法律实践中的人工智能掌握：法律专业人士的综合指南
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技术性
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本项目为法律专业人士提供了对人工智能工具的基础理解，包括生成式人工智能和大型语言模型。它涵盖了这些工具在法律实践中的应用、好处、风险和伦理考虑，旨在为与会者准备负责任和有效地使用人工智能。
- 主要观点
- 独特见解
- 实际应用
- 关键主题
- 核心洞察
- 学习成果
• 主要观点
- 1全面覆盖与法律实践相关的人工智能工具。
- 2关注人工智能的伦理影响和负责任的使用。
- 3深入探讨法律中的实际应用和案例。
• 独特见解
- 1详细审查生成式人工智能及其在法律工作流程中的整合。
- 2关于为特定法律任务构建和定制人工智能工具的见解。
• 实际应用
- 该项目为法律专业人士提供了必要的知识，以有效利用人工智能工具，提升其实践并确保遵守伦理标准。
• 关键主题
- 1法律实践中的生成式人工智能
- 2人工智能工具的伦理考虑
- 3法律中的人工智能应用案例
• 核心洞察
- 1关注人工智能技术与法律伦理的交集。
- 2关于在法律工作流程中实施人工智能的实用见解。
- 3与人工智能和法律领域专家的网络机会。
• 学习成果
- 1获得法律领域人工智能工具的基础知识。
- 2理解人工智能在法律实践中的伦理影响。
- 3学习人工智能的实际应用和最佳实践。
| 示例 | 教程 | 代码示例 | 可视化内容 |
| 基础知识 | 高级内容 | 实用技巧 | 最佳实践 |
“ 法律实践中的人工智能简介
人工智能正在迅速改变法律行业，提供新的效率和创新机会。本项目旨在为律师和法律专业人士提供对人工智能技术及其在法律实践中应用的全面理解。从大型语言模型到生成式人工智能，参与者将学习这些工具的工作原理及其对法律服务的潜在影响。
“ 理解生成式人工智能和大型语言模型
生成式人工智能和大型语言模型（LLMs）处于法律领域人工智能的前沿。本节深入探讨这些技术的机制，解释它们是如何开发、训练和应用的。参与者将获得关于提示工程、检索增强生成（RAG）以及在法律任务中利用这些强大工具的API使用的见解。
“ 法律组织中的人工智能应用案例
人工智能在法律实践中有许多应用，从文档审查和合同分析到法律研究和简报撰写。本节探讨了各种法律组织中的具体应用案例，包括律师事务所、企业法律部门和法院。参与者将了解成功实施的案例和将人工智能整合到法律工作流程中的最佳实践。
“ 评估人工智能的性能与伦理
随着人工智能在法律实践中变得越来越普遍，了解如何评估其性能和解决伦理问题至关重要。本节涵盖了评估人工智能工具的方法、降低风险和履行法律伦理义务的策略。主题包括能力（规则1.1）、保密性（规则1.6）以及监督责任（规则5.1和5.3）在人工智能使用中的相关性。
“ 构建和定制人工智能工具
一些法律组织可能选择构建或定制自己的人工智能工具。本节考察了所需的资源，包括数据、计算能力和专业知识。参与者将了解访问人工智能工具的不同方式、构建与定制现有模型的利弊，以及无代码和低代码解决方案在法律人工智能应用中的潜力。
“ 为法律领域的人工智能未来做准备
最后一节展望人工智能在法律实践中的近期、中期和长期未来。参与者将探讨重新构想法律工作流程的策略、数据治理的重要性，以及朝着人工通用智能（AGI）潜在进展的可能性。本节强调在法律行业创新中需要采取整体的“人、过程、数据、技术”方法。
原始链接：https://www.pli.edu/programs/artificial-intelligence-and-law-practice?t=live&p=409698
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