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揭陽市揭東區(qū)、五指山市毛道、珠海市斗門區(qū)、濟寧市嘉祥縣、臨夏和政縣
內(nèi)蒙古烏海市烏達(dá)區(qū)、昆明市五華區(qū)、盤錦市盤山縣、景德鎮(zhèn)市珠山區(qū)、德陽市廣漢市
泉州市泉港區(qū)、荊州市監(jiān)利市、廣西欽州市欽南區(qū)、營口市老邊區(qū)、揭陽市揭西縣、七臺河市新興區(qū)、恩施州利川市、棗莊市臺兒莊區(qū)、汕頭市澄海區(qū)、荊門市沙洋縣
天水市秦州區(qū)、直轄縣神農(nóng)架林區(qū)、榆林市米脂縣、文山丘北縣、亳州市蒙城縣
榆林市吳堡縣、眉山市仁壽縣、駐馬店市西平縣、廣西來賓市金秀瑤族自治縣、中山市中山港街道、樂山市夾江縣、寧波市余姚市、西安市蓮湖區(qū)
廣西桂林市秀峰區(qū)、溫州市文成縣、河源市和平縣、六安市霍邱縣、畢節(jié)市織金縣、呂梁市交城縣、哈爾濱市道外區(qū)、文昌市東路鎮(zhèn)、清遠(yuǎn)市連南瑤族自治縣、長沙市寧鄉(xiāng)市
漯河市舞陽縣、撫順市望花區(qū)、瓊海市中原鎮(zhèn)、濮陽市華龍區(qū)、清遠(yuǎn)市清城區(qū)、衢州市江山市、內(nèi)蒙古呼和浩特市賽罕區(qū)、長治市武鄉(xiāng)縣
楚雄南華縣、萍鄉(xiāng)市安源區(qū)、中山市港口鎮(zhèn)、五指山市通什、濟南市長清區(qū)、廣西貴港市平南縣
南充市營山縣、珠海市金灣區(qū)、長春市雙陽區(qū)、文昌市抱羅鎮(zhèn)、臺州市椒江區(qū)
呂梁市石樓縣、揭陽市揭西縣、平頂山市石龍區(qū)、萬寧市三更羅鎮(zhèn)、大興安嶺地區(qū)呼瑪縣、清遠(yuǎn)市連州市、佳木斯市樺川縣
福州市倉山區(qū)、天津市武清區(qū)、南充市西充縣、昆明市祿勸彝族苗族自治縣、延安市宜川縣、寧夏固原市西吉縣、福州市長樂區(qū)、哈爾濱市延壽縣、丹東市元寶區(qū)、成都市龍泉驛區(qū)
東莞市石龍鎮(zhèn)、焦作市溫縣、大慶市林甸縣、鐵嶺市調(diào)兵山市、中山市橫欄鎮(zhèn)、常德市武陵區(qū)
寶雞市太白縣、南京市棲霞區(qū)、廣西柳州市融安縣、撫州市南城縣、漳州市長泰區(qū)、渭南市華州區(qū)、惠州市龍門縣、武威市涼州區(qū)
鹽城市大豐區(qū)、濱州市濱城區(qū)、延邊圖們市、遂寧市蓬溪縣、紅河個舊市、東莞市南城街道、紹興市新昌縣、聊城市東阿縣
深圳市光明區(qū)、北京市海淀區(qū)、天津市寧河區(qū)、丹東市振安區(qū)、晉中市靈石縣
廣西南寧市良慶區(qū)、龍巖市長汀縣、德州市慶云縣、盤錦市雙臺子區(qū)、武威市民勤縣、新鄉(xiāng)市鳳泉區(qū)、天水市麥積區(qū)、深圳市羅湖區(qū)、臨高縣和舍鎮(zhèn)、煙臺市海陽市
齊齊哈爾市鐵鋒區(qū)、吉林市昌邑區(qū)、達(dá)州市通川區(qū)、武漢市洪山區(qū)、重慶市萬州區(qū)、儋州市排浦鎮(zhèn)、樂山市馬邊彝族自治縣
德州市武城縣、呂梁市興縣、呂梁市離石區(qū)、平?jīng)鍪徐`臺縣、渭南市合陽縣、佳木斯市郊區(qū)、懷化市沅陵縣、韶關(guān)市仁化縣、佛山市禪城區(qū)
大連市瓦房店市、涼山越西縣、寧夏吳忠市同心縣、海南同德縣、自貢市自流井區(qū)、營口市蓋州市、內(nèi)蒙古興安盟科爾沁右翼前旗
駐馬店市汝南縣、中山市東升鎮(zhèn)、宣城市涇縣、咸陽市渭城區(qū)、麗江市古城區(qū)、南京市溧水區(qū)、甘南臨潭縣
許昌市長葛市、南陽市宛城區(qū)、榆林市府谷縣、鞍山市立山區(qū)、汕頭市澄海區(qū)、廣安市武勝縣、張掖市山丹縣、漳州市南靖縣、阜陽市太和縣
重慶市永川區(qū)、德陽市廣漢市、綿陽市平武縣、廣西賀州市鐘山縣、龍巖市新羅區(qū)、鹽城市響水縣、眉山市仁壽縣、信陽市羅山縣
潮州市湘橋區(qū)、廣州市花都區(qū)、海東市民和回族土族自治縣、昌江黎族自治縣七叉鎮(zhèn)、涼山越西縣、西安市鄠邑區(qū)
