1980 년, 미국 철학자 John Sell은 자신의 논문에서 유명한 "중국 집"사고 실험을 제안하여 중국어를 이해하지 못하는 사람을 사용하여 규칙에 따라 중국어 질문에 대답하지 않는 사람을 사용하여 컴퓨터가 진정으로 "언어"를 "이해하는"^①. 흥미롭게도,이 실험은 오늘날의 대형 언어 batman 토토 (이하 LLM이라고 함)의 작동 원리를 이해하는 비유를 제공합니다. LLM은 복잡한 규칙과 언어 특성의 운영을 통해 겉보기에 이해할 수있는 답변을 줄 수 있지만 실제로 그 의미를 "이해하지 못할 수도 있습니다.

21st 20S, 인공 지능, 특히 생성적인 대형 언어 batman 토토은 다양한 산업에서 큰 관심을 끌었으며 법적 분야도 예외는 아닙니다. Chatgpt가 2022 년 말에 시작된 이후, 법률 실무자들은 1 년 만에 AI가 가져온 충격을 진정으로 느끼기 시작했습니다. 한편으로 AI 조수는 사법 심사를 통과하고 법적 문서를 자동으로 작성하여 전례없는 효율성과 능력을 보여줄 수있었습니다. 반면, AI의 부적절한 사용으로 인한 오해는 업계의 모닝콜을 들었습니다. 예를 들어, 2023 년 Mata v. Avianca 사건에서 변호사는 Chatgpt를 사용하여 법적 문서를 제출할 때 여러 사례를 작성하고 인용하는 데 도움을 주었지만 이러한 경우는 실제로 존재하지 않으며 AI의 순전히 "환상"입니다.^②. 판사는이 6 건의 사건이 거짓이라고 지적하여 변호사가 얼굴을 잃게했다. 비슷한 당황에도 불구하고,“AI 장군 AI가 법률 산업을 심하게 변화시킬 것이라는 견해는 글로벌 법률 커뮤니티에서 합의에 도달했습니다. 가트너의 예측에 따르면, 법률 AI 소프트웨어에 대한 글로벌 지출은 2024 년에 370 억 달러에이를 것으로 예상됩니다.^③, 법률 서비스에 의한 AI에 대한 수요는 기하 급수적으로 증가하고 있습니다. 많은 대기업들이 AI 보조원을 조종하기 시작했습니다. 큰 언어 batman 토토과 법의 교차점이 가속화되고 있다고 말할 수 있습니다.

법적 관행에서 가장 복잡하고 긴 영역 중 하나 인 상업용 청산 및 재활 사업은 정보 처리 및 서류 작업에 대한 요구 사항이 매우 높습니다. 파산 사례에는 많은 양의 채권자 정보, 재무 데이터, 계약 계약 및 법원 문서가 포함되며 변호사는 종종 수백 페이지의 자료를 분류하는 데 어려움을 겪습니다. 큰 언어 batman 토토의 부상은 파산 사업의 디지털화 및 인텔리전스에 대한 새로운 아이디어를 제공합니다. 이 기사는 대형 언어 batman 토토, 주류 플랫폼 도구 및 파산 사업의 실제 응용 분야의 기본 원칙을 체계적으로 탐구 할 것이며,이를 바탕으로 인공 지능 개발이 법률 산업에 대한 광범위한 영향을 깊이 고려할 것입니다. 우리는 법률 동료들이 AI 기술을 올바르게 이해하고 기회를 포착하며 도전에 대응하며 새로운 산업 변화에서 그들의 역할에 대한 긍정적 인 변화를 돕기를 희망합니다.

1. 기본 지식에 대한 간단한 설명 : 변압기 아키텍처, 토큰 메커니즘, 자체 변환 메커니즘, 확률 batman 토토, 매개 변수 및 출현 기능

법적 시나리오에서 큰 언어 batman 토토의 작동 방식을 이해하려면 먼저 기술 원리를 이해해야합니다. 현재 대부분의 LLM (대형 언어 batman 토토)은 변압기 아키텍처를 기반으로하며 깊은 신경망 batman 토토입니다. 변압기 아키텍처 및 자체 변환 메커니즘 : Word에 의해 시퀀스를 처리하기 위해 반복 신경 네트워크에 의존하는 전통적인 batman 토토과 달리 Transformer는 자체 변환 메커니즘 (자체 변환)을 소개합니다. 이는 단어를 처리 할 때 동일한 문장과 관련된 다른 단어를 "주의"할 수있게하여 긴 문장과 긴 문장에서 의미 론적 연관성의 이해를 크게 향상시킵니다. 원래 변압기 아키텍처는 인코더와 디코더 스택으로 구성되지만 현대적인 대형 언어 batman 토토은 일반적으로 디코더 아키텍처 (예 : GPT) 또는 인코더 아키텍처 (예 : BERT) 만 사용합니다. 이 아키텍처는 시퀀스를 병렬로 처리하고 장거리 종속성을 캡처 할 수 있기 때문에 변압기 batman 토토은 이전 루프/컨볼 루션 신경 네트워크와 비교하여 교육 효율성과 효율성에 혁명을 일으켰으며 큰 언어 batman 토토을 구축하는 초석이되었습니다.

Oken 메커니즘 및 확률 batman 토토 원칙: 큰 언어 batman 토토에 의한 텍스트 처리의 기본 단위는 batman 토토 계산을위한 "원자"단위로 텍스트를 분해하는 것과 유사한 단어, 단어 또는 문자 일 수있는 토큰입니다. 이 batman 토토은 많은 수의 코퍼스를 읽음으로써 훈련하며 일련의 토큰이 주어진 후 다음 토큰의 확률 분포를 예측하는 법을 배웁니다. 예를 들어, "계약에 따라 입력하면 대출 기관은 요청할 권리가 있습니다"라는 batman 토토은 다음에 가장 가능성이 높은 토큰이 임의의 단어가 아닌 "차용자"임을 예측할 수 있습니다. 이 확률 기반 생성 메커니즘은 batman 토토이 컨텐츠를 생성 할 때 기성품 문장을 검색하지 않고 학습 된 통계 규칙을 기반으로 단어별로 "계속"을 검색한다는 것을 의미합니다. LLM은 종종 자체 감독 학습 전략을 사용하여 거대한 표지되지 않은 텍스트에서 언어 패턴을 학습합니다. 일반적인 방법에는 "마스크 언어 batman 토토 (MLM)"및 "Next Word Prediction"이 포함됩니다. 전자는 batman 토토이 가려진 단어를 추측 할 수있게하고, 후자는 batman 토토이 다음 단어의 문장을 예측할 수있게한다. 이러한 훈련을 통해 batman 토토 내에서 거대한 언어 지식 네트워크가 확립되며, 공통의 법적 용어, 용어 조합 및 논리적 협회에 의해 큰 지식 네트워크가 마스터됩니다. 따라서 batman 토토이 법적 문서를 작성하게 할 때 템플릿을 "복사"하는 것이 아니라 학습 된 언어 확률 분포를 기반으로 즉흥 연주와 같은 문구와 논리가 일일 언어 및 법적 맥락에 부합하도록합니다.

