在人工智能重塑各個(gè)行業(yè)的今天 , 法律界也迎來了前所未有的變革。傳統(tǒng)的法律實(shí)踐面臨著效率低下、成本高昂等挑戰(zhàn)，而 AI 技術(shù)的出現(xiàn)為解決這些問題提供了新的可能。
從最初斯坦福小鎮(zhèn)火遍全網(wǎng)，25 個(gè)由大語言模型（LLMs）驅(qū)動(dòng)的智能體生活交友，打開了多 Agent 新視角。
而現(xiàn)在，AI 法庭也來了！
最近，來自中科院深圳先進(jìn)研究院的研究團(tuán)隊(duì)開發(fā)了一個(gè)名為 AgentCourt 的模擬智能法庭，
它是一個(gè)基于大語言模型 ( LLMs ) 的法庭模擬系統(tǒng) , 旨在通過 AI 驅(qū)動(dòng)的虛擬法庭來革新法律教育、案例分析和法律研究。
論文地址：https://doi.org/10.48550/arXiv.2408.08089
代碼：https://github.com/relic-yuexi/AgentCourt
AgentCourt 實(shí)戰(zhàn)演示：https://b23.tv/e6eQMfM
該系統(tǒng)能夠模擬完整的法庭程序。法官、原告律師、辯護(hù)律師以及其他參與者均由大型語言模型驅(qū)動(dòng)的自主代理扮演。他們的主要目標(biāo)是通過模擬法庭流程來幫助律師代理學(xué)習(xí)如何有效辯論案件，并提高其整體法律專業(yè)技能。
該篇文章的主要貢獻(xiàn)有：
1. 全面模擬，真實(shí)再現(xiàn)
AgentCourt 不僅僅是一個(gè)模擬工具，它是一個(gè)高度復(fù)雜的系統(tǒng)，能夠精確模擬民事法庭的設(shè)置，實(shí)現(xiàn)多方互動(dòng)和復(fù)雜的法律推理。這是首次將 AI 技術(shù)應(yīng)用于法庭環(huán)境模擬中，為法律教育和實(shí)踐提供了前所未有的可能性。
2. 對(duì)抗性交互，強(qiáng)化法律推理
在 AgentCourt 的模擬過程中，大型語言模型（LLMs）的法律推理能力通過智能體之間的對(duì)抗性交互得到了顯著增強(qiáng)。這種利用對(duì)抗性多智能體交互的方法，不僅超越了簡單的信息傳遞，更為未來的相關(guān)研究提供了新的視角和思路。
3. 高效模擬，真實(shí)案例驗(yàn)證
該工作成功模擬了 1,000 個(gè)中國真實(shí)的民事案例，這些案例在 AgentCourt 中僅用數(shù)天時(shí)間完成，而在現(xiàn)實(shí)世界中，這可能需要律師們花費(fèi)十年時(shí)間。通過自動(dòng)和人工評(píng)估方法，驗(yàn)證了智能體進(jìn)化的有效性。
為了盡量真實(shí)的模擬法庭，研究人員設(shè)置了以下的人物：
1. 原告與被告代理
模擬開始于案件發(fā)生之前，兩名由 ERNIE-Speed-128K 驅(qū)動(dòng)的代理分別扮演潛在的原告和被告。一旦涉及案件，他們將自動(dòng)尋求律師事務(wù)所的法律援助，這是法律糾紛中的典型行為。系統(tǒng)配置使得原告或被告在與律師的互動(dòng)中可以直接獲得訴狀或答辯狀，無需從頭起草。
2. 律師代理
設(shè)計(jì)了兩名律師代理，同樣由 ERNIE-Speed-128K 驅(qū)動(dòng)。當(dāng)原告和被告在律師事務(wù)所尋求幫助時(shí)，這些律師代理將被隨機(jī)分配為原告律師和被告律師。他們與各自的客戶溝通，收集案件相關(guān)信息，并利用豐富的法律經(jīng)驗(yàn)、案例先例和法定代碼，按照規(guī)定程序進(jìn)行法庭辯論，維護(hù)各自客戶的利益。
3. 法官代理
在法庭中，法官負(fù)責(zé)監(jiān)督整個(gè)過程，聽取雙方律師的論點(diǎn)，并在適當(dāng)時(shí)候提問。最終，法官總結(jié)并評(píng)估律師的每一輪論點(diǎn)，然后作出最終判決。
4. 法庭書記員代理
為了創(chuàng)造更真實(shí)的法庭環(huán)境并促進(jìn)代理的進(jìn)化，他們?cè)O(shè)計(jì)了法庭書記員代理，負(fù)責(zé)宣布審判的開始和記錄審判的全過程。
這些由大模型驅(qū)動(dòng)的 Agent，可以根據(jù)初始數(shù)據(jù)，自發(fā)地進(jìn)行法庭的模擬，而無需任何人工的監(jiān)督。
數(shù)據(jù)集
