چگونه دفاتر حقوقی چین با DeepSeek کنار بیایند

از سال 2025، شرکت نوپای هوش مصنوعی DeepSeek در صنایع مختلف، به ویژه در حوزه خدمات حقوقی، پیشرفت چشمگیری داشته است. این شرکت با ادغام پیشرفته هوش مصنوعی، از جمله استقرار در دولت و دفاتر حقوقی، باعث افزایش کارایی و دقت شده است.

ظهور و ادغام DeepSeek با صنعت

شرکت نوپای هوش مصنوعی DeepSeek که مقر آن در هانگژو است، از اوایل سال 2025 به دلیل محصولات قدرتمند هوش مصنوعی و پتانسیل گسترده کاربرد خود، توجه جهانی را به خود جلب کرده و صنایع مختلف را به پذیرش فعالانه این پلتفرم نوظهور سوق داده است. از جستجوی بایدو گرفته تا وی‌چت و هوآوی کلود، بسیاری از غول‌های فناوری شروع به ادغام محصولات خود با قابلیت‌های DeepSeek کرده‌اند. این ادغام به حوزه خدمات دولتی نیز گسترش یافته است: در ماه فوریه، اداره خدمات امور دولتی و داده‌های منطقه Fengtai پکن، استقرار لوکال مدل زبانی بزرگ DeepSeek را در زیرساخت ابری دولت به پایان رساند. این منطقه اولین منطقه‌ای بود که از این فناوری در خدمات دولتی استفاده کرد و دستیار دیجیتال "Feng Xiaozheng" را راه‌اندازی کرد که تسریع‌دهنده تحول هوشمند در خدمات دولتی است.

در حوزه خدمات حقوقی، تأثیر DeepSeek به طور فزاینده‌ای آشکار است. دفاتر حقوقی و شرکت‌های فناوری حقوقی به خوبی از این روند آگاه هستند و به طور فعال در حال بررسی امکان ادغام عمیق DeepSeek با صنعت حقوق هستند. این شرکت هوش مصنوعی مستقر در هانگژو به تدریج شروع به استقرار راهکارهای حقوقی تخصصی کرده است که هدف آن برآوردن نیازهای مضاعف بخش حقوقی به کارایی و دقت است.

در سطح قضایی، دادگاه‌ها و دادسراها در مناطق و حوزه‌های قضایی مختلف، پروژه‌های آموزشی DeepSeek را آغاز کرده‌اند و حتی آن را مستقر کرده‌اند که هدف آن استفاده از ابزارهای هوش مصنوعی برای افزایش کارایی قضایی و پیشبرد توسعه دادرسی هوشمند است. در ماه مارس، پلتفرم تسهیل قضایی چین با موفقیت DeepSeek را برای ارائه خدمات مشاوره حقوقی آنلاین ادغام کرد.

رویکردهای مختلف

Kevin Wang، مدیر ارشد عملیات شرکت فناوری حقوقی L-Expert، معتقد است که در دسترس بودن متن‌باز و تجاری‌سازی DeepSeek، آن را قادر می‌سازد تا با کاهش چشمگیر هزینه‌ها، به قابلیت‌هایی معادل مدل‌های زبانی بزرگ برتر دست یابد و از این رو مورد استقبال گسترده شرکت‌های فناوری چینی قرار گرفته است. بسیاری از دفاتر حقوقی و تأمین‌کنندگان فناوری حقوقی شروع به یکپارچه‌سازی DeepSeek کرده‌اند تا جستجوی جامع پایگاه داده‌های حقوقی، تولید اسناد و قابلیت‌های بررسی قرارداد را افزایش دهند.

Wang مشاهده کرد: "دفاتر حقوقی چین اشتیاق زیادی به کاربردهای DeepSeek نشان داده‌اند." "بسیاری از وکلا به طور فعال در حال آزمایش و تحقیق هستند تا محصول و استراتژی‌های اجرایی را پیدا کنند که واقعاً بهره‌وری آنها را افزایش دهد." در سطح شرکت، "شرکای مدیریت هنگام انتخاب سیستم‌های جدید، پشتیبانی از محصولات هوش مصنوعی را در اولویت قرار می‌دهند. بسیاری از شرکت‌ها در حال همکاری با ما برای توسعه و آزمایش برنامه‌های مرتبط هستند."

در واقع، L-Expert استقرار محلی مدل‌های زبانی بزرگ هوش مصنوعی را به پایان رسانده است و از DeepSeek برای افزایش قابلیت‌های محصول خود استفاده می‌کند، از جمله دستیار هوش مصنوعی سیستم، جستجوی اسناد هوش مصنوعی بین پایگاه داده با سازماندهی خودکار و تولید و مدیریت خودکار اسناد.

