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進行法律研究，但是目前遇到了幻覺（hallucination）問題，這種情況可能導致一些法律錯誤的生成，對法律行業(yè)造成影響。

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

為了解決這一問題，本文提出了三個LLM模型——理解、經(jīng)驗和事實，將它們合成為一個組合模型。還引入了多長度分詞的概念來保護關鍵信息資產(chǎn)，最終探究了現(xiàn)有的公開可用的法律幻覺模型，并提出兩種其他解決方案——多長度標記化和垂直對齊組合模型，試圖解決幻覺問題。

通過推動三個獨立的LLM模型——理解、經(jīng)驗和事實，構成一個組合模型的方式，提高輸出的準確性。

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

重要問題探討

這篇文章中提到了關于生成式AI在法律研究中可能產(chǎn)生的幻覺問題，你是否聽說過或經(jīng)歷過這類問題？你認為這樣的錯誤會給司法系統(tǒng)帶來什么影響？

答：文章中提到了一些案例，警示我們當前普遍的AI模型和技術還不能完全保證從法律事實和法律文本上準確解決問題，存在一定的幻覺錯誤危險。如果這些錯誤嚴重影響到司法的公正和權威性，那么很可能會導致法律體系和法律秩序的混亂。

2. 文章討論了在生成式AI模型中使用多項式tokenization方法來防止普適性幻覺錯誤。您是否了解或嘗試過這種方法？在這種具體情況下，tokenization是如何影響模型輸出結果的呢？

答：文章中提到tokenization對于法律文本數(shù)據(jù)的處理比較特殊，在生成式AI中會受到一定的局限性。多項式tokenization是一種將單詞序列轉換為被分類器識別的多個序列的方法，這可以更好地控制法律文本素材的準確性和格式化，進而保證輸出結果的正確性。但是，這種方法也需要更加結合實際情況再進行分解、重組，研究進行不同領域的優(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的幻覺錯誤。您怎么理解這種方法？是否有相關的實踐應用例子？

答：組合模型是將多個不同輸入的AI模型組合于一起，用線性加權的方式改進模型的輸出效果。這種方法可以在解決法律案例中提出問題時更加細致地研究每個模型的表現(xiàn)，并利用其各自的優(yōu)勢來消除各自的限制。在實踐中，類似的組合模型方法已經(jīng)被廣泛應用于視覺圖像識別、自然語言處理等各種AI領域。

4. 您認為，文中與AI模型應用于法律研究相關的這個問題，是否應該得到更廣泛的社會關注，比如在立法和監(jiān)管層級方面？

答：AI模型在法律研究中應用的問題牽涉到繁瑣的法律文獻數(shù)據(jù)處理，需要更加權威的機構和領域專家的協(xié)助。因此，這個問題確實需要政府和專業(yè)組織關注和監(jiān)管，以確定標準化的數(shù)據(jù)標注和模型評估方法。此外，隨著AI技術應用范圍的進一步擴大，對于監(jiān)管應當適時跟進和調整。

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

答：multi-length tokenisation方法可以應用于語言和翻譯模型，以正確地處理從不同角度和語境中產(chǎn)生的各種數(shù)據(jù)，避免混淆和錯誤。NLP領域在這一技術的基礎上可以進一步改善關鍵詞提取、句子結構分析、語言理解和情感分析等任務，以優(yōu)化語言模型效果和可用性。

6. 文章指出了盡管高精度的AI技術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)責任和人際溝通等方面的價值。您是否認為這種客觀事實需要隨著AI技術在司法體系中的應用而得到更廣泛的認知和保障？

答：相信的AI的產(chǎn)生是基于人類的智慧和經(jīng)驗，其應用不應取代人類。司法領域對于道德和社會責任等方面，也需要依靠人性的底線，不能完全依賴技術術語和AI算法。因此，保留人類智慧和專業(yè)責任是司法計算的基本前提，必須與AI技術相結合，共同促進社會的發(fā)展和進步。