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我构建 LawVM 的目的是为了证明，可以将人工编写的修正案编译成可审计的、特定时间点的法律文本状态，而无需将法律改写成代码。 在芬兰这样的国家，法律的实际内容是过去一百多年来所有修正案的累积结果，而整合后的“现行法律”本身并不具备任何法律效力。 虽然可以手动完成这项工作并整合到当前状态，但这并不可靠。这与对数表难以编译且不出错的原因相同。因此，要准确地知道法律“说了什么”是极其困难的。更不用说语义了，即使是《Foo 法》第一条第二款的内容也难以确定。而这正是 LawVM 试图解决的问题。它不涉及 LLM 或 AI（除了在芬兰的流程中进行校正匹配——这实际上是一个 AI 难题，需要从 PDF 文件中进行视觉读取——当然，也可以由人工来完成这项任务）。 对于其他司法管辖区，问题的形式有所不同，LawVM 可能仅用于验证一致性。或者，它可以用来帮助确定具有精确性的双时态时间点查询。例如，在 ABC 时间，XYZ 法律说了什么？ LawVM 的功能有点像 LLVM——针对不同的司法管辖区有不同的前端，但都使用相同的核心和 IR。 虽然英国、爱沙尼亚、瑞典和挪威的前端也处于不同的状态，但最先进的前端是芬兰。它会重放来自官方 Finlex 法规汇编的芬兰修正案，并与 Finlex 提供的、非官方的、按原样提供的整合文本进行比较，并对差异进行分类。到目前为止，我已经向 Finlex 报告了 22 个高可信度的候选发现，而 LawVM 发现了数百个。事实证明，如果没有像 LawVM 这样的系统所要求的纪律性，一切都会偏离。有时，XML 与已发布的法律 PDF 版本不一致，还有许多其他此类差异。法律应该始终是可知的。然而，事实并非如此，至少并非总是如此。 该项目是 v0.1 版本：作为构建证明和审计基础，而不是法律建议或官方整合。 解析自然语言是一项艰巨的任务，但它是可能的。即使是难以编译的语言，也仍然可以编译。法律文本与自由形式的自然语言相比，具有相当的规律性，这有所帮助。 有了类似这样的东西，就可以在“法律实际内容”方面实现近似的确定性（或者在爱沙尼亚等整合后的法律具有直接法律效力的国家，实现一致性）。 我希望它能被法律出版商、公共机构、研究人员或公民基础设施团体采用。版本控制已成为软件的常态；法律文本状态需要类似的纪律水平。

我明白廉价算力不会永远持续，但从这次 AI 紧缩中似乎出现了一些独特的东西。 每周限制 这项政策似乎是从天而降，但很快就被许多产品采纳。根据你所支付的产品，削减 25% 的使用时间，这在核心概念上似乎与订阅格格不入。冷却时间和超额使用回退机制并非新鲜事，但从 5 小时到 5-7 天的限制，在程度上有着天壤之别。 我无法理解这怎么会成为一种可接受的做法，最常见的答案是“购买更多订阅”。