郭毅可院士團隊：生成式人工智能驅動下的法律科技新前沿

全書力求跳出技術樂觀主義的單一敘事，不以“效率提升”遮蔽法律的本體價值，也不以“智能化”取代專業(yè)判斷與人本關懷。通過梳理生成式人工智能等新興技術與法律的復雜互動，剖析法律科技帶來的結構性機遇與制度性挑戰(zhàn)，旨在為法律從業(yè)者、制度設計者及社會公眾提供立體、批判、審慎的思考框架。期望在變革與風險共生的時代語境下，法律科技能夠堅守法治精神，助力構建兼具效率、透明、公正與人文關懷的法治生態(tài)。

——前言

《中國電子信息工程科技發(fā)展研究

生成式人工智能引領法律科技：

機遇、挑戰(zhàn)與未來之路 》

法律作為現代社會的基本制度支柱，其本質在于確立行為邊界、保障權利義務、維護秩序正義。在工業(yè)社會中，法律體系的構建與運作高度依賴人力與經驗積累。隨著以人工智能、大數據、區(qū)塊鏈為代表的新興技術不斷滲透到經濟與社會運行的各個環(huán)節(jié)，法律服務業(yè)也正步入技術驅動的發(fā)展階段，法律科技(LegalTech)隨之興起，成為推動法治現代化的重要力量。

法律行業(yè)正處于由生成式人工智能引領的深層次變革階段。這一變革遠不止于提升運營效率，而是在根本上重構法律實踐的運作邏輯、組織結構與專業(yè)分工。AI 系統正在重塑法律服務鏈條的關鍵節(jié)點，包括但不限于文書生成、合同審查、預測性分析與法律調研。借助自然語言處理、深度學習與法律語義建模等底層技術，傳統律師事務所能夠在保持高合規(guī)標準的前提下，實現大規(guī)模法律任務的自動化處理，從而為高復雜度案件釋放更多專業(yè)資源。這一技術變革催生出對“復合型法律科技人才”的迫切需求。

生成式人工智能在法律科技范疇內涉及的議題及應用體現

生成式人工智能在法律科技范疇內涉及的議題

生成式人工智能驅動的法律科技應用體系

這類人才不僅需要扎實的法學基礎和實務經驗，還需掌握AI 模型的運行機制，能夠在數據建模、任務微調(fine-tuning)、Prompt 設計與輸出監(jiān)督等環(huán)節(jié)實現技術與法律邏輯的協同。目前，部分律師事務所已將AI技術整合提升至戰(zhàn)略層面，采用“合作+投資”雙軌模式探索智能法律服務創(chuàng)新。以英國頂級律所司力達(Slaughter and May)為例，該所推出的“Collaborate”項目在全球范圍內遴選法律科技初創(chuàng)企業(yè)，通過搭建真實案件環(huán)境的測試平臺，推動合同分析、法律研究、文書生成等AI 工具的原型驗證。同時，該所設立的“Slaughter and May Ventures”風險投資平臺，為優(yōu)質項目提供直接股權支持，形成從技術孵化到商業(yè)轉化的完整閉環(huán)。另一家國際頂級律所安理國際(Allen & Overy)則將生成式人工智能模型融入辦案系統，率先部署由OpenAI 創(chuàng)業(yè)基金支持的AI 法律助理 “Harvey”。該系統具備上下文理解與快速檢索能力，能夠在接收自然語言輸入后，完成事實識別、條文匹配、規(guī)則適用等復雜操作。2022 年，該項目獲得500 萬美元融資，隨后迅速進入律所內部測試階段，并應用于處理大宗合規(guī)審核與交易文件起草等實務場景。這種高強度技術投入反映了頂尖律所對AI 在輔助決策、案例類比、風控自動化等領域的認可，也標志著其角色正從“技術使用者”向“生態(tài)構建者”轉變。AI 驅動的轉型不僅涉及流程優(yōu)化和成本控制，更將對傳統合伙人制度、律師評價體系和服務模式產生深遠影響。