در اوایل ماه مارس، دفتر حقوقی Yingke نیز ادغام کامل با DeepSeek را اعلام کرد و به یکی از اولین دفاتر حقوقی در چین تبدیل شد که به طور رسمی DeepSeek را با خدمات حقوقی مرتبط کرد. گزارش شده است که Yingke نسخه کاملی از مدل استنتاج DeepSeek-R1 را پیاده‌سازی کرده است که هدف آن ارائه راه‌حل‌های هوشمند به بخش حقوقی است.

این شرکت به مجله آسیایی حقوقی و تجارت گفت: "به منظور بهینه‌سازی DeepSeek-R1 برای کاربردهای حقوقی، Yingke یک تیم تخصصی در حوزه‌های تجاری مختلف ایجاد کرده است تا تجربه گسترده صنعت خود را تجزیه و تحلیل کند." "با استفاده از فناوری DeepSeek-R1، ما منابع اختصاصی داده‌های حقوقی خود را بیشتر تقویت کرده‌ایم، از جمله آرشیوهای گسترده وکلا، کتابخانه‌های پرونده، پایگاه‌های داده نظارتی و الگوهای قرارداد، و یک چارچوب جامع دانش حقوقی ایجاد کرده‌ایم. DeepSeek-R1 با آموزش ویژه در مورد اصطلاحات، اصول و استدلال حقوقی، می‌تواند دانش حقوقی را با دقت بیشتری درک و اعمال کند و پشتیبانی قدرتمندی از خدمات حقوقی Yingke ارائه دهد."

پس از ادغام با نسخه کامل DeepSeek-R1، Yingke قصد دارد این فناوری را در هفت سناریوی کاری کلیدی مستقر کند تا به وظایف حقوقی مربوطه کمک کند.

اولاً، Yingke قصد دارد با DeepSeek-R1 یک سیستم دانش حقوقی چندبعدی‌تر بسازد. منابع حقوقی پراکنده قبلی در یک پایگاه داده یکپارچه ادغام می‌شوند و وکلا را قادر می‌سازند تا به طور موثرتری به منابع حرفه‌ای دسترسی داشته باشند و از آنها استفاده کنند و مدیریت دانش را بهبود بخشند.

ثانیاً، برای تحقیقات نظارتی، Yingke از DeepSeek-R1 برای پیاده‌سازی به‌روزرسانی‌های بی‌درنگ و نگهداری دقیق پایگاه داده نظارتی خود استفاده می‌کند و در نتیجه از اقتدار و دقت در استناد به مقررات قانونی اطمینان می‌دهد.

شایان ذکر است که Yingfa Bao AI Legal Space Station که قبلاً توسط Yingke راه‌اندازی شده بود، با قابلیت استدلال و فناوری استخراج دانش DeepSeek-R1 به طور کامل ارتقا خواهد یافت. سیستم پیشرفته‌تر، نیازهای حقوقی کاربران را با دقت بیشتری درک می‌کند، به سوالات حقوقی عمومی، معمول و مبتنی بر دانش پاسخ می‌دهد و در عین حال مصرف منابع و هزینه‌های عملیاتی را به میزان قابل توجهی کاهش می‌دهد.

برای ارتباط با مشتری، DeepSeek-R1 به سازماندهی سریع سوالات مشتری، استخراج کلمات کلیدی و تکمیل اطلاعات مرتبط کمک می‌کند و در نتیجه تطبیق هوشمند مبتنی بر نوع پرونده، ملاحظات جغرافیایی و تخصص وکیل را امکان‌پذیر می‌سازد و در عین حال هزینه‌های ارتباطی را کاهش می‌دهد و رضایت مشتری را افزایش می‌دهد.

علاوه بر این، Yingke از فناوری هوش مصنوعی برای دسته‌بندی دقیق و بازیابی کارآمد پرونده‌های تاریخی استفاده می‌کند و منابع مرجع فراوانی را در اختیار وکلا قرار می‌دهد تا به سرعت از احکام و گرایش‌های قضایی موارد مشابه مطلع شوند و از تصمیم‌گیری مبتنی بر داده در مورد استراتژی‌های دادخواهی حمایت کنند.

در زمینه خدمات قراردادی، استقرار DeepSeek-R1 از طریق قابلیت‌های تولید و بررسی هوشمند، از جمله شناسایی ریسک، تولید بندها و توابع مقایسه نسخه، بهره‌وری و کیفیت را بهبود می‌بخشد، در نتیجه به طور بالقوه قابلیت‌های خدمات غیر دادخواهی دفتر حقوقی را به میزان قابل توجهی افزایش می‌دهد.