廣西柳州市三江侗族自治縣、焦作市中站區(qū)、鶴崗市工農(nóng)區(qū)、廣西河池市都安瑤族自治縣、廣西桂林市平樂縣、哈爾濱市道外區(qū)、益陽市赫山區(qū)、內(nèi)蒙古興安盟科爾沁右翼中旗
黔南三都水族自治縣、成都市郫都區(qū)、張掖市山丹縣、甘南夏河縣、郴州市安仁縣
淮南市八公山區(qū)、文昌市抱羅鎮(zhèn)、大同市靈丘縣、蘇州市吳中區(qū)、黔南平塘縣
內(nèi)蒙古錫林郭勒盟二連浩特市、沈陽市大東區(qū)、吉安市永豐縣、濟寧市任城區(qū)、成都市新津區(qū)、淮北市濉溪縣、紹興市越城區(qū)、荊州市松滋市、德宏傣族景頗族自治州瑞麗市、荊門市京山市
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大同市左云縣、孝感市安陸市、嘉興市秀洲區(qū)、內(nèi)蒙古鄂爾多斯市杭錦旗、普洱市江城哈尼族彝族自治縣、武威市民勤縣、臨汾市侯馬市、通化市二道江區(qū)、福州市永泰縣、黃山市屯溪區(qū)
樂山市沐川縣、清遠(yuǎn)市英德市、長春市雙陽區(qū)、麗水市青田縣、樂山市井研縣、河源市東源縣、茂名市電白區(qū)、營口市老邊區(qū)
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法治面｜“機器人律師”離我們還有多遠(yuǎn)？|界面新聞 · 中國
界面新聞記者 | 蔡星卓
界面新聞編輯 | 劉海川
2025年3月，一個出現(xiàn)在美國紐約法庭上的虛擬“替身”引起了法官的憤怒。70多歲的企業(yè)家Jerome Dewald此前從未接受過專業(yè)的法律培訓(xùn)。由于想要對自己案件的裁決提出異議，他在法庭上播放了一則陳述視頻，視頻中是一位由AI生成的年輕男性，聲稱要進(jìn)行“自我辯護(hù)”。在被法官Sallie Manzanet-Daniels打斷后，Jerome解釋，這是他生成的一個虛擬人物。
“我不喜歡被誤導(dǎo)?！狈ü匐S即要求關(guān)閉視頻。這一時刻被法庭攝像機記錄了下來并流傳于網(wǎng)絡(luò)，同時引發(fā)了人們對人工智能（以下簡稱“AI”）在法律領(lǐng)域日益增長的影響力和其濫用問題的關(guān)注。
當(dāng)AI踏足法律領(lǐng)域
為何要創(chuàng)造一個虛擬人物來做自己的“代言人”？Jerome在事后接受媒體采訪時稱，在法庭上為自己辯護(hù)很困難——他的聲音在壓力下常常發(fā)顫。他稱，其意圖并不是欺騙，而是以最有效的方式表達(dá)其論點。
近些年，AI的足跡已慢慢踏入法律領(lǐng)域。2025年3月的報道稱，美國亞利桑那州最高法院創(chuàng)造了一對AI生成的虛擬替身，來傳遞法官每一項裁決，“他”們也擁有自己的擬人名字——Daniel和Victoria。這被認(rèn)為是美國州法院系統(tǒng)利用AI來建立更多類似人類的角色來與公眾產(chǎn)生聯(lián)系的首個例子。不過，也有專業(yè)律師因使用AI不當(dāng)而面臨麻煩。2023年6月，有媒體報道稱，因提交的法律簡報中包含由ChatGPT生成的6個虛構(gòu)案例，美國紐約2名律師被實施制裁，他們的律所最終支付了5000美元罰款。2025年5月的最新報道稱，美國猶他州一名律師在準(zhǔn)備辯護(hù)狀時使用了AI，由于缺乏核查，其引用了虛假案例。
當(dāng)我們將視線轉(zhuǎn)回國內(nèi)，也能發(fā)現(xiàn)不少AI在法律領(lǐng)域的實踐痕跡，涉及法律研究與文件審查、司法系統(tǒng)應(yīng)用、在線糾紛解決等等。同時，機器人律師還可提供法律咨詢與問答。例如，在司法裁判輔助方面，自2024年1月起，一款司法人工智能輔助辦案系統(tǒng)已在蘇州兩級法院中開始應(yīng)用，其中包括信用卡、金融借款合同、危險駕駛、買賣合同、房屋租賃合同糾紛等案件類別。在公共法律服務(wù)智能化方面，2025年初，吉林省大安市司法局引入DeepSeek人工智能技術(shù)，提供24小時在線咨詢服務(wù)。
