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ChatGPT（全名：Chat Generative Pre-trained Transformer）是由OpenAI开发的一个人工智能聊天机器人程序。

ChatGPT和其他语言生成模型的优势在于，它可以生成自然的语言，并且能够适应不同的语境和任务。它可以用于客服自动回答、文本生成、对话生成等多种应用场景。

总的来说，ChatGPT是一种非常有用的AI工具，可以帮助人们更高效、更快速地完成各种任务。

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让ChatGPT来起草合同，会发生什么？｜合同｜模板｜句子

让chatGPT写代码,让ChatGPT写

　　本文源自:亿欧网

　　作者 |Jack Shepherd

　　编译 | YIFEI

　　ChatGPT是一个神奇的工具，我们可以问它一个问题，然后得到看似靠谱的结果，例如让它以詹姆斯？布朗特（James Blunt）的风格写一首歌，它就会以一种让人担忧又令人信服的方式照做。

　　要想深入了解ChatGPT到底具备多大的用处，首先需要了解它是如何工作的，否则我们不知道到底在哪里可以使用这个前途无量的技术。

　　有两种算法。基于规则的算法根据人类教给它们的一系列特定规则产生输出，例如“如果时间在晚上12点之前，显示‘早上好’”。机器学习算法基于（“训练”）先前的例子产生输出，例如“这里有100万张猫的图片……现在告诉我，根据你从这100万张图片中所知道的，下一张图片是不是一只猫？”。

　　ChatGPT是一种“语言学习模型”，这意味着它基于一种机器学习算法，该算法有数百万个句子作为训练数据。在非常基本的术语中，它经过专门训练，通过计算一个词接另一个词的概率来构建有意义的句子，正如手机上的超级自动纠错功能。

　　特别是在ChatGPT中，人类已经给出了它可能会被问到的问题的例子、对这些问题的回答以及对问题的潜在回答的评级。Chat GPT的“监督”部分赋予了它神奇的力量，可以对问题做出令人印象深刻的回答。至少，这是我认为可能发生的事情――开放式人工智能对于人类参与的本质到底是什么并不清楚。

　　有几点需要注意：

　　ChatGPT是构造有意义的句子的专家

　　ChatGPT的回答将取决于我们提出的问题，以略微不同的方式提出同一个问题或许会得到不同的答案

　　它不会提出澄清性的问题，以确保它理解我们所寻找的答案类型

　　它不是语境中的专家，它的工作基于一个词接着另一个词的概率

　　由于训练数据集的庞大，我们无法“追溯”它的回答到一个特定的来源

　　ChatGPT可以聊天起草合同，像“起草一份雇佣合同”这样的提示会得到一份看起来相当完善的雇佣合同。如果律师们正在为他们需要提供的合同寻找一个模板或范例，这可能会节省他们的时间。

　　值得指出的是，ChatGPT有大量的潜在用例，合同起草只是其中之一。其他用例包括法律咨询备忘录、起草诉状和法院文件、摘要等等。

　　初稿

　　在向Chat GPT提出了许多合同起草任务后，它的产出总是让人惊喜。然而，由于ChatGPT实际上并不理解其输出的法律后果（它生成的是句子，而不是法律建议），因此它的输出通常是有问题的。此外，它不了解所有的语境，例如，它从来没有问你应该是什么支配法律。

　　在许多其他的案例中，ChatGPT的输出根本没有意义。例如，当要求它起草一份锁定期协议（Lock-Up Agreement），这是一份用于重组交易的协议，要求股票或债券持有人投票支持重组提议。这类协议的关键是，证券持有人不能将其证券转让给任何人，除非受让人也同意投票赞成该提议。

　　ChatGPT提供了一个漂亮的锁定机制，但它允许人们自由转让股份，如果他们是礼物或与转让方无关的受让人――从而颠覆了协议的整个目的。同样，这是因为ChatGPT的设计是为了产生有意义的句子，而不是有意义的法律建议。

　　但是也许ChatGPT的“在没有咨询律师的情况下不应该使用”的提示可以挽救它。如果不检查和改进就依赖ChatGPT的输出，那就太冒险了。普遍的共识是，至少现在，在ChatGPT的使用方面，需更少地起草合同，而更多地生成合同的初稿。这种方法更容易让人接受，但我仍然对以这种方式使用Chat GPT有两个问题。

　　来源和背景

　　首先，在审阅一份合同时，我们想知道为什么要这样起草？为什么雇佣合同中有园艺假的条款？为什么要以一种特殊的方式起草？我们在特定的情况下需要它吗？哪些条款是不能协商的？

　　在第一次使用ChatGPT时，假定有一个特定的输出源，但考虑到它所训练的大型数据集，显然这无法获取。如果一份合同记录了双方之间的关系，但人们可能会同意一方或双方都不能正确理解的事情，这让人难以置信。

　　检查

　　其次，在基于模板审查合同时，我们可以看到哪里发生了变化，从而能够在特定的地方进行评论。我们可以快速跳过例行公事，专注于需要审问的条款；也可以在使用示例文档（而不是模板）时与起草文档的人交谈，并找出哪些部分经过了大量协商，哪些部分没有。

　　而对于基于黑匣子的输出，我们并不知道该关注什么。这导致我们必须对网页上的每一个字都进行100％的审查，由于法律文件很长，这无疑会给审查增加负担。

　　最后的手段？

　　我可以理解为什么ChatGPT在合同起草方面对人们的吸引力，但距离自主起草合同还有很长的路要走。很少有律师起草以前从未起草过的合同，大多数人更愿意用事务所批准的模板，至少在这种情况下，它已经被人审查过了，我们可以找到其出处和背景，否则很难为客户提供适当的建议或帮助其最大化达到目的。

　　另外，ChatGPT揭示了律师事务所在知识管理方面的一些有意思的文化差异。一般来说，美国律师更习惯于从先前的案例中起草文件，因为他们的公司通常没有足够的资源来制作公司认可的模板。然而，欧洲律师拥有更多的知识管理传统，并且经常拥有一整套本土的模板（也称为先例）。相较而言，美国律师似乎更愿意使用ChatGPT来起草合同，因为他们更习惯于“在DMS中搜索”以获得先前的合同示例。

　　我们请ChatGPT对这篇文章进行总结，它回答道：

　　这篇文章是关于ChatGPT的，它是一个使用机器学习算法生成问题回答的工具。作者提到，虽然ChatGPT的输出看起来令人印象深刻，但它们经常是冲突的、错误的或者模糊的，并且该工具不理解其输出的法律后果。作者认为，ChatGPT目前的用处是用于生成合同的初稿，但提出了两个问题：其输出缺乏来源和上下文，以及无法追溯其回答到特定的来源。作者警告说，ChatGPT的输出不应该在没有咨询律师的情况下使用。

　　这是一个尚且准确的总结，我们继续问ChatGPT作者是否正确：

　　作为一个AI语言模型，我没有个人观点或偏见。然而，从这篇文章来看，作者似乎对ChatGPT起草合同的能力有着微妙的看法，认识到了它生成初稿的潜力，但也强调了其局限性，比如缺乏对法律后果、上下文和来源的理解。

　　也许对于ChatGPT来说，做总结比起草和合同会做得更好。

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