在此基礎上，法律科技行業(yè)對標準化法律術語體系與可解釋AI模型的需求正顯著增長。為實現跨機構數據共享與智能協作，由國際組織推動的LEI 體系正逐步應用于法律服務場景，有效提升了法律交易的透明度與風險防控能力。需要指出的是，盡管當前AI 法律系統仍存在輸出穩(wěn)定性不足、法律解釋缺失與倫理可控性薄弱等技術瓶頸，但其發(fā)展勢頭已不可逆轉。AI 法律助理CoCounsel Legal已在部分律所被用于完成法律研究、文檔分析與起草等任務，從而加速法律工作流程，而專注于企業(yè)法律服務的HarveyAI 系統則在合同審查與盡職調查環(huán)節(jié)展現出遠超人工的響應效率與結果一致性。隨著AI 大模型技術持續(xù)演進，其法律專業(yè)化能力正不斷深化。例如，基于深度學習的AI 模型可通過分析海量司法裁判文書，建立特定法官審判風格的預測模型，這一功能對訴訟策略優(yōu)化具有重要實踐價值。從長遠發(fā)展來看，生成式人工智能的廣泛應用將推動法律服務模式實現從“事務執(zhí)行型”向“智能分析型”的轉型升級，最終構建起兼具響應能力、運行透明度與信任機制的數字法治生態(tài)系統。

part 01

法律科技時代的挑戰(zhàn)與機遇

技術進步在提升法律效力與司法可及性的同時，也對傳統法律服務模式和法律職業(yè)角色提出了系統性變革要求，主要體現在以下四個關鍵維度。

1. 競爭加劇與自動化轉型（詳文略）

2. 商業(yè)模式創(chuàng)新與轉型

3. 法律職業(yè)的結構性分化

4. 新興法律服務模式：拓展渠道與促進協作

合同智能處理多Agent 協同

合同智能處理系統通過多個Agent 協同工作，實現從合同上傳、文檔處理、到風險提示的全流程自動化管理。

法律科技驅動下的新商業(yè)模式與職業(yè)分化

包括數字化法律服務、一站式法律科技平臺及新興服務模式如何重構法律行業(yè)生態(tài)。

part 02

生成式人工智能在法律科技領域的技術優(yōu)勢

生成式人工智能已從法律科技領域的輔助工具，演進為重構法律服務底層架構的關鍵技術支柱。其價值不僅體現在提升文本生成效率或降低人力成本，更在于革新法律文本生產、裁判邏輯構建與制度規(guī)則映射的整體模式。在合同條款擬定、訴訟文書撰寫、風險分析評估等關鍵環(huán)節(jié)，專業(yè)法律AI 公司開發(fā)的生成式人工智能系統通過結構化學習與多模態(tài)技術，有效彌合了語言模型與法律規(guī)則之間的鴻溝，實現了部分原本依賴專業(yè)判斷的工作流程的算法化替代。

1. 人工智能在法律文書起草與錯誤修正中的應用（詳文略）

2. 預測分析：提升法律決策效能

3. 合同自動化：生成式人工智能推動法律流程革新

人工智能賦能法律行業(yè)典型場景

人工智能在法律行業(yè)的典型應用場景涵蓋文書起草、合同審核、區(qū)塊鏈存證等多個環(huán)節(jié)，展示了AI 如何推動法律服務向智能化、高效化轉型。

