كيف تواجه مكاتب المحاماة الصينية قلق الذكاء الاصطناعي؟

منذ عام 2025، حققت شركة الذكاء الاصطناعي الناشئة DeepSeek تطورات ملحوظة في مختلف الصناعات، وخاصة في مجال الخدمات القانونية. وقد حسنت الكفاءة والدقة من خلال التكامل المتقدم للذكاء الاصطناعي، بما في ذلك نشره في الحكومة ومكاتب المحاماة.

صعود DeepSeek والاندماج الصناعي

منذ أوائل عام 2025، حظيت شركة الذكاء الاصطناعي الناشئة DeepSeek، التي يقع مقرها الرئيسي في هانغتشو، باهتمام عالمي واسع النطاق بفضل منتجاتها القوية في مجال الذكاء الاصطناعي وإمكانات التطبيق الواسعة، مما دفع مختلف الصناعات إلى تبني هذه المنصة الناشئة بنشاط. بدأت العديد من شركات التكنولوجيا العملاقة، بدءًا من بحث Baidu وحتى WeChat وHuawei Cloud، في دمج منتجاتها مع وظائف DeepSeek. امتد هذا التكامل أيضًا إلى مجال الخدمات الحكومية: في فبراير، أكملت إدارة الخدمات الحكومية والبيانات في منطقة Fengtai ببلدية بكين عملية النشر الميداني لبيئة نموذج اللغة الكبير DeepSeek على البنية التحتية السحابية الحكومية. أصبحت المنطقة أول منطقة تطبق هذه التقنية على الخدمات الحكومية، حيث أطلقت المساعد الرقمي “Feng Xiaozheng”، مما أدى إلى تسريع التحول الذكي للخدمات العامة.

في مجال الخدمات القانونية، أصبح تأثير DeepSeek واضحًا بشكل متزايد. تدرك مكاتب المحاماة وشركات التكنولوجيا القانونية هذا الاتجاه بحدة وتستكشف بنشاط إمكانية الاندماج العميق بين DeepSeek والصناعة القانونية. بدأت شركة الذكاء الاصطناعي التي يقع مقرها الرئيسي في هانغتشو في النشر التدريجي لحلول قانونية متخصصة، تهدف إلى تلبية الاحتياجات المزدوجة للإدارات القانونية من الكفاءة والدقة.

على المستوى القضائي، أطلقت المحاكم والنيابات في مختلف المناطق والولايات القضائية مشاريع تدريب DeepSeek، وحتى نشرت DeepSeek، بهدف استخدام أدوات الذكاء الاصطناعي لتحسين الكفاءة القضائية وتعزيز تطوير القضاء الذكي. في مارس، نجحت منصة تسهيل العدالة الصينية في دمج DeepSeek لتقديم خدمات استشارية قانونية عبر الإنترنت.

طرق مختلفة

يعتقد Kevin Wang، الرئيس التنفيذي للعمليات في شركة التكنولوجيا القانونية L-Expert، أن التوافر مفتوح المصدر والتسويق التجاري لـ DeepSeek يمكّنها من تحقيق وظائف مماثلة لنماذج اللغات الكبيرة الأعلى بتكلفة أقل بشكل ملحوظ، وبالتالي جذب اعتمادًا واسع النطاق من قبل شركات التكنولوجيا الصينية. بدأت العديد من مكاتب المحاماة وموردي التكنولوجيا القانونية في دمج DeepSeek لتعزيز البحث الشامل في قواعد البيانات القانونية وإنشاء المستندات ومراجعة العقود.

لاحظ Wang أن “مكاتب المحاماة الصينية أظهرت حماسًا كبيرًا لتطبيقات DeepSeek”. “يحاول العديد من المحامين ويبحثون بنشاط للعثور على منتجات واستراتيجيات تنفيذ تزيد من إنتاجيتهم حقًا.” على مستوى الشركة، “يعطي الشركاء الإداريون الأولوية للمنتجات التي تدعم الذكاء الاصطناعي عند اختيار أنظمة جديدة. يتعاون العديد من الشركات معنا لتطوير واختبار التطبيقات ذات الصلة”، أضاف Wang.

في الواقع، أكملت L-Expert بالفعل النشر المحلي لنماذج اللغات الكبيرة للذكاء الاصطناعي واستخدمت DeepSeek لتعزيز وظائف منتجاتها، بما في ذلك مساعد الذكاء الاصطناعي للأنظمة، والبحث عن مستندات الذكاء الاصطناعي عبر قواعد البيانات مع التنظيم التلقائي، وإنشاء المستندات وإدارتها تلقائيًا.

