生成式人工智能赋能智慧司法及相关思考.pptx

生成式人工智能赋能智慧司法

及相关思考

况琨

浙江大学计算机学院

l生成式人工智能发展脉络

l生成式人工智能赋能智慧司法

l生成式人工智能的不能

提纲

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什么是人工智能？

什么是生成式模型？

什么是生成式人工智能

•人工智能（ArtificialIntelligence）：是以机器为载体所展示出来的人类智能，亦称为机器智能（MachineIntelligence）

•让机器模拟人类在视觉、听觉、语言和行为等方面的某些功能

什么是人工智能？

生成式模型

•学习“数据如何生成的”（联合概率分布）

•目标：学习数据背后的“完整故事”，包括数据的分布规律，甚至能自己“编故事”（生成新样本）。

•像什么：一个画家，不仅会判断“这是猫还是狗”，还能亲手画出一只猫或狗。

•怎么做：先分别学习猫和狗的特征（比如猫的尖耳朵、狗的尾巴形状），然后建模它们的整体分布规律。

判别式模型

•学习“如何区分数据”（条件概率或决策边界）

•目标：直接找到“区分猫狗的关键线索”，不关心数据本身如何生成。

•像什么：一个侦探，专注研究“猫和狗有什么不同”，快速抓住关键证据。

•怎么做：直接学习猫狗之间的“分界线”，不关心猫狗各自长什么样。

什么是生成式模型

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生成式模型

•学习“数据如何生成的”（联合概率分布）

•目标：学习数据背后的“完整故事”，包括数据的分布规律，甚至能自己“编故事”（生成新样本）。

•像什么：一个画家，不仅会判断“这是猫还是狗”，还能亲手画出一只猫或狗。

•怎么做：先分别学习猫和狗的特征（比如猫的尖耳朵、狗的尾巴形状），然后建模它们的整体分布规律。

判别式模型

•学习“如何区分数据”（条件概率或决策边界）

•目标：直接找到“区分猫狗的关键线索”，不关心数据本身如何生成。

•像什么：一个侦探，专注研究“猫和狗有什么不同”，快速抓住关键证据。

•怎么做：直接学习猫狗之间的“分界线”，不关心猫狗各自长什么样。

什么是生成式模型

生成式人工智能技术，是指具有文本、图片、

音频、视频等内容生成能力的模型及相关技术。

《生成式人工智能服务管理暂行办法》

什么是生成式人工智能

n生成式人工智能的典型代表：ChatGPT

nChatGPT：大数据+超算力，现象级AI应用引发范式革命

生成式人工智能的到来

•核心突破：基于Transformer解码器架构，采用“无监督预训练+任务微调”的训练模式，参数1.17亿。

•任务微调指在预训练模型的基础上，使用特定任务的数据继续训练，来优化其在目标任务上的性能。通俗来说，就是给一个“什么都会一点但不精通的通才”做专项特训。

•能力特点：掌握基础语义规律，但生成文本较机械，像刚学会造句的小学生。

生成式人工智能发展脉络---以GPT为例

•GPT-1（2018）：开启预训练范式

ChatGPT

2022

GPT-2

2019

GPT-3

2020

GPT-1

2018

GPT-4

2023

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•规模升级：参数增至15亿，训练数据扩展至40GB网页文本。

•技术亮点：证明了无需任务微调即可完成翻译、摘要等任务，生成文本连贯且富有创意，如撰写短篇小说。

•社会争议：因可能生成虚假信息，OpenAI一度限制其开源。

生成式人工智能发展脉络---以GPT为例

•GPT-2（2019）：展现零样本学习能力

ChatGPT

2022

GPT-2

2019

GPT-3

2020

GPT-1

2018

GPT-4

2023

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•参数跃迁：1750亿参数创纪录，训练数据涵盖45TB互联网内容。

•能力质变：

a.少样本学习：对于一个全新的任务，只需要给其提供1-5个示范案例，AI就能根据原有知识，迅速掌握全新的技能任务

b.通用性突破：具有卓越的语言理解能力，和一定的归纳、演绎逻辑推理能力。

生成式人工智能发展脉络---以GPT为例

•GPT-3（2020）：参数爆炸与少样本学习

•局限性：存在“幻觉”问题，可能编造看似合理但错误的内容。

ChatGPT

2022

GPT-2

2019

GPT-3

2020

GPT-1

2018

GPT-4

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•ChatGPT（2022）：对话式AI的里程碑

•技术革新：基于GPT-3.5，引入三阶段训练：

a.海量文本预训练：构建语言知识库；

b.人