डीपसीक युग में चीनी लॉ फर्म

2025 से, आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस स्टार्टअप DeepSeek ने विभिन्न उद्योगों में, विशेष रूप से कानूनी सेवा क्षेत्र में महत्वपूर्ण प्रगति की है। इसने उन्नत कृत्रिम बुद्धिमत्ता एकीकरण के माध्यम से, जिसमें सरकार और कानून फर्मों में कार्यान्वयन शामिल है, दक्षता और परिशुद्धता में सुधार किया है।

DeepSeek का उदय और उद्योग में इसका समन्वय

हांग्जो में स्थित एक कृत्रिम बुद्धिमत्ता स्टार्टअप, DeepSeek को 2025 की शुरुआत से ही व्यापक ध्यान मिला है। इसकी वजह शक्तिशाली कृत्रिम बुद्धिमत्ता उत्पाद और व्यापक अनुप्रयोग क्षमता है। इसने विभिन्न उद्योगों को इस उभरते हुए प्लेटफॉर्म को अपनाने के लिए प्रोत्साहित किया है। Baidu Search से लेकर WeChat और Huawei Cloud तक, कई तकनीकी दिग्गजों ने अपने उत्पादों को DeepSeek की कार्यात्मकताओं के साथ एकीकृत करना शुरू कर दिया है। यह एकीकरण सरकारी सेवाओं तक भी विस्तृत है: फरवरी में, बीजिंग के फेंगताई जिला सरकारी सेवा और डेटा ब्यूरो ने सरकारी क्लाउड इंफ्रास्ट्रक्चर पर DeepSeek बड़े भाषा मॉडल वातावरण की ऑन-साइट तैनाती पूरी की। यह क्षेत्र सरकारी सेवाओं में इस तकनीक को लागू करने वाला पहला क्षेत्र बन गया और इसने “फेंग शियाओ झेंग” डिजिटल सहायक का शुभारंभ किया, जिससे लोक सेवाओं के बुद्धिमान परिवर्तन में तेजी आई।

कानूनी सेवा क्षेत्र में, DeepSeek का प्रभाव तेजी से स्पष्ट हो रहा है। कानून फर्मों और कानूनी तकनीकी कंपनियों ने इस प्रवृत्ति को समझा है और वे DeepSeek को कानूनी उद्योग के साथ गहराई से एकीकृत करने की संभावनाओं का सक्रिय रूप से पता लगा रही हैं। हांग्जो में स्थित कृत्रिम बुद्धिमत्ता कंपनी ने समर्पित कानूनी समाधानों को धीरे-धीरे तैनात करना शुरू कर दिया है, जिसका उद्देश्य कानूनी विभाग की दक्षता और परिशुद्धता दोनों की जरूरतों को पूरा करना है।

न्यायिक स्तर पर, विभिन्न क्षेत्रों और न्यायालयों में न्यायालयों और अभियोजन कार्यालयों ने Artificial Intelligence उपकरणों का उपयोग करके न्यायिक दक्षता में सुधार लाने और स्मार्ट न्याय को आगे बढ़ाने के लिए DeepSeek प्रशिक्षण कार्यक्रम शुरू किए हैं और यहां तक ​​कि उन्हें तैनात भी किया है। मार्च में, चीन के न्यायिक सुविधा प्लेटफ़ॉर्म ने ऑनलाइन कानूनी सहायता सेवाएँ प्रदान करने के लिए DeepSeek को सफलतापूर्वक एकीकृत किया।

विभिन्न दृष्टिकोण

कानूनी तकनीकी कंपनी L-Expert के मुख्य परिचालन अधिकारी केविन वांग का मानना ​​है कि DeepSeek की ओपन-सोर्स उपलब्धता और व्यावसायीकरण ने इसे शीर्ष पायदान के बड़े भाषा मॉडल के बराबर कार्यक्षमता को महत्वपूर्ण रूप से कम लागत पर प्राप्त करने में सक्षम बनाया है, जिससे चीनी तकनीकी कंपनियों का व्यापक रूप से ध्यान आकर्षित हुआ है। कई कानून फर्मों और कानूनी तकनीकी आपूर्तिकर्ताओं ने व्यापक कानूनी डेटाबेस खोज, दस्तावेज़ निर्माण और अनुबंध समीक्षा क्षमताओं को बढ़ाने के लिए DeepSeek को एकीकृत करना शुरू कर दिया है।

