人工智能（AI）领域正以惊人速度发展，生成式AI工具的兴起尤为显著。ChatGPT等大型语言模型（LLM）具备自动化或加速处理各类文本识别与生成任务的能力，其产出质量往往难以与人类创作区分。这些模型尚处发展初期，输出内容常缺乏上下文关联性，需人工审核。随着模型在海量数据中持续训练，这一缺陷将迅速改善。

在法律行业，无论是企业法务部门还是律所，生成式AI的应用前景都极为广阔。短期内最具价值的应用场景在于优化内部流程：例如生成涉及安全合规的提醒通知、商业合同信息摘要；将生成式AI融入现有电子取证解决方案；模板创建；以及法律文书起草。
与任何新兴技术相同，法律行业对使用大型语言模型的影响极为关注。业界亟需深入理解该技术运作机制，以确定最佳应用场景并控制风险。提示工程与问题建模是两个值得深入探索的领域，这些流程正为模型优化训练铺平道路。

提示工程

提示工程是指理解并优化用户向人工智能或大型语言模型系统提出的问题，以获得最佳结果的过程。优化提问能力能以最少往返提示实现更佳输出。用户发现，若不经策略性思考直接提问，往往会导致泛泛或错误的输出结果。该领域的行业领军者正协助制定此类提示语，这将为前文提及的法律应用场景提供重要价值并降低风险。

关于策略性提问的最佳实践已逐渐形成，包括引导工具告知用户完成特定任务或解决问题的其他需求；将特定框架应用于问题；或要求工具模拟特定职业人士的行为模式。此类提示能引导大型语言模型（LLM）获取正确数据，输出更个性化的结果，并通过对话线程持续优化。例如使用“请以律师资格考试导师身份行事”的提示，可引导工具调用该领域的专项训练数据。更丰富的上下文信息使机器人能生成更精准的回应，同时降低获取错误信息的风险。

人工智能模型的快速演进使得随时间推移所需的提示越来越少。这种趋势将持续下去，使系统能够以更快的速度学习。随着技术进步，这些系统甚至可能具备自主生成提示的能力。语言学挑战亦可能随之而来，因为提示工程需要高度关注问题构建所用的语言。即使细微的语言差异也可能改变输出结果。部分行业专家认为，正因如此，提示工程的重要性未必如最初理解的那般显著。当前阶段，与处于提示工程前沿的合作伙伴携手，能帮助企业负责任地运用这些工具，并为聚焦问题建模等更专业的需求打开大门。

问题建模

问题建模是部分分析师认为在开发和训练人工智能系统时真正需要掌握的核心技能。这要求对待解决问题有清晰认知，从而精准定位正确输入。该过程有别于提示工程——后者侧重于利用特定工具的能力来确定最佳提问方式。

问题建模与提示工程同属发展中的领域。要精进这项技能，需掌握若干核心能力：包括简明扼要地诊断问题、分解复杂问题、重新定义问题框架，以及构思引导AI系统的必要约束条件。面对复杂法律问题时，还需借助专业知识与技术支持。

能够清晰界定问题，应能帮助用户更好地引导这些工具，消除提示语中固有的语言障碍，并在制定解决方案时保持创造力和掌控力。若问题界定清晰，提示语中的语言问题便不再成为阻碍解决方案的屏障。这与法律实践的核心目标高度契合——以最高效的方式为客户争取最佳结果，同时确保对最终解决方案保持法律判断力。值得关注的是，这种“问题建模方法”是否会形成趋势，以及其发展路径如何展开。

结论

当前，同时关注提示工程与问题建模的发展至关重要。即便问题聚焦逐渐成为主流，提示词仍将是有效运用人工智能工具的宝贵资产。未来这两种方法很可能相互交融。与这些领域的先驱者建立合作关系，将使企业法务部门和律师事务所能够确定合适的应用场景，制定战略规划，安全使用这些工具，并保持市场竞争力。