1980年，美国哲学家约翰·塞尔在其论文《心灵、大脑与程序》中提出著名的“中文屋”思想实验，用一个不懂中文的人照着规则机械地回答中文问题，来质疑计算机是否真正“理解”语言①。有趣的是，这一实验恰为我们提供了理解当今大语言模型（Large Language Model，以下或简称LLM）工作原理的类比：LLM通过复杂的规则和对语符的操作，能够给出看似有理解力的回答，却未必真正“懂得”其含义。
进入21世纪20年代，人工智能尤其是生成式大语言模型在各行业引发巨大关注，法律领域也不例外。自ChatGPT于2022年底问世后，短短一年多时间内，法律从业者开始真切感受到AI带来的震动：一方面，AI助手已经能够通过司法考试、自动撰写法律文书，展现出前所未有的效率和能力；另一方面，不当使用AI造成的乌龙事件也为行业敲响警钟。例如2023年的Mata v. Avianca案件中，律师在提交法律文件时使用ChatGPT辅助撰写并引用了几个案例，可这些案例实际上并不存在，纯属AI“幻想”出来②。法官当场指出这六个案例子虚乌有，令当事律师颜面扫地。尽管出现过类似尴尬，“生成式AI将深刻改变法律行业”的观点已在全球法律界达成共识。根据Gartner的预测，2024年全球在法律AI软件上的支出预计将达到370亿美元③，法律服务对AI的需求呈指数级增长。许多大型律所已经开始试点AI助手。可以说，大语言模型与法律的交汇正在加速到来。
作为法律实务中最繁杂冗长的领域之一，商事清算与更生业务对信息处理和文书工作的要求极高。破产案件涉及海量的债权人债务人信息、财务数据、合同协议以及法院文件，律师经常面临整理数百页材料的挑战。大语言模型的崛起为破产业务的数字化、智能化提供了新思路。本文将系统探讨大语言模型的基本原理、主流平台工具及其在破产业务中的实践应用，并在此基础上深入思考人工智能发展给法律行业带来的深远影响。希望帮助法律同仁正确认识AI技术，抓住机遇、应对挑战，在新一轮产业变革中实现自身角色的积极转型。
一、基础知识简述：Transformer架构、Token机制、自注意力机制、概率模型、参数与涌现能力
要理解大语言模型如何在法律场景发挥作用，首先需要了解其技术原理。当前绝大多数LLM（Large Language Model）基于Transformer架构，是一种深度神经网络模型。Transformer架构与自注意力机制：与传统依赖循环神经网络逐字处理序列的模型不同，Transformer引入了自注意力机制（Self-Attention），使模型在处理某个词语时可以“关注”同一句子中与其相关的其他词，大大提升了对长句子、长篇幅文本中语义关联的把握。原始Transformer架构由编码器（Encoder）和解码器（Decoder）堆叠组成，但现代大语言模型通常只使用解码器架构（如GPT）或者编码器架构（如BERT）。由于这种架构可以并行处理序列并捕捉长距离依赖关系，Transformer模型相较以往的循环/卷积神经网络在训练效率和效果上都有革命性提升，也成为构建大语言模型的基石。
oken机制与概率模型原理：大语言模型处理文本的基本单位是Token，可以是一个词、词的一部分或一个字符，类似于将文本拆解成“原子”单元以便模型计算。模型通过阅读海量语料进行训练，学习在给定一串Token后预测下一个Token的概率分布。比如输入“根据合同约定，出借人有权要求”，模型可能预测下一个最可能的Token是“借款人”而非随机的词。这种基于概率的生成机制意味着模型生成内容时，并非检索现成句子，而是逐字逐句根据学到的统计规则“续写”。LLM常采用自监督学习策略训练，即从海量未标注文本中学习语言模式：典型方法包括“掩蔽语言模型(MLM)”和“下一词预测”，前者让模型猜测被遮挡的词，后者让模型预测一句话的下一个词。通过这样的训练，模型内部建立起一个庞大的语言知识网络，对于常见的法律用语、术语搭配、逻辑关联都有所掌握。因此，当我们让模型撰写法律文书时，它并不是在“复制”某个模板，而更像是在根据学到的语言概率分布即兴创作，确保措辞和逻辑符合日常语言和法律语境的习惯。
