随着以DeepSeek为代表的人工智能大模型技术的快速发展，“人工智能+法律”已成为法律行业转型升级的核心驱动力。人工智能技术通过自然语言处理和机器学习，将传统耗时数小时的类案检索、法条匹配及裁判文书框架生成等工作缩短至几分钟，显著提升了文书处理效率。部分试点“智慧法院”已实现从立案、案件分析至执行的全流程智能化支持。大模型系统能为客户提供7×24小时的即时响应，还可以瞬间实现合同自动审查、生成标准化文本、识别潜在风险。但值得警惕的是，公检法机关、律师群体及法律科技公司在积极探索人工智能大模型应用的同时，也面临技术适配性、伦理风险、责任界定等多重挑战。

一、推进“人工智能+法律”行动面临的四大难题

（一）技术与数据的局限性

首先，法律人工智能面临三重数据困境。一是裁判文书公开机制调整导致可用数据量锐减。以商事仲裁领域为例，2023年公开判决书数量较2020年下降72%，形成数据断代现象；二是现存数据存在“选择性披露”特征，部分法院大量撤回涉及商业秘密案件文书，导致模型训练出现特定领域知识盲区；三是由于数据来源被污染，算法可能将历史裁判中的自由裁量因素误判为法律原则，形成机械化的裁判预测偏差。

其次，在复杂法律场景中，人工智能面临认知障碍：价值判断维度难以量化公序良俗标准，逻辑推理层面无法处理法律拟制条款（如刑法中“视为既遂”情形），事实认定环节欠缺司法经验直觉。例如，科睿唯安的商标全景分析器（Brand Landscape Analyzer）在分析商标近似性时，虽能计算图形相似度，却无法识别特定消费场景中的误认可能性，仍需人工介入修正。

（二）法律与伦理风险

法律科技面临保密义务的技术悖论。一是云端部署的智能系统与律师职业的保密要求存在冲突。例如，美国知名国际律师事务所普洛思( ProskauerRose)因安全漏洞导致客户敏感数据暴露，持续时间超过六个月。据悉，普洛思律所将并购业务数据保存在一个不安全的微软 Azure 云服务器上，暴露数据集的包含约 18.4万个文件。又例如，因黑客未经授权访问奥睿律所在线智能系统网络导致泄露用户个人信息，美国知名律所奥睿遭遇集体诉讼并赔偿客户超5700万元，其中人均最高赔偿现金7.2万元及额外三年的信用监控服务，该律所还承诺部署持续漏洞扫描、EDR、MDR等数据安全整改措施。二是当大模型生成错误法律意见时，律师属于核查，将面临执业处罚的严重后果。据路透社2025年2月19日报道，美国知名个人伤害律师事务所Morgan & Morgan近期向其1000多名律师发送了一封紧急邮件，警告称人工智能（AI）可能生成虚假的判例信息，若律师在法庭文件中使用这些虚构内容，可能会被解雇。

（三）法律行业适应障碍

随着通用及垂类人工智能大模型的广泛使用，法律人才结构正经历剧烈重构，基础岗位缩减倒逼能力模型升级，但传统培养体系难以适应人机协同需求。高盛研究报告显示，44%的法律领域工作可通过AI实现自动化，初级律师承担的合同审查等基础性工作首当其冲。美国律所Latch已使用GPT-4技术简化合同审查流程，Harvey等工具则专注于法律研究与文书生成，这些技术直接冲击年轻律师的生存空间。

更值得注意的是，行业对“人机协同”新能力的要求尚未形成共识，法律从业者缺乏技术知识，技术人员不熟悉法律逻辑，导致人工智能大模型工具与实际需求脱节。律商联讯发布的《法律专业人士对生成式人工智能工具的态度和展望调查》显示：虽然大多数法律从业者渴望生成式AI为他们节省时间、提升效率，但担忧仍然存在。普遍认为，如果没有特定的培训、监督和适当的内容基础，该技术可以根据不准确的信息源捏造答案，甚至可能引发机密数据泄露、知识产权争议、在情与理的对立中有失公允等问题。该调查显示，有六分之一的受访者(17%)表示他们不担心这些问题，而近四分之三的受访者(73%)承认他们有一些担忧，而有10%的受访者表示非常担心该问题。

