。

傳統(tǒng)大型語(yǔ)言模型（LLM）主要依賴(lài)于大量數(shù)據(jù)和算力，通過(guò)學(xué)習(xí)巨量的文本數(shù)據(jù)，來(lái)預(yù)測(cè)下一個(gè)詞匯或句子，進(jìn)而生成流暢的文本。

然而，這種方法往往缺乏深度推理和邏輯分析能力，容易受到數(shù)據(jù)偏差和誤導(dǎo)性信息的影響，導(dǎo)致模型產(chǎn)生不準(zhǔn)確或不合理的回答。

而DeepSeek則采用的是推理模型，它能夠通過(guò)思維鏈（Chain-of-Thought）技術(shù)，將任務(wù)分解成多個(gè)步驟，進(jìn)行前瞻性規(guī)劃最終得出答案。

這個(gè)過(guò)程可能需要一些時(shí)間，模型可能會(huì)思考數(shù)十秒才能做出回應(yīng)，但這也正是推理模型的優(yōu)勢(shì)所在，這也是Deepseek為何能給出更有「人性」的回答。

截圖源自小紅書(shū)用戶(hù)@有點(diǎn)懶

當(dāng)然，AI的「人性」和聰明必然會(huì)給一些專(zhuān)業(yè)造成危機(jī)，尤其是律師、醫(yī)生這樣的職業(yè)。

這不，就已經(jīng)有客戶(hù)拿著DeepSeek的回答去問(wèn)律師，這絕不是最后一個(gè)。

截圖源自小紅書(shū)用戶(hù)@東莞廖律師

但這個(gè)客戶(hù)也許不知道，如果只是把律師當(dāng)作一個(gè)法律問(wèn)答工具，那么在未來(lái)，他將花更多錢(qián)請(qǐng)回那位被炒掉的律師。

可從另一方面，AI的確帶來(lái)了許多變革，了解AI的特點(diǎn)并掌握它，對(duì)于律師來(lái)說(shuō)也相當(dāng)重要，所以，律師一定也要深度學(xué)習(xí)。

回到文章標(biāo)題，DeepSeek是律師的最佳選擇嗎？

目前看來(lái)，是。DeepSeek不僅根正苗紅，而且功能強(qiáng)大。

而ChatGpt要爬樓梯，文心一言適合公務(wù)員，New Bing回答需要運(yùn)氣，Kimi沒(méi)有那么有人味（甚至這倆有時(shí)回答會(huì)一模一樣）。

不過(guò)，也因?yàn)樗倪^(guò)于「人性」，不可避免會(huì)犯人的錯(cuò)誤：撒一點(diǎn)小謊。

比如編一些法條、案例，之前美國(guó)有位律師用ChatGPT「作弊」，被法官抓現(xiàn)行。

可以預(yù)見(jiàn)，未來(lái)厲害的AI越來(lái)越多，大家在用AI協(xié)助辦公的同時(shí)，「用腦」的時(shí)間也應(yīng)該急速減少。

看來(lái)在工作之余，律師們只能多打麻將來(lái)防止老年癡呆了。有沒(méi)有發(fā)現(xiàn)，AI已經(jīng)滲透到生活的每個(gè)細(xì)節(jié)。

報(bào)告不會(huì)寫(xiě)，找AI；開(kāi)車(chē)不便，找AI；對(duì)未來(lái)迷茫，還能找AI。沒(méi)錯(cuò)，習(xí)慣有時(shí)就是這么可怕。

而DeepSeek作為一個(gè)初創(chuàng)公司，僅在兩個(gè)月內(nèi)以500萬(wàn)美元能與OpenAI打回合的顛覆性AI。

不僅讓科技界驚掉下巴，震動(dòng)了股市，甚至改變了一些國(guó)際大所對(duì)于人工智能開(kāi)發(fā)的計(jì)劃。

其實(shí)在Chatgpt橫空出世之前，就有許多大所和法律科技公司都花了大量資金，來(lái)開(kāi)發(fā)自己的AI，包括但不限于瑞生、安理、禮徳、Lexis、湯森路透等等。

但這些研發(fā)都是建立「人工」的海量案例學(xué)習(xí)，而忽略掉了「智能」這一塊。

傳統(tǒng)大型語(yǔ)言模型（LLM）主要依賴(lài)于大量數(shù)據(jù)和算力，通過(guò)學(xué)習(xí)巨量的文本數(shù)據(jù)，來(lái)預(yù)測(cè)下一個(gè)詞匯或句子，進(jìn)而生成流暢的文本。

然而，這種方法往往缺乏深度推理和邏輯分析能力，容易受到數(shù)據(jù)偏差和誤導(dǎo)性信息的影響，導(dǎo)致模型產(chǎn)生不準(zhǔn)確或不合理的回答。

而DeepSeek則采用的是推理模型，它能夠通過(guò)思維鏈（Chain-of-Thought）技術(shù)，將任務(wù)分解成多個(gè)步驟，進(jìn)行前瞻性規(guī)劃最終得出答案。

這個(gè)過(guò)程可能需要一些時(shí)間，模型可能會(huì)思考數(shù)十秒才能做出回應(yīng)，但這也正是推理模型的優(yōu)勢(shì)所在，這也是Deepseek為何能給出更有「人性」的回答。

截圖源自小紅書(shū)用戶(hù)@有點(diǎn)懶

當(dāng)然，AI的「人性」和聰明必然會(huì)給一些專(zhuān)業(yè)造成危機(jī)，尤其是律師、醫(yī)生這樣的職業(yè)。

這不，就已經(jīng)有客戶(hù)拿著DeepSeek的回答去問(wèn)律師，這絕不是最后一個(gè)。

截圖源自小紅書(shū)用戶(hù)@東莞廖律師

但這個(gè)客戶(hù)也許不知道，如果只是把律師當(dāng)作一個(gè)法律問(wèn)答工具，那么在未來(lái)，他將花更多錢(qián)請(qǐng)回那位被炒掉的律師。

可從另一方面，AI的確帶來(lái)了許多變革，了解AI的特點(diǎn)并掌握它，對(duì)于律師來(lái)說(shuō)也相當(dāng)重要，所以，律師一定也要深度學(xué)習(xí)。

回到文章標(biāo)題，DeepSeek是律師的最佳選擇嗎？

目前看來(lái)，是。DeepSeek不僅根正苗紅，而且功能強(qiáng)大。

而ChatGpt要爬樓梯，文心一言適合公務(wù)員，New Bing回答需要運(yùn)氣，Kimi沒(méi)有那么有人味（甚至這倆有時(shí)回答會(huì)一模一樣）。

不過(guò)，也因?yàn)樗倪^(guò)于「人性」，不可避免會(huì)犯人的錯(cuò)誤：撒一點(diǎn)小謊。

比如編一些法條、案例，之前美國(guó)有位律師用ChatGPT「作弊」，被法官抓現(xiàn)行。

可以預(yù)見(jiàn)，未來(lái)厲害的AI越來(lái)越多，大家在用AI協(xié)助辦公的同時(shí)，「用腦」的時(shí)間也應(yīng)該急速減少。

看來(lái)在工作之余，律師們只能多打麻將來(lái)防止老年癡呆了。