参数规模与涌现能力：大语言模型的威力很大程度上来自其巨大的参数数量和训练数据规模。参数（Parameters）是模型中经过训练的权重系数，参数量直接决定了模型能记忆和表达的复杂度。以OpenAI的GPT-3为例，包含1750亿个参数、训练语料超过万亿级别的Token，而DeepSeek“满血版”作为一款“精简”的模型，其参数量达6710亿。如此庞大的模型在完成训练后，呈现出许多较小模型所不具备的能力，业界称之为 “涌现能力”（Emergent Abilities）。所谓涌现能力，指当模型规模增加到一定阈值后，性能不再是线性提升，而会突然表现出一些小模型从未展现过的技能④。研究者发现，大模型在某些任务上的表现会出现质变式的跃升，如理解复杂问句、进行多步骤推理、甚至通过专业考试等。目前对涌现能力的原理尚无统一结论，可能与模型记忆能力提升及隐含的推理机制有关，仍在研究中。举例而言，较小的模型可能无法正确解答法律案例分析题，而参数达到千亿级别的模型却能给出有条理的论证。这并非因为有人专门给模型编了法律程序，而是规模使然——模型从训练语料中学到了如何推理和组织答案。需要强调的是，尽管LLM表现出令人惊叹的涌现能力，本质上它仍是统计概率模型，没有真正理解法律规则或具备意识。因此，它在给出貌似合理答案的同时，仍可能存在逻辑漏洞或事实错误。这也是法律人使用AI时必须保持审慎的原因：认识其强大之处，也不忽视其局限与潜在风险。
综上，大语言模型通过Transformer架构、自注意力机制实现对海量文本知识的“学习”，以概率模型方式生成语言，其数以百亿计的参数孕育了强大的语言理解和生成能力。这一技术基础为LLM在法律领域的应用奠定了可能。但是，要将其安全有效地用在法律业务中，还需结合具体的平台工具和实践方法加以实现，并辅以专业人士的监督和判断。
二、当前主流大语言模型平台与使用方法
随着大语言模型技术的成熟，近年来涌现出多个可供法律行业使用的主流平台和模型。以下介绍几个具有代表性的 LLM 平台及其特点：
· DeepSeek：由中国杭州的深度求索公司推出的新一代大型语言模型平台。DeepSeek系列模型以高性价比著称，其最新版本DeepSeek-V3据称能够以远低于动辄上万亿参数模型的成本，实现与OpenAI GPT-4相媲美的性能，引发业界关注。有评论将DeepSeek比喻为AI界的“拼多多”，意指其让尖端AI技术变得更加亲民。DeepSeek平台提供了中文对话接口和编程接口，用户可以通过官方网站或API调用其模型功能。在使用方法上，DeepSeek支持自然语言提问与对话，适合需要中文处理的法律业务场景。其开放的API也方便企业集成，自定义训练数据以优化法律问答效果。作为本土模型，DeepSeek在中文语义和本地法律语料方面具有优势，并且数据部署在国内，满足数据合规需求。
· OpenAI GPT（ChatGPT）：由美国OpenAI公司研发的系列模型，目前GPT-4.5是其最新的版本。OpenAI的模型以通用能力强著称，曾展示出通过美国律师资格考试达到接近90百分位水平的惊人成绩⑤。ChatGPT作为GPT系列的对话应用，在全球拥有庞大用户群，法律从业者可通过聊天界面与之交互，提出法律问题、请求草拟文本等。OpenAI也提供API服务，便于在自有系统中调用GPT模型。GPT-4.5模型参数规模巨大（具体参数未公开，GPT-3为1750亿参数），具备强大的语言理解和推理能力，在法律案例分析、合同起草等任务上表现优异。尤其值得一提的是，OpenAI模型掌握多语种能力，对于涉外法务中英文翻译、跨法域法律比较等场景非常有用。不过，OpenAI模型当前的上下文长度（即一次对话中模型可处理的Token数量）有限，例如GPT-4标准版大约能处理8000 Token左右，这对处理超长的法律文件时可能是个限制。
· Anthropic Claude：Anthropic推出的Claude 3.7 Sonnet采用统一架构设计，在同一模型中集成普通模式与扩展思维模式，在上下文处理能力上实现重大突破，提供200,000 tokens的输入窗口（约15万字文本），配合扩展思维模式下128,000 tokens的输出能力⑥。
