最近，deepseek以卓越的逻辑推理能力强势破圈，各类测评、使用指南和指令词也席卷了法律人的朋友圈。
不可否认，deepseek的逻辑推演能力堪称惊艳，在诸多领域展现出强大的智能优势。然而，当我们将目光聚焦于法律行业这一高度严谨、专业且对准确性要求近乎苛刻的领域时，便会发现 deepseek 在应用过程中存在着巨大的风险。
#1
AI界的逻辑天才
为何被律师列为风险项？
日前，小理从法律研究、类案检索、合同生成几个不同场景对deepseek进行深度测评，发现在涉及引用法律法规、法院判例时，deepseek的”自由创作“倾向明显。
例如，在回答以下问题时，deepseek引证了一份来源存疑，效力不明的《公安部关于修改<道路交通安全违法行为处理程序规定>的决定（征求意见稿）》；
“道路交通安全违法行为的发生地与处理地不一致时，结合中国裁判文书网上的公开案例，依据我国现行法律法规，行政审判业务庭的法官们一般如何把握处罚标准及执法管辖问题？ ”
而在回答下面问题时，deepseek直接编造了公司法第88条的内容。
“《公司法》第88条不溯及既往，如何追责历史股东？分析引用法律法规时候请具体到条款。如果有可参考案例，请列明来源。”
*想详细了解deepseek在法律研究场景下的表现如何，可点击查看《deepseek与法律专业大模型深度拆解——基于法律问题研究应用场景》
这并非偶然失误，而是deepseek这类通用大模型普遍存在的技术死穴。
#2
三大致命伤
为什么通用AI救不了法律人？
幻觉制造：无监管的"想象力"
大模型天生存在幻视风险，deepseek也不例外。不少法律人实测均发现deepseek存在严重的“幻觉”问题，即模型生成的内容与事实不符或者自相矛盾的现象。这就像是模型在"做梦"，编织出一些看似合理但实际上并不存在的信息。
*大模型的幻觉如何产生？又该如何应对？点击《小理AI课堂丨科普-模型也会骗人，什么是模型“幻觉”？》详细了解。
数据缺失：上亿级的法律语料缺口
大模型的训练数据是有边界的，无法涵盖所有领域。很明显，deepseek的预训练数据中并未涵盖全面、专业的法律数据。而专业数据的缺失使得deepseek在涉及法律法规引用与案例分析时，常常出现编撰内容的情况。与此同时，数据层面的缺陷导致 deepseek 缺乏可靠的验证机制，无法从根本上杜绝信息杜撰的问题。
专业失语：法律数据预处理的不足
法律AI的训练不仅仅是”输入数据“，还需要对数据进行标注和增强，这是提升模型学习效率的关键步骤。deepseek 在法律场景下缺乏人类反馈强化学习，未经过专业的标注训练，因此在面对细分法律场景和复杂法律领域时，难以输出深入、专业且精准的回答，无法满足法律从业者对于精细化、专业化法律研究的需求。
*想了解法律文本数据预处理的流程，可点击查看《小理AI课堂丨让机器理解和处理法律文本：数据预处理》
#3
逻辑引擎 + 法律大脑
破解通用大模型的三大问题
法律大模型 + 法律大数据 + deepseek
全新版小理AI正式上线！
小理 AI 作为深耕法律领域的专业大模型，拥有海量且全面的全域法律数据，涵盖了法律法规、案例、学术观点、最新法讯等丰富内容。
当 deepseek 与小理 AI 的法律数据库相结合，将deepseek构建在法律专业数据环境中，无缝地向deepseek提供真实、可靠的法律数据，确保法规、案例等法律数据真实可查验，从源头上杜绝deepseek幻觉问题。
小理 AI 经过专业律师团队的精心标注与深度指令微调，具备了强大的法律语义理解与分析能力。它能够精准把握各类复杂法律问题的核心要点，高效地进行法律条款解读、案例深度剖析以及各类法律实务操作，为法律从业者提供专业、细致的法律支持。解决deepseek回答不够”法言法语“的问题。
如今，Deepseek 凭借强大的逻辑推理能力，与小理AI丰富的法律数据资源及专业的法律分析能力实现深度融合。这一王炸组合的诞生，将大幅提升各场景法律工作的效率与质量，为法律从业者打造更加高效、精准、专业的体验。
#4
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一键开启智能化法律之旅
