Lợi nhuận:
- Khả năng nhận biết thứ bậc của pháp luật về môi trường (luật, quy định, thông cáo) và giới hạn các nguồn giá trị
- Khả năng sử dụng AI để quét pháp luật, tạo câu hỏi và chuyển hướng đến văn bản chính thức
- Khả năng xác minh số lượng và giới hạn chất do AI đưa ra từ Công báo/nguồn chính thức
Tại một công ty tư vấn môi trường, bạn đang chuẩn bị giấy phép xả nước thải cho một cơ sở nhuộm mới. Khách hàng hỏi "các giá trị giới hạn cho màu sắc và COD là gì, nó dựa trên chất gì?" anh ấy hỏi và thời gian có hạn. Sự thúc đẩy đầu tiên của bạn là hỏi một mô hình ngôn ngữ: "Giới hạn xả thải của ngành dệt may theo Quy định Kiểm soát Ô nhiễm Nước là gì?" LLM cung cấp các giới hạn dạng bảng, số mục và ngày tính bằng giây; Tất cả trông rất trang trọng và thuyết phục. Nhưng đây là cái bẫy: Mô hình ngôn ngữ tạo ra văn bản một cách thống kê; Anh ta có thể bịa ra một số điều khoản không tồn tại, một quy định bị bãi bỏ hoặc một giá trị giới hạn không chính xác với mức độ nghiêm túc hoàn hảo. Trong đơn vị này, chúng tôi đề cập đến việc hiểu rõ luật theo các lớp chính xác, sử dụng AI một cách an toàn trong nghiên cứu luật và nguyên tắc xác nhận từng vấn đề từ Công báo.
Hệ thống phân cấp lập pháp
Luật môi trường hoạt động theo một hệ thống phân cấp; Bước dưới không thể mâu thuẫn với bước trên. Biết giá trị giới hạn đến từ đâu cho phép bạn tìm kiếm nó ở đúng nguồn.
bước
Ai cởi nó ra?
ràng buộc
ví dụ về môi trường
pháp luật
Lập pháp (Quốc hội)
trên cùng, khung
Luật Môi trường
quy định
Bộ/Hội đồng Bộ trưởng
Áp dụng và chi tiết hóa luật
Quy định kiểm soát ô nhiễm nước
thông báo
bộ
Chi tiết kỹ thuật, bảng đo lường/giới hạn
Thông cáo đo lường và phân tích
Thông tư/Hướng dẫn
hành chính
Chuyển hướng ứng dụng nội bộ
Thông tư ứng dụng
Các giá trị giới hạn (giới hạn xả, giới hạn phát thải) thường được tìm thấy trong các phụ lục quy định (bảng) hoặc thông cáo. Vậy "tôi nên xem tài liệu nào?" Câu hỏi là "số là gì?" đứng trước câu hỏi.
Rủi ro bị bãi bỏ và thực thi
Pháp luật đang sống: các quy định thay đổi, các điều khoản bị bãi bỏ (bãi bỏ), các văn bản cũ bãi bỏ các văn bản cũ.
Những tình huống lịch sử cần kiểm tra: - Ngày có hiệu lực: Văn bản có hiệu lực khi nào? - Ngày thay đổi: Bài viết liên quan có bị thay đổi sau đó không? - Tình trạng bãi bỏ: Bài viết/quy định đã bị bãi bỏ chưa? - Các điều khoản chuyển tiếp: Có ngoại lệ/hoãn áp dụng đối với các cơ sở hiện có không?
Lưu ý: Dữ liệu đào tạo của LLM được cập nhật đến một ngày nhất định và không biết luật đã thay đổi sau ngày đó. Ngoài ra, dữ liệu huấn luyện có thể chứa một quy định cũ đã lỗi thời; mô hình có thể trình bày điều này như thể nó đã được cập nhật. Trước khi sử dụng giá trị giới hạn, bạn phải xác nhận từ Công báo / cổng thông tin pháp luật chính thức rằng văn bản làm cơ sở cho giá trị giới hạn đó có hiệu lực từ hôm nay.
Nguy cơ AI làm giả số mặt hàng
Hành vi nguy hiểm nhất của mô hình ngôn ngữ là nó tạo ra các tham chiếu chính xác về mặt hình thức nhưng không tồn tại trong nội dung. Những cụm từ như “theo Điều 26” hoặc “tại Bảng Phụ lục 19” có thể chỉ mang tính chất ảo giác.