上述平台之外，市面上还有Meta开源的LLaMA系列、国内的百度文心一言、清华ChatGLM等诸多大模型。这些模型各有侧重：有的擅长法律检索和推理，有的在中文领域有独特优势。在具体应用中，法律从业者应根据需求选择合适的平台。例如，需要中文和本地部署，可优先考虑DeepSeek等国产模型；需要国际前沿能力，可尝试OpenAI或Anthropic的模型。
在使用方法上，这些平台大同小异：均支持对话式交互，即用户以自然语言提问，模型生成回答。这使法律从业者无需掌握编程即可使用LLM完成许多工作。同时，它们大多提供API接口，方便将LLM集成到律所的知识管理系统、文档管理系统等内部工具中。以OpenAI的API为例，开发者可以通过提供问题提示（prompt）调用GPT模型返回答案，将其嵌入法律检索、合同审查等流程。类似地，Claude的API也允许上传长文档并询问细节。而对于DeepSeek等国内平台，API对接还能确保数据不出境，满足律师对敏感信息保护的要求。
需要注意不同平台在定价、数据隐私等方面有所区别。OpenAI和Anthropic的商用API通常按调用次数或文本长度计费，复杂任务可能产生较高费用；而一些国产模型在推广期提供相对优惠的价格甚至本地化部署方案。此外，考虑到律师职业保密要求，使用云端LLM服务时应留意其隐私政策，例如OpenAI明确规定会保存用户提供的数据用于模型改进，这可能不符合某些客户的合规要求。因此，不少大型律所开始探索自建或私有部署大模型，以充分控制数据安全。总的来说，主流大语言模型平台的百花齐放为法律人提供了丰富的工具选择，只要结合自身需求审慎评估，便能物尽其用，提升法律工作的效率和质量。
三、LLM在破产业务中的实际应用
破产清算与重整业务由于事务繁琐、信息密集，被视为最适合引入AI助力的法律领域之一。大语言模型可以充当“智能助理”，为破产案件的各个环节提供支持。以下结合具体需求，介绍LLM在破产业务中的几类典型应用：
· 法律文书自动生成：破产程序涉及大量标准化法律文件，例如破产申请书、债权人通知书、财产状况报告、分配方案等。以往律师往往从模板复制并手工填入个案信息，既耗时又易出错。现在，通过给LLM提供简单的提纲或关键数据，模型即可自动生成初稿文书。律师向AI提供债务人基本情况、资产负债概要，AI随即可草拟出一份格式规范的清算报告初稿，包括案件背景、债务规模、财产处置方案等要点，语言严谨且层次清晰。编写债权人会议决议，输入会议讨论结果要点，模型几秒钟便起草出正式决议文本。实践证明，对于这类格式固定、内容明确的文书，LLM生成的初稿相当可靠，大幅减少了律师从零开始撰写的时间。当然，出于谨慎，律师需对AI草稿细节审校修改。汤森路透的研究也指出，生成式AI可极大加速诸如尽职调查、文书起草这类重复性法律工作⑦。借助LLM，律师能更专注于文书内容实质的完善和策略把关，而把格式和初步撰写交给AI完成。
· 信息归纳与摘要：破产案件往往涉及多源头的大量信息，需要进行梳理归纳。例如债务人的财务报表、银行流水、债权人提交的债权申报表、过往诉讼材料等，加起来可能数百上千页。人工逐页阅读并摘取要点不仅费时，而且容易挂一漏万。LLM在长文文本摘要方面的能力非常适用此场景。律师可以将一份长达百页的债权申报表附表输入AI，请其提取所有债权人名称、申报金额和债权性质，结果模型输出了按表格顺序列出的清单，准确率很高。对于关键财务数据，LLM也能快速抓取。例如让模型阅读三年财务报表后，总结债务人资产负债变化趋势及异常科目，模型给出的分析要点清晰明了。更强大的Claude模型甚至支持直接输入上百页PDF文本作为上下文，几乎覆盖一整本破产管理人报告，然后可直接问AI例如“公司主要资产构成是什么？”“目前已变现的资产总额是多少？”等具体问题，模型会基于报告内容给出准确回答。这相当于一个智能搜索和摘要助手，免去了翻找厚重资料的麻烦。在实际案例中，某破产项目律师需要梳理债务人名下几十处房产的权属和抵押情况，他们将不动产登记资料扫描件OCR识别为文本后交由LLM分析，不到一分钟AI就提炼出每处房产的位置、登记权利人、抵押权人及评估价值等关键信息，生成一个简明的清单供律师校对参考。通过OCR+LLM的组合，实现了对纸质资料的数字化和关键信息的自动归纳，效率提升显著。