매개 변수 척도 및 출현 능력29671_29949^④. 연구원들은 특정 작업에 대한 대형 batman 토토의 성능이 복잡한 질문 이해, 다단계 추론 수행, 전문 시험 통과와 같은 질적 변화가있을 것임을 발견했습니다. 현재, batman 토토 메모리 능력의 개선과 암시 적 추론 메커니즘의 개선과 관련이있을 수있는 출현 능력의 원리에 대한 통일 된 결론은 없으며 여전히 연구 중입니다. 예를 들어, 소규모 batman 토토은 법적 사례 분석 질문에 올바르게 답변하지 못할 수 있으며, 매개 변수가있는 batman 토토은 1,000 억에 이르는 batman 토토이 체계적인 인수를 제공 할 수 있습니다. 이것은 누군가가 batman 토토에 대한 법적 절차를 특별히 편집했기 때문이 아니라 규모 때문에 batman 토토은 훈련 코퍼스의 답변을 추론하고 구성하는 방법을 배웠습니다. LLM의 놀라운 출현 능력에도 불구하고 법적 규칙을 실제로 이해하거나 의식하지 않고 본질적으로 통계적 확률 batman 토토이라는 점을 강조해야합니다. 따라서 겉보기에 합리적인 답변을 제공하지만 여전히 논리적 인 허점이나 사실 오류가있을 수 있습니다. 또한 AI를 사용할 때 법률 전문가가 신중 해야하는 이유입니다. 그들은 자신의 강점을 이해하고 그들의 한계와 잠재적 위험을 무시하지 않습니다.

요약하면, 대형 언어 batman 토토은 변압기 아키텍처 및 자체 변환 메커니즘을 통해 대규모 텍스트 지식의 "학습"을 실현하고 확률 론적 batman 토토의 형태로 언어를 생성합니다. 수천 억 개의 매개 변수가 강력한 언어 이해와 세대 기능을 육성했습니다. 이 기술적 기준은 법률 분야에서 LLM을 적용 할 가능성이 있습니다. 그러나 법적 비즈니스에서 안전하고 효과적으로 사용하려면 전문적인 감독과 판단으로 보완 된 특정 플랫폼 도구와 실용적인 방법을 결합해야합니다.

2. 현재 주류 대형 언어 batman 토토 플랫폼 및 사용 방법

대형 언어 batman 토토 기술의 성숙함을 통해 최근 몇 년 동안 법률 산업에 사용할 수있는 많은 주류 플랫폼과 batman 토토이 등장했습니다. 다음은 여러 대표 LLM 플랫폼과 그 기능을 소개합니다.

· DeepSeek: 중국 항저우에있는 Deep Search Company가 시작한 차세대 대규모 언어 batman 토토 플랫폼. DeepSeek 시리즈 batman 토토은 높은 비용 성능으로 유명합니다. DeepSeek-V3의 최신 버전은 Openai GPT-4와 비교하여 성능을 달성 할 수 있다고합니다. 일부 의견은 AI 업계의 "Pinduoduo"에 Deepseek를 비유했습니다. 즉, 최첨단 AI 기술이 더 저렴하게 만듭니다. DeepSeek 플랫폼은 중국 대화 인터페이스 및 프로그래밍 인터페이스를 제공하며 사용자는 공식 웹 사이트 또는 API를 통해 batman 토토 기능을 호출 할 수 있습니다. 사용 방법 측면에서 DeepSeek은 자연어 문제와 대화를 지원하며 중국 처리가 필요한 법적 비즈니스 시나리오에 적합합니다. Open API는 또한 엔터프라이즈 통합에 편리하며 교육 데이터를 사용자 정의하여 법적 Q & A 효과를 최적화합니다. 지역 batman 토토로서 DeepSeek은 중국 의미와 지역 법률 코퍼스에서 이점을 가지고 있으며 데이터 규정 준수 요구를 충족시키기 위해 중국에 데이터가 배포됩니다.

· OpenAi GPT (ChatGpt): 미국 회사 인 OpenAi가 개발 한 일련의 batman 토토은 현재 GPT-4.5가 최신 버전입니다. OpenAi의 batman 토토은 강력한 일반적인 능력으로 유명하며 미국 변호사 시험에 통과하여 거의 90 백분위 수준에 도달하는 놀라운 결과를 보여주었습니다.^⑤. GPT 시리즈의 대화 응용 프로그램으로 Chatgpt는 전 세계에 거대한 사용자 기반을두고 있습니다. 법률 실무자는 채팅 인터페이스를 통해 상호 작용하고, 법적 질문을 제기하며, 초안 텍스트를 요청할 수 있습니다. OpenAI는 자체 시스템에서 GPT batman 토토을 호출 할 수 있도록 API 서비스를 제공합니다. GPT-4.5 batman 토토 매개 변수는 거대합니다 (특정 매개 변수는 공개되지 않으며 GPT-3은 1750 억 매개 변수입니다)은 언어 이해 및 추론 기능이 강하며 법적 사례 분석 및 계약 초안과 같은 작업에서 우수한 성능을 가지고 있습니다. OpenAI batman 토토 마스터 다국어 기능을 마스터하고 외국 관련 법률 업무의 중국어 및 영어 번역, 교차 법적 법적 비교 등과 같은 시나리오에 매우 유용하다는 점은 특히 언급 할 가치가 있습니다. 예를 들어, GPT-4 표준 버전은 약 8,000 개의 토큰을 처리 할 수 ​​있으며, 이는 매우 긴 법률 문서를 처리 할 때 제한 될 수 있습니다.

