引言：
随着DeepSeek的“火爆出圈”，法律AI工具再度引发热议。
当下有哪些常见的法律AI工具？它们现已具备什么功能？律师在哪些工作场景中可以尝试使用AI？如何将AI与传统的工作模式结合起来？
笔者不揣浅陋，将聚焦国内争议解决与常法业务，就上述问题浅谈些个人拙见，并求教于大家。
关键词：法律AI工具、功能简介、应用场景、使用建议
AI工具大体分为通用型AI工具与垂直型AI工具两类，后者指专注于特定领域的AI工具，其在限定范围内达到的精度相对较高，但难以跨领域应用。
当下，常见的通用型AI工具有
DeepSeek、腾讯元宝、KIMI、豆包
等，法律垂直型AI工具有
法观、AlphaGPT、得理、法智、通义法睿、元典、MetaLaw、幂律智能
等（系不完全列举，如有错漏，请指正）。相关AI工具的功能简介、访问网址如下：
综合来看，法律垂直型AI工具大多会聚焦律师的工作场景，在形式上设计有
法律研究、类案检索、文书起草、合同审查、合同起草、辅助阅读
等功能专区，当然，使用者使用通用型AI工具“发布指令+上传文件”，也可以在形式上开展上述工作。例如，在对话框中输入“请在买受人的视角，审查某买卖合同，要求……”并上传该买卖合同，从而进行合同审查。
二者的另一处不同在于（暂不论数据库和算法的差异），
通用型AI工具在联网搜索模式下通常只提供网页文章，而法律垂直型AI工具在生成研究结论时大多会自动推送法规、案例、实务文章的链接，并支持使用者溯源查看裁判文书的原文
，这可以在一定程度减少AI幻觉的产生。不过，目前除法观和通义法睿、元典的部分功能可以免费使用外，其他法律垂直型AI工具需要付费使用。
前述功能简介仅表明使用者在“形式上”可以借助AI工具开展相关工作，并不当然意味着AI工具在“实质上”已有能力胜任。对此，笔者将聚焦如下5项工作场景，结合个人使用体验分享下心得体会，以作共同探讨：
笔者选择了3个以往研究过的法律问题，AI工具的回答如下：
问题1：建设工程分包合同纠纷是否适用专属管辖规定？
问题2：在多层转包法律关系中，如业主方A将工程发包给B，B转包给C，C转包给D，业主方A已向转包人B支付全部工程款，实际施工人D可否突破合同相对性向转包人B主张付款责任？（因AI工具未能识别设问中的“多层”转包，故在再次提问时举例说明。）
问题3：请检索关于商业银行对其他金融机构的非标准化债权作出保底清收或回购承诺的法律规定。
从检索结果来看，通用型AI工具生成的观点基本源于其检索到的网页文章，而相关文章的质量参差不齐，且为了回应使用者的指令，通用型AI工具通常会直接从网页文章中提取法条、案例的案号，有时还会出现编造信息的情况。
因此，如果已有网页文章就相关问题做过研究，通用型AI工具可以帮助律师快速获取经过AI整理后的观点，但如果反之，通用型AI工具便显得较为乏力
。此外，由于质量较高的实务文章通常会在微信公众号、威科先行等上发布，而通用型AI工具提供的网页文章中上述文章的占比较小，故
使用者仍有必要在微信公众号等渠道上再次进行初步检索
。
相比较而言，法律垂直型AI工具因收录了法规、案例等数据库，且受过专业训练（从官方介绍中推知），其生成的观点的质量相对较高。不过，法律垂直型AI工具收录的部门规章、其他规范性的文件的数量有限，在规范检索层面有时不及通用型AI工具。
其实，无论AI工具生成的观点是否正确，使用者为验证其真伪通常需要继续进行研究，况且有时AI工具会答非所问或生成模棱两可的回答。因此，笔者认为，
使用AI工具进行法律研究的目的不应是为了获得答案，而是为了快速发掘进一步研究的线索
，例如某法律法规、法官会议纪要、法院在官方渠道发布的观点、典型案例的裁判要旨、普通案例的裁判结果与说理过程、质量较高的实务文章等。就该使用目的而言，AI工具实则发挥“信息搜集+筛选+重新组合”的功能，而非“答案提供者”。如前所述，通用型AI工具也能够提供帮助但相对有限，
法律垂直型AI工具因可以筛选相关案例并支持溯源查看，且收录了一部分质量较高的实务文章，更适合作为检索工具之一
。使用者在使用AI工具发现研究线索后，仍有必要按照传统方式进行法律研究。
在以前，笔者通常是在北大法宝等搜索引擎中通过
“关键词模式
”
进行类案检索，其难点在于，只有当设置的关键词与裁判文书的用语完全一致时，相关案例才会被检索出来，因此，这一方法非常考验使用者设置关键词的能力。例如，当要检索与“股权转让纠纷中，转让方故意虚构目标公司资产情况，受让方可否主张减少股转款”有关的案例时，由于所涉问题是一个概括性的长表述，使用者通常需要拆分关键词，转化同义表述，并需要合理把握关键词的数量，而这往往需要进行多次尝试，检索效率偏低。
就笔者的使用体验来看，
法律垂直型AI工具因支持“争议焦点&基本案情模式”检索，可以在类案检索方面为律师提供有效帮助
。当使用者在对话框中输入一段争议焦点或基本案情后，AI会智能筛选案例，截取裁判文书中与待检索问题相关的部分，并支持溯源查看裁判文书的原文，这可以降低对检索能力的要求，并提高检索效率。通用型AI工具因其数据来源有限，难以进行类案检索作业，不再赘述。
此外，若使用法律垂直型AI工具未能实现检索目标，笔者会使用聚法案例（https://www.jufaanli.com）按照“关键词模式”进行补充检索。聚法案例支持使用者在特定范围（如争议焦点、本院认为）设置关键词，以及关键词间的逻辑关系（如并且、或者、不含），笔者认为相对好用，谨作分享。