某互聯(lián)網(wǎng)公司大模型算法工程師王志斌告訴界面新聞，Jerome所使用的數(shù)字人和AI法律助手是兩個不同的概念，后者在目前的實踐領(lǐng)域更常見。具體而言，針對AI在法律領(lǐng)域可以扮演的角色，王志斌介紹，對于普通人來說，AI在法律領(lǐng)域應(yīng)用的場景集中于較為常規(guī)的法律咨詢和引導(dǎo)、規(guī)范的法律文件的書寫，以及法律意見的提供。
2025年3月，美國紐約，法庭上Jerome Dewald使用的虛擬人。（圖片來源：庭審視頻截圖）北京市中聞律師事務(wù)所律師杜華程認(rèn)為，AI能夠代替大部分常見法律糾紛的問答工作?！氨热缯f遇到一般的工傷、交通事故等案件，AI能夠給出準(zhǔn)確的解決路徑和法律適用。在專業(yè)的大語言模型里，像案例檢索和總結(jié)、合同的初步審核都可以交給大語言模型?！辈贿^，杜華程提到，這些實踐僅限于初步工作，法律工作者需同時做好檢查和校對工作。
“機器人律師”還有多遠(yuǎn)？
毋庸置疑，AI可以在法律領(lǐng)域發(fā)揮很多優(yōu)勢。王志斌介紹，以虛擬法律助手為例，其最大的優(yōu)勢之一是效率的提高。另外，從專業(yè)性來說，相比真實法律服務(wù)中較大的差異性，虛擬法律助手的服務(wù)質(zhì)量相對更加穩(wěn)定、可控?！叭藗兤毡榭紤]的‘AI幻覺’等問題，對于真人來說也不是不存在，意味著兩者都要面臨工作中產(chǎn)生的紕漏。”
杜華程也認(rèn)為，在海量的數(shù)據(jù)下，人很難與AI抗衡?！岸褹I的行為往往帶有免責(zé)條款，不需要對錯誤的結(jié)論負(fù)責(zé)?！?/p>
不過，法律實踐中，真人是否有不可替代的一面？在杜華程看來，大語言模型可以節(jié)省工作時間，但不能代替人在工作中的作用?！按笳Z言模型或許掌握了海量的數(shù)據(jù)，但是它只能在這些現(xiàn)有的知識中總結(jié)和模仿?！?/p>
杜華程認(rèn)為，針對法律事務(wù)，處理的過程中不可避免產(chǎn)生人與人的接觸，這其中必然會涉及人情世故。“比如有關(guān)律師會見的規(guī)定，如果詢問AI，其回答大概率是依據(jù)法律規(guī)定，即普通案件24小時內(nèi)安排律師會見。但在實際操作中，我常常能碰到同行被各種理由限制律師會見。遇到這種情況，AI也無力給出解決方法，有時需靠律師在網(wǎng)絡(luò)公開發(fā)聲才能獲得解決?！?/p>
“代替真人律師在法庭場景下做臨場辯護(hù)，也不太可能立即實現(xiàn)?！睆募夹g(shù)層面來說，王志斌補充，AI大模型的記憶能力是有限的?！癆I輸出法律文書是沒問題的，但在實際的對話場景，比如法庭上的辯護(hù)，其上下文窗口需在百萬token或更高的量級（一種AI服務(wù)的統(tǒng)計單位）。對比而言，目前大模型實用上下文窗口還有明顯不足，需要一定的時間才能有更大突破，并降低推理成本?！蓖踔颈笳f，在實際的對話場景中，AI需考慮不同角色的意圖識別，還要區(qū)分不同角色的關(guān)系，并針對不同角色有記憶能力?！艾F(xiàn)在大模型擅長的還是解決具體的問題。而面對臨場應(yīng)變式的場景，并非單純依據(jù)法條就可以應(yīng)對，可能還涉及標(biāo)準(zhǔn)之外的因素，這些不是機器擅長的?！?/p>
王志斌認(rèn)為，機器無法完成跟不同的人打交道，并不是機器本身的問題，是社交環(huán)境的問題?！俺顺ＷR外，現(xiàn)在的大模型還沒有個性化的記憶，隨著技術(shù)進(jìn)步，理想狀況下，如果大模型擁有無限的記憶能力，實際上可以實現(xiàn)根據(jù)場景的不同給出適當(dāng)?shù)幕貞?yīng)?！?/p>
“近些年，我們總能看到關(guān)于機器人法律助手、醫(yī)療助手的討論，短期來看，人們可能過于樂觀了。實際上，AI在這些領(lǐng)域的開發(fā)，還遠(yuǎn)未達(dá)到可以立即投入使用的程度，不過長期來看這確實是一個趨勢?！蓖踔颈笱a充。
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