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      時代面孔 | 李海濤:在人工智能與法律的交匯處探索未來

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      編輯|小 麥

      在清華園的一間實驗室里,李海濤的電腦屏幕常常亮到深夜。作為一名清華大學計算機系博士生,與無數年輕科研者一樣,他研究的是大模型;不同的是,他選擇讓這些模型走向法律行業——一個以謹慎、緩慢著稱的領域。

      當別人談論的是廣告推薦、智能投顧、自動駕駛時,他卻執拗地盯著一份份法律文書、判決書,去思考:如何讓冰冷的算法成為法官與律師的助手?如何讓普通人,也能以最低的成本獲得基本的法律服務?

      在很多人眼里,這是“最不性感”的應用方向。但在李海濤看來,正是因為法律行業最難改變,才更值得嘗試。

      “哪怕只推動社會往前走一小步,也足夠了。”



      清華大學計算機系博士生李海濤(左)接受《時代面孔》總編輯谷豐專訪

      一種屬于青年學者的“情懷”

      李海濤本科讀的是電子工程,彼時人工智能剛剛露出曙光。在學習的過程中,他逐漸接觸到神經網絡、深度學習等相關知識,直覺告訴他,這或許是未來的方向。

      “我們這一代做人工智能的青年學者,都有一個普遍的情懷。”他說,“如果能在實現通用人工智能的道路上做出一點貢獻,那不僅可能名垂青史,更重要的是,能讓人類社會往前進步一小步。”

      懷著這種心念,他走上了這條路。如今,他已經發表了9篇作為第一作者的CCF-A類論文,論文總數超過30余篇,谷歌學術引用超過700次。在清華博士群體中,這樣的成果已處于前5%的水準。可他卻很少夸耀自己:“這些只是一些微小的成績,還有太多比我優秀的人。我能做的,是繼續探索。”

      在法律領域“落地”的嘗試

      大模型的浪潮席卷而來之時,李海濤和團隊選擇的落腳點是法律行業。原因很簡單:中國的司法系統正在面臨“案多人少”的困境,海量的案件、有限的人力,效率與公平之間的矛盾日益尖銳。

      傳統的檢索技術,在法律場景中往往力不從心。李海濤舉例說:“比如兩個案件,表面上詞匯完全不同,語義也不同,但它們可能都適用同一條法條。之前的算法無法識別這種‘法律上的相似性’。”

      針對這一難題,他們在文書結構、關鍵詞體系上進行了大規模學習與優化,推出了新一代類案檢索模型。如今,這些成果已經在深圳、蘇州等多地法院部署,幫助法官快速找到相關案例,提升裁判文書撰寫效率。

      “我們的目標不是替代法官和律師,而是成為他們的助手。”李海濤說。對于普通人而言,這項技術同樣重要。一個外賣員如果遇到勞動糾紛,以往可能無從下手,如今只需輸入問題,人工智能便能生成一份規范的起訴書模板,極大地降低了法律服務的門檻。



      李海濤接受《時代面孔》專訪

      人工智能不會取代律師

      外界一直有個流行觀點:人工智能會讓律師成為最早被淘汰的職業之一。李海濤并不認同。

      “人工智能無法替代人的倫理判斷,也無法承擔責任主體。”他強調,“所以它不會取代律師,而是輔助律師、法官去提高效率。”

      更有意義的是,它還能間接推動司法公正。過去,自由裁量過大的問題常引發爭議,但有了智能系統后,判決結果可以被迅速比對,過大的偏差更容易被發現并糾正。“這不僅提升了效率,也讓司法更加透明。”

      在學術與應用之間架橋

      李海濤深知,科研與應用之間有一道鴻溝。學術界追求的是“核心問題”,解決的是基礎的、通用的挑戰;而產業界追求的是“痛點體驗”,哪怕是堆疊技術,也要給用戶一個好用的產品。

      如何跨越?“需要不斷磨合,不斷協商。”他說。去年,他參加了琶洲算法大賽,面對法律大模型的智能體任務,他和團隊既要用盡可能多的工程優化手段拿到好成績,又要在之后的學術論文里凝練出“最核心的科學問題”。

      “比賽和論文之間,是從‘系統’到‘問題’再到‘方法’的過程。”最終,他們不僅取得了不錯的競賽成績,也將經驗沉淀為ACL主會論文,并遠赴奧地利展示。



      李海濤參加第63屆國際計算語言學年會“ACL 2025”(受訪者供圖)

      在前沿與現實之間做出判斷

      “最大的困難,是如何判斷未來的方向。”李海濤坦言。人工智能的發展路徑眾多,每一條都可能在半途被替代或終止。“你可能走了一半路,卻發現別人另辟蹊徑取得了更好的效果,你的努力就失去了意義。”

      那么,如何判斷?他認為需要同時把握兩點:對最新技術保持敏銳感知;對現實需求保持深刻洞察。技術路線和應用需求的結合,才能讓研究有真正的價值。

      從個人選擇到行業未來

      DeepSeek的開源,正在加速整個行業的競爭。李海濤注意到,過去人們對法律大模型普遍不信任,擔心其“結果沒依據”。而DeepSeek引入“思維鏈”后,這種擔憂正在消解,行業的接受度顯著提高。

      展望未來,他判斷人工智能將在醫療、法律、金融三大行業率先迎來爆點。其中,醫療可能發展最快,因為它與人的生命健康緊密相關,投入力度最大。

      而在個人層面,他給自己設定的目標,是成為一名大學教師。“一方面繼續探索智能的邊界,另一方面培養學生,享受育人的樂趣。”他說。

      至于未來三年最難完成的任務,他毫不猶豫地回答:“通用人工智能。”雖然進步比預期更快,但距離真正意義上的“通用”,仍有不小的差距。

      “普通研究者的堅持”

      回顧這些年的研究,李海濤不愿把自己塑造成“天才學者”。他更愿意強調“普通研究者的堅持”。無論是數十篇論文的積累,還是類案檢索模型的迭代,他都把它們看作是“推動社會前進的一小步”。

      “如果未來幾十年后,人工智能真的改變了人類的生活方式,而我能在其中留下哪怕一點點痕跡,那就是最大的意義。”

      在實驗室的燈光下,他繼續寫下新的代碼,調試新的模型。

      屬于他的探索,才剛剛開始。



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