Sejak tahun 2025, perusahaan rintisan kecerdasan buatan DeepSeek telah mencapai perkembangan signifikan di berbagai industri, terutama di bidang layanan hukum. Integrasi kecerdasan buatan tingkat lanjut, termasuk penyebaran di pemerintahan dan firma hukum, telah meningkatkan efisiensi dan akurasi.
Kebangkitan DeepSeek dan Integrasi Industri
Perusahaan rintisan kecerdasan buatan yang berbasis di Hangzhou, DeepSeek, sejak awal tahun 2025, telah menarik perhatian luas secara global dengan produk kecerdasan buatannya yang kuat dan potensi aplikasi yang luas, mendorong berbagai industri untuk secara aktif merangkul platform yang baru muncul ini. Dari pencarian Baidu hingga WeChat dan Huawei Cloud, banyak raksasa teknologi telah mulai mengintegrasikan produk mereka dengan fungsionalitas DeepSeek. Integrasi ini juga meluas ke bidang layanan pemerintah: Pada bulan Februari, Biro Layanan Pemerintah dan Manajemen Data Distrik Fengtai Beijing menyelesaikan penyebaran di tempat lingkungan model bahasa besar DeepSeek pada infrastruktur cloud pemerintah. Distrik ini menjadi yang pertama menerapkan teknologi ini ke layanan pemerintah, meluncurkan asisten digital "Feng Xiaozheng", mempercepat transformasi cerdas layanan publik.
Di bidang layanan hukum, pengaruh DeepSeek semakin terlihat. Firma hukum dan perusahaan teknologi hukum sangat menyadari tren ini dan secara aktif menjajaki kemungkinan integrasi mendalam antara DeepSeek dan industri hukum. Perusahaan kecerdasan buatan yang berbasis di Hangzhou ini telah mulai secara bertahap menerapkan solusi hukum khusus, yang dirancang untuk memenuhi kebutuhan ganda departemen hukum akan efisiensi dan akurasi.
Di tingkat peradilan, pengadilan dan kejaksaan di berbagai daerah dan yurisdiksi telah meluncurkan program pelatihan DeepSeek, bahkan melakukan penyebaran, yang bertujuan untuk memanfaatkan alat kecerdasan buatan untuk meningkatkan efisiensi peradilan dan lebih memajukan pengembangan peradilan cerdas. Pada bulan Maret, platform kenyamanan peradilan Tiongkok berhasil mengintegrasikan DeepSeek untuk menyediakan layanan konsultasi hukum online.
Metode yang Berbeda
Kepala Operasi perusahaan teknologi hukum L-Expert, Kevin Wang, percaya bahwa ketersediaan sumber terbuka dan komersialisasi DeepSeek memungkinkannya untuk mencapai fungsionalitas yang sebanding dengan model bahasa besar papan atas dengan pengurangan biaya yang signifikan, sehingga menarik adopsi luas oleh perusahaan teknologi Tiongkok. Banyak firma hukum dan vendor teknologi hukum telah mulai mengintegrasikan DeepSeek untuk meningkatkan pencarian basis data hukum yang komprehensif, pembuatan dokumen, dan fungsi tinjauan kontrak.
"Firma hukum Tiongkok telah menunjukkan antusiasme yang besar untuk aplikasi DeepSeek," Wang mengamati. "Banyak pengacara secara aktif bereksperimen dan meneliti untuk menemukan produk dan strategi implementasi yang benar-benar meningkatkan produktivitas mereka." Di tingkat perusahaan, "mitra pengelola memprioritaskan produk yang mendukung kecerdasan buatan saat memilih sistem baru. Banyak perusahaan yang bekerja sama dengan kami untuk mengembangkan dan menguji aplikasi terkait," Wang menambahkan.
Faktanya, L-Expert telah menyelesaikan penerapan lokal model bahasa besar kecerdasan buatan dan memanfaatkan DeepSeek untuk meningkatkan fungsionalitas produknya, termasuk asisten kecerdasan buatan sistem, pencarian dokumen kecerdasan buatan lintas basis data dengan organisasi otomatis, serta pembuatan dan pengelolaan dokumen otomatis.
