编者按
在科技日新月异的当下，人工智能热潮席卷各大前沿舞台，成为全社会瞩目的焦点。3月25日，博鳌亚洲论坛2025年年会开幕，AI位列四大核心议题之一。会上，中外嘉宾就AI应用与治理热烈探讨，达成多方协作、动态治理、伦理优先、法治保障、技术透明等共识，力求平衡推进人工智能的应用与治理。而在3月30日的2025中关村论坛年会“科技与法治论坛”上，多位法律界专家呼吁加快人工智能立法。
鉴于当前人工智能技术发展迅猛，现有法律已难以应对诸多新问题，亟待通过立法填补空白，强化技术安全与伦理规范，推动数智技术与法治深度融合。
本期专题聚焦人工智能在法治实践领域的前沿应用与深层问题，邀请业内权威专家、资深学者以及一线实务工作者，从理论研究、实践经验、技术革新等多元视角进行深度剖析。期望通过他们的真知灼见，激发各界对人工智能与法治实践融合发展的更多思考，共同探索前行路径，让人工智能更好地服务于法治公正，助力构建更加完善、高效的法治社会。
杨凯，华东政法大学公共法律服务学院教授。
当前，以DeepSeek和Open AI为标志的生成式人工智能技术正在迅猛发展，给司法程序和法律行业带来诸多冲击和挑战。从改变法律检索模式与评价标准，到重塑法律服务范式与司法程序办案模式；从技术应用产生的风险防控需求，到其对法律行业价值观和司法伦理的冲击与衡平，生成式人工智能技术的影响既广泛又深刻，亟待对其带来的巨大影响进行深入探索研究，并探寻有针对性的积极应对策略和方法。
亟待全面应对检索模式与评价标准的根本性变革
法律检索对于法律实践而言是基础性工作。生成式人工智能技术的快速发展为法律检索带来了颠覆性的变革，不仅会彻底改变法律信息检索的方式，还将会促使司法评价标准和法治评价标准发生较为全面深刻的变革。
一是AI搜索将会逐渐突破传统法律检索模式的局限。在生成式人工智能技术诞生前，法律检索主要依靠律师和法官在海量法规条文及案例库中人工筛选信息。这一人工检索过程较为繁琐，效率较为低下。律师构建有力代理策略方案需耗费数小时甚至数天，需要在大量法律文件中查找相关法规及类似案例。传统检索方式极大地制约了法律从业者的工作效率，也可能因信息遗漏而影响案件处理质量。AI 搜索带来的变革可能是颠覆性的，不仅能快速筛选信息，其智能化程度还体现在对语义的深度理解上。传统检索方式多基于关键词匹配，常忽略词汇间的语义关联以及复杂语境。而AI搜索借助自然语言处理技术，能够理解法律条文和案件描述中的语义内涵，精准把握用户意图。在应用场景方面，AI 搜索突破传统办公环境的限制。在外出办案、参加会议等移动场景中，通过移动端的法律 AI 应用能便捷地进行高效检索。这种随时随地的AI检索便利性，极大地提升了法律工作的灵活性与应变能力。
二是AI技术促进评价标准发生根本性转变。随着 AI 搜索在法律工作中的深度嵌入，新的评价指标应运而生。AI搜索不仅能快速获取海量信息，还能对AI输出结果进行批判性分析与筛选，利用 AI 搜索可以整合多元信息并形成创新法律解决方案和司法程序综合性评价标准。
亟待促进法律服务范式与司法程序办案模式的交互式改变
生成式人工智能技术发展打破了传统法律服务范式的固有模式，也重塑了司法程序的办案逻辑，呈现出法律服务范式与司法程序办案模式相互影响、相互促进的交互式发展态势。
首先，生成式人工智能技术促进法律服务范式的转变。生成式人工智能技术推动了法律服务范式的深刻变革。传统法律服务主要以“一对一”的咨询与代理模式展开，虽能提供个性化法律服务，但服务范围受限，成本较高。现如今借助生成式人工智能技术，司法机关和法律服务机构均可借助人工智能技术提供更为标准化、规模化的法律服务。
