1、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提纲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2什么是生成式人工智能什么是人工智能？什么是生成式模型？什么是人工智能？人工智能（Artificial Intelligence）：是以机器为载体所展示出来的人类智能，亦称为机器智能（Machine Intelligence）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生成式模型5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

2、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6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

3、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。区分芒果和榴莲：生成式模型：研究芒果的颜色、形状、气味，以及榴莲的尖刺、气味，甚至能“合成”一个虚拟的芒果。判别式模型：直接记住“有尖刺的是榴莲，黄色椭圆形的是芒果”，遇到水果时快速对比。什么是生成式人工智能生成式人工智能技术，是指具有文本、图片、音频、视频等内

4、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XRn生成式人工智能的典型代表：ChatGPTnChatGPT：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9 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。GPT-12

5、018GPT-22019GPT-32020ChatGPT2022GPT-42023生成式人工智能发展脉络-以GPT为例10 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。GPT-12018GPT-22019GPT-32020ChatGPT2022GPT-42023 GPT-2（2019）：展现零样本学习能力生成式人工智能发展脉络-以GPT为例11 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

6、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。局限性：存在“幻觉”问题，可能编造看似合理但错误的内容。GPT-3（2020）：参数爆炸与少样本学习GPT-12018GPT-22019GPT-32020ChatGPT2022GPT-42023生成式人工智能发展脉络-以GPT为例12 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.人工标注示范：学习对话礼仪与安全准则；c.人类反馈强化学习：通过人类反馈减少无益、有害输出。应用爆发：成为