· Anthropic Claude: Anthropic 's Claude 3.7 Sonnet은 통일 된 아키텍처 설계를 채택하고 동일한 batman 토토에서 일반 모드 및 확장 된 사고 모드를 통합하여 컨텍스트 처리 기능에서 주요 획기적인 획기적인 발전을 달성하고 (약 150,000 단어의 텍스트)의 입력 창을 제공합니다.^⑥。

위 플랫폼 외에도 Meta Open Source Llama Series, 국내 Baidu Wenxin Yiyan 및 Tsinghua Chatglm과 같은 많은 대형 batman 토토이 있습니다. 이 batman 토토은 각각 고유 한 초점을 가지고 있습니다. 일부는 법적 검색 및 추론에 능숙하고 다른 일부는 중국 분야에서 독특한 장점이 있습니다. 특정 응용 프로그램에서 법률 전문가는 자신의 요구에 따라 적절한 플랫폼을 선택해야합니다. 예를 들어, 중국어 및 지역 배치가 필요한 경우 DeepSeek와 같은 국내 batman 토토이 우선 순위를 부여 할 수 있습니다. 국제 최첨단 기능이 필요한 경우 OpenAI 또는 인류 batman 토토을 시도 할 수 있습니다.

사용 방법 측면에서 이러한 플랫폼은 비슷합니다. 모두 대화 상호 작용, 즉 사용자가 자연어로 질문을하고 batman 토토이 답을 생성합니다. 이를 통해 법률 실무자는 마스터 링 프로그래밍없이 LLM을 사용하여 많은 작업을 수행 할 수 있습니다. 동시에, 그들 대부분은 제공API 인터페이스, LLM을 법률 회사의 지식 관리 시스템, 문서 관리 시스템 및 기타 내부 도구에 통합하는 데 편리합니다. OpenAI의 API를 예로 들어 보면 개발자는 GPT batman 토토에 전화하여 프롬프트 (프롬프트)를 제공하여 답변을 반환하여 법적 검색, 계약 검토 및 기타 프로세스에 포함시킬 수 있습니다. 마찬가지로 Claude의 API는 또한 긴 문서를 업로드하고 자세한 내용을 요청할 수 있습니다. DeepSeek와 같은 국내 플랫폼의 경우 API 연결은 데이터가 국가를 떠나지 않도록하고 민감한 정보 보호에 대한 변호사의 요구 사항을 충족시킬 수 있습니다.

가격, 데이터 프라이버시 등의 상업용 API와의 상업용 API는 일반적으로 통화 수 또는 텍스트 길이로 청구되며 복잡한 작업은 더 높은 수수료가 발생할 수 있습니다. 일부 국내 batman 토토은 홍보 기간 동안 비교적 우선적 인 가격과 현지화 된 배치 솔루션을 제공합니다. 또한 변호사의 전문적인 기밀 요건을 고려할 때 Cloud LLM 서비스를 사용할 때는 개인 정보 보호 정책에주의를 기울여야합니다. 예를 들어, OpenAI는 사용자가 batman 토토 개선을위한 데이터를 제공한다고 명시 적으로 규정되어있어 일부 클라이언트의 규정 준수 요구 사항을 충족하지 못할 수 있습니다. 따라서 많은 대기업 회사는 데이터 보안을 완전히 제어하기 위해 대형 batman 토토의 자체 제작 또는 개인 배치를 탐색하기 시작했습니다. 일반적으로 주류 대형 언어 batman 토토 플랫폼의 번성하면 법률 전문가에게 풍부한 도구 선택을 제공합니다. 그들이 자신의 요구와 조합하여 신중하게 평가되는 한, 상품을 최대한 활용하고 법적 업무의 효율성과 품질을 향상시킬 수 있습니다.

3. 파산 사업에서 LLM의 실제 적용

파산 청산 및 재구성 사업은 번거로운 비즈니스 및 집중적 인 정보로 인해 AI를 도입하는 가장 적합한 법률 분야 중 하나로 간주됩니다. 대형 언어 batman 토토은 파산 사건의 모든 측면을 지원하기위한 "스마트 어시스턴트"역할을 할 수 있습니다. 다음은 특정 요구에 따라 파산 사업에서 LLM의 몇 가지 전형적인 응용 프로그램을 설명합니다.

· 법적 문서 자동 생성36137_36475^⑦. LLM의 도움으로 변호사는 문서의 내용을 개선하고 전략적 통제를 통제하는 데 더 집중할 수 있으며, 완료를 위해 형식과 예비 글쓰기를 AI에 남겨 둘 수 있습니다.

· 정보 요약 및 초록: 파산 사례에는 종종 여러 출처의 많은 정보가 포함되며 정렬 및 요약해야합니다. 예를 들어, 채무자의 재무 제표, 은행 명세서, 채권자가 제출 한 채권자 반품, 과거 소송 자료 등은 최대 수백 또는 수천 페이지를 추가 할 수 있습니다. 페이지별로 키 포인트를 수동으로 읽고 추출하는 것은 시간이 소요될뿐만 아니라 천을 놓치기 쉽습니다. LLM의 긴 텍스트를 요약하는 능력은이 시나리오에 매우 적합합니다. 변호사는 수백 페이지의 부채 선언 양식에 대해 AI에 입장하여 모든 채권자 이름, 선언 금액 및 부채의 성격을 추출하도록 요청할 수 있습니다. 결과적으로 batman 토토은 테이블 순서대로 나열된 목록을 높은 정확도로 출력합니다. 주요 재무 데이터의 경우 LLM도 빠르게 크롤링 할 수 있습니다. 예를 들어, batman 토토이 3 년 동안 재무 제표를 읽게 한 후 채무자의 자산 및 부채 및 비정상적인 계정의 추세를 요약 한 후 batman 토토이 제공 한 분석 지점은 명확하고 명확합니다. 보다 강력한 Claude batman 토토은 심지어 거의 전체 파산 관리자 보고서를 다루는 수백 페이지의 PDF 텍스트를 컨텍스트로 직접 입력 한 다음 "회사의 주요 자산이란 무엇입니까?"와 같은 AI 특정 질문을 직접 묻습니다. "현재 현금을 현금화 한 총 자산의 총 금액은 얼마입니까?" 이 batman 토토은 보고서 내용에 따라 정확한 답변을 제공합니다. 이는 지능형 검색 및 요약 보조원과 동일하며 무거운 정보를 검색하는 번거 로움을 제거합니다. 실제로 파산 프로젝트의 변호사는 채무자의 이름으로 수십 개의 부동산의 소유권과 모기지를 분류해야하며 부동산 등록 정보를 스캔해야합니다.OCR 식별텍스트는 분석을 위해 LLM에 전달됩니다. 1 분 안에 AI는 위치, 등록 권한 보유자, 모기지 및 각 부동산의 평가 가치와 같은 주요 정보를 추출하고 변호사가 교정 및 참조를위한 간결한 목록을 생성합니다. OCR+LLM의 조합을 통해 종이 재료의 디지털화 및 주요 정보의 자동 요약이 달성되고 효율성이 크게 향상됩니다.