其次，生成式人工智能技术促进司法程序办案模式的变革。在司法程序办案模式方面，人工智能技术发挥着关键作用。在案件前期审查阶段，人工智能技术可通过对案件材料的分析，快速识别案件关键问题和争议焦点，为法官提供参考。利用自然语言处理技术，人工智能系统能对起诉书、答辩状等法律文书进行分析，提取当事人诉求、案件事实、争议焦点等关键信息，并生成简洁案件摘要，助力法官快速了解案件全貌。在证据收集和整理环节，人工智能可辅助筛选海量证据材料，提高证据收集效率与准确性。
亟待关注法律服务行业生成式人工智能技术发展的风险防范
生成式人工智能技术发展必然会带来数据安全、隐私安全以及公共安全等风险，复杂的数据处理流程使风险加剧，亟待探索有效的风险防范措施。
一是数据安全和隐私安全保护的风险防范问题。法律行业数据极具敏感性，涵盖客户个人隐私、商业秘密及案件关键细节等重要信息，一旦泄露会造成严重后果。生成式人工智能技术运行过程中需处理大量数据，加大了数据泄露风险，技术漏洞、黑客攻击以及数据存储传输时加密措施不足，都可能导致数据被非法获取、窃取或篡改。这也是目前DeepSeek大量本地化部署和法律一体机流行的主要原因。为保障数据安全和隐私安全，必须采取严格措施，运用 SSL/TLS 加密协议对数据传输通信加密，建立完善的数据访问权限管理机制，限制不同角色人员的数据访问权限，并加强对人工智能系统的安全检查、审查和监督，定期检查数据处理流程，及时防范隐私泄露风险。
二是公共安全保护问题。在涉及公共利益的重大案件中，人工智能技术的应用潜藏着公共安全风险隐患。为保障人工智能技术在法律领域的应用不会威胁公共安全，必须建立公共安全评估机制，在开发和应用司法预测模型前，全面评估其算法公正性、数据准确性以及对社会公平正义的影响等方面；同时，建立动态监测机制，持续监测模型实际应用效果，及时发现并纠正各种实际问题。
亟待妥善解决技术发展导致法律服务率低的现实困境
生成式人工智能技术应用在司法实践中出现服务率低的现象，主要由客户的态度、法律从业者的技术应用能力及技术应用成本等多方面因素导致。
一是亟待及时消除客户对人工智能法律服务的疑虑。虽然生成式人工智能技术为法律行业带来诸多便利，但实际应用中仍然存在法律服务率低的困境。部分客户对人工智能技术提供的法律服务存在疑虑，认为其缺乏人性化和情感关怀，更倾向于传统面对面咨询服务。人工智能系统只能提供相关法律条文和分析，无法给予客户情感关怀。
二是法律从业者应用人工智能技术亟待提升。由于法律从业者对人工智能技术应用不够熟练，无法充分发挥其优势，导致服务效率低下。虽然生成式人工智能技术为法律工作提供强大工具支持，但许多法律从业者因缺乏相关技术应用培训和实操经验，在使用生成式人工智能技术工具时存在困难。技术应用能力的不足，限制了生成式人工智能技术在法律行业的推广和应用。
三是生成式人工智能技术的应用成本仍是制约因素。生成式人工智能技术的应用成本较高，小型法律服务机构目前还难以承担，限制了其在行业内的普及应用。对小型律师事务所或法律咨询公司而言，功能完善的智能法律咨询系统采购和维护费用的巨大开支使其难以享受生成式人工智能技术带来的便利。
亟待积极应对“法律咨询+服务”获客手段的现代化转型
生成式人工智能技术的兴起，为“法律咨询+服务”带来了新的机遇与挑战，促使其获客手段逐步向现代化转型。
一是通过大数据分析助力精准获客。为应对市场竞争和技术发展挑战，“法律咨询+服务”行业的获客手段逐渐向现代化转型。利用人工智能技术，“法律咨询+服务”可通过大数据分析用户需求和行为模式，精准推送法律服务产品。通过收集和分析用户在互联网上的搜索记录、浏览行为、咨询历史等数据，“法律咨询+服务”能深入了解用户的真实法律服务需求和偏好，据此为用户量身定制个性化法律服务推荐。若用户频繁搜索知识产权保护信息，“法律咨询+服务”可向其推送知识产权法律咨询、商标注册代理、专利申请服务等产品，提高用户对公司服务的关注度和购买意愿。
二是通过线上营销提升法律服务影响力。借助社交媒体和在线平台开展线上营销活动，是法律咨询 +服务获客手段现代化转型的重要方面。在社交媒体平台发布专业法律知识文章、案例分析、法律咨询视频等内容，“法律咨询+服务”可吸引潜在用户关注，提高服务机构产品品牌知名度和影响力。
