編輯｜小 麥

在清華園的一間實驗室里，李海濤的電腦屏幕常常亮到深夜。作為一名清華大學(xué)計算機系博士生，與無數(shù)年輕科研者一樣，他研究的是大模型；不同的是，他選擇讓這些模型走向法律行業(yè)——一個以謹慎、緩慢著稱的領(lǐng)域。

當(dāng)別人談?wù)摰氖菑V告推薦、智能投顧、自動駕駛時，他卻執(zhí)拗地盯著一份份法律文書、判決書，去思考：如何讓冰冷的算法成為法官與律師的助手？如何讓普通人，也能以最低的成本獲得基本的法律服務(wù)？

在很多人眼里，這是“最不性感”的應(yīng)用方向。但在李海濤看來，正是因為法律行業(yè)最難改變，才更值得嘗試。

“哪怕只推動社會往前走一小步，也足夠了。”

清華大學(xué)計算機系博士生李海濤（左）接受《時代面孔》總編輯谷豐專訪

一種屬于青年學(xué)者的“情懷”

李海濤本科讀的是電子工程，彼時人工智能剛剛露出曙光。在學(xué)習(xí)的過程中，他逐漸接觸到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、深度學(xué)習(xí)等相關(guān)知識，直覺告訴他，這或許是未來的方向。

“我們這一代做人工智能的青年學(xué)者，都有一個普遍的情懷?！彼f，“如果能在實現(xiàn)通用人工智能的道路上做出一點貢獻，那不僅可能名垂青史，更重要的是，能讓人類社會往前進步一小步。”

懷著這種心念，他走上了這條路。如今，他已經(jīng)發(fā)表了9篇作為第一作者的CCF-A類論文，論文總數(shù)超過30余篇，谷歌學(xué)術(shù)引用超過700次。在清華博士群體中，這樣的成果已處于前5%的水準(zhǔn)?？伤麉s很少夸耀自己：“這些只是一些微小的成績，還有太多比我優(yōu)秀的人。我能做的，是繼續(xù)探索?！?/p>

在法律領(lǐng)域“落地”的嘗試

大模型的浪潮席卷而來之時，李海濤和團隊選擇的落腳點是法律行業(yè)。原因很簡單：中國的司法系統(tǒng)正在面臨“案多人少”的困境，海量的案件、有限的人力，效率與公平之間的矛盾日益尖銳。

傳統(tǒng)的檢索技術(shù)，在法律場景中往往力不從心。李海濤舉例說：“比如兩個案件，表面上詞匯完全不同，語義也不同，但它們可能都適用同一條法條。之前的算法無法識別這種‘法律上的相似性’?！?/p>

針對這一難題，他們在文書結(jié)構(gòu)、關(guān)鍵詞體系上進行了大規(guī)模學(xué)習(xí)與優(yōu)化，推出了新一代類案檢索模型。如今，這些成果已經(jīng)在深圳、蘇州等多地法院部署，幫助法官快速找到相關(guān)案例，提升裁判文書撰寫效率。

“我們的目標(biāo)不是替代法官和律師，而是成為他們的助手?！崩詈f。對于普通人而言，這項技術(shù)同樣重要。一個外賣員如果遇到勞動糾紛，以往可能無從下手，如今只需輸入問題，人工智能便能生成一份規(guī)范的起訴書模板，極大地降低了法律服務(wù)的門檻。

李海濤接受《時代面孔》專訪

人工智能不會取代律師

外界一直有個流行觀點：人工智能會讓律師成為最早被淘汰的職業(yè)之一。李海濤并不認同。

“人工智能無法替代人的倫理判斷，也無法承擔(dān)責(zé)任主體?！彼麖娬{(diào)，“所以它不會取代律師，而是輔助律師、法官去提高效率?！?/p>

更有意義的是，它還能間接推動司法公正。過去，自由裁量過大的問題常引發(fā)爭議，但有了智能系統(tǒng)后，判決結(jié)果可以被迅速比對，過大的偏差更容易被發(fā)現(xiàn)并糾正?！斑@不僅提升了效率，也讓司法更加透明?！?/p>

在學(xué)術(shù)與應(yīng)用之間架橋

李海濤深知，科研與應(yīng)用之間有一道鴻溝。學(xué)術(shù)界追求的是“核心問題”，解決的是基礎(chǔ)的、通用的挑戰(zhàn)；而產(chǎn)業(yè)界追求的是“痛點體驗”，哪怕是堆疊技術(shù)，也要給用戶一個好用的產(chǎn)品。

如何跨越？“需要不斷磨合，不斷協(xié)商?！彼f。去年，他參加了琶洲算法大賽，面對法律大模型的智能體任務(wù)，他和團隊既要用盡可能多的工程優(yōu)化手段拿到好成績，又要在之后的學(xué)術(shù)論文里凝練出“最核心的科學(xué)問題”。

“比賽和論文之間，是從‘系統(tǒng)’到‘問題’再到‘方法’的過程。”最終，他們不僅取得了不錯的競賽成績，也將經(jīng)驗沉淀為ACL主會論文，并遠赴奧地利展示。

李海濤參加第63屆國際計算語言學(xué)年會“ACL 2025”（受訪者供圖）

在前沿與現(xiàn)實之間做出判斷

“最大的困難，是如何判斷未來的方向?！崩詈寡浴Ｈ斯ぶ悄艿陌l(fā)展路徑眾多，每一條都可能在半途被替代或終止?！澳憧赡茏吡艘话肼罚瑓s發(fā)現(xiàn)別人另辟蹊徑取得了更好的效果，你的努力就失去了意義?！?/p>

那么，如何判斷？他認為需要同時把握兩點：對最新技術(shù)保持敏銳感知；對現(xiàn)實需求保持深刻洞察。技術(shù)路線和應(yīng)用需求的結(jié)合，才能讓研究有真正的價值。

從個人選擇到行業(yè)未來

DeepSeek的開源，正在加速整個行業(yè)的競爭。李海濤注意到，過去人們對法律大模型普遍不信任，擔(dān)心其“結(jié)果沒依據(jù)”。而DeepSeek引入“思維鏈”后，這種擔(dān)憂正在消解，行業(yè)的接受度顯著提高。

展望未來，他判斷人工智能將在醫(yī)療、法律、金融三大行業(yè)率先迎來爆點。其中，醫(yī)療可能發(fā)展最快，因為它與人的生命健康緊密相關(guān)，投入力度最大。

而在個人層面，他給自己設(shè)定的目標(biāo)，是成為一名大學(xué)教師?！耙环矫胬^續(xù)探索智能的邊界，另一方面培養(yǎng)學(xué)生，享受育人的樂趣?！彼f。

至于未來三年最難完成的任務(wù)，他毫不猶豫地回答：“通用人工智能。”雖然進步比預(yù)期更快，但距離真正意義上的“通用”，仍有不小的差距。

“普通研究者的堅持”

回顧這些年的研究，李海濤不愿把自己塑造成“天才學(xué)者”。他更愿意強調(diào)“普通研究者的堅持”。無論是數(shù)十篇論文的積累，還是類案檢索模型的迭代，他都把它們看作是“推動社會前進的一小步”。

“如果未來幾十年后，人工智能真的改變了人類的生活方式，而我能在其中留下哪怕一點點痕跡，那就是最大的意義?！?/p>

在實驗室的燈光下，他繼續(xù)寫下新的代碼，調(diào)試新的模型。

屬于他的探索，才剛剛開始。