في أوائل مارس، أعلنت شركة Yingke للمحاماة أيضًا عن تكامل كامل مع DeepSeek، لتصبح واحدة من أولى مكاتب المحاماة في الصين التي تربط DeepSeek رسميًا بالخدمات القانونية. ورد أن Yingke قد نفذت إصدارًا كاملاً من نموذج الاستدلال DeepSeek-R1، بهدف إدخال حلول ذكية للإدارة القانونية.

“لتحسين DeepSeek-R1 للتطبيقات القانونية، شكلت Yingke فريقًا متخصصًا عبر مختلف مجالات الأعمال لتحليل خبرتنا الواسعة في الصناعة”، كما صرحت الشركة لمجلة Asian Legal Business. “باستخدام تقنية DeepSeek-R1، قمنا بزيادة موارد البيانات القانونية الاحتكارية الخاصة بنا، بما في ذلك عدد كبير من ملفات تعريف المحامين وقواعد بيانات الحالات وقواعد البيانات التنظيمية وقوالب العقود، لإنشاء إطار معرفي قانوني شامل. من خلال التدريب المصمم خصيصًا للمصطلحات والمبادئ والاستدلال القانوني، يمكن لـ DeepSeek-R1 فهم وتطبيق المعرفة القانونية بدقة أكبر، مما يوفر دعمًا قويًا لخدمات Yingke القانونية.”

بعد التكامل مع الإصدار الكامل من DeepSeek-R1، تخطط Yingke لنشر التكنولوجيا في سبعة سيناريوهات عمل رئيسية لمساعدة المهام القانونية المقابلة.

أولاً، تهدف Yingke إلى بناء نظام معرفي قانوني أكثر متعدد الأبعاد من خلال DeepSeek-R1. سيتم دمج الموارد القانونية المشتتة سابقًا في قاعدة بيانات متكاملة، مما يمكن المحامين من الوصول إلى الموارد المتخصصة والاستفادة منها بشكل أكثر فعالية، وتحسين إدارة المعرفة.

ثانيًا، بالنسبة للبحث التنظيمي، ستستخدم Yingke DeepSeek-R1 لتنفيذ تحديثات في الوقت الفعلي وصيانة دقيقة لقاعدة بياناتها التنظيمية، وبالتالي ضمان السلطة والدقة عند الإشارة إلى الأحكام القانونية.

الجدير بالذكر أن “محطة الفضاء القانونية Yingfobao AI” التي أطلقتها Yingke سابقًا سيتم ترقيتها بالكامل من خلال إمكانات الاستدلال وتقنية استخلاص المعرفة الخاصة بـ DeepSeek-R1. سيفهم النظام المحسن بدقة أكبر المتطلبات القانونية للمستخدمين، ويعالج الاستشارات القانونية العامة والروتينية والقائمة على المعرفة، مع تقليل استهلاك الموارد وتكاليف التشغيل بشكل كبير.

بالنسبة لاتصالات العملاء، سيساعد DeepSeek-R1 في التنظيم السريع لاستشارات العملاء واستخراج الكلمات الرئيسية واستكمال المعلومات ذات الصلة، وبالتالي تحقيق المطابقة الذكية بناءً على نوع الحالة والاعتبارات الجغرافية وخبرة المحامين، وبالتالي تحسين رضا العملاء مع تقليل تكاليف الاتصال.

بالإضافة إلى ذلك، ستستخدم Yingke تقنية الذكاء الاصطناعي لتصنيف دقيق واسترجاع فعال للحالات التاريخية، وتزويد المحامين بكمية كبيرة من المواد المرجعية لفهم سريع لأحكام القضايا المماثلة والاتجاهات القضائية، وتوفير دعم مدفوع بالبيانات لتطوير استراتيجيات التقاضي.

فيما يتعلق بخدمات العقود، فإن نشر DeepSeek-R1 سيحسن الكفاءة والجودة من خلال وظائف الإنشاء والمراجعة الذكية، بما في ذلك تحديد المخاطر وإنشاء الشروط ووظائف مقارنة الإصدارات، وبالتالي يحتمل أن يعزز بشكل كبير قدرات الخدمات غير المتعلقة بالتقاضي لمكتب المحاماة.

