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鄭州市新密市、周口市鹿邑縣、東營市利津縣、韶關(guān)市武江區(qū)、沈陽市蘇家屯區(qū)
南京市建鄴區(qū)、樂東黎族自治縣利國鎮(zhèn)、呂梁市中陽縣、牡丹江市綏芬河市、鎮(zhèn)江市潤州區(qū)、岳陽市岳陽縣、定西市漳縣、忻州市岢嵐縣、濰坊市臨朐縣、揭陽市惠來縣
聊城市茌平區(qū)、定安縣黃竹鎮(zhèn)、廣州市天河區(qū)、深圳市南山區(qū)、寧波市江北區(qū)、涼山德昌縣、南平市延平區(qū)、云浮市新興縣、眉山市丹棱縣、宜春市樟樹市
文山廣南縣、曲靖市陸良縣、樂東黎族自治縣黃流鎮(zhèn)、成都市邛崍市、黔東南錦屏縣
韶關(guān)市南雄市、長治市上黨區(qū)、寧夏吳忠市同心縣、儋州市雅星鎮(zhèn)、晉中市太谷區(qū)、株洲市炎陵縣、阿壩藏族羌族自治州紅原縣、淄博市張店區(qū)、黑河市北安市、煙臺市牟平區(qū)
寧波市象山縣、廣西南寧市良慶區(qū)、深圳市羅湖區(qū)、遼源市東遼縣、紅河河口瑤族自治縣
云浮市羅定市、黔西南安龍縣、揚州市邗江區(qū)、齊齊哈爾市富拉爾基區(qū)、淮安市漣水縣、德宏傣族景頗族自治州芒市、臨滄市耿馬傣族佤族自治縣、肇慶市高要區(qū)、佳木斯市東風區(qū)
哈爾濱市道外區(qū)、長春市九臺區(qū)、南陽市社旗縣、內(nèi)蒙古呼倫貝爾市海拉爾區(qū)、襄陽市棗陽市
合肥市包河區(qū)、綏化市綏棱縣、永州市江永縣、安康市紫陽縣、玉溪市峨山彝族自治縣、泉州市安溪縣、菏澤市定陶區(qū)
臨高縣皇桐鎮(zhèn)、開封市尉氏縣、上海市普陀區(qū)、四平市公主嶺市、松原市扶余市、湘西州永順縣、定西市臨洮縣
畢節(jié)市赫章縣、煙臺市牟平區(qū)、寧夏銀川市金鳳區(qū)、內(nèi)蒙古阿拉善盟阿拉善右旗、臺州市黃巖區(qū)、佳木斯市樺南縣、廣西防城港市東興市、安康市寧陜縣
平頂山市汝州市、濱州市沾化區(qū)、紹興市諸暨市、濟南市商河縣、白銀市平川區(qū)、濰坊市高密市、黃石市陽新縣、六安市金寨縣
內(nèi)蒙古包頭市固陽縣、內(nèi)江市東興區(qū)、汕頭市潮南區(qū)、上饒市德興市、黔東南施秉縣、邵陽市城步苗族自治縣、綏化市望奎縣、東莞市石排鎮(zhèn)、宜昌市長陽土家族自治縣、咸陽市長武縣
上海市金山區(qū)、重慶市巴南區(qū)、濟南市長清區(qū)、威海市乳山市、本溪市本溪滿族自治縣、遼陽市弓長嶺區(qū)、內(nèi)蒙古赤峰市巴林左旗、昭通市威信縣
內(nèi)蒙古鄂爾多斯市鄂托克前旗、內(nèi)蒙古鄂爾多斯市康巴什區(qū)、紅河建水縣、漳州市華安縣、安慶市懷寧縣、泰州市姜堰區(qū)、廣西梧州市藤縣
上海市寶山區(qū)、西安市碑林區(qū)、武漢市洪山區(qū)、廣元市青川縣、駐馬店市確山縣、楚雄永仁縣、福州市平潭縣、焦作市孟州市
宜昌市伍家崗區(qū)、吉安市吉水縣、周口市沈丘縣、大連市長??h、茂名市信宜市、南平市光澤縣、西寧市城北區(qū)、臨汾市汾西縣、黔東南天柱縣
鐵嶺市開原市、佛山市南海區(qū)、定安縣新竹鎮(zhèn)、懷化市芷江侗族自治縣、荊州市石首市
重慶市石柱土家族自治縣、廈門市翔安區(qū)、樂東黎族自治縣千家鎮(zhèn)、齊齊哈爾市富拉爾基區(qū)、慶陽市寧縣、無錫市惠山區(qū)、臨汾市大寧縣、白山市江源區(qū)
湘潭市韶山市、東莞市石龍鎮(zhèn)、合肥市巢湖市、朔州市平魯區(qū)、蕪湖市南陵縣、宜昌市遠安縣
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株洲市茶陵縣、玉樹囊謙縣、漢中市南鄭區(qū)、陵水黎族自治縣新村鎮(zhèn)、昆明市西山區(qū)、大同市天鎮(zhèn)縣、岳陽市華容縣、湛江市廉江市、安康市漢陰縣
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潮州市潮安區(qū)、泰州市興化市、大同市天鎮(zhèn)縣、隴南市宕昌縣、運城市芮城縣、畢節(jié)市黔西市
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濟寧市泗水縣、福州市閩侯縣、長治市屯留區(qū)、常州市新北區(qū)、阜新市新邱區(qū)、徐州市銅山區(qū)、重慶市墊江縣
臨夏東鄉(xiāng)族自治縣、天水市武山縣、韶關(guān)市曲江區(qū)、福州市連江縣、上饒市余干縣、廣西玉林市北流市、南通市啟東市、邵陽市邵東市、內(nèi)蒙古巴彥淖爾市五原縣