در نهایت، Yingke از فناوری هوش مصنوعی برای پیاده‌سازی مدیریت هوشمند اطلاعات چندبعدی در مورد سوابق حرفه‌ای، حوزه‌های تخصصی و پرونده‌های موفقیت‌آمیز وکلا استفاده می‌کند، فرآیندهای مدیریت داخلی و تخصیص کسب و کار را بهینه می‌کند و در عین حال همکاری بین وکلا را تسهیل می‌کند.

چالش توهم

مشابه بسیاری از مدل‌های زبانی بزرگ عمومی، استفاده عمیق تر از DeepSeek در حوزه حقوقی، مجموعه ای از چالش ها را به وجود می آورد. مسائل مربوط به امنیت داده ها، حفاظت از مالکیت معنوی، تعصب الگوریتمی و تعریف مسئولیت حقوقی باید حل شود و در عین حال نیازمندی های جدیدی را برای عملکرد منظم کل بازار خدمات حقوقی ایجاد می کند.

یک سناریوی معمول این است که وکلا هنگام استفاده از DeepSeek برای تولید محتوا، داده‌های ساختگی یا حتی مواد حقوقی غیر موجود را پیدا می‌کنند. این سوال مطرح می‌شود: آیا متخصصان حقوقی می‌توانند با ارائه مستقل داده‌های آموزشی به DeepSeek، مدل‌های قابل اعتماد خاص حوزه عمودی ایجاد کنند تا این نوع مشکلات را برطرف کنند؟

Wang اشاره می‌کند که این پدیده به عنوان توهم شناخته می‌شود و زمانی رخ می‌دهد که مدل اطلاعاتی را تولید می‌کند که منطقی به نظر می‌رسند اما در واقع نادرست یا غیر موجود هستند.

"دلیل وقوع این وضعیت این است که مدل ها در طول آموزش از مجموعه داده های عظیم یاد می گیرند، اما مکانیسم های تولید آنها بر اساس پیش بینی های احتمالی است و نه بازیابی واقعیات. احتمال از بین بردن ‘توهم’ با ارائه داده ها کم است، در حالی که این امکان از نظر تئوری وجود دارد که هوش مصنوعی را برای پاسخ دادن به سوالات به پایگاه داده مشخص شده متکی کنیم، اما در این مرحله از نظر عملیاتی بسیار غیرممکن است."

مشکل اساسی در روش‌های آموزش و معماری مدل‌های زبانی بزرگ نهفته است. Wang توضیح می‌دهد: "پاسخ‌هایی که توسط مدل‌های بزرگ مانند DeepSeek تولید می‌شوند، از طریق معماری‌های پیچیده یادگیری عمیق (مانند Transformer) به دست می‌آیند که پایگاه‌های دانش از پیش آموزش داده شده و اطلاعات متنی ارائه شده توسط کاربر را دوباره ترکیب می‌کنند. بنابراین، حتی اگر داده های خاصی ارائه شود، آنها فقط می توانند دقت را تا حدی بهبود بخشند و نمی توانند به طور کامل از تأثیر پایگاه دانش اصلی خود جلوگیری کنند. علاوه بر این، اگرچه از نظر فنی امکان ایجاد تغییرات عمیق در معماری اصلی مدل وجود دارد، اما هزینه های سرمایه گذاری - از جمله سرمایه، منابع داده و توسعه مهندسی - بسیار زیاد است و چالش های پیاده سازی قابل توجه است.

Yingke معتقد است که اطمینان از صحت مدل های زبانی بزرگ حقوقی یک فرآیند پیچیده است که مستلزم رویکردی از الگوریتم سازی، ارزیابی ریسک و نظارت بر داده ها است و توسط یک پایگاه داده حقوقی معتبر و تعداد زیادی ادبیات آکادمیک حقوقی حرفه ای پشتیبانی می شود.

"Yingke اهمیت زیادی برای مسئله توهم DeepSeek در محیط های جدی قائل است که باید برطرف شود." این شرکت اضافه کرد: "ما با پاکسازی داده های اختصاصی خود برای از بین بردن خطاها و نویز، از کیفیت داده ها اطمینان حاصل می کنیم، در حالی که داده ها را به طور دقیق حاشیه نویسی و دسته بندی می کنیم - به عنوان مثال، علامت گذاری مقررات قانونی با محدوده کاربرد آنها و علامت گذاری موارد با نوع پرونده، تمرکز اختلاف و مقررات قانونی قابل اجرا - برای تسهیل یادگیری و درک مدل. علاوه بر این، ما قوانین منطقی حوزه حقوق را در DeepSeek گنجانده ایم، که استدلال و قضاوت مبتنی بر قوانین را فعال می کند تا دقت و انسجام منطقی مدل را در هنگام برخورد با مسائل حقوقی بهبود بخشد."