四川
有沒有發現，AI已經滲透到生活的每個細節。
報告不會寫，找AI；開車不便，找AI；對未來迷茫，還能找AI。沒錯，習慣有時就是這么可怕。
而DeepSeek作為一個初創公司，僅在兩個月內以500萬美元能與OpenAI打回合的顛覆性AI。
不僅讓科技界驚掉下巴，震動了股市，甚至改變了一些國際大所對于人工智能開發的計劃。
其實在Chatgpt橫空出世之前，就有許多大所和法律科技公司都花了大量資金，來開發自己的AI，包括但不限于瑞生、安理、禮徳、Lexis、湯森路透等等。
但這些研發都是建立「人工」的海量案例學習，而忽略掉了「智能」這一塊。
傳統大型語言模型（LLM）主要依賴于大量數據和算力，通過學習巨量的文本數據，來預測下一個詞匯或句子，進而生成流暢的文本。
然而，這種方法往往缺乏深度推理和邏輯分析能力，容易受到數據偏差和誤導性信息的影響，導致模型產生不準確或不合理的回答。
而DeepSeek則采用的是推理模型，它能夠通過思維鏈（Chain-of-Thought）技術，將任務分解成多個步驟，進行前瞻性規劃最終得出答案。
這個過程可能需要一些時間，模型可能會思考數十秒才能做出回應，但這也正是推理模型的優勢所在，這也是Deepseek為何能給出更有「人性」的回答。
截圖源自小紅書用戶@有點懶
當然，AI的「人性」和聰明必然會給一些專業造成危機，尤其是律師、醫生這樣的職業。
這不，就已經有客戶拿著DeepSeek的回答去問律師，這絕不是最后一個。
截圖源自小紅書用戶@東莞廖律師
但這個客戶也許不知道，如果只是把律師當作一個法律問答工具，那么在未來，他將花更多錢請回那位被炒掉的律師。
可從另一方面，AI的確帶來了許多變革，了解AI的特點并掌握它，對于律師來說也相當重要，所以，律師一定也要深度學習。
回到文章標題，DeepSeek是律師的最佳選擇嗎？
目前看來，是。DeepSeek不僅根正苗紅，而且功能強大。
而ChatGpt要爬樓梯，文心一言適合公務員，New Bing回答需要運氣，Kimi沒有那么有人味（甚至這倆有時回答會一模一樣）。
不過，也因為他的過于「人性」，不可避免會犯人的錯誤：撒一點小謊。
比如編一些法條、案例，之前美國有位律師用ChatGPT「作弊」，被法官抓現行。
可以預見，未來厲害的AI越來越多，大家在用AI協助辦公的同時，「用腦」的時間也應該急速減少。
看來在工作之余，律師們只能多打麻將來防止老年癡呆了。有沒有發現，AI已經滲透到生活的每個細節。
報告不會寫，找AI；開車不便，找AI；對未來迷茫，還能找AI。沒錯，習慣有時就是這么可怕。
而DeepSeek作為一個初創公司，僅在兩個月內以500萬美元能與OpenAI打回合的顛覆性AI。
不僅讓科技界驚掉下巴，震動了股市，甚至改變了一些國際大所對于人工智能開發的計劃。
其實在Chatgpt橫空出世之前，就有許多大所和法律科技公司都花了大量資金，來開發自己的AI，包括但不限于瑞生、安理、禮徳、Lexis、湯森路透等等。
但這些研發都是建立「人工」的海量案例學習，而忽略掉了「智能」這一塊。
傳統大型語言模型（LLM）主要依賴于大量數據和算力，通過學習巨量的文本數據，來預測下一個詞匯或句子，進而生成流暢的文本。
然而，這種方法往往缺乏深度推理和邏輯分析能力，容易受到數據偏差和誤導性信息的影響，導致模型產生不準確或不合理的回答。
而DeepSeek則采用的是推理模型，它能夠通過思維鏈（Chain-of-Thought）技術，將任務分解成多個步驟，進行前瞻性規劃最終得出答案。
這個過程可能需要一些時間，模型可能會思考數十秒才能做出回應，但這也正是推理模型的優勢所在，這也是Deepseek為何能給出更有「人性」的回答。
截圖源自小紅書用戶@有點懶
當然，AI的「人性」和聰明必然會給一些專業造成危機，尤其是律師、醫生這樣的職業。
這不，就已經有客戶拿著DeepSeek的回答去問律師，這絕不是最后一個。
截圖源自小紅書用戶@東莞廖律師
但這個客戶也許不知道，如果只是把律師當作一個法律問答工具，那么在未來，他將花更多錢請回那位被炒掉的律師。
可從另一方面，AI的確帶來了許多變革，了解AI的特點并掌握它，對于律師來說也相當重要，所以，律師一定也要深度學習。
回到文章標題，DeepSeek是律師的最佳選擇嗎？
目前看來，是。DeepSeek不僅根正苗紅，而且功能強大。
而ChatGpt要爬樓梯，文心一言適合公務員，New Bing回答需要運氣，Kimi沒有那么有人味（甚至這倆有時回答會一模一樣）。
不過，也因為他的過于「人性」，不可避免會犯人的錯誤：撒一點小謊。
比如編一些法條、案例，之前美國有位律師用ChatGPT「作弊」，被法官抓現行。
可以預見，未來厲害的AI越來越多，大家在用AI協助辦公的同時，「用腦」的時間也應該急速減少。
看來在工作之余，律師們只能多打麻將來防止老年癡呆了。
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