· 배경 점검 및 실사: 파산 사례의 경우 관리자는 부채 회사, 역사 소송, 신용 기록 등을 포함한 채무자 및 그의 선임 주주의 배경을 조사해야합니다. 이제 LLM의 강력한 검색 및 요약 기능을 사용하여 배경 정보를 신속하게 얻을 수 있습니다. 예를 들어, 맞춤형 프롬프트 단어를 통해 Chatgpt를 통해 Chatgpt는 채무자의 관련 회사 목록을 검색하거나 지난 5 년간 채무자의 소송을 나열 할 수 있습니다. 이 batman 토토은 정보를 포괄적으로 공개하거나, 회신에서 주요 계열사의 이름과 관계를 제공하거나, 사법 문서 웹 사이트에서 채무자의 판단 상태를 요약 할 수 있습니다. 이 batman 토토은 조사 보고서의 톤을 모방하고 배경 조사 보고서의 첫 번째 초안을 컴파일 할 수 있습니다. 외국 법률 기술 회사는 실사 분야에서 LLM을 사용하여 수만 개의 이메일을 검토하고 몇 시간 안에 잠재적 인 법적 위험 포인트를 추출 할 수 있습니다.^⑧. 물론 이러한 응용 프로그램은 데이터 소스의 신뢰성에 대해 경계해야하며 LLM이 제공 한 설문 조사 결과는 여전히 수동으로 검토되어야합니다. 그러나 정보 검색 및 통합 도구로서 AI는 배경 점검의 예비 작업을 크게 가속화하여 변호사가 심층적 인 검증을 수행 할 수있는 많은 시간을 절약했습니다.

· 계약 검토 및 키 포인트 추출: 파산 사건의 취급에서 채무자가 서명 한 많은 계약이 종종 파산에 불리한 조항이 있는지 확인하기 위해 종종 검토됩니다. 전통적인 관행은 변호사가 계약을 하나씩 읽고 요약한다는 것입니다. LLM은 배치 계약 검토 보조원 역할을하고 계약 키 포인트를 신속하게 개선하며 이상을 찾을 수 있습니다. 예를 들어, 중요한 계약 텍스트 배치를 batman 토토에 입력하고 각 계약의 당사자, 주제, 용어, 기본 및 종료 조항의 핵심 사항을 추출하도록 요청하십시오. 이 batman 토토은 주요 조항을 나타 내기 위해 간단한 요약을 하나씩 생성합니다. 계약에 "한 당사자가 파산 절차를 시작할 때 계약이 자동으로 종료됩니다"와 같은 민감한 조항이 포함 된 경우, 프롬프트에 따라 batman 토토이 표시 할 수 있습니다. Nexlaw의 연구에 따르면 2024 년에 개발자는 법적 AI 도구를 최적화하여 문서를 더 빠르고 심층적으로 검토하고 계약 검토 속도를 여러 번 증가시키고 오류율을 줄이는 데 중점을두고 있습니다. 실제로 파산 청산 프로젝트의 경우 변호사는 수십 개의 계약을 검토해야하며 AI에게 각 계약의 거래 고려, 기간 및 지불 조건을 철회하도록 요청합니다. 결과적으로 AI는 각 계약에 대한 간단한 설명을 생성하여 변호사가 문제 계약의 주요 검사를 신속하게 고정시킬 수 있도록 도와줍니다. 이 AI+ 수동 검토의 조정은 배치 계약 검토의 효율성과 정확성을 크게 향상 시켰습니다.

· 데이터 정렬 및 분석: 파산 사업은 다양한 재무 데이터 및 부채 데이터의 편집 및 요약에서 분리 할 수 ​​없습니다. 예를 들어, 채권자 목록을 준비하고, 상환율을 계산하고, 각 구조 조정 계획에서 부채 보상 비율을 비교하는 등. LLM은 스프레드 시트 소프트웨어는 아니지만 영리한 팁을 통해 간단한 데이터 처리를 도울 수 있습니다. 예를 들어, batman 토토은 해당 외부 청구 목록을 양으로 정렬하거나 각 클레임 범주에 대해 총 금액을 별도로 요약하고 계산하도록 요청할 수 있습니다. 이와 관련하여 batman 토토은 특히 데이터가 텍스트 형식으로 제공 될 때 인간 읽기 이해를 시뮬레이션하여 예비 통계를 완료하고 추가 데이터 처리를위한 예비 결과를 형성 할 수 있습니다. 보다 일반적으로 LLM은 결과 점검 및 비정상적인 발견에 사용됩니다. 예를 들어, 금융 직원이 생성 한 대차 대조표가 AI에 입력되면 상당한 비정상 (예 : 총 자산 및 부채 + 총 소유자 자본 불균형 등)이 있는지 검토하도록 요청하십시오. batman 토토은 지능적인 교정 도구로 작용할 수 있습니다. 예를 들어, 재구성 계획의 두 버전 간의 용어와 차이점을 비교하여 두 계획의 핵심 포인트 목록을 입력하면 batman 토토은 어떤 용어가 변경되었는지를 지적하기 위해 비교 분석을 생성 할 수 있습니다. 이 응용 프로그램은 "텍스트 차이 비교"및 "데이터 검증"과 유사하며 변호사가 긴 디지털 자료를 검토 할 수있는 편의를 제공합니다. LLM은 정밀 계산기가 아니며 매우 정확한 수치 계산에 오류가 발생할 수 있으므로 주요 재무 데이터에 특수 도구를 사용해야합니다. 그러나 비 강력한 정확도 요구 사항에 따라 AI가 데이터를 정렬하고 문제를 먼저 노출 한 다음 수동으로 확인하면 의심 할 여지없이 많은 기본 노동을 절약 할 수 있습니다.