然而，這些技術優(yōu)勢并非普遍適用，而是在持續(xù)平衡精確度、合規(guī)性與可控性的動態(tài)過程中逐步顯現。當前法律實務中，AI 系統在文本一致性維護和條款冗余規(guī)避方面展現出超越人類的表現，但在需要情境理解、倫理權衡和高度定制化判斷的復雜領域，其輸出仍存在明顯局限。這種技術特性促使法律行業(yè)形成“算法驅動+人工決策”的分層協同模式：基礎性工作由智能系統處理，規(guī)范性引用依托法律知識圖譜，而最終裁量權仍由執(zhí)業(yè)律師保留。在此框架下，技術價值的充分發(fā)揮不僅取決于AI 模型本身的性能參數，更依賴于其與法律體系演進節(jié)奏的協調適配，以及人機責任分工機制的制度化安排。法律科技企業(yè)正致力于構建更加完善的技術治理體系，確保人工智能在法律領域的應用既保持創(chuàng)新活力，又符合專業(yè)規(guī)范與倫理要求。

part 03

法律科技實施中的人力與組織因素

生成式人工智能正在深度融入法律實踐，重塑法律從業(yè)者的角定位與組織協作模式。然而，技術應用成效的關鍵影響因素并非算法本身，而在于組織如何建立有效的信任機制與權責分配體系。這一特點在法律行業(yè)尤為突出：錯誤成本高、規(guī)則剛性強且社會影響大，任何技術偏差都可能導致嚴重的法律后果。

2025 年，國際法律信息服務商LexisNexis 的一項區(qū)域性調研發(fā)現，當地僅有2%～3%的法律從業(yè)者對AI 生成的研究成果或法律文書表示高度信任。湯森路透研究院發(fā)布的《2024 專業(yè)服務領域生成式人工智能應用報告》表明，全球范圍內31%的法律從業(yè)者持樂觀態(tài)度，41%表示期待，其中，分別有40%和38%的受訪者將效率提升列為首要考量因素。這種普遍存在的謹慎態(tài)度，反映了通用技術與專業(yè)責任要求之間的結構性差異。以《中華人民共和國民法典》第584 條違約金調整規(guī)則為例，實際裁判需要綜合考量行為過錯程度、市場波動情況和交易背景等因素，這使得自動生成的裁判建議可能在基礎規(guī)則適用層面就存在根本性偏差。

部分司法機關和律師事務所正在探索風險可控的技術應用路徑。北京互聯網法院在智能審判系統中建立了多層次風控機制：當AI 模型的置信度低于預設閾值時，系統自動啟動人工復核程序，并結合對抗樣本(adversarial example)①訓練等技術提升模型在復雜案件中的準確性和魯棒性。上海多家大型律師事務所采用分層應用人工智能的策略，將AI 主要用于標準化合同審查環(huán)節(jié)(如保密協議等基礎文件)，通過嚴格控制識別錯誤率，提升審查效率；而復雜的跨境并購、VIE(variable interest entity)架構等高風險條款談判，仍由資深律師親自把關，勞動仲裁等涉及倫理爭議的事項則保留律師全部裁量權。實踐證明，這種模式顯著提升了律師工作的效率和服務質量。

技術普惠在提升法律服務可及性的同時，也加劇了服務分層的隱憂。以法律科技公司LegalX 為代表的平臺，通過提供9.9 元AI 生成離婚協議服務，降低了特定群體的法律門檻，但農村老年用戶在基層司法所仍面臨平均14.3 天的服務等待周期。人工智能輔助生成的法律文書存在固有質量風險，例如，部分遺囑因不符合法定形式要件而產生效力瑕疵；依據《中華人民共和國民法典》第1134～1138 條規(guī)定，遺囑必須嚴格滿足特定形式要求(如自書遺囑需要本人簽名，代書遺囑需要兩名見證人在場)。OpenAI 開發(fā)的ChatGPT 等通用AI 工具由于無法確保見證人在場或親筆簽名等實質要件，其生成內容存在根本性法律缺陷。相較而言，傳統人工服務雖然存在一定錯誤率，但憑借完善的溝通和復核機制，能夠及時發(fā)現問題并修正，從而保障法律服務的準確性和有效性。