NHẮC NHỞ YẾU: "Đưa ra giới hạn xả nước thải dệt may bằng số hạng mục."-> Mô hình tạo ra số hạng mục và số có vẻ chính xác nhưng chưa được xác minh. LƯU Ý MẠNH MẼ: "Giải thích luật nào và loại phụ lục/bảng nào mà tôi nên kiểm tra để xin giấy phép xả nước thải của một cơ sở dệt/nhuộm. Nhiệm vụ của bạn:1) Xác định CÁC LOẠI quy định và thông cáo CÓ THỂ về chủ đề này và trong phần nào (phụ lục/bảng). "Hãy cho tôi biết rằng có thể tìm thấy các giới hạn theo ngành. 2) KHÔNG tạo ra một số mặt hàng cụ thể hoặc giới hạn số; thay vào đó hãy đặt phần giữ chỗ 'Sẽ được xác minh trên Công báo'. 3) Liệt kê những thuật ngữ chính (tên ngành, tham số) tôi nên sử dụng khi tìm kiếm trong văn bản chính thức. 4) Nhắc tôi về những rủi ro lịch sử (bãi bỏ, sửa đổi, điều khoản chuyển tiếp) mà tôi nên kiểm tra.”
Mô hình lời nhắc mạnh mẽ sử dụng nó làm công cụ tìm kiếm và điều hướng - "tôi nên xem tài liệu nào, với thuật ngữ nào?" - không phải là nguồn của con số.
Mẹo: Cách an toàn nhất để sử dụng LLM trong nghiên cứu quy định là định vị nó như một “la bàn nghiên cứu” thay vì một “máy trả lời”. Yêu cầu mô hình đặt ra các câu hỏi: “Những giấy phép nào, những thông số nào, những quy định nào có thể có hiệu lực đối với cơ sở này?” Sau đó tìm câu trả lời cho những câu hỏi này từ văn bản chính thức. Mô hình chỉ đạo; Công báo quyết định.
Quy trình xác minh: Xác nhận từ Công báo
Chuỗi cần tuân theo cho từng vấn đề và số mục:
1) Lấy chủ đề/loại tài liệu/thuật ngữ chính từ LLM (không dựa vào số bài viết).2) Mở văn bản HIỆN TẠI của quy định trên cổng thông tin pháp luật chính thức.3) Xác minh rằng văn bản không bị bãi bỏ và ngày có hiệu lực của nó.4) TÌM KIẾM trong văn bản để tìm bài viết/bổ sung có liên quan; Xem số bài viết và giới hạn bằng chính mắt bạn. 5) Kiểm tra các quy định chuyển tiếp và sửa đổi mới nhất. 6) Trong báo cáo ghi nguồn đầy đủ: [Tên quy định], [Số điều/phụ lục], [Ngày và số Công báo].
Ví dụ: Kiểm tra đầu ra LLM
# Dịch các tham chiếu của LLM thành danh sách kiểm tra "cần được xác minh"llm_iddialari = [ {"nguồn": "SKKY", "item": "Bảng phụ lục 10.7", "tham số": "COD", "limit_mgL": 300, "status": "NOT VERIFIED"}, {"source": "SKKY", "item": "Article 26", "parameter": "pH", "limit": "6-9", "status": "NOT VERIFIED"},]for k in llm_claims: # Không ai có thể vào báo cáo mà không có 'VERIFIED' từ Công báo xác nhận k["status"] == "NOT VERIFIED" print(f"YÊU CẦU XÁC NHẬN: {k['source']} / {k['article']} / {k['parameter']}")# Mỗi dòng phải được tìm thấy thủ công trong văn bản Công báo và trạng thái phải được cập nhật.
