人工智能法律应用的研究、研发及应用，需将法律与科技深度融合，在构建高质量法律数据库的基础上，实现对证据内容的多模态解析，并攻克大模型幻觉等关键难题
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文｜《法治周末》记者 王京仔
责任编辑｜戴蕾蕾
当“人工智能+”席卷千行百业，重塑行业生态之时，法律行业也不例外。AI律师、智能法律咨询、智能文书生成、智能量刑预测、企业法治体检……在立法、执法、司法和法律服务等领域，已经有多个相关AI应用在我国上线。
当法律遇上AI，究竟会带来哪些行业变化？大模型在法律领域的应用有哪些通病？如何确保法律AI应用的精准性？带着这些疑问，近日，《法治周末》记者向法律科技行业的探索者寻求答案。
AI应用促进行政复议质效提升
陈军（化名）是广东省湛江市的一名新就业形态从业人员，主要从事达达平台和UU跑腿平台的外卖配送工作，1月22日，他在执行配送任务期间发生交通事故。
事故发生时，陈军手中共有三张未完成的订单：达达平台两张、UU跑腿平台一张，均处于已取货、送单途中状态。
湛江经济技术开发区民政和卫生健康局认定，陈军受伤时正在配送UU跑腿平台订单，而UU跑腿不属于试点政策范围内平台企业，且其受伤地点不在达达平台订单的合理路线范围内。因此，不符合《广东省新就业形态就业人员职业伤害保障办法（试行）》（以下简称《办法》）对职业伤害确认规定的“执行平台订单任务期间”和“因履行平台服务内容”的条件，作出不予确认职业伤害的决定。
陈军对此不服，向湛江市人民政府申请行政复议，要求撤销不予确认职业伤害结论书。他认为，其受伤时处于多平台订单任务期间，符合职业伤害认定条件，且多平台接单及灵活规划路线系行业普遍操作，现行法规未禁止从业人员同时承接多平台订单，被申请人以“路线顺序”为由拒绝认定职业伤害缺乏法律依据。
行政复议人员在“小包公·法律AI”智能行政复议一体化系统上传该案的相关材料，经过几秒钟的精准识别和归类，页面左侧详细列明该案的“卷宗目录”：行政复议申请书（第1页至12页），相关法律规定（第13页至16页），疾病诊断证明书（第17页至22页），病历（第23页至26页），发票（第27页至30页）……行政复议答复书（第51至53页），证据清单（第54至62页），询问笔录（第63至66页）。只需轻点证据名称，即可迅速定位并查看相关证据材料。
系统在经过“受理审查”判断该行政复议符合受理条件后，迅速切换至“实质审查”引擎，经过快速案情归纳后，在页面右侧精准提炼出案情总结、基础信息、申请人请求、被申请人答复等内容，为办案人员提供全面、深入且专业的案件分析。
在陈军案中，“小包公·法律AI”详细分析了该案存在的争议点，即事实认定，事故发生时是否属于“执行平台订单任务期间”；法律适用，是否适用《办法》对于职业伤害的认定条件；程序性问题，是否充分审查了申请人的证据。同时，系统列明了该案适用的法律条款。最终，“小包公·法律AI”得出撤销不予确认职业伤害结论书的结论，而这一结论与湛江市司法局行政复议人员作出的结论一致。
华南师范大学法学院教授、“小包公·法律AI”创始人王燕玲介绍，“小包公·法律AI”已经成为全流程、全要素、全自动的行政复议AI辅助系统。系统围绕“受理条件是否成就——行政行为是否合法——裁量是否适当”三层逻辑链展开实质推理。推理完成后，系统自动生成包括行政复议决定书在内的法律文书，格式规范、说理完整、引用精准。
“借助‘小包公·法律AI’智能应用，我们已经实现了一个又一个的腾跃，特别是在行政复议领域，业务加技术的深度融合，行政复议工作实现效率、质量双提升。”作为率先深度试用该智能行政复议一体化系统的单位，湛江市司法局党组书记、局长罗东玲直言。
法律应用场景实现全覆盖
事实上，今年以来，湛江市司法局通过自主研发的AI大模型“鲲鹏矩阵”，探索出了一条“低投入、高效率、可推广”的司法行政数字化转型新路径，吸引了全国妇联等20余家单位调研学习。
而“小包公·法律AI”也在“鲲鹏矩阵”的升级中扮演了重要角色，例如，今年3月，湛江市司法局与“小包公·法律AI”深度合作，在办公系统和微信公众号通过API接入“小包公·法律AI”法律法规、案例、智能法律专家三个系统；4月，结合“小包公·法律AI”智能行政复议一体化系统，行政复议疑难案件测试成功，“鲲鹏矩阵”实现从1.0、2.0版本跃升至3.0版本。
借助法律AI，司法工作的质效得到大大提升，以湛江市司法局为例，其行政复议文书生产效率提升80%，争议焦点识别准确率达85%；面对执法事务，汇集法律观点效率提升一倍以上，提炼法律意见适用率超50%；AI立法审查提速70%，条文冲突识别准确率达90%等。
尽管仍有法律从业者对新技术持审慎态度，但人工智能正在成为或将成为各行业最具变革性的技术力量已经是不争的事实，在法律行业似乎也不能例外。
