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內蒙古興安盟科爾沁右翼中旗、德陽市廣漢市、通化市梅河口市、錦州市凌海市、長治市壺關縣、澄邁縣加樂鎮(zhèn)、宜昌市長陽土家族自治縣、貴陽市云巖區(qū)、咸陽市渭城區(qū)、撫州市崇仁縣
徐州市睢寧縣、重慶市開州區(qū)、揭陽市惠來縣、廣元市朝天區(qū)、曲靖市麒麟?yún)^(qū)、通化市集安市、四平市鐵西區(qū)、綏化市蘭西縣、文山廣南縣
三明市沙縣區(qū)、贛州市南康區(qū)、寶雞市扶風縣、溫州市龍灣區(qū)、寶雞市鳳縣、樂山市馬邊彝族自治縣、中山市三鄉(xiāng)鎮(zhèn)、廣西玉林市玉州區(qū)、淮安市漣水縣、北京市懷柔區(qū)
金華市磐安縣、涼山布拖縣、阿壩藏族羌族自治州紅原縣、廣西柳州市魚峰區(qū)、惠州市惠陽區(qū)、常德市桃源縣、濰坊市臨朐縣
聊城市東阿縣、駐馬店市西平縣、揚州市儀征市、揭陽市揭西縣、湛江市赤坎區(qū)、南京市六合區(qū)
孝感市孝南區(qū)、鶴崗市蘿北縣、曲靖市馬龍區(qū)、樂山市峨眉山市、重慶市秀山縣、黔南都勻市、廈門市思明區(qū)
武漢市青山區(qū)、銅仁市玉屏侗族自治縣、北京市門頭溝區(qū)、商洛市山陽縣、廣西南寧市江南區(qū)、齊齊哈爾市克東縣
佳木斯市前進區(qū)、儋州市和慶鎮(zhèn)、內蒙古赤峰市寧城縣、大理云龍縣、齊齊哈爾市建華區(qū)
大興安嶺地區(qū)塔河縣、焦作市中站區(qū)、伊春市金林區(qū)、揚州市高郵市、菏澤市東明縣、臨沂市郯城縣、福州市倉山區(qū)、杭州市蕭山區(qū)、三明市寧化縣
廣西北海市銀海區(qū)、內蒙古烏蘭察布市豐鎮(zhèn)市、東營市東營區(qū)、澄邁縣大豐鎮(zhèn)、大同市天鎮(zhèn)縣、宜昌市夷陵區(qū)、佳木斯市郊區(qū)
永州市藍山縣、合肥市巢湖市、內蒙古錫林郭勒盟阿巴嘎旗、阜陽市太和縣、湘潭市岳塘區(qū)、臺州市臨海市、吉林市豐滿區(qū)、楚雄大姚縣、伊春市烏翠區(qū)、宿州市靈璧縣
湘西州鳳凰縣、內江市資中縣、延邊龍井市、涼山木里藏族自治縣、永州市零陵區(qū)、鐵嶺市西豐縣、中山市民眾鎮(zhèn)
黃山市休寧縣、綏化市肇東市、懷化市會同縣、巴中市平昌縣、無錫市宜興市、攀枝花市仁和區(qū)、昭通市綏江縣
陵水黎族自治縣新村鎮(zhèn)、棗莊市嶧城區(qū)、涼山雷波縣、臺州市椒江區(qū)、許昌市襄城縣、滁州市鳳陽縣
陽江市陽春市、隴南市禮縣、涼山寧南縣、宜昌市西陵區(qū)、廣西防城港市東興市
威海市環(huán)翠區(qū)、雞西市麻山區(qū)、佳木斯市富錦市、漳州市云霄縣、商洛市鎮(zhèn)安縣、沈陽市大東區(qū)、阜陽市潁泉區(qū)、濟南市鋼城區(qū)、陽泉市礦區(qū)、延安市志丹縣
楚雄武定縣、隨州市隨縣、內蒙古通遼市科爾沁左翼中旗、信陽市息縣、中山市三鄉(xiāng)鎮(zhèn)、遵義市正安縣、銅仁市印江縣
宣城市績溪縣、鷹潭市余江區(qū)、宣城市郎溪縣、蚌埠市禹會區(qū)、荊州市監(jiān)利市
慶陽市寧縣、徐州市泉山區(qū)、南陽市鄧州市、樂山市沙灣區(qū)、廣西桂林市疊彩區(qū)、周口市沈丘縣、內蒙古錫林郭勒盟多倫縣、忻州市靜樂縣、重慶市巴南區(qū)、寧波市鎮(zhèn)海區(qū)
松原市乾安縣、湖州市安吉縣、阿壩藏族羌族自治州松潘縣、萍鄉(xiāng)市湘東區(qū)、酒泉市金塔縣、深圳市福田區(qū)、黔東南丹寨縣、馬鞍山市雨山區(qū)、青島市市北區(qū)
白城市通榆縣、蘭州市七里河區(qū)、徐州市鼓樓區(qū)、長治市沁縣、黃岡市武穴市、佛山市三水區(qū)、雞西市麻山區(qū)、黃石市下陸區(qū)
內蒙古烏蘭察布市卓資縣、上海市崇明區(qū)、迪慶德欽縣、廣西百色市那坡縣、合肥市廬江縣、永州市道縣、曲靖市陸良縣、呂梁市石樓縣、伊春市友好區(qū)、曲靖市富源縣
黔南貴定縣、寧德市古田縣、龍巖市新羅區(qū)、吉林市永吉縣、遼陽市文圣區(qū)、內蒙古通遼市霍林郭勒市、九江市共青城市、運城市聞喜縣
萬寧市后安鎮(zhèn)、呂梁市柳林縣、宣城市績溪縣、無錫市濱湖區(qū)、寧夏吳忠市青銅峽市、寧波市北侖區(qū)、濟寧市微山縣、懷化市芷江侗族自治縣、東莞市洪梅鎮(zhèn)、湘潭市湘鄉(xiāng)市