· 背景调查与尽职调查：在破产案件中，管理人需要对债务人及其高管股东的背景进行调查，包括关联企业、历史诉讼、信用记录等。过去这类调查主要靠人工在工商登记、裁判文书网等检索，费力费时。现在可以利用LLM强大的检索和总结能力，快速获取背景信息。例如，通过定制的提示词让ChatGPT搜索某债务人的关联企业名单，或者列出债务人近五年的涉诉案件情况。模型能综合公开资料，在答复中给出主要关联公司名称和关联关系，或摘要债务人在裁判文书网上的判决情况。甚至可以让模型模仿调查报告的口吻，整理出一份背景调查报告初稿。国外已有法律科技公司将LLM用于尽职调查领域，可以在几小时内审阅上万份电子邮件并提取潜在法律风险点⑧。当然，此类应用需警惕数据来源的可信度，LLM给出的调查结果仍需人工复核。但作为信息检索和整合工具，AI显著加快了背景调查的初步工作，为律师深入核实节省了大量时间。
· 合同审查与要点提取：破产案件处理中，经常要对债务人签署的大量合同进行审查，以确认有无对破产不利的条款（例如破产触发的合同终止条款）、未履行义务，以及需要通知的相对方等。传统做法是律师一份份读合同，做出摘要。LLM可充当批量合同审查助手，快速提炼合同要点并发现异常。例如，将一批重要合同文本输入模型，并让它提取每份合同的当事方、标的、期限、违约与解除条款要点，模型会逐份生成简要摘要，标明关键条款。如果某合同包含“在一方进入破产程序时合同自动终止”之类敏感条款，模型也能根据提示将其标记出来。NexLaw的研究指出，2024年开发者正专注优化法律AI工具以更快更深入地审查文件，并将合同审查速度提高数倍且降低错误率。实际案例中，某破产清算项目中律师需要审阅几十份合同，他们让AI提取每份合同的交易对价、期限和付款条件等内容。结果AI为每个合同生成了一段简述，帮助律师快速锁定问题合同重点核查。这种AI+人工复核的协同，大幅提升了批量合同审查的效率与准确性。
· 数据整理与分析：破产业务离不开对各种财务数据、债权数据的整理汇总。例如编制债权人名册、计算清偿率、比较各重组方案下债权受偿比例等。LLM虽然不是电子表格软件，但通过巧妙的提示，也能辅助简单的数据处理工作。例如，可以让模型将一段乱序的债权列表按金额排序，或将各债权类别分别汇总计算总额。模型在这方面有一定能力，尤其是当数据以文本形式提供时，它可以模拟人类的阅读理解来完成初步统计和形成初步结果，为进一步的数据处理作准备。更常见的是，LLM用于结果检查和异常发现：比如将财务人员制作的资产负债表输入AI，请它审核其中是否有显著异常（如资产总计和负债+所有者权益总计不平衡等），模型可以充当一种智能校对工具。又比如对比两版重整计划的条款差异，输入两份方案的要点列表，模型能生成一个对比分析，指出哪些条款发生了变化。这种应用类似“文字差异比对”和“数据核验”，为律师审阅长篇数字资料提供了便利。需要说明的是，LLM并非精密计算器，对于高度精确的数值计算仍可能出错，因此在关键财务数据上应以专门工具为准。不过在非严苛精度要求下，让AI先行梳理数据、暴露问题，再由人工核实，无疑能够节省大量基础性劳动。
通过以上案例可见，大语言模型几乎渗透到破产业务流程的各个环节：从撰写法律文书、提炼关键信息、调查背景事实，到审查文件合同、整理数据报表，处处都有用武之地。实践经验表明，在这些应用中，让LLM先行“跑一遍”任务，往往能以机器之速完成初步工作，再由富有经验的律师审阅把关，最终产出高质量的成果。这种人机协作模式正逐渐被证明可行且高效。据调查，法律从业者普遍认为生成式AI能节约大量时间并提升工作准确度，让他们可以将精力投入更高价值的战略性事务⑨。需要强调，在破产这样法律和事实复杂交织的领域，AI的作用是“助手”而非“代理人”——它提供初稿和建议，最终决策和责任仍在于执业律师。因此，培养律师与AI共工作的能力、建立AI输出结果的复核机制，是保证这些应用真正发挥积极作用的关键。
