作者丨潘扬、刁圣衍
机构丨植德律师事务所
* 本文为威科先行首发文章，转载请注明
2023年，以OpenAI为代表的大模型掀起了前所未有的AI浪潮，推动了技术创新与产业变革，为工业、金融、广电等行业的数字化转型注入了新动能。目前市场上的大模型主要是基础模型，具备通识能力，但缺乏行业专业认知。将大模型融入各行各业，成为下一阶段的发展重点。
在专业服务领域，大模型展现了巨大的潜力。2024年，腾讯研究院院长司晓提出了“智力平替”的概念，从文本生成、图像生成到视频生成，大模型不断解锁新能力，逐步替代传统的智力劳动。这意味着，原本需要专业团队长时间完成的工作，现在仅需一个简单的提示即可实现。结果是，人类的智力成果可以通过云端的大模型提供给每个人，一个人带领AI团队就能完成复杂的任务，这一预测大部分科技公司都认为会很快成为法律界的常态。
然而，现实情况是大模型在法律行业中的应用推进并不如预期，许多律所和律师对大模型既期待又焦虑，想尽快应用却又不知如何下手。即使有试用的律所，效果也不明显，常遇到答非所问、引用法条不准确、前后逻辑矛盾等问题。这些问题反映出，大模型在法律行业的直接应用还有待提升。
本文将从大模型的工作原理出发，探讨其与法律行业的联系，结合具体法律服务应用场景，总结和提炼部分落地的具体实现方式。希望能为律师提供借鉴，帮助大家在使用大模型时实现降本提效、业务创新和作业体验的提升。
在法律行业的实际工作中运用AI，理解其工作原理是前提。对于律师来说，AI大模型现阶段无法完全替代律师的专业工作，但它可以作为处理复杂任务的智能助手。
AI大模型能够接收输入的信息，并通过复杂的内部神经网络和参数进行计算和推理，利用被训练过的知识和规律对已收集到的信息进行数据化提取和处理，最终生成输出。这种工作机制类似于一位律师助理根据律师的提示和要求查阅法律资料、分析案件，并生成法律文件。具体而言，这位“助理”具备以下特点：
（1）理解信息：准确理解输入的文字信息，包括问题、要求和背景；
（2）计算和推理：通过神经网络进行复杂的计算和逻辑推理；
（3）知识运用：快速调取相关法律条文、案例和文献，并将这些信息综合运用到输出中。
AI的学习过程与律师助理的培训过程有很多相似之处。律师助理需要通过合伙人和资深律师的指导和要求，通过阅读案例、法律文献，观察和模仿资深律师的工作方式来提升自己的专业能力。同样，AI也需要通过以下步骤来进行学习：
（1）数据收集：收集大量文本数据，包括法律案例、评论、条文等；
（2）数据预处理：清洗、整理和结构化数据；
（3）特征提取：识别和提取关键信息，如案件事实、争议点、法律依据等；
（4）模型训练：使用机器学习算法对数据中的模式和规律进行学习；
（5）验证与测试：通过测试集验证模型的准确性和可靠性。
AI生成内容的过程类似于律师助理根据合伙人或资深律师对其布置作业或工作任务，AI根据具体的提示词生成信息。其回答问题，包括以下步骤：
（1）理解信息：分析提示词的意图和关键词，确定所需信息；
（2）检索知识：从知识库中检索相关信息；
（3）生成回答：使用学习到的语言规则生成回答；
（4）优化处理：优化信息，确保回答清晰、准确。
当律师输入一个法律问题时，AI会先理解问题的重点信息和事实条件，再检索相关法律条文和案例，最后根据法律逻辑和解释方法，去生成一个详细的回答，然后再优化语序和排版，确保其符合要求和可读性。
AI基于其极其强大的信息处理能力，在法律行业中展现了许多优势，比如AI可以快速检索和总结大量文档内容，自动化文档处理，提高效率。同时，AI具备多任务处理能力，能够在短时间内分析大量数据。但基于上述原理和特点，在法律行业应用存在一些先天不足：
（1）信息滞后：通用大模型可能无法提供最新的法律动态和更新消息；
（2）缺乏深度理解：AI在理解复杂的法律逻辑和案件背景时，可能不如专业律师准确；
（3）潜在偏见：训练数据源的差异可能导致输出结果存在偏见或片面性；
（4）信息透明度和可解释性不足：AI的决策和推理过程不透明，难以追溯其信息来源和推理机制；
（5）伦理和数据合规风险：AI可能生成不合规或违反伦理的内容，使用过程中也可能存在数据合规问题。
在理解AI的工作原理后，学会使用提示词/Prompt是有效使用AI的关键。提示词是引导AI生成特定回答或执行任务的指令。对于律师而言，掌握提示词至关重要，因为它能帮助明确表达需求，确保AI提供准确、相关的信息。
对于编写提示词，在实际法律应用场景，笔者认为能够最简单提升回答质量的有以下几点：
（1）设定AI的身份是一位XX领域专业律师，具备XX国家法律知识和研究能力；
（2）明确说出具体的目标或者要求，避免模糊或含糊不清的语言；
（3）尽可能提供足够的背景信息或者参考范本，让AI直接仿照或严格按照标准生成；
（4）避免混合多个主题，在一次对话中只涉及一个主题，避免让AI处理逻辑或多个没有关联的要求；
（5）避免复杂的法言法语，使用简单明了的自然语言，提高AI的理解能力。
在律师的实际工作中，AI可以通过有效的提示词在多种场景中提供帮助，具体可包括如下几类：
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场景