三是通过智能客服提升用户体验。通过在大语言模型、垂类法律专业模型、专业知识库、专业服务智能体和业务中台的基础上开发人工智能客服系统，为用户提供7×24小时不间断的人工智能法律咨询服务，提升用户接受人工智能咨询服务的体验，吸引更多潜在用户。人工智能客服系统通过预设问题库、自然语言处理技术和专业智能体，能快速回答用户提出的常见法律问题，提供初步法律建议。用户在通过网络智能咨询法律问题时，人工智能客服可根据问题关键词，快速从问题库中智能分析匹配相关详细解答并及时回复用户。
亟待通过法律知识平权改进批量自动化服务和促成评价标准进步
生成式人工智能技术促进智能法律应用程序和在线法律传播普法教育的加速发展，使法律知识得以广泛迅速传播普及，批量自动化智能服务也随之兴起。与此同时，随着人民群众、市场主体对法律服务的期待不断变化，促使评价标准发生改变。
一是促进法律知识的广泛传播与普及。随着智能法律应用程序和在线普法法律教育平台的不断涌现，法律知识的传播范围得到了极大拓展。群众只需通过手机或电脑，就能轻松触达和获取丰富的法律服务信息和法律知识资源。法律知识普法教育平台通过生动有趣的漫画、短视频等形式，将复杂的法律条文转化为通俗易懂的内容，进一步降低了社会公众学习法律知识的门槛，促进了法律知识的广泛传播与普及。
二是促进批量自动化智能服务的兴起。在企业法律服务领域，批量自动化智能服务得到了广泛应用。标准化的合同生成和审查业务，如电商平台的用户协议、企业的日常采购合同等，人工智能合同管理系统可以根据预设的模板和规则，快速生成合同文本，并对合同条款进行自动审查和风险评估。这种批量自动化智能服务不仅大大提高了合同处理的效率，减少了人工成本，还能确保合同的规范性和一致性。在处理大规模知识产权申请业务时，人工智能系统可以自动收集和整理申请材料，按照相关规定进行格式审查，并提交申请，极大地提高了知识产权申请的效率和成功率。
三是促进评价标准的改变进步。法律服务质量效率和成本效益成为新的评价标准重要考量因素。在合同审查服务中，用户更倾向于选择能够在短时间内完成审查，并以更加合理的价格提供高质量服务的机构。这促使司法机关和法律服务机构不断优化服务流程，充分利用人工智能技术提高工作效率。一些大型律师事务所通过引入智能合同审查系统，将原本需要数天完成的合同审查工作缩短至数小时。同时，通过规模化运营降低成本，从而在市场竞争中占据优势。此外，法律服务的可扩展性和灵活性也纳入了评价范围。法律机构能否根据用户业务规模的变化和特殊需求，快速调整服务方案，提供个性化的批量自动化智能服务，已经成为影响用户选择的关键因素。
亟待积极全面应对人工智能技术发展对价值观和伦理的冲击与衡平
生成式人工智能技术的快速发展，给法律行业带来了前所未有的冲击，这种冲击不仅体现在技术应用和业务模式上，更深入到价值观层面和伦理层面。算法逻辑在法律领域的应用与人类的情感需求之间也存在着明显的矛盾。
一是需求端与价值观的衡平。不同用户具有不同的价值观和文化背景，这导致他们对智能法律服务的需求存在差异。在一些文化传统较强的地区，用户可能更注重法律纠纷的和解，希望通过调解等方式解决问题，以维护人际关系的和谐。而在另一些地区，用户可能更倾向于通过诉讼手段追求法律的公正裁决，维护自己的合法权益。人工智能系统难以理解和适应这些价值观差异，无法根据用户的特定价值观提供个性化的法律服务。法律从业者需要与用户进行深入沟通，只有了解其价值观和文化背景，才能提供符合用户期望的智能法律服务。
