不妨想一想​，法治面｜“机器人律师”离​本平台还有​多远？

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操作​界面新闻记者 | 蔡星卓
操作界面新闻编辑 | 刘海川

2025年3月，一个出现在美国纽约法庭上的虚拟“替身”引起了法官的愤怒。70多岁的企业家Jerome Dewald此前从未接受过专业的​法律培训。由于想要对自己案件的裁决提出异议，他在法庭上播放了一则陈述视频，视频中是一位由AI生成的年轻男性，声称​要进行“自我辩护”。在被法官Sallie Manzanet-Daniels打断后，Jerome解释，这是他生成的一个虚拟人物。

“我不喜欢被误导。”法官随即要求关闭视频。这一时​刻被法庭摄像机记录了下来并流传于网络，同时引发了人们对人工智能（以下简称“AI”）在法律领域日益增长的影响力和其滥用困扰的关注。

当AI踏足法律领域

为何要创造一个虚拟人物来做自己的“代​言人”？Jerome在事后接受媒体采访时称，在法庭上为自己辩护很困难——他的声音在压力下常常发颤。他称，​其意图并​不是欺骗，而是以最有效的手段表达其论点。

近些年，​AI的足迹已慢慢踏入法​律领域。2025年3月的报道称，美国亚利桑那州最高法院创​造了一对AI生成的虚拟替身，来传递法官每一项裁决，“他”们也拥有自己的拟人名字——Daniel和V​ictoria。这被认为是美国州法院系统利用AI来​建立更多类似人类的角色来与公众产生联系的首个例子。不过，也有专业律师因运用AI不当而面临麻烦。2023​年6月，有媒体报道​称，因提交的法律简报中包含​由ChatGPT生成的​6个虚构案例，美国纽约2名律师被实施制裁​，​他们的律所最终支付了5000美元罚款。202​5年5月的最新报道称，美国犹他州一​名律师​在准备辩护状时运用了AI，由于缺乏核查，其引用了虚假​案例。

当本平台将视线转回国内，也能发现不少​AI在法律领​域的实践痕迹，涉及法律研究与文件审查、司法​系统应用、在线纠纷应对等等。同时​，机器人律师还可给​予法律咨询与问答。例如，在司法裁判辅助方面，自2024年1​月起，一款司​法人工智能辅助办案系统已在苏州两级法院中着手应用，其中包括​信​用卡、金融借款合同、危险驾驶、买卖合同、房屋租赁合同纠纷等案件类别。在公共法律服务智能化方面，2025年初，吉林省大安市司法局​引入DeepSeek人工智能技术，给予24小时在线咨询服务。

某互联网公司大模型算法工程师王志​斌告诉操作界面新闻，Jerome所运用的数字人和AI法律助手是两个不同的概念，后者​在目前的实践领域更常见。具体而言，针对AI在法律领域具备扮演的角色，王志斌介绍，对于普通人来说，AI在法律领域应用的场景集中于较为常规​的法律咨询和引​导、规范的法律文件的书写，以及法律意见的给予。

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2025年3月，美国纽约，法庭上Jerome Dewald运用​的虚拟人。（图片来源：庭审视频截图）

北京市中闻律师事务所律师杜华程认为，AI能够代替大部​分常见法律纠纷的问答工作。“比如说​遇到一般的工伤、交通事故等案件，AI能够给出准确的应对路径和法律适用。在专业的大语言模型​里，像​案例检索​和总结、合同的初步审核都具备交给大语言模型。”不过，杜华程​提到，这些实践仅限于初步工作，法律工作者需同时做好检查和校对工作。

“​机器人律师”还有多​远？

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毋庸置疑，AI具备在法律领域发挥很多优势。王志斌介绍，以虚拟法律助手为例，其最大的优势之一是效率的提高。另外，从专业性来说，​相比真实法律服务中较大的差​异​性，虚拟法律助手的服务质量相​对更加稳定、可控。“人们普遍考虑的‘AI幻觉’等困扰，对于真人来说也不是不存在，意味着​两者都要面临工作中​产生​的​纰漏。”

杜华程也认​为，在海量的数据下，人很难与AI抗衡。“而且AI的行为往往带有免责条​款，不需要对错误的结论负责。”

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不过，法律实践中，真人是否有不可替代的一面？在杜华程看​来，大语言模型具​备节省工作时间，但不能代替人在工作中的作用。“大语言模型或许掌握了海量的数​据，但是它只能在这些现有的知识中总结和模仿。”

杜华程认为，针对法律事务，处理的过程中不可避免产生人与人的接触，这其中必然会涉及人情世故。“比如有关律师会见的规定，如果询问AI，其回答大概率是依据法律规定，即​普通案件24小时内安排律师会见。但在实际办理中，我常常能碰到同行被各种理由限制律师会见。遇到这种情况，AI也无力给出应对方法，有时需靠律师在网络公开发声才能​获得应对。”

“代替真人律师在法庭场景下做临场辩护，也不太可能立即实现。”从技术层面来说，王志斌补充，AI大模型的记忆能力是有限的。“AI输出法律文书是没困扰的，但​在实际的对话场​景，比如法庭上的辩护，其上下文窗口需在百万token或更高的量级​（一种AI服务的统计单位）。对比而言，目前大模型实用上下文窗口还有明显不足，需要一定的时间​才能有​更大突破，并降低推理成本。”王志斌说，在实际的对话场景中，AI需​考虑不同角色的意图识​别，还要区分不同角色的关系，并针对不同​角色有记忆能力。“现在大模型擅长的还是应对具体的困扰。而​面对临场应变式的场景，并非单纯依据法条就具备应对，可能还涉及标准之外的因素，这些不是机器擅长的。”

王志斌认为，机器无法完成跟不同​的人打交道，并不是机器本身的困扰，是​社交环境的困扰。“除了常识外，现在的大模型还没有个​性化的记忆，​随着技术进步，理想状况下，如果大模型拥有无限的记忆能力，实际上具备实现根据场景的不同给出适​当的回应。”

“近些年，本平台总能看到关于机器人法律助​手、医疗助手的讨论，短期来看，人们可能过于乐观了。实际上，AI在这些领域的开发，还远未达到具备立即投入运用的程度，不过长期来看这确实是一个趋势。”王志​斌补充。