वांग ने कहा, “चीनी कानून फर्मों ने DeepSeek के उपयोग में बहुत उत्साह दिखाया है।” “कई वकील अपने उत्पादन को वास्तव में बढ़ाने वाले उत्पादों और कार्यान्वयन रणनीतियों को खोजने के लिए सक्रिय रूप से प्रयोग और शोध कर रहे हैं।” कंपनी स्तर पर, “प्रबंधन भागीदार नई प्रणालियों का चयन करते समय कृत्रिम बुद्धिमत्ता का समर्थन करने वाले उत्पादों को प्राथमिकता देते हैं। कई कंपनियाँ संबंधित अनुप्रयोगों को विकसित और परीक्षण करने के लिए हमारे साथ सहयोग कर रही हैं,” वांग ने आगे कहा।

वास्तव में, L-Expert ने आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के बड़े भाषा मॉडल की स्थानीय तैनाती पूरी कर ली है और वह सिस्टम आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस सहायक, स्वचालित संगठन के साथ क्रॉस-डेटाबेस आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस दस्तावेज़ खोज और स्वचालित दस्तावेज़ निर्माण और प्रबंधन सहित अपनी उत्पाद कार्यक्षमताओं को बढ़ाने के लिए DeepSeek का उपयोग कर रही है।

मार्च की शुरुआत में, यिंगके लॉ फर्म ने DeepSeek के साथ पूर्ण एकीकरण की घोषणा की और ऐसा करने वाली चीन की पहली कानून फर्मों में से एक बन गई, जिसने आधिकारिक तौर पर DeepSeek को कानूनी सेवाओं से जोड़ा। बताया गया है कि यिंगके ने DeepSeek-R1 अनुमान मॉडल का पूरा संस्करण लागू किया है, जिसका उद्देश्य कानूनी विभाग में स्मार्ट समाधान पेश करना है।

एशिया लॉ बिजनेस पत्रिका को कंपनी ने बताया, “कानूनी अनुप्रयोगों के लिए DeepSeek-R1 को अनुकूलित करने के लिए, यिंगके ने विभिन्न व्यावसायिक क्षेत्रों के पेशेवरों की एक टीम बनाई ताकि हमारे व्यापक उद्योग अनुभव का विश्लेषण किया जा सके।” “DeepSeek-R1 की तकनीक का उपयोग करते हुए, हमने अपने मालिकाना कानूनी डेटा संसाधनों, जिनमें वकीलों के बड़ी संख्या में प्रोफाइल, केस लॉ लाइब्रेरी, नियामक डेटाबेस और अनुबंध टेम्पलेट शामिल हैं, को और बढ़ाया है, जिससे एक व्यापक कानूनी ज्ञान ढांचा तैयार हुआ है। विशेष रूप से कानूनी शब्दावली, सिद्धांतों और तर्क के लिए प्रशिक्षण द्वारा, DeepSeek-R1 कानूनी ज्ञान को अधिक सटीक रूप से समझ और लागू कर सकता है, जो यिंगके की कानूनी सेवाओं के लिए एक शक्तिशाली समर्थन प्रदान करता है।”

DeepSeek-R1 के पूरे संस्करण के साथ एकीकृत होने के बाद, यिंगके ने संबंधित कानूनी कार्यों में सहायता के लिए सात प्रमुख कार्य परिदृश्यों में इस तकनीक को तैनात करने की योजना बनाई है।

सबसे पहले, यिंगके का लक्ष्य DeepSeek-R1 के माध्यम से एक अधिक बहुआयामी कानूनी ज्ञान प्रणाली का निर्माण करना है। पहले से बिखरे हुए कानूनी संसाधनों को एक एकीकृत डेटाबेस में समेकित किया जाएगा, जिससे वकीलों को पेशेवर संसाधनों तक अधिक प्रभावी ढंग से पहुंचने और उनका उपयोग करने में सक्षम बनाया जाएगा और ज्ञान प्रबंधन में सुधार होगा।