研究人員利用中國裁判文書網(wǎng)的數(shù)據(jù)，編譯了一個(gè)包含 10,000 個(gè)民事判決的數(shù)據(jù)集。預(yù)處理的重點(diǎn)是提高數(shù)據(jù)集質(zhì)量，精心清洗并選擇了 1,389 個(gè)高質(zhì)量案例，這些案例同時(shí)包含原告的訴求和被告的辯護(hù)。
為了解決潛在的重復(fù)問題，他們采用了 BERT 進(jìn)行「案件介紹」部分的語義向量化，并使用 K-Means 聚類對(duì)相似文檔進(jìn)行分組。這產(chǎn)生了 1,000 個(gè)代表性文檔，用于模擬法庭訓(xùn)練和測試。
數(shù)據(jù)生成與匿名化
利用 ERNIE-Speed-128K API（百度智能云文檔 2024）生成并匿名化高保真模擬文本，這些文本專門針對(duì)民事判決。這產(chǎn)生了一個(gè)精選的數(shù)據(jù)集，包含 1,000 個(gè)訓(xùn)練樣本和 50 個(gè)測試樣本，旨在支持模擬法庭環(huán)境中強(qiáng)大的法律論證和判決預(yù)測，從而推進(jìn)法律分析技術(shù)。
通過這些嚴(yán)格的數(shù)據(jù)處理步驟，AgentCourt 確保了模擬環(huán)境的真實(shí)性和數(shù)據(jù)的可靠性，為法律 AI 的發(fā)展奠定了堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。
在得到數(shù)據(jù)后，各個(gè) Agent 各司其職，根據(jù)一定的流程展開法庭的辯論。該論文的模擬過程如下：
在模擬完 1000 個(gè)民事案例后，原告律師和被告律師的能力都得到了很大的提升，文章中的自動(dòng)評(píng)估和人工評(píng)估展示了實(shí)驗(yàn)結(jié)果：
實(shí)驗(yàn)基于 1,000 個(gè)真實(shí)世界的民事案件，通過自動(dòng)評(píng)估和人工評(píng)估兩種方式，全面檢驗(yàn)了 AgentCourt 系統(tǒng)的效能。自動(dòng)評(píng)估采用了 LawBench 評(píng)估標(biāo)準(zhǔn)，涵蓋了法律知識(shí)的記憶、理解和應(yīng)用三個(gè)層面。人工評(píng)估則由經(jīng)驗(yàn)豐富的法律專家進(jìn)行，評(píng)估了智能體的思維敏捷性、專業(yè)知識(shí)性和邏輯嚴(yán)謹(jǐn)性。
實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示，在 AgentCourt 中經(jīng)歷了數(shù)千次對(duì)抗性法律案件模擬（相當(dāng)于現(xiàn)實(shí)世界律師十年的工作經(jīng)驗(yàn)），律師代理在處理法律任務(wù)的能力上有了顯著提升。無論是在自動(dòng)評(píng)估還是人工評(píng)估中，進(jìn)化后的代理都展現(xiàn)出了更快的響應(yīng)速度、更深的法律知識(shí)和更強(qiáng)的邏輯推理能力，在復(fù)雜案件分析、法律推理和辯論策略上 , 部分 AI 律師甚至超越了人類專家的表現(xiàn)。
就像自動(dòng)評(píng)估中的 Article Recitation 任務(wù)，經(jīng)過進(jìn)化后的律師 Agent 可以較好的背誦出指定法律的內(nèi)容。而未經(jīng)進(jìn)化的律師就只能「阿巴阿巴」了。
AgentCourt 的出現(xiàn)在未來可能對(duì)法律行業(yè)產(chǎn)生深遠(yuǎn)影響 :
1. 法律教育革新 : 為法律院校提供高度仿真的實(shí)踐平臺(tái) , 學(xué)生可與頂級(jí) AI 律師對(duì)戰(zhàn) , 快速積累經(jīng)驗(yàn)。
2. 提高司法效率 : AI 輔助可以加速案件預(yù)審、證據(jù)分析等流程 , 減輕法官和律師的工作負(fù)擔(dān)。
3. 降低法律服務(wù)成本 : AI 律師助手可以處理大量初級(jí)工作 , 使優(yōu)質(zhì)法律服務(wù)更加平價(jià)可及。
4. 推動(dòng)法律研究 : 海量案例模擬為法學(xué)研究提供了前所未有的數(shù)據(jù)支持 , 助力發(fā)現(xiàn)新的法律模式和理論。
5. 倫理挑戰(zhàn) : AI 在法律領(lǐng)域的應(yīng)用也帶來了一系列倫理問題 , 如決策過程的透明度、AI 偏見的控制等 , 需要社會(huì)各界共同探討。
參考資料
https://github.com/relic-yuexi/AgentCourt
