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新鄉(xiāng)市輝縣市、黔西南貞豐縣、德州市德城區(qū)、黃岡市羅田縣、安陽市殷都區(qū)、沈陽市康平縣、伊春市嘉蔭縣、黔東南黎平縣、臨汾市安澤縣
臨夏廣河縣、濮陽市濮陽縣、寶雞市太白縣、榆林市橫山區(qū)、濰坊市高密市
惠州市博羅縣、昌江黎族自治縣十月田鎮(zhèn)、文昌市重興鎮(zhèn)、哈爾濱市阿城區(qū)、九江市共青城市、保亭黎族苗族自治縣保城鎮(zhèn)、邵陽市綏寧縣
臨夏東鄉(xiāng)族自治縣、白銀市靖遠縣、盤錦市大洼區(qū)、寧波市海曙區(qū)、三亞市天涯區(qū)、紅河綠春縣、呂梁市方山縣
河源市連平縣、焦作市孟州市、徐州市云龍區(qū)、常德市澧縣、遂寧市大英縣、洛陽市偃師區(qū)、黔東南岑鞏縣、臨汾市浮山縣
運城市新絳縣、阜陽市潁泉區(qū)、白沙黎族自治縣七坊鎮(zhèn)、晉中市左權縣、廣西崇左市大新縣、白沙黎族自治縣牙叉鎮(zhèn)、鞍山市海城市、臨夏臨夏市、常州市新北區(qū)
西安市新城區(qū)、紅河開遠市、長治市潞城區(qū)、白城市通榆縣、南陽市唐河縣、東莞市東坑鎮(zhèn)、涼山布拖縣、海南共和縣
上饒市萬年縣、成都市彭州市、樂東黎族自治縣鶯歌海鎮(zhèn)、河源市連平縣、云浮市羅定市、齊齊哈爾市鐵鋒區(qū)、鹽城市射陽縣
信陽市浉河區(qū)、商丘市民權縣、周口市扶溝縣、安康市旬陽市、金華市浦江縣、廣州市南沙區(qū)、通化市二道江區(qū)、撫州市南豐縣、內(nèi)蒙古興安盟阿爾山市
內(nèi)蒙古烏蘭察布市興和縣、鶴崗市綏濱縣、運城市鹽湖區(qū)、汕尾市陸豐市、陵水黎族自治縣光坡鎮(zhèn)
中山市中山港街道、甘孜稻城縣、張掖市甘州區(qū)、臺州市椒江區(qū)、晉中市祁縣、合肥市長豐縣、定安縣嶺口鎮(zhèn)、中山市西區(qū)街道
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)
西雙版納勐?？h、漢中市略陽縣、周口市淮陽區(qū)、贛州市于都縣、福州市福清市、沈陽市皇姑區(qū)、忻州市定襄縣
內(nèi)蒙古鄂爾多斯市達拉特旗、遼陽市宏偉區(qū)、宜賓市江安縣、蘇州市昆山市、廈門市湖里區(qū)、廣西河池市羅城仫佬族自治縣、內(nèi)蒙古呼倫貝爾市海拉爾區(qū)、運城市平陸縣、寧德市周寧縣
黔南福泉市、淮安市漣水縣、大慶市林甸縣、延安市寶塔區(qū)、廣西河池市東蘭縣
綏化市肇東市、撫州市樂安縣、忻州市原平市、韶關市曲江區(qū)、內(nèi)江市威遠縣、萍鄉(xiāng)市安源區(qū)、河源市和平縣
商丘市虞城縣、揭陽市榕城區(qū)、長治市壺關縣、昌江黎族自治縣十月田鎮(zhèn)、益陽市安化縣
廣西防城港市上思縣、綿陽市涪城區(qū)、雅安市石棉縣、樂東黎族自治縣志仲鎮(zhèn)、懷化市鶴城區(qū)、商丘市梁園區(qū)、酒泉市敦煌市
巴中市南江縣、岳陽市華容縣、六盤水市六枝特區(qū)、伊春市嘉蔭縣、廣西來賓市武宣縣、延安市延長縣、宜春市銅鼓縣、焦作市孟州市、晉中市榆社縣、南陽市桐柏縣
鄭州市金水區(qū)、永州市冷水灘區(qū)、廣西柳州市融水苗族自治縣、廣西百色市隆林各族自治縣、牡丹江市林口縣、丹東市寬甸滿族自治縣、渭南市臨渭區(qū)、淮安市金湖縣、昆明市西山區(qū)、白山市江源區(qū)
巴中市南江縣、濟南市槐蔭區(qū)、馬鞍山市雨山區(qū)、馬鞍山市含山縣、宣城市涇縣、海東市民和回族土族自治縣、信陽市浉河區(qū)、泉州市鯉城區(qū)、溫州市龍港市
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孝感市大悟縣、東莞市樟木頭鎮(zhèn)、涼山甘洛縣、九江市廬山市、湛江市吳川市、郴州市臨武縣
廣西桂林市荔浦市、南平市建甌市、昭通市威信縣、文昌市公坡鎮(zhèn)、韶關市新豐縣、周口市鹿邑縣
齊齊哈爾市泰來縣、聊城市陽谷縣、文昌市蓬萊鎮(zhèn)、鷹潭市月湖區(qū)、南陽市社旗縣、邵陽市隆回縣、自貢市自流井區(qū)、慶陽市寧縣、本溪市桓仁滿族自治縣
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萍鄉(xiāng)市蘆溪縣、重慶市墊江縣、大連市西崗區(qū)、婁底市冷水江市、營口市西市區(qū)、酒泉市金塔縣
聊城市東阿縣、汕頭市澄海區(qū)、黑河市嫩江市、萬寧市三更羅鎮(zhèn)、晉城市沁水縣、揭陽市普寧市、迪慶香格里拉市
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濮陽市臺前縣、文山文山市、南平市延平區(qū)、廣西南寧市武鳴區(qū)、淮北市杜集區(qū)、定安縣新竹鎮(zhèn)
韶關市翁源縣、咸陽市旬邑縣、金華市磐安縣、泉州市鯉城區(qū)、雞西市麻山區(qū)、臨汾市侯馬市
臨滄市鳳慶縣、宜春市高安市、貴陽市白云區(qū)、洛陽市伊川縣、青島市城陽區(qū)、常州市天寧區(qū)、珠海市香洲區(qū)、遂寧市安居區(qū)、南京市玄武區(qū)、南京市溧水區(qū)
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廣西南寧市良慶區(qū)、淮安市清江浦區(qū)、西安市周至縣、青島市市南區(qū)、雞西市滴道區(qū)
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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。”法官隨即要求關閉視頻。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(nèi)，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。“人們普遍考慮的‘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。“而且AI的行為往往帶有免責條款，不需要對錯誤的結論負責。”
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(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。”王志斌說，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?！艾F(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。“除了常識外，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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