法律和商业资讯服务商LexisNexis今年发布的一项行业调研数据显示，88%的中国内地律师已在工作中应用生成式AI工具，较2024年提升20个百分点。6月，同济大学法学院发布的《2024年人工智能法治系统应用研究报告》（以下简称《报告》）统计显示，全国立法、司法、执法领域AI应用总量达585个，其中，立法220个、司法152个、执法213个。
而法律AI的应用场景，也从简单拓展到更为复杂的专业任务。“小包公·法律AI”正是这一变化的缩影，问世9年来，从最初的智能量刑预测到智能类案检索、智能法律法规检索、智能刑事证据审查、法律实证分析，再到智能法律专家、律师全流程智能办公、刑事案件智能办案一体化、仲裁智能办案全流程等，“小包公·法律AI”已经实现了人工智能法律应用场景的全覆盖。
时间回到“小包公·法律AI”成立的2016年。当年7月，中共中央办公厅、国务院办公厅发布《国家信息化发展战略纲要》。彼时，王燕玲在思考：老百姓心目中的公平正义是什么样的？如何才能让他们在司法个案中感受到公平正义？
“就大众而言，人们可能不在意为什么定这个罪，而更加关注量刑。”正是在2016年，国家开始了认罪认罚从宽制度的改革试点，王燕玲决定从自己研究的刑法出发，思索和寻找大数据和司法实务的衔接点，“量刑”成了她创业的切入点。
从最初的一个点到目前包含数字法学、数字法院、数字检察、数字政府、数字司法、数字仲裁、数字金融、数字律所、数字企业、涉外法治、智能普法、智能调解的产品矩阵，王燕玲坦言，在专业研发团队之外，更有全国法官、检察官、司法行政人员、律师等与“小包公·法律AI”共创共建，形成了数十个切合实践的法律应用场景。
图为使用“小包公·法律AI”智能法律专家咨询酒驾相关法律责任的结果截图。 王京仔 摄
法律AI如何确保精准性
“张三和李四外出聚餐，喝了一瓶白酒，经检测，酒精含量为148mg/100ml，开车构成犯罪吗？”记者在“小包公·法律AI”智能法律专家系统中输入提问。
“小包公·法律AI”从是否构成危险驾驶罪的法律标准、“道路”与“机动车”的认定、是否可能被认定为“情节显著轻微、危害不大”、司法实践中的处理倾向、是否适用缓刑、行政处罚后果六个方面进行了详细分析。
分析过后，记者看到了“小包公·法律AI”给出的结论：若张三或李四在道路上驾驶机动车，且血液酒精含量为148mg/100ml，已符合刑法第一百三十三条之一规定的“醉酒驾驶”入罪标准，原则上构成危险驾驶罪。但因其酒精含量低于150mg/100ml，且若无其他从重情节（如事故、逃逸、无证、高速驾驶等），存在被认定为“情节显著轻微、危害不大”而不予起诉或定罪的可能。若被起诉，因未超过180mg/100ml且无其他禁止缓刑情形，判处缓刑的可能性较大。无论是否定罪，均将面临吊销驾驶证等行政处罚。
同时，“小包公·法律AI”提醒，最终处理结果需结合驾驶时间、地点、距离、动机、是否配合检查、有无事故等具体情节，由公安机关、检察机关或法院依法裁量。
记者就同样的问题咨询其他通用大模型，得出的结论并不相同。以DeepSeek为例，表示张三和李四的酒精含量148mg/100ml已构成危险驾驶罪，需承担拘役（约2至3个月）并处罚金的刑事责任，同时吊销驾照且5年内禁驾。若存在从重情节（如事故、逃逸），刑罚将加重；若符合从轻条件（如自首、赔偿），可能争取缓刑或减刑。
AI产生的结论之所以不同，就在于一些AI大模型的知识更新可能存在滞后，导致精准性出现问题。根据2023年印发的《最高人民法院、最高人民检察院、公安部、司法部关于办理醉酒危险驾驶刑事案件的意见》，血液酒精含量为80mg/100ml至150mg/100ml之间的，还要具备“造成交通事故且负事故全部或主要责任”等15种情形，才从重处理。
“发展通用人工智能很重要的一点就是其垂类应用，除了前面50%的发展，后面50%的攻坚就是要解决精准性的问题。”王燕玲告诉记者，法律AI需要塑造三大能力，即敏锐感知能力、缜密推理能力、强大的法律大模型能力。
王燕玲指出，即便DeepSeek的模型性能已处于国际前沿水平，却依然难以对精细化法律问题作出准确判断，无法就案件定性、定量等专业问题进行精准分析与判断。通用人工智能存在生成内容受限于特定日期的训练数据、无法精准法律依据来干预模型答案、幻觉问题难以避免、生成答案可溯源性不足等通病。
“因此，人工智能法律应用的研究、研发及应用，需将法律与科技深度融合，在构建高质量法律数据库的基础上，实现对证据内容的多模态解析，并攻克大模型幻觉等关键难题。”王燕玲也分析了“小包公·法律AI”如何确保其精准性，即通过调用通用大模型的底层能力，并结合大量法律规则干预，通过2亿+法律数据库，形成结构化、可溯源的规范知识图谱；积累了垂直领域（如法律、金融等）的海量非公开数据，直接反哺模型优化，并通过“独家数据源”确保数据的专业性与不可替代性；搭建动态更新机制，实时监测、追踪法律法规修订情况与裁判文书更新情况，确保知识系统的时效性与协调性。
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视觉编辑 | 王硕 王雪
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