最新

我构建了LawVM，以展示人类撰写的修正法案可以编译成可审计的特定时间点的法律文本状态，而无需将法律重写为代码。 在芬兰这样的国家，法律的内容是基于一百多年历史中所有修正法案的应用，而汇总的“现行法律”并没有法律效力。人们可以手动进行这一过程并整合到当前状态，但这并不可靠。这就像对数书籍在没有错误的情况下难以编纂一样。因此，准确了解法律的内容是极其困难的。忘掉语义，甚至连Foo法第一节的第二部分说了什么都很难。这正是LawVM所解决的问题。没有涉及大型语言模型或人工智能（除了芬兰流程中的更正匹配——从PDF中视觉读取的确是一个AI难题——不过人类也可以替代完成这项任务）。 对于其他法域，问题的形态有所不同，LawVM可能仅用于验证一致性，或者帮助精确确定双时间点查询。XYZ法律在ABC时间说了什么？ LawVM的功能有点像LLVM——不同法域有不同的前端，但都使用相同的核心和中间表示（IR）。虽然英国、爱沙尼亚、瑞典和挪威的前端也存在于不同状态中，但最先进的前端是芬兰。它重放芬兰的修正法案，来自官方的Finlex法典集合，比较与提供的非官方/无法律效力的Finlex汇总文本，分类出差异。到目前为止，我已向Finlex报告了22个高置信度的候选发现，而LawVM还揭示了数百个更多的发现。事实证明，缺乏像LawVM所需的系统化纪律，一切都会漂移。有时，XML与法律的已发布PDF版本不一致，还有许多其他此类分歧。法律应该是可知的，始终如此。然而，现实并非总是如此。 该项目目前为0.1版本：作为构建证明和审计基础是有用的，但不是法律建议或官方汇总。 解析自然语言确实是一项艰巨的任务，但这是可能的。即使是难以编译的语言，仍然可以进行编译。法律文本相较于自由形式的自然语言来说，结构相对规律，这也有助于解析。 有了这样的工具，就有可能在“法律实际内容”上接近确定性（或者在爱沙尼亚等地的情况下，法律汇总直接具有法律效力时的连贯性）。 我希望能被法律出版商、公共机构、研究人员或公民基础设施团体采纳。版本控制在软件中已成为常态；法律文本状态也需要相应的纪律水平。

我明白便宜的计算资源不会永远持续下去，但在这一切的AI紧缩中，似乎出现了一些独特的现象。 每周限制 这一政策似乎几乎是凭空而来，但很快就在许多产品中被广泛采用。切断你所支付的基于时间的产品的25%使用时间，感觉在核心概念上与订阅模式是不兼容的。冷却时间和过度使用的限制并不新鲜，但从5小时到5-7天的变化在语气上有着显著的不同。 我很困惑，为什么这会成为一种可接受的做法，最常见的回答就是“购买更多订阅”。