在美国近来的一起诉讼案件中，一位律师帮原告打官司，引用了ChatGPT捏造的6个不存在的案例。法官当庭指出，律师的辩护状是一个彻头彻尾的谎言，简直离了大谱。然而，律师为自己辩护中，甚至提交了和ChatGPT聊天截图的证据。显然，ChatGPT称「这些案例都是真实存在的」。本为原告打的官司，自己竟惹祸上身，将受到制裁，这波操作瞬间在网上引起轩然大波。毕竟，GPT-4刚诞生时，OpenAI放出它在律师资格考试（UBE）的成绩，还拿到了90分。网友警告，千万不要用ChatGPT进行法律研究！！！一位名叫Roberto Mata的男子在飞往纽约肯尼迪国际机场的航班上，不幸被一辆餐车撞到膝盖，导致受伤。由此，他便要起诉这架航班的「哥伦比亚航空公司」（Avianca）。Mata聘请了Levidow，Levidow & Oberman律所的一位律师来替自己打这个官司。接手案子后，律师Steven A. Schwartz向法院提交了一份10页的辩护状。其中，引用了6个相关的法院判决：Varghese V. 中国南方航空公司
Shaboon V. 埃及航空公司
Petersen V. 伊朗航空公司
Martinez 达美航空公司
Estate of Durden V. 荷兰皇家航空公司
Miller V. 美国联合航空公司
原文件：
https://storage.courtlistener.com/recap/gov.uscourts.nysd.575368/gov.uscourts.nysd.575368.32.1.pdf
然而，让所有人震惊的是，从案件本身，到司法判决，再到内部引文，全是假的！目前，对方律师考虑举行听证会，对原告律师进行制裁。Schwartz律师，可以说已经非常资深，在纽约从事法律工作已有30年。从他的话中得知，自己吃了大亏，竟是从来没用过ChatGPT，由此没有意识到它生成的内容是假的。说来，还是太离谱![]()
。原告律师Steven A. Schwartz在一份宣誓书中承认，他确实用了ChatGPT进行相关研究。为了验证这些案件的真实性，他做了唯一一件合理的事：让ChatGPT验证这些案件的真实性。当他询问ChatGPT这些案件的来源时，ChatGPT先是为之前的表述不清道歉，但还是坚称这些案件都是真实的，可以在Westlaw和LexisNexis上找到。而对方律师也同样坚持，来自Levidow & Oberman律师事务所的原告律师是多么荒唐可笑，由此才引发了法庭对这个细节的重视。在其中一个案例中，有个叫Varghese的人起诉中国南方航空有限公司。然而这件事压根不存在。ChatGPT好像引用了另一个案件——Zicherman起诉大韩航空有限公司。而ChatGPT把日期、案件细节什么的都搞错了。Schwartz此时才悔恨地表示，他没有意识到ChatGPT可能提供假案件，现在他非常后悔用生成式AI来进行法律研究。法官表示，这种情况前所未见，并将于6月8日举行听证会，讨论可能的制裁措施。这件事情再次体现了一个很重要的事实，那就是用完ChatGPT必须用其它来源进行双重，甚至三重查证。而AI模型在信息输入上出现重大事实错误已经不是第一次了，谷歌的Bard也遇到过这种问题。还记得GPT-4刚刚发布那天，「小镇做题家」在各项考试指标上接近满分的水平。尤其，在美国统一律师资格考试（UBE）中，GPT-4可以拿到90%水平，而ChatGPT（GPT-3.5）也仅拿到10%的分数。但是，没过多久，来自MIT的研究人员Eric Martínez发了一篇论文，重新评估了GPT-4在Bar考试中的表现。![]()
论文地址：https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=4441311作者在文中提出了4组发现，表明OpenAI对GPT-4在UBE的表现，尽管明显比GPT-3.5有令人印象深刻的飞跃，但似乎过于夸大。特别是，如果被当作代表「百分位数下限范围」的保守估计。更不用说，意在反映一位执业律师的实际能力了。首先，GPT-4的律师考试成绩，是与2月份伊利诺伊州律师考试的应试者相比较的。值得注意的是，这些考生都是复读生，不难理解，他们的分数可能会更差。其次，最近一次七月份考试的数据表明，GPT-4的UBE成绩为68%。第三，通过检查官方NCBE数据，并使用若干保守的统计假设，估计GPT-4在所有首次考试中实现63%。最后，当只考虑那些通过考试的人（即已获得许可或待许可的律师）时，预计GPT-4的表现将下降到48%。网友称，更准确来说，GPT-4应该只有63分，或者68分。文中，作者还提供了深刻的见解，探讨了将法律任务外包给AI模型的可取性和可行性。甚至，人工智能开发人员实施严格和透明的能力评估，以帮助确保安全和可靠的人工智能的重要性。要是，原告的那位律师看过这项研究后，说不定就不会吃大亏了。归根结底，ChatGPT能够编造出6个不在的案例，还是因为它固有的「幻觉」问题。就连马斯克都想拯救这个致命的问题，官宣推出了名为TruthGPT的AI平台。马斯克曾表示，TruthGPT将是一个「最大的求真人工智能」，它将试图理解宇宙的本质。前段时间，OpenAI联合创始人兼研究员John Schulman在演讲「RL and Truthfulness – Towards TruthGPT」中，讨论了幻觉产生的原因以及解决方案。根据Schulman的说法，幻觉大致可以分为两种类型：1 模式完成行为，即语言模型无法表达自己的不确定性，无法质疑提示中的前提，或者继续之前犯的错误语言模型代表一种知识图谱，该图谱将训练数据中的事实存储在自己的网络中。而微调可以理解为「学习一个函数」，能够在知识图谱上操作并输出token预测。比如，微调数据集中，如果有包含「星球大战是什么片？」这个问题，以及「科幻」这个答案。要是这一信息在原始训练数据中存在，那么模型就不会学习新信息，而是学习一种行为——输出答案。而这种微调也被称为「行为克隆」。如果「星球大战是什么片？」这一问题的答案不是原始训练数据的一部分。即便不知道，模型也会学习正确答案。但问题是，使用这些不在知识图谱中的答案进行微调，就会让模型学会编造答案，即产生所谓的「幻觉」。相反，要是用不正确的答案去训练模型，就会导致模型知识网络隐瞒信息。Kim表示，不光是ChatGPT，其实人类也爱用想象来弥补知识盲区。只不过ChatGPT能装的更逼真。关键在于，要搞清楚ChatGPT知道什么、不知道什么。Zero提出了一个很有建设性的提议，那就是：以后ChatGPT再举事例，后面得附上来源链接。Francis表示，早说过了，ChatGPT是一种生成式人工智能。意味着它会根据输入的问题生成回答。无论它有多能模仿人类在理解问题后的精彩回答，也改变不了ChatGPT本身并不理解这个问题的事实。Tricorn认为，这位原告律师不应该把锅扔给ChatGPT，是他自己用错了。应该是把事例当作prompt的一部分输入进去，然后让ChatGPT填补中间缺环的论证部分。还有网友称，用ChatGPT要上点心，要不下一个超级碗就是你了。这就是活灵活现的证据。ChatGPT等人工智能工具做人类的工作，真的是可能直接导致我们的大灾难。https://www.theverge.com/2023/5/27/23739913/chatgpt-ai-lawsuit-avianca-airlines-chatbot-research
https://www.nytimes.com/2023/05/27/nyregion/avianca-airline-lawsuit-chatgpt.htm
本文链接：http://lechangxia.cc/gpt4/120.html
用ChatGPT打官司
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