위의 사례에서 큰 언어 batman 토토이 파산 비즈니스 프로세스의 거의 모든 링크를 관통한다는 것을 알 수 있습니다. 법률 문서 작성, 주요 정보 개선, 배경 사실 조사, 문서 및 계약 검토, 데이터 보고서 정렬에 이르기까지 어디에서나 사용할 수있는 장소가 있습니다. 실제 경험에 따르면 이러한 응용 프로그램에서 LLM "실행"작업을 먼저 기계의 속도로 예비 작업을 완료 한 다음 숙련 된 변호사가 검토하고 확인하고 궁극적으로 고품질 결과를 생성 할 수 있습니다. 이 휴먼 마치 협업 batman 토토은 점차 실현 가능하고 효율적인 것으로 입증되었습니다. 설문 조사에 따르면, 법률 실무자들은 일반적으로 생성 AI가 많은 시간을 절약하고 업무 정확도를 향상시켜 더 높은 가치의 전략적 문제에 자신의 에너지를 바칠 수 있다고 생각합니다.^⑨. 법과 사실이 복잡한 파산과 같은 영역에서 AI는 "대리인"이 아닌 "보조"입니다. 첫 번째 초안과 조언을 제공하며 최종 결정과 책임은 여전히 ​​변호사의 실천에 있습니다. 따라서 변호사가 AI와 협력 할 수있는 능력을 배양하고 AI 출력 결과를위한 검토 메커니즘을 설정하는 것이 이러한 응용 프로그램이 진정으로 적극적인 역할을하도록하는 열쇠입니다.

4. 고급 응용 프로그램 실습 탐색 : API 도킹, batman 토토 통합, AI 지원 개발과 같은 최첨단 시도

기본 사용을 마스터 한 후, 법률 분야에서 대형 언어 batman 토토의 적용이 더 높은 수준의 형태로 확장되고 있습니다. ChatGpt 대화와 직접 비교하여 LLM은 딥 API 도킹, 자율 통합 batman 토토 및 AI 지원 개발 및 기타 방법을 통해 출시 될 수 있으며 맞춤형 법적 AI 도구를 만들 수 있습니다.

API 도킹 내부 시스템: 많은 법률 회사와 법률 기술 회사는 LLM의 인터페이스를 자체 비즈니스 시스템에 통합하여 프로세스를 자동화했습니다. 예를 들어, LLM을 법률 회사의 사례 관리 시스템에 포함시킵니다. 변호사가 시스템에서 법적 문서를 선택하면 AI에 전화하여 한 번의 클릭으로 문서의 요약 또는 검토 제안을 생성 할 수 있습니다. 채권자 정보 관리 모듈에서 AI는 입력 된 데이터를 기반으로 수집 문자 또는 초안 통지를 자동으로 작성하도록 도입됩니다. 이들 모두는 API 도킹을 통해 달성 할 수 있습니다. 개발자는 LLM에서 제공 한 API를 사용하여 batman 토토의 입력 및 출력을 기존 소프트웨어에 연결하여 원활한 사용자 경험을 형성합니다. 또한, 멀티 모달 통합은 음성 인식 API 및 LLM 연결과 같은 탐색 방향으로, 음성 입력이 자동으로 텍스트로 변환되고 AI에 의해 분석된다는 것을 깨달았으며, 향후 변호사 회의 기록과 같은 시나리오에 적용될 것으로 예상됩니다.

batman 토토 통합 및 프로세스 오케스트레이션: 단일 대형 batman 토토은 때때로 복잡한 비즈니스 요구를 충족시킬 수 없으며 고급 응용 프로그램이 여러 batman 토토과 도구를 통합하여 협업 프로세스를 형성하기 시작했습니다. 예를 들어, 파산 프로젝트에서 "AI 워크 플로"는 다음과 같이 설계 될 수 있습니다. 먼저 OCR batman 토토을 사용하여 채무자의 다양한 종이 문서를 식별합니다. 그런 다음 명명 된 엔티티 식별 batman 토토을 사용하여 사람의 이름, 회사 이름, 날짜 등과 같은 주요 정보를 추출하십시오. 그런 다음 추출 된 정보를 LLM에 양도하고 관계를 분석하고 결론 보고서를 생성하십시오. 전체 프로세스 동안, 다른 AI 모듈은 자체 의무를 수행했으며 마지막으로 일반적인 지능 인 LLM에 의해 요약되고 연마했습니다. 다른 시나리오에서는 batman 토토 통합이 정확도를 향상시킬 수 있습니다. 예를 들어, 복잡한 법적 Q & A의 경우 GPT-4, Claude 및 DeepSeek과 같은 두 가지 다른 대형 batman 토토을 병렬로 호출 할 수 있으며 세 가지의 답변은 일관됩니다. 일관성이없는 경우 사전 설정 규칙을 사용하거나 다른 batman 토토이 선호도를 평가하도록하십시오. 또한 batman 토토을 단계별로 호출하여 분석 아이디어를 먼저 나열한 다음 오류를 줄이기 위해 결론을 도출하는 소위 "생각의 체인"프롬프트도 있습니다. 이러한 기술은 모두 LLM과 알고리즘 논리를 결합하여 "AI 프로세스"를 생성하는 실습을 기반으로합니다. 최첨단 개발자는 자동화 된 에이전트를 구축하여 AI가 먼저 캘린더 API를 호출하여 날짜를 확인한 다음 LLM에 파일을 쓰도록하는 등 하위 작업을 완성하기 위해 어떤 도구를 통화 할 것인지 독립적으로 결정할 수 있습니다. 법률 분야의 완전 자동 에이전트는 여전히 실험 단계에 있지만 복잡한 작업을 처리 할 수있는 잠재력을 보여주었습니다.