Pada awal Maret, Firma Hukum Yingke juga mengumumkan integrasi penuh dengan DeepSeek, menjadi salah satu firma hukum pertama di Tiongkok yang secara resmi menghubungkan DeepSeek dengan layanan hukum. Yingke dilaporkan telah menerapkan versi lengkap dari model inferensi DeepSeek-R1, yang dirancang untuk memperkenalkan solusi cerdas ke departemen hukum.
"Untuk mengoptimalkan DeepSeek-R1 untuk aplikasi hukum, Yingke membentuk tim profesional lintas bidang bisnis untuk menganalisis pengalaman industri kami yang luas," perusahaan mengatakan kepada Majalah Hukum Bisnis Asia. "Memanfaatkan teknologi DeepSeek-R1, kami lebih meningkatkan sumber daya data hukum eksklusif kami, termasuk sejumlah besar profil pengacara, perpustakaan kasus, basis data peraturan, dan templat kontrak, menciptakan kerangka pengetahuan hukum yang komprehensif. Melalui pelatihan yang secara khusus ditargetkan pada terminologi, prinsip, dan penalaran hukum, DeepSeek-R1 dapat lebih akurat memahami dan menerapkan pengetahuan hukum, memberikan dukungan yang kuat untuk layanan hukum Yingke."
Setelah integrasi dengan versi lengkap DeepSeek-R1, Yingke berencana untuk menerapkan teknologi ini di tujuh skenario kerja utama untuk membantu tugas hukum yang sesuai.
Pertama, Yingke bertujuan untuk membangun sistem pengetahuan hukum yang lebih multidimensi melalui DeepSeek-R1. Sumber daya hukum yang sebelumnya tersebar akan diintegrasikan ke dalam basis data terpadu, memungkinkan pengacara untuk mengakses dan memanfaatkan sumber daya profesional dengan lebih efektif, dan meningkatkan manajemen pengetahuan.
Kedua, untuk penelitian peraturan, Yingke akan menggunakan DeepSeek-R1 untuk menerapkan pembaruan waktu nyata dan pemeliharaan yang tepat dari basis data peraturannya, sehingga memastikan otoritas dan akurasi saat mengutip ketentuan hukum.
Khususnya, "Stasiun Luar Angkasa Hukum AI Baobao Ying" yang sebelumnya diluncurkan oleh Yingke akan ditingkatkan sepenuhnya oleh kemampuan inferensi dan teknologi ekstraksi pengetahuan DeepSeek-R1. Sistem yang ditingkatkan akan lebih akurat memahami persyaratan hukum pengguna, menyelesaikan konsultasi hukum umum, rutin, dan berbasis pengetahuan, sambil secara signifikan mengurangi konsumsi sumber daya dan biaya operasional.
Untuk komunikasi pelanggan, DeepSeek-R1 akan membantu mengatur pertanyaan pelanggan dengan cepat, mengekstrak kata kunci, dan melengkapi informasi yang relevan, sehingga mencapai pencocokan cerdas berdasarkan jenis kasus, pertimbangan geografis, dan keahlian pengacara, sehingga meningkatkan kepuasan pelanggan sambil mengurangi biaya komunikasi.
Selain itu, Yingke akan menggunakan teknologi kecerdasan buatan untuk secara tepat mengklasifikasikan dan mengambil kasus historis secara efisien, memberikan pengacara dengan sejumlah besar bahan referensi untuk dengan cepat memahami putusan dan kecenderungan yudisial dari kasus serupa, memberikan dukungan berbasis data untuk formulasi strategi litigasi.
Dalam hal layanan kontrak, penerapan DeepSeek-R1 akan meningkatkan efisiensi dan kualitas melalui fungsi pembuatan dan tinjauan cerdas, termasuk identifikasi risiko, pembuatan klausa, dan fungsi perbandingan versi, sehingga berpotensi secara signifikan meningkatkan kemampuan layanan non-litigasi firma hukum.