أخيرًا، ستستخدم Yingke تقنية الذكاء الاصطناعي لتنفيذ إدارة ذكية للمعلومات متعددة الأبعاد حول الخلفيات المهنية للمحامين ومجالات الخبرة والحالات الناجحة، وتحسين إدارة العمليات الداخلية وتخصيصها، مع تعزيز التعاون بين المحامين.

تحدي الهلوسة

على غرار العديد من نماذج اللغات الكبيرة ذات الأغراض العامة، فإن التطبيقات الأعمق لـ DeepSeek في المجال القانوني تثير سلسلة من التحديات. يجب معالجة قضايا مثل أمن البيانات وحماية حقوق الملكية الفكرية والتحيزات الخوارزمية وتعريف المسؤولية القانونية بشكل عاجل، وفي الوقت نفسه تفرض متطلبات جديدة على التشغيل المنظم لسوق الخدمات القانونية بأكمله.

أحد السيناريوهات النموذجية هو أن المحامين، عند استخدام DeepSeek لإنشاء المحتوى، يجدون بعض البيانات الملفقة، أو حتى الأحكام القانونية غير الموجودة ببساطة. يثير هذا سؤالاً: هل يمكن للمهنيين القانونيين إنشاء نماذج موثوقة خاصة بمجال عمودي من خلال تزويد DeepSeek بشكل مستقل ببيانات التدريب للقضاء على هذه المشكلات؟

يشير Wang إلى أن هذه الظاهرة تسمى الهلوسة، والتي تحدث عندما يقوم النموذج بإنشاء معلومات تبدو معقولة ولكنها غير دقيقة أو غير موجودة في الواقع.

“يحدث هذا لأن النماذج تتعلم من مجموعات بيانات ضخمة في عملية التدريب، ولكن آلياتها لتوليد البيانات تعتمد على التنبؤات الاحتمالية وليس استرجاع الحقائق. إن توفير البيانات للقضاء على ‘الهلوسة’ أمر غير مرجح، وجعل الذكاء الاصطناعي يعتمد على قواعد بيانات محددة للإجابة على الأسئلة أمر ممكن من الناحية النظرية ولكنه غير قابل للتطبيق التشغيلي في هذه المرحلة”، على حد قوله.

تكمن المشكلة الأساسية في طرق وهيكل تدريب نماذج اللغات الكبيرة. أوضح Wang أن “الاستجابات التي تنتجها النماذج الكبيرة مثل DeepSeek يتم تجميعها من خلال هياكل معقدة للتعلم العميق (مثل Transformer) تعيد تجميع قواعد المعرفة المدربة مسبقًا والمعلومات السياقية التي يقدمها المستخدم. لذلك، حتى عند توفير بيانات محددة، يمكنها فقط تحسين الدقة إلى حد ما ولا يمكنها منع تأثير قاعدة المعرفة الأصلية تمامًا. علاوة على ذلك، على الرغم من أن إجراء تعديلات عميقة على البنية الأساسية للنموذج أمر ممكن من الناحية الفنية، إلا أن تكاليف الاستثمار - بما في ذلك التمويل وموارد البيانات والتطوير الهندسي - مرتفعة للغاية، والتحديات التي تواجه التنفيذ هائلة.

تعتقد Yingke أن ضمان دقة نماذج اللغات الكبيرة القانونية هي عملية معقدة تتطلب البدء من جوانب مثل النمذجة الخوارزمية وتقييم المخاطر ومراقبة البيانات، وتدعمها قواعد بيانات قانونية موثوقة وكميات كبيرة من الأدبيات الأكاديمية القانونية المهنية.

“تولي Yingke أهمية كبيرة لمشكلة الهلوسة في DeepSeek في المناسبات الخطيرة، والتي يجب معالجتها”، أضافت الشركة. “نحن نضمن جودة البيانات من خلال تنظيف بياناتنا الاحتكارية لإزالة الأخطاء والضوضاء، مع التعليق والتصنيف الدقيق للبيانات - على سبيل المثال عن طريق تحديد الأحكام القانونية بنطاق تطبيقها، وتحديد الحالات بنوع الحالة ونقطة الخلاف والأحكام القانونية المعمول بها - لتسهيل تعلم النموذج وفهمه. بالإضافة إلى ذلك، ندمج القواعد المنطقية في المجال القانوني في DeepSeek، وبالتالي تحقيق الاستدلال والحكم القائمين على القواعد لتحسين دقة وتماسك النموذج المنطقي عند التعامل مع المشكلات القانونية.”