四、高阶应用实践探索：API对接、模型集成、AI辅助开发等前沿尝试
在掌握了基础使用后，法律领域对大语言模型的应用正向更高阶的形式拓展。相较于直接用ChatGPT对话，通过API深度对接、自主集成模型以及AI辅助开发等方式，可以释放LLM更大的潜力，打造定制化的法律AI工具。
API对接内部系统：许多律所和法律科技公司已经将LLM的接口集成到自己的业务系统中，实现流程自动化。例如，将LLM嵌入律所的案件管理系统，当律师在系统中选中一份法律文件时，可以一键调用AI生成该文件的摘要或审阅建议；在债权人信息管理模块，引入AI根据已录入的数据自动撰写催收函或通知书草稿。这些都可以通过API对接来实现。开发者利用LLM提供的API，将模型的输入输出和现有软件打通，形成无缝的用户体验。此外，多模态集成也是探索方向，例如把语音识别API和LLM串联，实现语音输入自动转成文字并由AI分析，未来有望应用在律师会议记录自动整理等场景。
模型集成与流程编排：单一的大模型有时无法满足复杂业务需求，高阶应用开始尝试将多个模型和工具集成，形成协同流程。比如在破产项目中，一个“AI工作流”可能这样设计：首先用OCR模型批量识别债务人各种纸质文件文字；接着用一个命名实体识别模型抽取其中的人名、公司名、日期等关键信息；再将提取的信息交给LLM，让其分析关系并生成结论报告。整个过程中，不同AI模块各司其职，最后由LLM这一通用智能进行总结润色。在另一种场景下，模型集成可以提高准确性。例如针对复杂的法律问答，可并行调用两个不同的大模型（如GPT-4、Claude和DeepSeek），然后对比三者答案是否一致，若不一致再用预设规则或让其他模型来评估优选。还有所谓“链式思维”（Chain-of-Thought）提示，通过分步调用模型，让其先列出分析思路再得出结论，以减少出错。这些技巧都属于将LLM与算法逻辑相结合，打造“AI流程”的实践。有前沿开发者构建了自动化代理（agent），能让AI自主决定调用何种工具完成子任务，例如先调用日历API查日期，再让LLM写文件。虽然目前法律领域的完全自动代理仍处于试验阶段，但已经展现出处理繁杂任务的潜能。
AI辅助开发与定制训练：法律人与技术的融合是高阶应用的重要特征。一方面，AI本身可以辅助软件开发。如今出现了一些专为编码设计的AI工具（如Trae、Cursor等），它们也基于大语言模型，能够根据自然语言描述自动生成代码。法律从业者虽非专业程序员，但借助这些AI编程助手，可以尝试开发一些简单的自动化脚本或办公小工具。例如编写一个Python脚本批量格式化合同文本，AI助手可以根据律师的意图输出相应代码，极大降低了非技术人员的开发门槛。这使具有技术兴趣的律师可以自行为团队定制小型应用，加快实现业务流程优化的想法。另一方面，“定制训练”特定于法律领域的模型也是趋势之一。大型通用模型有时无法准确识别法律专业术语或本地法规条文，这时可以通过微调（Fine-tuning）或训练私有模型来提升效果。2023年知名法律AI创业公司Harvey获得OpenAI授权，基于GPT-4开发了专门用于法律领域的应用，使其在复杂法律推理和大批合同差异比对等任务上表现出色。定制后的模型能更好地理解司法判例、法律术语，从而在回答法律问题时提供更契合司法语境的答案。虽然自行训练一个千亿参数级模型对大多数律所而言并不现实，但微调一个中等规模的开源模型（如几十亿参数）却已在技术上可行。一些法律科技团队正尝试用公开的司法判决书语料来微调开源大模型，希望打造“法律版ChatGPT”。这类探索一旦成功，将进一步推动AI深度融入法律实务。
可以预见，高阶应用将使AI从一个“工具”升级为法律团队的基础设施：很多日常工作由AI流水线自动完成，律师更多地参与定制和监督环节。在这个过程中，也催生出新的角色，例如法律AI产品经理、法律数据分析师等，负责在法律知识和AI技术之间架起桥梁。总之，API对接、模型集成和AI辅助开发等前沿实践，代表了法律行业拥抱科技创新的努力。通过这些尝试，法律服务有望变得更加高效、智能和个性化。当然，高阶应用也意味着更复杂的技术管理和更高的合规要求，律所需要投入相应资源，确保自主研发的AI系统可靠、安全、符合行业监管标准。
