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法律Ai最新视觉报道_ai律师免费咨询(2024年12月全程跟踪)

内容来源：莱茵河北极图库所属栏目：热点更新日期：2024-11-30

法律Ai

AI时代，女性律师如何破茧重生？法律，这个看似稳固的体系，其实是在不断的实践和变革中成长的。想想看，之前我们还在为性别平等而奋斗，那些先驱们勇敢地挑战甚至打破规则，这真的让我感到敬佩。他们的精神让我思考，我们与欧洲法律体系的不同之处。欧洲的法律体系基于案例法，这让我想起了大学时代学《商法》时那些让人头疼的案例。虽然背诵这些案例的经历并不愉快，但它们确实有趣。如今，科技的发展，尤其是AI的广泛应用，给我们的法律体系带来了新的挑战。AI技术不断进步，我们需要不断更新和完善法律，以适应这个新的时代。我期待更多的法律先锋，尤其是女性律师，能够在这个领域做出改变和贡献。在《大法官金斯伯格》这本书中，有很多篇幅描写了Ruth如何帮助不同背景和阶层的人争取他们的生育自由权和堕胎权。每次读到这些，我都会再次感受到今天幸福生活的来之不易。最近，我的心情有些焦虑，希望自己能找回内心的平静。在这不断变化的世界中，我们都需要找到自己的平衡点，继续前行。

伯克利法学院推出AI法律硕士课程！伯克利法学院在法律与技术领域的领导地位不言而喻，其知识产权法专业在美国排名第一，环境法专业第二，刑法专业第四。现在，该学院推出了一门以人工智能（AI）为重点的法律硕士学位课程，将于2025年夏季开始，现已开放申请。 𐟌Ÿ 课程亮点：课程内容：涵盖人工智能伦理、AI技术基础、监管政策以及对法律实践的影响。行业专家：课程由Meta、Harness、Anthropic等科技公司及艾伦人工智能研究所的行业专家共同设计。主讲教授：著名的法律学者Colleen V. Chien教授将主讲该课程。 𐟓š 课程特点：灵活性：课程可以在两个暑假完成，也可以通过远程学习结合一个暑假在校学习的方式完成。适用人群：非常适合寻求未来实践的国际法律从业者和美国律师。如果你对AI法律领域感兴趣，这个项目绝对值得一试！

法信法律基座大模型将在哪些方面发挥作用？「国家级法律ai基座模型发布」「法律」「法信」「基座大模型」法信LawAssist的微博视频

【神秘的“法信法律基座大模型”到底是个啥？有什么用？一图读懂】2024年11月15日，最高人民法院举行新闻发布会，发布“法信法律基座大模型”。这一国家级法律AI基础设施一经发布即获得广泛关注，神秘的“法信法律基座大模型”到底是个啥？有什么用？一张图，带您了解。（来源：最高人民法院新闻局、人民法院新闻传媒总社丨制图：白榕）

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[CL] Natural Language Processing for the Legal Domain: A Survey of Tasks, Datasets, Models, and Challenges 网页链接本文对法律领域自然语言处理进行了全面综述，揭示了该领域面临的独特挑战和机遇，并提出了15项亟待解决的开放性研究问题，为推动法律AI技术发展提供了宝贵的参考。

