随着案件量不断增加，案多人少矛盾愈加凸显，以人工智能技术赋能智慧司法，实现人工智能与司法实践深度融合，是破解法院现实难题和发展瓶颈的有效途径，是促进审判体系和审判能力现代化的重要支撑。新一轮科技革命正在引发超越历史、创造未来的颠覆性变革，司法人工智能技术呈现向智能化、泛在化方向发展。论坛将从学术和产业角度深入探讨大模型时代智慧司法建设的功能价值和面临的挑战以及如何利用生成式人工智能等技术，促进“智慧司法”建设，推动司法变革。此次论坛由中国计算机学会主办，由YOCSEF杭州学术委员会承办。论坛由YOCSEF杭州副主席况琨（浙大大学）和YOCSEF杭州主席董建锋（浙江工商大学）共同担任执行主席。
论坛开始由况琨主持，他首先介绍了该专题论坛的背景和主旨报告嘉宾，对与会嘉宾表示感谢，并预祝论坛圆满成功。此次论坛邀请到清华大学科研院院长刘奕群教授、北大深圳研究生院袁粒教授、浙江大学光华法学院魏斌研究员、阿里巴巴技术总监兼通义实验室NLP应用算法负责人孙常龙，科大讯飞AI研究院司法认知方向研发总监兼科大讯飞AI研究院司法认知方向研发总监李宝善作为主旨报告嘉宾。接着由况琨继续主持了主旨报告。
刘奕群教授以“面向司法领域的人工智能基础模型构建及其实务应用”为题，阐述了通用大模型目前在司法场景中的挑战，介绍了如何有效地利用通用大模型的优势来处理司法问题，以及清华法律大模型LegalOne的设计思想，即通专结合的模型研发路径，目前该模型在同参数量模型中法律专业能力领先。
袁粒教授以“垂域语言模型应用浅析——以中文法律垂域模型ChatLaw为例”为例，讨论当前较为流行的垂类大语言模型，同时探讨在垂类大模型开发中的一些问题，包括：基座底模的选择、垂类数据收集、领域知识调优、垂类应用的痛点等一系列问题。并指出LLM不能只是用来聊天，真正的应用基于LLM二次开发，同时也需要垂类(行业)大型；垂类(行业)大模型的训练算法和技术流程已经相对完善了，相关研发人员也在逐步增加；幻觉问题虽然很难，但可能不会是制约垂类LLM的最大问题，因为垂类大模型的最迫切的使用者能够辨明是非；也许，没有垂类(行业)大模型只有垂类应用，拥有场景和行业数据的人+大模型可能最先盈利。
魏斌研究员以“大模型赋能司法的可能与挑战”为题，介绍随着其在审判等领域的应用所暴露的问题，如可解释性弱和因“幻觉”导致的生成内容虚假等；并指出大模型仍难以处理法律人的核心工作，包括法律推理、法律论证、司法证明、法律解释和疑难案件判断等；认为大模型在价值判断、逻辑推理、决策机制和经验学习等方面都与法律人存在本质差异。并给出结论，法律大模型目前还处于“大力出奇迹”的阶段，法律大模型仍有显著缺陷，不会也不能替代法律人，处于辅助地位。
茶歇后，论坛的下半场由董建锋主持。
孙常龙总监以“法律大模型的构建、评测和应用探索”为题，介绍如何结合行业多种知识类型构建法律大模型体系。在大模型的二次训练时既需要对数据的分析、处理，又需要在训练阶段，分层次、分节奏的精细化的训练；在微调中需要针对下游任务做适配，同时引入可解释性的知识，构建法律体系的RAG、Agent的建设尤为重要。最后，为更好的全面评估法律大模型和业务场景的深度结合效果，需要进一步构建法律大模型的评测方法和评估标准。
李宝善总监以“讯飞星火法律大模型的挑战与应用实践”为题，介绍讯飞在研发法律大模型过程中所采取的应对措施，取得的阶段性进展以及在具体场景中的应用实践；本报告旨在为法律从业者、法律科技研究者和决策者提供全面的了解，帮助他们更好地把握法律大模型在未来的发展方向和应用前景。
在主旨报告之后，况琨主持了接下来的Panel讨论环节。与会嘉宾围绕“现有司法人工智能的挑战与机遇?”；“司法任务中通常需要数据驱动中归纳和知识指导中演绎相互结合，建立以人为中心的可解释司法模型，在司法人工智能中，如何有效融合数据驱动、知识引导和人机交互机制?”；“智慧司法是否真正需要大模型赋能，能解决哪些本质问题，同时可能会带来哪些新的挑战?”以及“大模型如何赋能智慧司法：高效构建、可解释推理、可靠测评、有效落地、实际使用”等四个议题展开了深入思辨。
此次论坛历时四个小时，YOCSEF杭州分论坛副主席况琨对此次论坛进行了总结。此次论坛探讨了智慧司法的问题与挑战、技术与应用、未来趋势与发展方向，相信可以为相关领域研究人员提供重要的参考与借鉴。最后，论坛在一片热烈的讨论氛围中圆满结束。
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