Terakhir, Yingke akan menggunakan teknologi kecerdasan buatan untuk menerapkan manajemen cerdas informasi multi-dimensi tentang latar belakang profesional pengacara, bidang spesialisasi, dan kasus sukses, mengoptimalkan manajemen internal dan proses alokasi bisnis, sambil memfasilitasi kolaborasi antar pengacara.
Tantangan Halusinasi
Mirip dengan banyak model bahasa besar universal, aplikasi DeepSeek yang lebih dalam di bidang hukum memunculkan serangkaian tantangan. Masalah seperti keamanan data, perlindungan kekayaan intelektual, bias algoritma, dan definisi tanggung jawab hukum perlu segera diatasi, dan juga memberikan persyaratan baru untuk operasi terstandardisasi dari seluruh pasar layanan hukum.
Skenario yang khas adalah bahwa pengacara, saat menggunakan DeepSeek untuk menghasilkan konten, menemukan beberapa data yang dibuat-buat, atau bahkan ketentuan hukum yang sama sekali tidak ada. Hal ini menimbulkan pertanyaan: Dapatkah para profesional hukum menghilangkan masalah semacam ini dengan secara independen menyediakan data pelatihan ke DeepSeek untuk membuat model khusus domain vertikal yang andal?
Wang menunjukkan bahwa fenomena ini, yang dikenal sebagai halusinasi, terjadi ketika model menghasilkan informasi yang tampak masuk akal tetapi sebenarnya tidak akurat atau tidak ada.
"Ini terjadi karena model belajar dari kumpulan data besar selama proses pelatihan, tetapi mekanisme generatif mereka didasarkan pada prediksi probabilistik daripada pencarian fakta. Tidak mungkin menghilangkan ‘halusinasi’ dengan menyediakan data, dan membuat kecerdasan buatan bergantung pada basis data yang ditentukan untuk menjawab pertanyaan secara teoritis mungkin, tetapi kelayakan operasional pada tahap ini sangat rendah," katanya.
Masalah mendasar terletak pada metode dan arsitektur pelatihan model bahasa besar. "Respons yang dihasilkan oleh model besar seperti DeepSeek adalah melalui arsitektur pembelajaran mendalam yang kompleks (seperti Transformer) yang menggabungkan kembali basis pengetahuan yang telah dilatih sebelumnya dan informasi konteks yang diberikan oleh pengguna," Wang menjelaskan. "Oleh karena itu, bahkan jika data tertentu disediakan, mereka hanya dapat meningkatkan akurasi pada tingkat tertentu, tetapi tidak sepenuhnya mencegah pengaruh basis pengetahuan asli mereka. Selain itu, meskipun secara teknis modifikasi mendalam pada arsitektur inti model dimungkinkan, biaya investasi–termasuk sumber daya keuangan, data, dan pengembangan rekayasa–sangat tinggi, dan tantangan implementasinya sangat besar."
Yingke percaya bahwa memastikan akurasi model bahasa besar hukum adalah proses yang kompleks yang membutuhkan pendekatan dari pemodelan algoritma, penilaian risiko, dan pemantauan data, dan didukung oleh basis data hukum yang otoritatif dan sejumlah besar literatur akademis hukum profesional.
"Yingke sangat mementingkan masalah halusinasi DeepSeek dalam acara-acara serius, yang harus diatasi," perusahaan menambahkan. "Kami memastikan kualitas data dengan membersihkan data eksklusif kami untuk menghilangkan kesalahan dan noise, sambil secara akurat menganotasi dan mengklasifikasikan data–misalnya, menandai ketentuan hukum dengan ruang lingkup yang berlaku, dan menandai kasus dengan jenis kasus, fokus sengketa, dan ketentuan hukum yang berlaku–untuk memfasilitasi pembelajaran dan pemahaman model. Selain itu, kami memasukkan aturan logika hukum ke dalam DeepSeek, sehingga memungkinkan penalaran dan penilaian berbasis aturan untuk meningkatkan akurasi dan koherensi logis model dalam menangani masalah hukum."