忻州市神池縣、黃岡市麻城市、漢中市鎮(zhèn)巴縣、內蒙古錫林郭勒盟正鑲白旗、邵陽市洞口縣
長春市德惠市、臺州市臨海市、遼陽市太子河區(qū)、許昌市禹州市、昭通市綏江縣、常德市漢壽縣
內蒙古鄂爾多斯市鄂托克旗、重慶市銅梁區(qū)、平?jīng)鍪袥艽h、宜賓市興文縣、遵義市正安縣、大理巍山彝族回族自治縣、南充市蓬安縣
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新鄉(xiāng)市新鄉(xiāng)縣、沈陽市康平縣、岳陽市岳陽縣、廈門市湖里區(qū)、吉安市吉安縣、黔東南黃平縣、重慶市城口縣、延安市宜川縣、雞西市虎林市、內蒙古赤峰市巴林右旗
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揚州市高郵市、牡丹江市陽明區(qū)、吉安市峽江縣、內蒙古阿拉善盟額濟納旗、三明市永安市、營口市大石橋市、長治市沁縣、重慶市江北區(qū)、臺州市臨海市
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綏化市望奎縣、聊城市高唐縣、宜昌市夷陵區(qū)、寧夏銀川市永寧縣、連云港市灌云縣
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龍巖市上杭縣、通化市集安市、儋州市海頭鎮(zhèn)、甘孜白玉縣、忻州市保德縣、吉林市舒蘭市、文昌市東路鎮(zhèn)
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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。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?!狈ü匐S即要求關閉視頻。這一時刻被法庭攝像機記錄了下來并流傳于網(wǎng)絡,同時引發(fā)了人們對人工智能(以下簡稱“AI”)在法律領域日益增長的影響力和其濫用問題的關注。
當AI踏足法律領域
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。


當我們將視線轉回國內,也能發(fā)現(xiàn)不少AI在法律領域的實踐痕跡,涉及法律研究與文件審查、司法系統(tǒng)應用、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,提供24小時在線咨詢服務。
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域更常見。具體而言,針對AI在法律領域可以扮演的角色,王志斌介紹,對于普通人來說,AI在法律領域應用的場景集中于較為常規(guī)的法律咨詢和引導、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、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,相比真實法律服務中較大的差異性,虛擬法律助手的服務質量相對更加穩(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。”
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)有的知識中總結和模仿?!?/p>
杜華程認為,針對法律事務,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。而面對臨場應變式的場景,并非單純依據(jù)法條就可以應對,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??!?/p>
“近些年,我們總能看到關于機器人法律助手、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?!蓖踔颈笱a充。
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