दूसरा, नियामक अनुसंधान के लिए, यिंगके नियामक डेटाबेस के वास्तविक समय में अपडेट और सटीक रखरखाव को लागू करने के लिए DeepSeek-R1 का उपयोग करेगी, जिससे कानूनी प्रावधानों का उल्लेख करते समय प्रामाणिकता और सटीकता सुनिश्चित होगी।

विशेष रूप से, यिंगके द्वारा पहले लॉन्च किए गए “यिंग फ़ा बाओ एआई लीगल स्पेस स्टेशन” को DeepSeek-R1 की अनुमान क्षमता और ज्ञान आसवन तकनीक द्वारा पूरी तरह से अपडेट किया जाएगा। संवर्धित प्रणाली उपयोगकर्ताओं की कानूनी आवश्यकताओं को अधिक सटीक रूप से समझेगी, सामान्य, नियमित और ज्ञान-आधारित कानूनी परामर्श को हल करेगी, जबकि संसाधन खपत और परिचालन लागत को काफी कम करेगी।

ग्राहकी संचार के लिए, DeepSeek-R1 ग्राहक की पूछताछ को जल्दी से व्यवस्थित करने, मुख्य शब्दों को निकालने और प्रासंगिक जानकारी को पूरक करने में सहायता करेगा, जिससे केस प्रकार, भौगोलिक विचारों और वकील की विशेषज्ञता के आधार पर स्मार्ट मिलान सक्षम होगा, जिससे ग्राहकों की संतुष्टि में सुधार होगा और संचार लागत कम होगी।

इसके अतिरिक्त, यिंगके ऐतिहासिक मामलों को सटीक रूप से वर्गीकृत करने और कुशलतापूर्वक पुनः प्राप्त करने के लिए कृत्रिम बुद्धिमत्ता तकनीक का उपयोग करेगी, जिससे वकीलों को समान मामलों के फैसलों और न्यायिक झुकावों को जल्दी से समझने के लिए संदर्भ सामग्री की एक विस्तृत श्रृंखला प्रदान की जा सके, मुकदमेबाजी रणनीति के निर्माण के लिए डेटा-संचालित सहायता प्रदान की जा सके।

अनुबंध सेवाओं के संदर्भ में, DeepSeek-R1 की तैनाती से बुद्धिमान पीढ़ी और समीक्षा क्षमताओं के माध्यम से दक्षता और गुणवत्ता में सुधार होगा, जिसमें जोखिम पहचान, खंड निर्माण और संस्करण तुलना शामिल हैं, जिससे संभावित रूप से कानून फर्म की गैर-मुकदमेबाजी सेवा क्षमता काफी बढ़ जाएगी।

अंत में, यिंगके आंतरिक प्रबंधन और व्यवसाय आवंटन प्रक्रियाओं को अनुकूलित करते हुए वकीलों के बीच सहयोग को बढ़ावा देने के साथ-साथ वकील की पेशेवर पृष्ठभूमि, विशेषज्ञता के क्षेत्रों और सफल मामलों की बहुआयामी जानकारी के बुद्धिमान प्रबंधन को लागू करने के लिए कृत्रिम बुद्धिमत्ता तकनीक का उपयोग करेगी।

भ्रम की चुनौती

कई सामान्य प्रयोजन वाले बड़े भाषा मॉडल की तरह, कानूनी क्षेत्र में DeepSeek के अधिक गहन अनुप्रयोग ने चुनौतियों की एक श्रृंखला शुरू कर दी है। डेटा सुरक्षा, बौद्धिक संपदा संरक्षण, एल्गोरिथम पूर्वाग्रह और कानूनी जिम्मेदारी की परिभाषा जैसे मुद्दों को हल किया जाना बाकी है, साथ ही कानूनी सेवा बाजार के पूरे सामान्य संचालन के लिए नई आवश्यकताओं को भी पूरा किया जाना बाकी है।

एक विशिष्ट परिदृश्य यह है कि वकील DeepSeek का उपयोग करके सामग्री बनाते समय कुछ गढ़ा हुआ डेटा या कानूनी प्रावधान भी ढूंढते हैं जो अस्तित्व में ही नहीं हैं। यह एक सवाल उठाता है: क्या कानूनी पेशेवर DeepSeek को स्वतंत्र रूप से प्रशिक्षण डेटा प्रदान करके विश्वसनीय ऊर्ध्वाधर क्षेत्र विशिष्ट मॉडल बनाकर इस प्रकार की समस्याओं को दूर कर सकते हैं?

