人文暨社會科學學院
隨著生成式人工智慧（Generative AI）技術席捲全球，AI在各專業領域的深耕與跨學科應用已成為學術界與產業圈的焦點。佛光大學人文社會科學院於8月17日下午14時至16時，在雲起樓320會議室成功舉辦專題學術講座，特別邀請泉州信息工程學院多模態大型模型與人工智慧研究中心的專任副教授賴鏡舟博士蒞臨主講，講題為「法律語言模型分類、跨學科應用與RAG前沿」講座伊始，賴鏡舟副教授針對目前主流的「法律語言模型（Legal LLMs）」進行了系統性的分類與架構解讀。賴教授指出，法律文本具有高度的嚴謹性、邏輯性與專業術語壁壘，通用型的大語言模型在面對複雜的法條與案例辯析時，往往容易出現「幻覺」或法理邏輯斷層。因此，開發專注於法律垂直領域的專用模型顯得至關重要。他將現行的法律人工智慧模型歸納為特定法域模型，以及結合本地法規數據庫進行知識增強的混合型架構。透過這些不同分類模型的特性對比，得以清晰了解AI如何從海量判決書、法律條文中抽取關鍵要素，進而協助法律從業者進行自動化文書審查與法律諮詢。
在談到跨學科應用的核心技術時，賴鏡舟教授深入剖析了「檢索增強生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）」的前沿進展。RAG技術被視為解決大模型實時數據缺失與事實錯誤的最佳解方。賴教授分享，在法律與AI的交叉研究中，RAG能夠動態地從最新的法規、大法官解釋及裁判字表中檢索相關佐證，並將其作為脈絡（Context）輸入給大模型，從而生成具備高度可信度與時效性的法律見解。這種將「動態檢索」與「生成模型」完美結合的前沿技術，不僅大幅提升了跨學科應用的精準度，也為法學研究、社會科學數據分析開創了全新的方法論。
除了文字架構，賴鏡舟教授也大膽前瞻了「多模態大模型（Multimodal LLMs）」在智慧法庭與社會科學研究中的藍圖。未來的法律 AI 將不僅侷限於閱讀訴狀，更能直接處理庭審語音、監控影像、車禍現場合成圖等多源數據。賴教授認為，多模態技術的成熟，將使 AI 具備「聽、看、讀」的綜合理解能力。例如在交通事故的民事賠償判定中，AI 能同時比對行車紀錄器畫面、路權法規與過往判例，在數秒內給出量刑與賠償金額的參考區間。這種高度跨學科的技術融合，將徹底顛覆現有的法律實務運作流程，也為社會科學研究者提供更龐大、維度更高的數據分析工具。
佛光大學人文社會科學院表示，在新時代背景下，人文社會科學與硬核科技的碰撞已不可避免。期盼透過賴鏡舟教授在多模態大模型領域的實質研究經驗，為校內推動「人文法律」與「人工智慧」的跨學科融合注入強心針。在問答互動環節中，現場師生針對「AI法官的可能性」、「多模態技術如何理解庭審語音與影像資料」以及「數據隱私與學術倫理」等前沿議題展開熱烈討論。賴教授也勉勵在場同學，未來不論身處哪一個學門，掌握與AI協同工作的能力，都將是不可或缺的核心競爭力。本次講座在思想的激盪與掌聲中圓滿落幕，為兩岸在智慧法律研究的學術對話上再添一筆亮眼成果。
※本活動符合 SDGs 4、9、16、17，主項目為 SDGs 4、9
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