二是供给端与知识数据、超额价值额外溢价的衡平。知识数据是智能法律服务的基础，生成式人工智能系统能够快速获取和整理大量的法律知识数据。在分析复杂的纠纷案件时，人工智能系统可以提供相关的法律条文和类似案例，然而，法律从业者在运用这些知识数据的过程中，通过自身的专业判断、经验积累以及对案件细节的把握，可以赋予知识数据更深层次的价值。法律从业者经过长期的专业学习和实践经验积累，具备深厚的法律知识体系和敏锐的法律洞察力。在处理复杂法律案件时，他们能够运用专业知识和经验，对案件进行全面深入的分析，挖掘案件背后的法律关系和潜在风险，根据案件的具体情况，对这些数据进行筛选、分析和整合，提出针对性的解决方案。这种在知识数据的基础上，为客户提供个性化、高质量法律服务的专业优势是生成式人工智能系统目前还难以企及的，法律从业者能够为客户创造超出知识数据本身的超额价值。
三是算法逻辑不能替代共情情感需求的衡平。算法逻辑基于数据和规则运行，虽然能够高效地处理和分析大量信息，但在理解人类情感和复杂人际关系方面存在明显局限。在法律实践中，很多案件不仅涉及法律条文的适用，还涉及当事人之间的情感纠葛、社会关系等因素。法律从业者在与客户沟通的过程中，能够通过语言、表情和肢体语言等方式，传递关心和理解，建立良好的信任关系。在处理涉及情感因素的案件时，法律从业者的情感沟通能力能够有效缓解客户的心理压力，帮助客户更好地理解法律程序和可能的结果。而人工智能系统无法感知这些情感因素，难以提供符合当事人情感需求的解决方案。
四是亟待建立人工智能技术应用的标识标准和官方信息发布渠道。通过官方渠道定期发布关于人工智能技术在法律行业应用的权威报告、研究成果以及成功案例等，详细阐述人工智能在法律检索、案件分析、司法辅助等方面的实际应用效果，以及其优势和局限性，引导公众正确认识和理解人工智能技术在法律领域的应用，增强公众对生成式人工智能技术的认知和信任。
五是亟待有针对性地反制自媒体的广告炒作和恶意传播。通过加强对自媒体的监管力度，维护生成式人工智能技术在法律领域应用的良好形象。
六是亟待建立生成式人工智能技术发展智商税税法机制。随着人工智能技术在法律行业的不断推广，一些不良商家利用公众对新技术的不了解，推出一些看似高科技但实际效果不佳的法律人工智能产品或服务，并收取高额费用，形成所谓的 “智商税”。为了防止这种现象的不断发生，有必要建立生成式人工智能技术发展智商税税法机制。通过税收手段对这类不合理收费行为进行调节，对提供虚假、夸大功能的人工智能法律产品或服务的商家，征收高额的惩罚性税收。同时，加强对市场的监管，规范人工智能法律产品和服务的价格体系，确保消费者能够获得物有所值的产品和服务，促进生成式人工智能技术在法律行业的健康、有序发展。
七是亟待建构算法逻辑的验证机制应用规则。人工智能算法在法律领域的应用直接关系法律决策的公正性和准确性，因此，建立严格的算法逻辑验证机制和应用规则至关重要。在算法开发阶段，要求开发者对算法进行全面的测试和验证，确保算法的设计符合法律原则和行业规范。通过大量的模拟案例和真实数据对算法进行训练和检验，评估算法在不同场景下的性能表现，及时发现并纠正算法中可能存在的偏差和错误。在算法应用过程中，制定明确的应用规则，规定算法的使用范围、权限以及数据输入输出标准等。同时，建立算法运行的实时监测机制，对算法的运行过程和结果进行持续跟踪和评估，一旦发现算法出现异常或不合理的情况，能够及时采取措施进行调整和优化，保障人工智能技术在法律领域的安全、可靠应用。
综上所述，生成式人工智能技术为法律领域带来了深刻变革，在享受其带来的便利和效率提升的同时，应正视智能技术发展带来的各种问题、影响和挑战。通过加强技术研发与应用创新，完善风险防控机制，建立健全相关政策法规和行业标准，以及注重人文关怀、价值平衡和伦理审查，实现生成式人工智能技术与法律行业的有机融合与协同发展，推动司法程序现代化转型，推进法律服务行业在数字化时代迈向更高水平。（杨凯）
［本文为2021年度国家社科基金重大项目“民事司法程序现代化问题研究”（项目批准号21ZD&205）的阶段性研究成果。］
【本文刊载于《人民法治》杂志2025年4月上（总第199期） 系列报道栏目