AI 지원 개발 및 맞춤형 교육: 법적 인원 및 기술의 통합은 고급 응용 프로그램의 중요한 기능입니다. 한편으로 AI 자체는 소프트웨어 개발을 지원할 수 있습니다. 오늘날 코딩을 위해 설계된 일부 AI 도구 (예 : Trae, Cursor 등)가 등장했으며, 이는 대형 언어 batman 토토을 기반으로하며 자연어 설명을 기반으로 코드를 자동으로 생성 할 수 있습니다. 법률 실무자는 전문 프로그래머가 아니지만 이러한 AI 프로그래밍 어시스턴트의 도움을 받아 간단한 자동 스크립트 나 사무실 기기를 개발할 수 있습니다. 예를 들어, 계약 텍스트를 배치로 포맷하기 위해 Python 스크립트를 작성하는 경우 AI 어시스턴트는 변호사의 의도에 따라 해당 코드를 출력하여 비 기술적 인 직원의 개발 임계 값을 크게 줄일 수 있습니다. 이를 통해 기술적 인 관심사를 가진 변호사는 자체 팀의 소규모 응용 프로그램을 사용자 정의하여 비즈니스 프로세스 최적화를 달성한다는 아이디어를 높이십시오. 반면, 법률 분야에 특정한 "사용자 정의 교육"batman 토토도 트렌드 중 하나입니다. 대규모 일반 batman 토토은 때때로 법적 용어 또는 지역 규정을 정확하게 식별하지 못하며 개인 batman 토토을 미세 조정하거나 훈련함으로써 개선 될 수 있습니다. 2023 년에 잘 알려진 법적 AI 스타트 업인 Harvey는 OpenAI 승인을 얻었고 GPT-4를 기반으로 법률 분야를 위해 특별히 신청서를 개발하여 복잡한 법적 추론 및 많은 수의 계약 차이 및 비교 작업에서 탁월했습니다. 맞춤형 batman 토토은 사법 선례와 법적 용어를 더 잘 이해하여 법적 질문에 대답 할 때 사 법적 맥락에 더 부합하는 답변을 제공 할 수 있습니다. 대부분의 법률 회사에서 1,000 억 파라미터 수준 batman 토토을 스스로 교육하는 것은 현실적이지 않지만 중간 크기의 오픈 소스 batman 토토 (예 : 수십억 개의 매개 변수)을 미세 조정하는 것은 기술적으로 실현 가능합니다. 일부 법률 기술 팀은 공공 사법 판결 코퍼스로 오픈 소스 batman 토토을 미세 조정하여 "법적 버전의 Chatgpt"를 만들려고 노력하고 있습니다. 그러한 탐사가 성공하면 AI를 법적 관행에 깊이 통합 할 것입니다.

고급 응용 프로그램은 AI가 "도구"에서 법률 팀의 인프라로 AI를 업그레이드 할 것으로 예측할 수 있습니다. AI 조립 라인에 의해 많은 일일 작업이 자동으로 완료되며 변호사는 사용자 지정 및 감독 프로세스에 더 관여합니다. 이 과정에서 법률 지식과 AI 기술 사이의 다리를 구축 할 책임이있는 법적 AI 제품 관리자, 법률 데이터 분석가 등과 같은 새로운 역할도 탄생했습니다. 요컨대, API 도킹, batman 토토 통합 및 AI 지원 개발과 같은 최첨단 관행은 기술 혁신을 수용하려는 법률 업계의 노력을 나타냅니다. 이러한 시도를 통해 법률 서비스는보다 효율적이고 지능적이며 개인화 될 것으로 예상됩니다. 물론, 고급 응용 프로그램은 또한보다 복잡한 기술 관리와 높은 규정 준수 요구 사항을 의미합니다. 법률 회사는 독립적으로 개발 된 AI 시스템이 신뢰할 수 있고 안전하며 산업 규제 표준을 준수 할 수 있도록 해당 자원을 투자해야합니다.

5. 인공 지능의 발전으로 법률 산업에 가져온 기회와 도전

대형 언어 batman 토토과 같은 인공 지능 기술의 빠른 개발은 법률 산업에 전례없는 기회를 가져 왔으며 많은 도전과 불확실성을 동반했습니다. 법적 사람들은 AI의 영향을 변증 법적으로보고, 기회를 잡고, 상황을 이용하며, 도전에 직면하고 미래를 준비해야합니다.

기회 : 효율성 개선 및 가치 재구성.우선, AI의 가장 직접적인 이점은 효율성이 크게 향상되었습니다. 위에서 설명한 다양한 신청 사례에 따르면 LLM은 과거에 몇 시간을 보낸 많은 사람들이 몇 분 안에 작업을 완료 할 수 있음을 보여주었습니다. 이 자동화는 시간을 절약 할뿐만 아니라 인간의 누락을 줄이고 정확도를 향상시킵니다. 따라서 변호사는 더 많은 사례를 수행하고 고객에게 더 빨리 서비스를 제공 할 수 있으며, 법률 회사의 전반적인 생산 능력과 이익이 증가 할 것으로 예상됩니다. 둘째, AI는 지루한 문제로부터 변호사를 자유롭게하고 인적 자원을 더 높은 가치 노동으로 재구성 할 것으로 예상됩니다. "변호사들이 우위에서 시간을 보내도록하자"는 가능해집니다. 반복적이고 표준화 된 작업이 AI가 처리 할 때, 변호사는 전략 공식, 복잡한 협상, 법원 방어, 고객 커뮤니케이션과 같은 더 많은 창의성과 감정적 지능이 필요한 영역에 초점을 맞출 수 있습니다. 이것은 직업 만족도를 향상시킬뿐만 아니라 변호사가 더 가치있는 결과를 낳는 데 도움이됩니다. 셋째, 법률 서비스 batman 토토은 또한 혁신 기회를 제공합니다. AI를 도입하면 개인화되고 저렴한 법률 서비스를 제공 할 수 있습니다. 예를 들어, 중소 규모의 채권자는 과거의 비용 문제로 인해 상세한 법적 상담을받는 데 어려움을 겪을 수 있지만 AI 보조원을 사용하면 변호사가 저렴한 비용으로 여러 사람에게 맞춤형 의견을 제공하여 고객 보장을 확대하고 법률 서비스에 대한 공급 및 수요의 격차를 좁힐 수 있습니다. AI는 또한 지식 관리 및 비즈니스 혁신을 촉진 할 수 있습니다. 법률 회사는 과거 사례 데이터에 대한 교육 batman 토토을 축적하여 미래의 사례에 대한 지능적인 지원을 제공 할 수 있습니다. 일부 법률 기술 스타트 업은 AI를 사용하여 지능적인 법률 상담, 계약 위험에 대한 실시간 모니터링 등과 같은 새로운 서비스를 개발하여 업계에 활력을 주입합니다. AI는 법률 산업에 효율성과 batman 토토의 이중 혁명을 가져 왔으며 기회는 변화를 적극적으로 받아들이는 사람들에게 속한다고 말할 수 있습니다.