五、人工智能发展对法律行业带来的机遇与挑战
大语言模型等人工智能技术的迅猛发展，给法律行业带来了前所未有的机遇，也伴随着诸多挑战和不确定性。法律人需要辩证看待AI的影响，既要抓住机遇乘势而上，又要正视挑战未雨绸缪。
机遇：效率提升与价值重塑。首先，AI最直接的好处是效率的大幅提升。前文所述各种应用案例已表明，LLM可以让许多过去耗费数小时的人工作业在几分钟内完成。这种自动化不仅节省时间，也减少人为疏漏，提高准确度。律师因此能承接更多案件、以更快速度服务客户，律所整体产能和利润都有望提高。其次，AI有望解放律师从繁琐事务中解脱出来，将人力资源重新配置到更高价值的工作上。“让律师把时间花在刀刃上”将成为可能——当重复性、标准化的工作由AI处理后，律师可以专注于策略制定、复杂谈判、出庭辩护、客户沟通等更需创意和情商的领域。这不仅提升了工作满意度，也有助于律师产出更具价值的成果。第三，对法律服务的模式也带来革新机遇。AI的引入使提供个性化、平价法律服务成为可能。例如中小债权人过去可能因为费用问题难以得到详尽法律咨询，但有了AI助手，律师可以低成本地为多人提供定制化意见，从而扩大客户覆盖面，缩小法律服务供需缺口。AI还能促进知识管理和业务创新，律所可以沉淀以往案件数据训练模型，为将来案件提供智慧支持；某些法律技术创业公司则借助AI开发全新服务，如智能法律咨询、合同风险实时监控等，为行业注入活力。可以说，AI为法律行业带来的是一场效率与模式的双重革命，机遇属于主动拥抱变化者。
挑战：失业焦虑与角色转型。然而，AI的到来也引发律师群体对饭碗的担忧。一些从业者担心，既然机器能写合同、查资料，那将来还需要那么多初级律师吗？这种失业焦虑并非空穴来风。首先被自动化的往往是基础性强、技术含量低的工作，恰恰是传统上由初级律师承担的部分。这意味着传统律师培养模式可能被打乱：如果新人不再需要花大量时间做检索、做摘要，那么如何在实践中训练他们的法律功底？对此，有乐观的观点认为，重复劳动的减少并不会妨碍优秀律师的养成，正如拼写检查软件出现后，律师依然会拼写，只是不用把宝贵时间花在校对上。同理，年轻律师可以在AI辅助下更快参与高层次工作，在真实案件中锻炼判断力和沟通技巧，成长路径反而缩短。实际上，AI时代律师角色并不会消失，而是会转型：从“文书加工者”转变为“AI辅助下的法律战略师”。律师需要学会与AI共事，将其视为助手而不是威胁。因此，行业和个人都必须积极拥抱培训，提升新的技能以适应角色转型。包括对AI工具的熟练掌控、prompt编写技巧、AI输出的审查校验能力，以及将技术洞察融入法律思维的能力，都将成为未来律师必备的素质。可以预见，拥有复合背景（既懂法律又懂AI）的律师将在就业市场上更具竞争力，人工智能技能将成为法律职业新的加分项而非减分项。
挑战：合规风险与伦理责任。AI技术在带来便利的同时，也令法律业务面临新的合规与伦理挑战。首先是数据隐私和保密问题。律师处理的很多信息高度敏感，倘若在使用云端LLM时将未公开的信息上传，可能违反保密义务或相关法规。如果AI服务商存储和使用了这些数据，甚至带来泄露风险。因此，不少律所对使用公开的ChatGPT心存顾虑，担心“对话框就是泄密窗”。解决之道包括选择本地部署模型、与供应商签署严格的数据保护协议，或使用支持本地运行的开源模型等。监管层面也在快速跟进：国家互联网信息办公室发布于2023年7月13日发布，并于2023年8月15日正式施行《生成式人工智能服务管理暂行办法》，要求生成式AI服务提供者和用户依法依规使用AI，保护隐私和知识产权，强调技术向善和可控⑩。该办法在鼓励创新的同时划定了红线，为AI应用提供了基本的合规框架。律师在使用AI时应关注最新监管动向，确保自己的做法不越界。其次是准确性和可靠性问题。法律行业对准确度要求极高，AI输出内容如果有偏差，可能导致严重后果。正如之前提到的虚构案例事件，LLM容易生成“幻觉”（hallucination），编造似是而非的答案。