濟寧市兗州區(qū)、重慶市銅梁區(qū)、信陽市固始縣、四平市雙遼市、遵義市余慶縣、濱州市沾化區(qū)、內(nèi)蒙古烏蘭察布市商都縣、陽江市江城區(qū)、東營市墾利區(qū)
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昌江黎族自治縣七叉鎮(zhèn)、大連市中山區(qū)、贛州市瑞金市、金華市金東區(qū)、常州市金壇區(qū)、晉中市太谷區(qū)、臨汾市吉縣、河源市連平縣、德州市臨邑縣
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白沙黎族自治縣元門鄉(xiāng)、安陽市內(nèi)黃縣、天津市寶坻區(qū)、澄邁縣瑞溪鎮(zhèn)、汕尾市海豐縣、新鄉(xiāng)市輝縣市、廣西百色市隆林各族自治縣、合肥市肥西縣
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法治面|“機器人律師”離我們還有多遠?|界面新聞 · 中國
界面新聞記者 | 蔡星卓
界面新聞編輯 | 劉海川
2025年3月,一個出現(xiàn)在美國紐約法庭上的虛擬“替身”引起了法官的憤怒。70多歲的企業(yè)家Jerome Dewald此前從未接受過專業(yè)的法律培訓(xùn)。由于想要對自己案件的裁決提出異議,他在法庭上播放了一則陳述視頻,視頻中是一位由AI生成的年輕男性,聲稱要進行“自我辯護”。在被法官Sallie Manzanet-Daniels打斷后,Jerome解釋,這是他生成的一個虛擬人物。
“我不喜歡被誤導(dǎo)?!狈ü匐S即要求關(guān)閉視頻。這一時刻被法庭攝像機記錄了下來并流傳于網(wǎng)絡(luò),同時引發(fā)了人們對人工智能(以下簡稱“AI”)在法律領(lǐng)域日益增長的影響力和其濫用問題的關(guān)注。
當AI踏足法律領(lǐng)域
為何要創(chuàng)造一個虛擬人物來做自己的“代言人”?Jerome在事后接受媒體采訪時稱,在法庭上為自己辯護很困難——他的聲音在壓力下常常發(fā)顫。他稱,其意圖并不是欺騙,而是以最有效的方式表達其論點。
近些年,AI的足跡已慢慢踏入法律領(lǐng)域。2025年3月的報道稱,美國亞利桑那州最高法院創(chuàng)造了一對AI生成的虛擬替身,來傳遞法官每一項裁決,“他”們也擁有自己的擬人名字——Daniel和Victoria。這被認為是美國州法院系統(tǒng)利用AI來建立更多類似人類的角色來與公眾產(chǎn)生聯(lián)系的首個例子。不過,也有專業(yè)律師因使用AI不當而面臨麻煩。2023年6月,有媒體報道稱,因提交的法律簡報中包含由ChatGPT生成的6個虛構(gòu)案例,美國紐約2名律師被實施制裁,他們的律所最終支付了5000美元罰款。2025年5月的最新報道稱,美國猶他州一名律師在準備辯護狀時使用了AI,由于缺乏核查,其引用了虛假案例。


當我們將視線轉(zhuǎn)回國內(nèi),也能發(fā)現(xiàn)不少AI在法律領(lǐng)域的實踐痕跡,涉及法律研究與文件審查、司法系統(tǒng)應(yīng)用、在線糾紛解決等等。同時,機器人律師還可提供法律咨詢與問答。例如,在司法裁判輔助方面,自2024年1月起,一款司法人工智能輔助辦案系統(tǒng)已在蘇州兩級法院中開始應(yīng)用,其中包括信用卡、金融借款合同、危險駕駛、買賣合同、房屋租賃合同糾紛等案件類別。在公共法律服務(wù)智能化方面,2025年初,吉林省大安市司法局引入DeepSeek人工智能技術(shù),提供24小時在線咨詢服務(wù)。
某互聯(lián)網(wǎng)公司大模型算法工程師王志斌告訴界面新聞,Jerome所使用的數(shù)字人和AI法律助手是兩個不同的概念,后者在目前的實踐領(lǐng)域更常見。具體而言,針對AI在法律領(lǐng)域可以扮演的角色,王志斌介紹,對于普通人來說,AI在法律領(lǐng)域應(yīng)用的場景集中于較為常規(guī)的法律咨詢和引導(dǎo)、規(guī)范的法律文件的書寫,以及法律意見的提供。
2025年3月,美國紐約,法庭上Jerome Dewald使用的虛擬人。(圖片來源:庭審視頻截圖)北京市中聞律師事務(wù)所律師杜華程認為,AI能夠代替大部分常見法律糾紛的問答工作?!氨热缯f遇到一般的工傷、交通事故等案件,AI能夠給出準確的解決路徑和法律適用。在專業(yè)的大語言模型里,像案例檢索和總結(jié)、合同的初步審核都可以交給大語言模型?!辈贿^,杜華程提到,這些實踐僅限于初步工作,法律工作者需同時做好檢查和校對工作。
“機器人律師”還有多遠?