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介绍
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提示词
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预计效果
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案例检索
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案例检索是律师工作中的重要环节。使用
AI
进行案例检索时，提示词可以帮助
AI
更准确地找到相关案例并提供关键要点摘要。
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请搜索近
5
年内关于商标侵权案件中
“
混淆可能性
”
标准的具体判例，并提供相似度最高的
3
个案例的关键要点摘要。
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AI
系统将检索相关数据库，找出符合要求的判例，并提炼出这些案例中有关
“
混淆可能性
”
标准的关键判决理由和结果，形成摘要报告。
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类案检索
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类案检索是为了找到与当前案件类似的案例，以便为案件提供参考。使用
AI
进行类案检索时，提供详细的案例背景信息非常重要。
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某公司员工在公司内部网络中发布了一篇批评公司管理的文章，引起了公司高层的不满。公司以员工违反了公司的规章制度为由，将其解雇。员工认为公司的行为侵犯了其权利，将公司告上法庭。请基于上述情况，给我推荐
5
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AI
将基于输入的案例情况，推荐
5
个类似的案例，并提供相关的分析和参考。
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法律文本阅读
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合同审核
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AI
可以帮助律师快速阅读和分析法律文本或合同。例如，在合同审核中，
AI
可以根据预设的审核规则，检查合同的各个方面，如合同主体、合同目的、条款清晰性、权利义务、支付条款、保密和知识产权、违约责任、争议解决、法律适用和管辖权、更新和终止条款等。
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请告诉我这份（或者这几份）文件中关于贷款的主体、金额、利息和期限是多少？
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AI
将从上传的法律文本或合同中提取相关信息，并提供明确的回答。
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法规研究与解读
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法规研究与解读需要对具体的法律条文进行深入分析。
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根据最新修订的《数据安全法》，解析企业在处理个人信息时应遵循的主要原则，并给出具体操作建议。
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AI
将依据《数据安全法》的最新条款，解析企业处理个人信息所必须遵循的原则，并结合实践情况提出详细的操作指南或合规建议。
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在短时期内，大模型的基本原理不会发生根本变化。因此，理解其工作机制并掌握编写精准提示词的技能，已成为每个法律从业者的基本功。这不仅是当前有效使用AI的关键，也为未来更好地利用多模态大模型和搭建智能体打下坚实基础。
我们期待AI技术能够更快速地发展，有科技公司推出高质量的行业大模型，降低使用门槛，提升模型的专业度和可靠性。通过这些进步，AI将在法律行业中发挥更大的作用，帮助律师实现工作效率提升，有更多时间思考业务创新。
最后说明，本文立足于笔者现阶段的实践和思考，当今技术变化和发展太多，难免有不足之处，请各位同仁批评指正。同时，期待与各位同行深入交流，共同探讨AI在法律行业中的应用，一起迎接律师的AI时代。