有了通用大模型，为什么还需要法律大模型？「法信」「国家级法律ai基座模型发布」「人工智能」「法律」「基座大模型」法信LawAssist的微博视频

AI的法律监管困境与破局之道随着人工智能（AI）技术的飞速发展，它已渗透至社会的方方面面。无论是自动驾驶、医疗诊断，还是智能客服、深度学习，AI正不断重塑人类的生产和生活方式。然而，AI在推动社会进步的同时，也带来了诸多法律监管困境。如何有效监管AI，成为法律界、科技界和政策制定者共同面对的难题。本文将从AI法律监管的困境、现实案例和破局之道三方面进行系统分析。一、AI法律监管的核心困境 1. 技术复杂性与法律滞后性之间的矛盾 AI技术发展日新月异，而法律的制定和修订往往需要较长时间。这种滞后性导致现行法律难以覆盖AI技术引发的新型法律问题。以自动驾驶为例，事故责任的划分在现有交通法框架下难以清晰界定：案例：2018年，Uber的一辆自动驾驶测试车在亚利桑那州撞死一名行人。这起事故引发了对自动驾驶安全性和责任归属的广泛讨论。究竟是系统故障、驾驶员未及时接管，还是公司管理漏洞？各方争议不断。 2. 责任主体的不确定性 AI的“自主决策”能力带来了责任主体认定的难题。传统法律体系基于“行为—责任”的逻辑框架，而AI的决策过程往往是“黑箱式”的，难以追溯具体责任人。案例：DeepMind开发的AlphaGo在围棋比赛中击败人类顶级棋手，其决策基于庞大的数据和深度学习算法。若类似技术在其他领域造成损害，责任应归属开发者、使用者还是算法本身？ 3. 数据隐私与伦理问题的冲突 AI的大规模数据训练依赖用户隐私数据，但如何在数据使用和个人隐私保护之间取得平衡，是法律监管的另一大难点。案例：脸书因数据泄露丑闻被罚款50亿美元，背后正是其数据处理不当导致用户隐私被滥用。AI技术若无明确的隐私保护机制，类似问题将更加严重。 4. 跨境监管难题 AI的应用具有全球化特征，数据流动和算法训练常涉及多国，单一国家的法律难以有效监管。这就需要国际间的法律协同与合作。案例：欧洲的《通用数据保护条例》（GDPR）对全球企业提出了严格的隐私保护要求，但如何确保非欧盟国家企业的合规，仍存在诸多执法难题。二、AI法律监管的现实挑战 1. 立法与执法的专业能力不足许多法律工作者和执法人员对AI技术了解有限，难以准确识别技术风险和法律漏洞。技术与法律之间的信息不对称，导致立法难以精准、有效。现状：全球范围内，针对AI的专项法律仍处于探索阶段，立法经验匮乏。 2. AI伦理与法律之间的模糊地带伦理问题往往难以通过法律手段完全解决。例如，AI是否应具备“道德判断”，以及AI是否应当享有某种法律地位，都是未解之谜。争议：部分学者认为，应为具备“自主学习”能力的AI建立一种新的“法律人格”，以便在损害赔偿等问题上明确责任。 3. 企业利益与公共安全的博弈许多科技企业推动AI技术的快速落地，往往将商业利益置于公共安全之上。而公共政策的制定，则需要在技术创新与社会风险之间权衡。案例：特斯拉的“全自动驾驶”功能屡次卷入事故纠纷，监管部门对其商业宣传提出质疑。三、AI法律监管的破局之道 1. 建立“技术—法律”融合的多层次监管框架应在现有法律体系基础上，针对AI技术的特殊性，建立多层次、分领域的监管框架。具体措施包括：技术沙盒监管：允许AI技术在受控环境中进行测试，确保技术风险可控。行业标准化：制定统一的技术标准，规范AI算法的设计、开发和使用。 2. 引入AI责任保险机制通过商业保险的方式，为AI技术的风险提供兜底保障。这一机制可以在事故发生后，通过保险理赔分散风险，同时也为责任认定提供缓冲空间。借鉴：德国在自动驾驶领域，已率先引入了责任保险机制，为技术应用提供保障。 3. 加强国际法律合作与协同 AI的跨国属性要求各国在法律监管上加强合作，建立全球统一的监管规则与执法机制。可以通过国际组织推动各国协同立法，确保技术合规。实践：联合国教科文组织发布了《人工智能伦理建议书》，试图为全球AI监管提供指导。 4. 完善数据隐私保护立法针对AI技术对数据隐私的挑战，应完善隐私保护法律，明确数据收集、存储、使用的规则，确保用户权益不被侵犯。建议：中国可借鉴GDPR的经验，加强数据主权和用户隐私保护立法。四、结语：迈向负责任的AI时代 AI的快速发展为人类社会带来了前所未有的机遇，同时也伴随着巨大的法律挑战。如何在推动技术创新的同时，确保法律监管到位，维护社会公平与正义，是全社会共同面临的课题。未来，法律与技术的深度融合，将成为破解AI监管困境的关键。唯有在法治的框架内，AI才能真正成为造福人类的利器。「欧洲多国正考虑加强ai监管」「ai监管」

别走❗️大胆预测下今年会爆火的法律App 掌握法律检索的技巧对于律师而言至关重要，哪怕你的经验尚浅，只要能够灵活运用这项技能，就能迅速找到与当前案件争议点相近的案例，进而制定出有针对性的诉讼策略。而成功的关键，在于选择正确的工具。不得不提这个法律AI工具「得理法搜」，简直是每位法律界人士必备的智能助手！ 1️⃣智能检索 2️⃣智能提取关键信息 3️⃣智能生成文书、文本 4️⃣AI法律研究 5️⃣两大专业库

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