在法律场景下，这种错误若未被发现，可能让律师做出错误判断或提交错误文件，产生职业责任风险。因此，律所必须建立AI使用的质量控制流程，例如双人复核AI产出、限制AI用于辅助而非直接定案。再次，算法偏见和公平问题也不容忽视。训练LLM的数据如果存在偏见，可能导致其输出歧视性或不公正的建议。这在涉及就业歧视、刑事量刑等领域尤为敏感。律师有责任意识到AI可能的偏见，并在依赖其结论时做出校正。伦理责任方面，各国法律界已在探讨律师使用AI的职业道德规范。例如，ABA（美国律师协会）提醒律师有责任了解所使用技术的工作原理和局限（即技术胜任力要求），并对AI辅助下提供的法律意见负全责，而不能将过错推给机器。可以预见，随着AI深入应用，行业将在隐私保护、算法透明、责任归属等方面制定更明确的指引和标准，律师需要持续关注并遵守这些规范。
综上所述，人工智能为法律行业带来了提质增效的重大机遇，也伴随着就业形态变化、法律伦理、合规风险等多重挑战。对于律师个人而言，重要的是以开放心态迎接技术，并通过终身学习保持竞争力；对于法律共同体而言，则需要通过制度设计和行业自律，确保AI的应用始终服务于司法公正和客户利益。历史经验一再证明，新技术初登场时往往引发恐慌，但最终人类总能调整自身去驾驭技术，让其造福而非为祸。法律人完全有能力在这场变革中扮演积极角色，引领AI更好地为法治建设服务。
总结：产业革命的回响——“AI是一种解放”
当我们回望工业革命的历史，每一次技术的飞跃都曾引发旧有从业者的焦虑：机器织布机出现时，织工砸毁机器抗议；电脑兴起时，传统书记员忧心饭碗不保。然而历史证明，技术并未让人类无事可做，反而解放了人力去从事更有创造性的工作，社会整体福利因之提升。今天，法律行业正站在新一场“产业革命”的风口，大语言模型等人工智能技术就是那推动变革的强劲引擎。面对它，我们应当秉持理性与乐观：AI是一种解放，而非束缚。它将人类从繁重重复的认知劳动中部分解放出来，让法律人有机会跳出文书泥沼，去攀登更高的思维峰峦。在AI加持下，法律人的角色将更加丰富：既要做法律专家，也要懂一些科技原理；既要能与当事人推心置腹，也要会与机器对话协作。这要求我们拥抱终身学习的理念，不断更新知识结构。
可以预见，在不远的将来，法律行业会出现“两极”：一极是高度自动化、标准化的法律服务，由AI主导、人监督；另一极是高度专业化、个性化的法律服务，由人主导、AI辅助。无论处于哪一极，法律人的价值都不会消失，而是会进一步凸显在那些AI无法胜任的地方——比如创意性的法律论证、对正义的坚持、对复杂人性的洞察。我们应坚定地相信：人工智能将成为法律人的好伙伴，而不是宿敌。正如工业革命最终带来了前所未有的繁荣，AI浪潮也终将推动法律服务迈向一个更高效、公正的新时代。
结语：拥抱已来的未来
人工智能是一种解放，将人类从繁琐复杂的低效劳动中解放出来。从AI时代的曙光中，我似乎可以看到马克思“人的全面发展”愿景开始被照亮。但是，我们确实无法回避挑战，如果我们甘于以低效劳动作为谋生手段，那么在AI时代当然会被边缘化。如同猎人在农耕文明、手工产品制作者在工业文明所遭遇的那样。然而，人类需求的无止尽，必然会在AI时代催生更多而且是更革命性的机遇。如果问我，如何去把握这种机遇，我的回答是，不断去学习自己所不熟悉的知识领域。在AI时代，信息的获取将变得极为容易，机会就在那里，解放出来的我们将有更多的精力去拥抱这已来的未来。
参考文献
①John R. Searle. MINDS, BRAINS, AND PROGRAMS.(https://web.archive.org/web/20141025104300/http://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/download?doi=10.1.1.120.749&rep=rep1&type=pdf)
②Jeff Neal, The legal profession in 2024: AI.( https://hls.harvard.edu/today/harvard-law-expert-explains-how-ai-may-transform-the-legal-profession-in-2024/#:~:text=Last%20June%2C%20an%20attorney%20filed,aid%20lawyers%20and%20their%20clients)