（四）法律监管标准缺失

法律人工智能依赖深度学习模型，其决策逻辑缺乏可解释性，难以满足法律场景中“说理透明”的刚性需求，算法可解释性成为司法应用的最大障碍，现有检测手段难以穿透算法黑箱。例如，DeepSeek生成的合同条款可能因地方区域性立法差异出现适用性问题，算法黑箱与算法偏见可能放大司法决策中的系统误差。更严峻的是，动态学习机制可能导致“同案不同判”的技术性异化，例如一家法律科技公司开发的类案推送系统因实时抓取吸收新案例，三个月内对同类民间借贷案件的利息支持率波动达19%。

二、破解四大难题的实践路径探析

在人工智能与法律彼此塑造的历史性交融中，我们面临挑战的本质在于如何在科技发展的趋势中守护法律的核心价值与精神。只有真正攻克这些关键障碍，才能让人工智能最终服务于法治实践需求，不负时代赋予我们的使命。

（一）构建适配法律场景的人工智能技术体系

支持国产大模型的研发，重点突破法律语义理解、多模态数据分析等关键技术，开发法律行业细分垂直领域专用模型。例如，针对刑事、知识产权等细分领域训练专用大数据模型，提升复杂案件的分析精度。优化数据与算法，建立跨部门数据共享机制。完善国家级司法案例共享平台，确保数据标注的规范性和全面性，减少算法偏见，整合未公开案件数据（需脱敏处理），完善训练样本。推动法院、律所与科技企业共建实验室，开发定制化工具。引入可解释性算法，确保人工智能决策过程透明，减少“黑箱”疑虑。

（二）完善行业规范，明确责任边界

推动《人工智能法》出台，明确人工智能在法律服务中的权利义务边界、责任承担及数据保护要求。制定法律人工智能伦理准则，要求开发者披露训练数据来源及算法偏差修正机制。建立协同监管机制。由司法部、网信办、律协等联合成立人工智能法律应用监管机构，定期评估技术风险。强制要求人工智能法律工具通过“场景合规性认证”，确保输出结果符合地域性法规。对高风险领域（如刑事判决、个人信息处理）实施严格准入，对低风险场景（如合同模板生成）允许试错。在责任承担上，立法明确开发者需确保算法透明，使用者承担最终决策责任。

（三）推动法律行业能力升级

首先，重塑法律人才培养体系。打破文理分科界限，高校增设“法律科技”交叉学科，培养精通法律人工智能技术的复合型人才。将法律人工智能工具使用纳入律师执业考核，要求通过“法律提示词工程”等技能测试。

其次，积极构建人机协同工作流程。公检法机关及法律服务机构通过开展“人工智能辅助办案”培训，重点提升司法人员及法律服务人员对技术局限性的认知，强化人机协同工作操作指引培训。公检法及律所内部逐步全面设立“人工智能合规官”岗位，负责审核人工智能大模型的输出内容并建立反馈优化机制。

最后，保障职业转型与社会公平。通过行业支持性政策鼓励法律机构保留初级岗位，将人工智能节省的成本用于高附加值服务研发，鼓励中小律所采购人工智能工具，防止技术资源垄断加剧行业分化。

（四）明确监管标准，构建可信“人工智能+法律”生态

推动法律监督模式创新，制定人工智能在法律领域使用的行业准则与监管惩处规则，细化开发者、运营者、使用者的权利义务及责任边界。禁止使用人工智能用于伪造证据、干扰司法公正等行为，确保技术应用符合社会主义核心价值观。例如，检察机关可通过人工智能实时监测行政执法数据，自动触发监督程序；法院则可以利用人工智能大模型分析类案裁判尺度，减少“同案不同判”现象。

建立风险评估机制，对法律人工智能系统进行定期伦理审查，公开算法逻辑以接受社会监督。各类人工智能大模型为法律行业带来“效率革命”，但其发展需以“辅助人类、保障公平”为原则，方能实现“人工智能+法律”行动的可持续发展，在数字时代守护法治核心价值。