वांग ने उल्लेख किया कि इस घटना को भ्रम कहा जाता है, और यह तब होती है जब मॉडल द्वारा उत्पन्न जानकारी वैध लगती है लेकिन वास्तव में सटीक या मौजूद नहीं होती है।

“ऐसा इसलिए होता है क्योंकि मॉडल प्रशिक्षण के दौरान विशाल डेटासेट से सीखते हैं, लेकिन उनकी पीढ़ी तंत्र तथ्य पुनर्प्राप्ति के बजाय संभाव्यता संबंधी पूर्वानुमान पर आधारित है। डेटा प्रदान करके ‘भ्रम’ को दूर करने की संभावना नहीं है, जबकि कृत्रिम बुद्धिमत्ता को सवालों के जवाब देने के लिए नामित डेटाबेस पर निर्भर करने देना सैद्धांतिक रूप से संभव है, लेकिन वर्तमान चरण में परिचालन व्यवहार्यता बहुत कम है, “ उन्होंने कहा।

अंतर्निहित समस्या बड़े भाषा मॉडल के प्रशिक्षण विधियों और वास्तुकला में निहित है। वांग ने समझाया, “DeepSeek जैसे बड़े मॉडल द्वारा उत्पन्न प्रतिक्रियाएं जटिल डीप लर्निंग आर्किटेक्चर (जैसे ट्रांसफॉर्मर) के माध्यम से अपने पूर्व-प्रशिक्षित ज्ञान आधार और उपयोगकर्ता द्वारा प्रदान की गई प्रासंगिक जानकारी को पुनर्संयोजित करके बनाई जाती हैं। इसलिए, यहां तक कि विशिष्ट डेटा प्रदान करने से भी वे केवल सटीक दर को कुछ हद तक बढ़ा सकते हैं लेकिन पूरी तरह से अपने मूल ज्ञान आधार के प्रभाव को नहीं रोक सकते हैं। इसके अलावा, तकनीकी रूप से मॉडल के मूल आर्किटेक्चर में गहरा संशोधन करना संभव है, लेकिन निवेश लागत - जिसमें धन, डेटा संसाधन और इंजीनियरिंग विकास शामिल हैं - बहुत अधिक है, और कार्यान्वयन चुनौतियां बहुत बड़ी हैं।

यिंगके का मानना ​​है कि कानूनी बड़े भाषा मॉडल की सटीकता सुनिश्चित करना एक जटिल प्रक्रिया है जिसके लिए एल्गोरिथम मॉडलिंग, जोखिम मूल्यांकन और डेटा निगरानी जैसे पहलुओं से निपटना पड़ता है, और इसे आधिकारिक कानूनी डेटाबेस और बड़ी संख्या में पेशेवर कानूनी अकादमिक साहित्य द्वारा समर्थित किया जाता है।

कंपनी ने आगे कहा, “यिंगके गंभीर अवसरों में DeepSeek में भ्रम के मुद्दे को बहुत गंभीरता से लेती है और इसे संबोधित किया जाना चाहिए।” “हम त्रुटियों और शोर को दूर करने के लिए अपने मालिकाना डेटा को साफ़ करके डेटा गुणवत्ता सुनिश्चित करते हैं, जबकि डेटा को सटीक रूप से एनोटेट और वर्गीकृत भी करते हैं - उदाहरण के लिए कानूनी लेखों की प्रयोज्यता के दायरे को इंगित करने के लिए कानूनी लेखों के साथ और मामलों के प्रकार, विवाद के मुख्य बिंदुओं और लागू कानूनी लेखों के साथ मामलों को चिह्नित करना - ताकि मॉडल सीखना और समझना आसान हो जाए। इसके अतिरिक्त, हम कानूनी क्षेत्र के तार्किक नियमों को DeepSeek में शामिल करते हैं, जिससे नियमों-आधारित तर्क और निर्णय लेने में सक्षम हो जाता है ताकि कानूनी मुद्दों से निपटने में मॉडल की सटीकता और तार्किक सुसंगतता में सुधार हो सके।”