人文暨社会科学学院
随着生成式人工智能（Generative AI）技术席捲全球，AI在各专业领域的深耕与跨学科应用已成为学术界与产业圈的焦点。佛光大学人文社会科学院于8月17日下午14时至16时，在云起楼320会议室成功举办专题学术讲座，特别邀请泉州信息工程学院多模态大型模型与人工智能研究中心的专任副教授赖镜舟博士莅临主讲，讲题为「法律语言模型分类、跨学科应用与RAG前沿」讲座伊始，赖镜舟副教授针对目前主流的「法律语言模型（Legal LLMs）」进行了系统性的分类与架构解读。赖教授指出，法律文本具有高度的严谨性、逻辑性与专业术语壁垒，通用型的大语言模型在面对复杂的法条与案例辩析时，往往容易出现「幻觉」或法理逻辑断层。因此，开发专注于法律垂直领域的专用模型显得至关重要。他将现行的法律人工智能模型归纳为特定法域模型，以及结合本地法规数据库进行知识增强的混合型架构。透过这些不同分类模型的特性对比，得以清晰了解AI如何从海量判决书、法律条文中抽取关键要素，进而协助法律从业者进行自动化文书审查与法律谘询。
在谈到跨学科应用的核心技术时，赖镜舟教授深入剖析了「检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）」的前沿进展。RAG技术被视为解决大模型实时数据缺失与事实错误的最佳解方。赖教授分享，在法律与AI的交叉研究中，RAG能够动态地从最新的法规、大法官解释及裁判字表中检索相关佐证，并将其作为脉络（Context）输入给大模型，从而生成具备高度可信度与时效性的法律见解。这种将「动态检索」与「生成模型」完美结合的前沿技术，不仅大幅提升了跨学科应用的精准度，也为法学研究、社会科学数据分析开创了全新的方法论。
除了文字架构，赖镜舟教授也大胆前瞻了「多模态大模型（Multimodal LLMs）」在智慧法庭与社会科学研究中的蓝图。未来的法律 AI 将不仅侷限于阅读诉状，更能直接处理庭审语音、监控影像、车祸现场合成图等多源数据。赖教授认为，多模态技术的成熟，将使 AI 具备「听、看、读」的综合理解能力。例如在交通事故的民事赔偿判定中，AI 能同时比对行车纪录器画面、路权法规与过往判例，在数秒内给出量刑与赔偿金额的参考区间。这种高度跨学科的技术融合，将彻底颠复现有的法律实务运作流程，也为社会科学研究者提供更庞大、维度更高的数据分析工具。
佛光大学人文社会科学院表示，在新时代背景下，人文社会科学与硬核科技的碰撞已不可避免。期盼透过赖镜舟教授在多模态大模型领域的实质研究经验，为校内推动「人文法律」与「人工智能」的跨学科融合注入强心针。在问答互动环节中，现场师生针对「AI法官的可能性」、「多模态技术如何理解庭审语音与影像资料」以及「数据隐私与学术伦理」等前沿议题展开热烈讨论。赖教授也勉励在场同学，未来不论身处哪一个学门，掌握与AI协同工作的能力，都将是不可或缺的核心竞争力。本次讲座在思想的激荡与掌声中圆满落幕，为两岸在智慧法律研究的学术对话上再添一笔亮眼成果。
※本活动符合 SDGs 4、9、16、17，主项目为 SDGs 4、9
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