③NexLaw, Top Trends of Legal AI in 2024.(https://www.nexlaw.ai/top-trends-of-legal-ai-in-2024/)
④Thomas Woodside, Emergent Abilities in Large Language Models: An Explainer.(https://cset.georgetown.edu/article/emergent-abilities-in-large-language-models-an-explainer/#:~:text=A%20related%E2%80%94but%20distinct%E2%80%94definition%20of%20emergence,exaggerated%20in%20the%20popular%20press)
⑤Pablo Arredondo, GPT-4 Passes the Bar Exam: What That Means for Artificial Intelligence Tools in the Legal Profession. (https://law.stanford.edu/2023/04/19/gpt-4-passes-the-bar-exam-what-that-means-for-artificial-intelligence-tools-in-the-legal-industry/#:~:text=,passed%20but%20approached%2090th%20percentile)
⑥Anthropic模型技术文档(https://docs.anthropic.com/zh-TW/docs/intro-to-claude)
⑦Thomson Reuters, Will AI take over lawyer jobs? 3 reasons to object.(https://legal.thomsonreuters.com/blog/will-ai-take-over-lawyer-jobs-3-reasons-to-object/)
⑧OpenAI, Harvey partners with OpenAI to build a custom-trained model for legal professionals. (https://openai.com/index/harvey/)
⑨Stefan Nigam, Al-Karim Makhani, Reuben Miller, Is AI finally going to take our jobs? Meeting client AI/technological demands while supporting junior lawyers' development.(https://www.ibanet.org/is-AI-finally-going-to-take-our-jobs#:~:text=This%20isn%E2%80%99t%20a%20futuristic%20dream%3B,all%20while%20driving%20firm%20profitability)
⑩普华永道中国, 监管与立法解读：《生成式人工智能服务管理暂行办法》正式落地。( https://www.pwccn.com/zh/industries/telecommunications-media-and-technology/publications/interim-measures-for-generative-ai-services-implemented-jul2023.html#:~:text=match%20at%20L360%202023%E5%B9
本文作者：申浩律师事务所合伙人胡玥律师