Cách tiếp cận này xử lý đầu ra của mô hình như một danh sách các tuyên bố cần được xác nhận, thay vì một “sự thật” được chấp nhận trực tiếp.
trường hợp nhỏ
Một quan chức môi trường đã viết giá trị giới hạn khí thải trong báo cáo phát thải không khí có tham chiếu đến "Quy định liên quan Điều 18" mà anh ta nhận được từ LLM. Khi báo cáo được trình lên cơ quan quản lý, kiểm toán viên đã mở bài báo; Điều 18 đề cập đến một vấn đề hoàn toàn khác (nghĩa vụ giám sát) và giới hạn số mà mô hình đưa ra hoàn toàn không tồn tại trong văn bản hiện tại - giá trị thuộc về một thông báo đã bị bãi bỏ hai năm trước. Báo cáo bị trả lại, quá trình này bị trì hoãn trong nhiều tuần và công ty mất niềm tin. Sau khi điều tra sâu hơn, giới hạn được tìm thấy với một con số khác trong phụ lục của thông tư hiện hành. Một sự kiểm soát duy nhất của Công báo có thể đã ngăn chặn được tất cả sự mất mát này. Bài học: Mô hình có thể “làm hư” tài liệu tham khảo, và khi làm được thì cực kỳ thuyết phục.
Những lỗi thường gặp
- Sử dụng số chất và giá trị giới hạn do LLM đưa ra mà không xác nhận trên Công báo.
- Nhầm lẫn một quy định bị bãi bỏ là hiện hành.
- Bỏ qua việc người mẫu không biết pháp luật đã thay đổi sau ngày đào tạo.
- Tìm kiếm giá trị giới hạn ở sai lớp (luật); trong khi giá trị nằm trong phụ lục/thông báo của quy định.
- Bỏ qua các điều khoản chuyển tiếp và các ngoại lệ của cơ sở hiện có.
- Không ghi nguồn với trích dẫn đầy đủ (tên quy định, bài viết/phụ lục, ngày và số RG).
- Không sử dụng mô hình như một "máy trả lời" mà hãy sử dụng nó như một la bàn nghiên cứu.
Tóm lại
- Pháp luật về môi trường hoạt động theo hệ thống phân cấp pháp luật-thông báo-thông báo; Giá trị giới hạn thường nằm trong phụ lục của quy định hoặc trong thông báo.
- Pháp luật vẫn còn tồn tại; Việc bãi bỏ, sửa đổi và ngày có hiệu lực ảnh hưởng đến hiệu lực của từng vấn đề.
- LLM có thể tạo ra số mục đáng tin cậy nhưng không tồn tại, văn bản bị bãi bỏ và giới hạn sai (ảo giác).
- Cách an toàn để sử dụng mô hình là sử dụng nó không phải như một nguồn câu trả lời mà là "tôi nên xem tài liệu nào, với những thuật ngữ nào?" là làm một chiếc la bàn.
- Mỗi bài viết và vấn đề phải được xác nhận trực quan từ văn bản Công báo / cổng thông tin pháp luật hiện hành và nguồn của nó phải được ghi đầy đủ dấu ấn.
- Đầu ra AI là bản dự thảo nghiên cứu sơ bộ; Không có tài liệu tham khảo pháp lý nào có thể được sử dụng làm cơ sở cho một báo cáo hoặc quyết định mà không có sự xác minh bằng văn bản chính thức.
Nhiệm vụ ứng dụng
Chọn một kịch bản cụ thể (ví dụ: nghiên cứu giá trị giới hạn đối với việc xả nước thải hoặc phát thải khí thải của một cơ sở). Trước tiên, hãy viết một lời nhắc rõ ràng và chỉ sử dụng LLM để được hướng dẫn: đưa ra loại quy định/thông báo nào, phụ lục/bảng nào và những thuật ngữ chính nào bạn cần xem xét; Viết ra tất cả các số mục và số do mô hình đưa ra trong danh sách yêu cầu có gắn nhãn "CHƯA XÁC MINH". Sau đó tìm văn bản hiện tại có liên quan từ nguồn chính thức thực sự (Công báo / cổng thông tin pháp luật chính thức); xác minh rằng nó có hiệu lực và không bị bãi bỏ; Xác nhận trực quan chất/chất bổ sung liên quan và giá trị giới hạn. Viết trích dẫn đầy đủ (tên quy định, số bài viết/phụ lục, ngày và số OG) cho mỗi mục được xác minh. Cuối cùng, "Tài liệu tham khảo nào do LLM đưa ra hóa ra là sai/không đầy đủ/bịa đặt?" Đánh giá câu hỏi bằng một đoạn văn.