도전 : 실업 불안과 역할 변화.그러나 AI의 도착은 변호사들 사이에서 자신의 직업에 대한 우려를 일으켰습니다. 일부 실무자들은 기계가 계약을 작성하고 정보를 확인할 수 있기 때문에 앞으로도 여전히 많은 주니어 변호사가 필요합니까? 이런 종류의 실업 불안은 근거가 아닙니다. 우선, 자동화 된 작업은 종종 매우 기본적이고 낮은 기술이며, 이는 전통적으로 주니어 변호사가 수행하는 부분입니다. 이것은 전통적인 변호사 훈련 batman 토토이 혼란 스러울 수 있음을 의미합니다. 신규 이민자들이 더 이상 검색하고 요약하는 데 많은 시간을 할애 할 필요가 없다면 어떻게 법적 기술을 실제로 훈련시킬 수 있습니까? 이와 관련하여, 반복적 인 노동의 감소가 우수한 변호사의 발전을 방해하지 않을 것이라는 낙관적 견해가있다. 맞춤법 검사 소프트웨어가 나타나면 변호사는 여전히 철자가 있지만 교정에 소중한 시간을 소비 할 필요는 없습니다. 마찬가지로, 젊은 변호사들은 AI 지원, 운동 판단 및 실제 사례에 대한 의사 소통 기술을 통해 더 빠르게 높은 수준의 작업에 참여할 수 있으며 성장 경로가 단축됩니다. 실제로, AI 시대의 변호사의 역할은 사라지지 않을 것이지만 : "문서 프로세서"에서 "AI의 법적 전략가"로 변형 될 것입니다. 변호사는 AI와 함께 일하는 법을 배워 위협이 아닌 조수로 간주해야합니다. 따라서 산업과 개인 모두 역할 변화에 적응하기 위해 교육을 적극적으로 수용하고 새로운 기술을 발전시켜야합니다. AI 도구의 숙련도, 신속한 작문 기술, AI 출력 검토 및 검증 및 기술적 통찰력을 법적 사고에 통합하는 능력을 포함하여 미래 변호사에게 필수적인 특성이 될 것입니다. 복합 배경 (법률 및 AI)을 가진 변호사는 구직 시장에서 더 경쟁력이 있으며 인공 지능 기술은 법률 직업에 대한 공제점이 아닌 새로운 플러스가 될 것으로 예측할 수 있습니다.

도전 : 규정 준수 위험 및 윤리적 책임.AI 기술은 편의성을 제공 할뿐만 아니라 새로운 규정 준수 및 윤리적 도전에 합법적 인 비즈니스를 제공합니다. 우선, 데이터 개인 정보 및 기밀성 문제가 있습니다. 변호사가 처리 한 많은 정보는 매우 민감합니다. Cloud LLM을 사용할 때 공개되지 않은 정보가 업로드되면 기밀 또는 관련 규정의 의무를 위반할 수 있습니다. AI 서비스 제공 업체 가이 데이터를 저장하고 사용하는 경우 누출 위험이 있습니다. 따라서 많은 법률 회사는 공개 chatgpt 사용에 대해 우려하고 있으며 "대화 상자는 유출 창입니다." 솔루션은 로컬 배치 batman 토토 선택, 공급 업체와의 엄격한 데이터 보호 계약에 서명하거나 지역 운영을 지원하는 오픈 소스 batman 토토을 사용하는 것 등이 포함됩니다. 규제 수준은 신속하게 추적하고 있습니다. 2023 년 7 월 13 일에 주 인터넷 정보 사무소가 출시되었으며 공식적으로 "생성 인공 지능 서비스의 관리 조치", 2023 년 8 월 15 일, 일반적인 인공 지능 서비스를위한 임시 조치를 요구하고 있으며, 공식적으로 제공해야합니다. 법률, 개인 정보 보호 및 지적 재산권을 보호하며 선과 통제력을위한 기술을 강조^⑩. 이 접근법은 혁신을 장려하면서 RED 라인을 그리며 AI 애플리케이션을위한 기본 규정 준수 프레임 워크를 제공합니다. 변호사는 AI를 사용할 때 최신 규제 트렌드에주의를 기울여 접근 방식이 선을 넘지 않도록해야합니다. 두 번째는 정확성과 신뢰성 문제입니다. 법률 산업은 정확도에 대한 요구 사항이 매우 높습니다. AI 출력 컨텐츠에 편차가있는 경우 심각한 결과를 초래할 수 있습니다. 앞에서 언급했듯이 LLM은 "환각"을 생성하고 그럴듯한 답변을 제작하기 쉽습니다.

법적 시나리오 에서이 오류가 발견되지 않으면 변호사가 잘못 판단하거나 잘못된 문서를 제출하여 전문 책임 위험을 초래할 수 있습니다. 따라서 법률 회사는 AI 출력에 대한 이중 개인 검토 및 직접 결정보다는 지원을 제한하는 것과 같은 AI 사용을위한 품질 관리 프로세스를 설정해야합니다. 다시 말하지만, 알고리즘 편견과 공정성 문제는 무시할 수 없습니다. LLM에 대해 훈련 된 편향된 데이터가 생산량 차별적이거나 불공정 한 조언으로 이어질 수 있습니다. 이는 고용 차별 및 범죄 선고와 관련된 분야에서 특히 민감합니다. AI의 가능한 편견을 인식하고 결론에 의존 할 때 수정을하는 것은 변호사의 책임입니다. 윤리적 책임 측면에서, 여러 국가의 법적 서클은 AI를 사용하는 변호사의 전문 윤리에 대해 논의하고 있습니다. 예를 들어, ABA (American Bar Association)는 변호사에게 사용 된 기술의 작업 원칙과 한계 (즉, 기술 역량 요구 사항)를 이해하고 AI가 제공 한 법적 의견에 대해 전적으로 책임을지고 결함을 기계로 밀지 않도록 책임을 져야한다는 것을 상기시킵니다. AI의 심층적 인 적용으로 업계는 개인 정보 보호, 알고리즘 투명성 및 책임 소유권 측면에서 더 명확한 지침과 표준을 공식화 할 것이라는 것이 예견 될 수 있습니다. 변호사는 이러한 규범에 계속주의를 기울이고 준수해야합니다.

요약하면, 인공 지능은 법률 산업에 품질과 효율성을 향상시킬 수있는 주요 기회를 가져 왔으며 고용 형태의 변화, 법률 윤리 및 규정 준수 위험과 같은 여러 가지 과제가 동반됩니다. 변호사에게 개별적으로, 열린 마음과 패스로 기술을 환영하는 것이 중요합니다평생 학습경쟁력 유지; 법률 커뮤니티의 경우 AI의 적용이 기관 설계 및 산업 자체 분야를 통해 항상 사법 정의와 고객의 이익을 위해 서비스를 제공 할 필요가 있습니다. 역사적 경험은 새로운 기술이 처음 나타날 때 공황을 일으킨다는 것을 반복적으로 증명했지만 결국 인간은 항상 불행을 일으키기보다는 혜택을 얻기 위해 기술을 통제하기 위해 항상 스스로 조정할 수 있습니다. 합법적 인 사람들은이 변화에서 적극적인 역할을 수행 할 수 있으며 AI가 법 건설 규칙에 더 잘 봉사하도록 이끌어냅니다.