生成式人工智能服務在規(guī)則更新和風險識別方面面臨顯著挑戰(zhàn)。早期系統因未能及時納入離婚冷靜期等新規(guī)，導致部分AI 生成協議因程序瑕疵被法院拒收。為應對這一問題，法律科技平臺采取多重改進措施：引入區(qū)塊鏈技術確保內容可追溯性，在文檔醒目位置標注免責聲明，同時開發(fā)案件復雜度評估功能，對涉及跨境資產等高危案件自動轉介至專業(yè)律師事務所。這些改進符合國家網信辦《生成式人工智能服務管理暫行辦法》第十七條關于服務邊界的規(guī)定，構建了技術能力與制度保障相結合的多層防控體系。法律科技的發(fā)展方向并非取代人類，而在于重構服務模式。作為法律服務生產力的催化劑，人工智能的實際效果取決于組織能否建立合理的錯誤成本承擔機制。在制度分層明確、協同機制完善、權責劃分清晰的前提下，人機協同將成為法律行業(yè)突破效率瓶頸、實現結構性變革的關鍵驅動力。

AI 與人工協作下的法律意見生成決策流程

通過AI生成初稿、識別風險點，再由律師深入分析，實現高效、準確的人機協同法律服務。

總體而言，生成式人工智能正在深刻重塑法律行業(yè)生態(tài)，在文件審閱、合同生成和法律研究等關鍵環(huán)節(jié)實現自動化轉型。以加拿大法律科技企業(yè)Kira Systems 為例，該公司開發(fā)的AI 系統通過生成式人工智能技術對提取的法律信息進行智能化摘要，顯著提升法律工作的準確性和處理效率。與此同時，美國在線法律服務提供商LegalZoom 和Rocket Lawyer 等平臺，正利用生成式人工智能推動法律服務普惠化發(fā)展：LegalZoom 通過其智能文檔創(chuàng)建系統，幫助非專業(yè)人士生成個性化法律文件；Rocket Lawyer 創(chuàng)新的Rocket Copilot服務模式，則將生成式人工智能與律師專業(yè)服務有機結合，為用戶提供高效便捷的法律流程解決方案。這些由專業(yè)法律科技公司推動的技術進步，尤其是生成式人工智能的深度行業(yè)整合，充分展現了其在構建更高效、更普惠的現代法律服務體系中的關鍵作用。

本文摘編自《中國電子信息工程科技發(fā)展研究. 生成式人工智能引領法律科技：機遇、挑戰(zhàn)與未來之路 》（中國信息與電子工程科技發(fā)展戰(zhàn)略研究中心著. 北京 : 科學出版社, 2025. 11）一書“第1章 引 言”“前言”，有刪減修改。

主編郭毅可教授，現任香港科技大學首席副校長及講席教授、中國工程院外籍院士，兼任香港生成式人工智能研發(fā)中心主任。

?左右滑動查看更多

Slide for more photos

(新一代信息工程科技新質生產力技術系列)

ISBN 978-7-03-084085-1

責任編輯：孫力維 趙艷春

本書以生成式人工智能為核心議題，系統分析人工智能技術在法律科技(LegalTech)領域的應用現狀、發(fā)展機遇與制度挑戰(zhàn)。內容涵蓋法律科技的發(fā)展歷程、全球法律服務市場的技術變革，生成式人工智能在合同審查、文書生成、知識管理與司法裁判等環(huán)節(jié)的深度應用，并深入討論由此帶來的倫理風險、算法偏見、數據合規(guī)與責任分配等問題。

作為理解生成式人工智能與法律交匯的入門與進階讀物，本書主要面向法律實務與監(jiān)管從業(yè)者、關注法治現代化的廣大讀者，以及法律科技從業(yè)者。本書強調，法律科技的創(chuàng)新不僅是技術革新，更關乎法治體系的可持續(xù)發(fā)展，需通過完善監(jiān)管框架、強化數據治理與促進技術普惠來實現安全、透明、可信賴的法治現代化，最終推動法律體系向智能化、可解釋與以人為本的方向演進。

（本文編輯：劉四旦）

專業(yè)品質 學術價值

原創(chuàng)好讀 科學品位

一起閱讀科學