1.1封面→ 1.2课程结构 + 学习目标→ 1.3破冰互动——开场投票→ 1.4判别式AI——找书而非写书→ 1.5生成式AI——自己写书→ 1.6互动提问——责任归属→ 1.7大模型「三要素」及其法律镜像→ 1.8大算力 → 门槛垄断→ 1.9大参数 → 黑箱效应→ 1.10大数据 → 版权与隐私→ 1.11互动——快速投票→ 1.12预训练：猜下一个词→ 1.13人类调教：RLHF→ 1.14AI幻觉：一本正经地胡说八道→ 1.15真实案例：Mata v. Avianca→ 1.16亲眼见证 AI 编造判例→ 1.17全球大模型生态速览→ 1.18OpenAI：生成式 AI 的开拓者→ 1.19Google Gemini 与 Anthropic Claude→ 1.20DeepSeek——国产开源领军者→ 1.21字节跳动——豆包与 Seedance 双线布局→ 1.22阿里巴巴——通义生态与开源战略→ 1.23百度——文心一言与合规先行→ 1.24腾讯——混元 3D 世界模型的另类突破→ 1.25快手可灵——视频模型商业化的标杆→ 1.26智谱 AI——全球大模型第一股→ 1.27月之暗面 Kimi——长文本赛道的明星→ 1.28MiniMax——出海与多模态探索→ 1.29从通用到专业——法律 AI 的矩阵→ 1.30开源 vs 闭源——技术路线的根本分野→ 1.31开源许可证——它不是「法律真空」→ 1.32看得见的法律争议——GitHub Copilot 案→ 1.33开源 vs 闭源的法律焦点→ 1.34小组判断：开源还是闭源风险更低？→ 1.35什么是蒸馏？——模型界的师徒传承→ 1.36为什么蒸馏会引发法律争议？→ 1.37蒸馏争议背景——一场针对中国 AI 的舆论战→ 1.38Anthropic 的指控与自身合规问题→ 1.39马斯克的尖锐批评→ 1.40中国 AI 的真正底气——学术成就与自主创新→ 1.41互动辩论——蒸馏是创新还是侵权？→ 1.42Sora——从轰动全球到黯然退场→ 1.43Sora 为什么倒下？——三重致命叠加→ 1.44Sora 的核心教训——法律合规如何决定技术生死→ 1.45Sora 退场后的全球格局——国产视频模型加速→ 1.46真人真事：AI 帮他砍掉 16.2 万美元医疗账单→ 1.47AI 动了谁的奶酪？——OpenAI 政策紧急转向→ 1.48法学视角的四个追问→ 1.49小组讨论：假如你是 OpenAI 的合规官→ 1.50核心回顾：技术特征决定法律风险→ 1.51课堂总结 + 课后任务→