요약 : 산업 혁명의 반향 - "AI는 해방입니다"

우리가 산업 혁명의 역사를 되돌아 보면, 모든 기술적 도약은 노인들 사이에 불안을 일으켰습니다. 기계 직기가 나타나면 직조는 기계를 분해하여 항의합니다. 컴퓨터가 증가 할 때, 전통적인 서기는 보장 된 직업이 없을까 걱정하고 있습니다. 그러나 역사에 따르면 기술은 기술이 아무것도 할 일이없는 인간을 떠나지 않았지만보다 창의적인 일에 참여하기 위해 인간의 힘을 해방 시켰으며, 사회의 전반적인 복지가 개선되었습니다. 오늘날 법률 산업은 새로운 "산업 혁명"의 최전선에 서고 있으며, 대형 언어 batman 토토과 같은 인공 지능 기술은 변화를 주도하는 강력한 엔진입니다. 그것에 직면하여, 우리는 합리성과 낙관론을지지해야합니다 :ai는 속박이 아니라 일종의 해방입니다.그것은 반복적 인인지 노동으로부터 인류를 부분적으로 해방시켜 법적 직원들에게 문서의 quagmire에서 뛰어 내리고 더 높은 사고 봉우를 올라갈 수있는 기회를 제공합니다. AI의 지원을 통해 법적 인의 역할은 더 다양 할 것입니다. 법률 전문가 여야하며 일부 기술 원칙을 이해해야합니다. 그들은 관련된 당사자들에게 충성 할 수 있어야하며 기계와 대화하고 협력 할 수 있어야합니다. 이를 위해서는 평생 학습의 개념을 받아들이고 지식 구조를 지속적으로 업데이트해야합니다.

가까운 시일 내에 법률 산업은 "두 가지 기둥"을 가질 것입니다. 하나는 AI가 주도하고 인간이 감독하는 고도로 자동화되고 표준화 된 법률 서비스입니다. 다른 하나는 인간이 이끄는 매우 전문적이고 개인화 된 법률 서비스이며 AI의 도움을받습니다. 당신이 어떤 극에 있든, 법적 사람의 가치는 사라지지 않을 것이지만, 창의적 법적 주장, 정의의 끈기, 복잡한 인간 본성에 대한 통찰력과 같은 AI가 할 수없는 장소에서 더욱 강조 될 것입니다. 우리는 인공 지능이 오래된 적이 아니라 법률 전문가에게 좋은 파트너가 될 것이라고 확신해야합니다. 산업 혁명이 궁극적으로 전례없는 번영을 가져 왔던 것처럼, AI Wave는 결국 법률 서비스를보다 효율적이고 정당한 새로운 시대로 밀어 올 것입니다.

결론 : 다가오는 미래를 받아들이십시오

인공 지능은 번거롭고 복잡한 비효율적 인 노동으로부터 인간을 해방시키는 일종의 해방입니다. AI 시대의 새벽부터, 나는 "인간의 모든 라운드 발전"에 대한 마르크스의 비전이 조명되기 시작한 것으로 보인다. 그러나 우리는 실제로 도전을 피할 수 없습니다. 우리가 비효율적 인 노동을 생활 수단으로 기꺼이 사용한다면, 우리는 AI 시대에 확실히 소외 될 것입니다. 사냥꾼이 농업 문명과 수제 제품 제작자가 산업 문명을 만나는 것처럼 산업 문명을 만난 것처럼. 그러나 인간의 끝없는 요구는 필연적으로 AI 시대에 점점 더 혁명적 인 기회를 낳을 것입니다. 이 기회를 포착하는 방법을 묻는다면, 내 대답은 내가 익숙하지 않은 지식의 학습 영역을 유지하는 것입니다. AI 시대에는 정보 획득이 매우 쉬워지고 기회가 있습니다. 해방 된 우리는이 미래를 받아들이 기 위해 더 많은 에너지를 가질 것입니다.

참조

① John R. Searle. 마인드, 뇌 및 프로그램.

② Jeff Neal, 2024 년의 법률 직업 : ai. ( https://hls.harvard.edu/today/harvard-law-expert-explains-how-ai-may-transform-thegal-profession-in-2024/#:~:text=last%20June%2C%20an920Attorney%20FILED, AAI%20LAWYers%20ANDAN20 theIR%20CHANGIN20THEAIR%

③nexlaw, 2024 년 법률 AI의 최고 트렌드.

Thomas Woodside, 대형 언어 batman 토토에서 출현하는 분야 : an 설명자 a%20 관련%e2%80%94but%20Distinct%e2%80%94definition%20of%20 명, 과장된%20in%20popular%20press)

⑤ Pablo Arredondo, GPT-4는 변호사 시험을 통과합니다. 법률 교수의 인공 지능 도구의 의미는 무엇입니까? (https://law.stanford.edu/2023/04/19/gpt-4-passes-the-bar-exam-what-means-for-artificial-intelligence-tools-in-thelegal-industry/#:~: thext=

⑥ anthropic batman 토토 기술 문서 (https://docs.anthropic.com/zh-tw/docs/intro-to-claude)

⑦ Thomson Reuters, Ai 변호사 일자리를 인수 할 것인가? 반대해야 할 3 가지 이유.

⑧ 오페나이, 하비는 OpenAI와 파트너 관계를 맺고 법률 전문가를위한 맞춤형 훈련 batman 토토을 구축합니다. (https://openai.com/index/harvey/)

⑨ Stefan Nigam, al-Karim Makhani, Reuben Miller는 AI가 마침내 우리의 일을 할 것인가? 주니어 법률 개발을 지원하는 동안 고객 AI/기술적 요구를 충족시킵니다.

PWC 중국, 감독 및 입법 해석 : 생성 인공 지능 서비스 관리를위한 임시 조치 "가 공식적으로 구현되었습니다. https://www.pwccn.com/zh/industries/telecommunications-media-and-technology/publications/interim-measures-for-generative-ai-services-mempleded-jul2023.html#:~:text=match%20at%20L36092023%E5,

이 기사의 저자 : 변호사 Hu Yue, Shenhao 법률 회사의 파트너