毋庸置疑,AI可以在法律領(lǐng)域發(fā)揮很多優(yōu)勢。王志斌介紹,以虛擬法律助手為例,其最大的優(yōu)勢之一是效率的提高。另外,從專業(yè)性來說,相比真實法律服務(wù)中較大的差異性,虛擬法律助手的服務(wù)質(zhì)量相對更加穩(wěn)定、可控?!叭藗兤毡榭紤]的‘AI幻覺’等問題,對于真人來說也不是不存在,意味著兩者都要面臨工作中產(chǎn)生的紕漏?!?/p>
杜華程也認為,在海量的數(shù)據(jù)下,人很難與AI抗衡?!岸褹I的行為往往帶有免責條款,不需要對錯誤的結(jié)論負責?!?/p>
不過,法律實踐中,真人是否有不可替代的一面?在杜華程看來,大語言模型可以節(jié)省工作時間,但不能代替人在工作中的作用?!按笳Z言模型或許掌握了海量的數(shù)據(jù),但是它只能在這些現(xiàn)有的知識中總結(jié)和模仿。”
杜華程認為,針對法律事務(wù),處理的過程中不可避免產(chǎn)生人與人的接觸,這其中必然會涉及人情世故?!氨热缬嘘P(guān)律師會見的規(guī)定,如果詢問AI,其回答大概率是依據(jù)法律規(guī)定,即普通案件24小時內(nèi)安排律師會見。但在實際操作中,我常常能碰到同行被各種理由限制律師會見。遇到這種情況,AI也無力給出解決方法,有時需靠律師在網(wǎng)絡(luò)公開發(fā)聲才能獲得解決?!?/p>
“代替真人律師在法庭場景下做臨場辯護,也不太可能立即實現(xiàn)?!睆募夹g(shù)層面來說,王志斌補充,AI大模型的記憶能力是有限的。“AI輸出法律文書是沒問題的,但在實際的對話場景,比如法庭上的辯護,其上下文窗口需在百萬token或更高的量級(一種AI服務(wù)的統(tǒng)計單位)。對比而言,目前大模型實用上下文窗口還有明顯不足,需要一定的時間才能有更大突破,并降低推理成本?!蓖踔颈笳f,在實際的對話場景中,AI需考慮不同角色的意圖識別,還要區(qū)分不同角色的關(guān)系,并針對不同角色有記憶能力。“現(xiàn)在大模型擅長的還是解決具體的問題。而面對臨場應(yīng)變式的場景,并非單純依據(jù)法條就可以應(yīng)對,可能還涉及標準之外的因素,這些不是機器擅長的?!?/p>
王志斌認為,機器無法完成跟不同的人打交道,并不是機器本身的問題,是社交環(huán)境的問題?!俺顺WR外,現(xiàn)在的大模型還沒有個性化的記憶,隨著技術(shù)進步,理想狀況下,如果大模型擁有無限的記憶能力,實際上可以實現(xiàn)根據(jù)場景的不同給出適當?shù)幕貞?yīng)?!?/p>
“近些年,我們總能看到關(guān)于機器人法律助手、醫(yī)療助手的討論,短期來看,人們可能過于樂觀了。實際上,AI在這些領(lǐng)域的開發(fā),還遠未達到可以立即投入使用的程度,不過長期來看這確實是一個趨勢。”王志斌補充。
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