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天水市張家川回族自治縣、天水市武山縣、文山硯山縣、瓊海市中原鎮(zhèn)、朔州市應(yīng)縣
晉中市和順縣、淮安市金湖縣、東莞市萬江街道、南平市邵武市、內(nèi)蒙古呼和浩特市賽罕區(qū)、南京市六合區(qū)
天津市靜海區(qū)、錦州市義縣、成都市崇州市、梅州市梅縣區(qū)、內(nèi)蒙古巴彥淖爾市五原縣、許昌市禹州市、周口市商水縣、池州市石臺縣、新鄉(xiāng)市紅旗區(qū)
內(nèi)蒙古鄂爾多斯市鄂托克前旗、內(nèi)蒙古鄂爾多斯市康巴什區(qū)、紅河建水縣、漳州市華安縣、安慶市懷寧縣、泰州市姜堰區(qū)、廣西梧州市藤縣
淮安市金湖縣、九江市永修縣、內(nèi)蒙古通遼市庫倫旗、孝感市大悟縣、晉城市沁水縣、武漢市武昌區(qū)
龍巖市長汀縣、郴州市安仁縣、陽江市江城區(qū)、廣西防城港市上思縣、漢中市寧強縣、撫州市崇仁縣
蘇州市虎丘區(qū)、丹東市鳳城市、泉州市惠安縣、蕪湖市無為市、遵義市仁懷市、寧夏吳忠市鹽池縣、營口市蓋州市、漯河市郾城區(qū)、綏化市綏棱縣、汕頭市澄海區(qū)
泰安市新泰市、儋州市木棠鎮(zhèn)、平?jīng)鍪腥A亭縣、咸陽市旬邑縣、天水市麥積區(qū)、蘭州市紅古區(qū)
文昌市文城鎮(zhèn)、無錫市錫山區(qū)、長沙市寧鄉(xiāng)市、撫州市宜黃縣、鄭州市管城回族區(qū)、臺州市黃巖區(qū)
榆林市綏德縣、濱州市惠民縣、楚雄牟定縣、金華市蘭溪市、定安縣龍門鎮(zhèn)、麗江市古城區(qū)、臨夏東鄉(xiāng)族自治縣、肇慶市鼎湖區(qū)、徐州市云龍區(qū)
內(nèi)蒙古錫林郭勒盟正鑲白旗、許昌市襄城縣、齊齊哈爾市克東縣、連云港市灌云縣、舟山市普陀區(qū)、文昌市翁田鎮(zhèn)、佛山市三水區(qū)、畢節(jié)市黔西市、延安市洛川縣、鎮(zhèn)江市丹徒區(qū)
澄邁縣中興鎮(zhèn)、鹽城市東臺市、煙臺市萊州市、臨汾市鄉(xiāng)寧縣、深圳市坪山區(qū)、內(nèi)蒙古呼倫貝爾市額爾古納市、昌江黎族自治縣海尾鎮(zhèn)、新鄉(xiāng)市紅旗區(qū)、上饒市玉山縣
泰州市海陵區(qū)、瓊海市會山鎮(zhèn)、宣城市寧國市、徐州市睢寧縣、煙臺市萊州市、徐州市豐縣、吉安市吉水縣、銅仁市印江縣、儋州市海頭鎮(zhèn)
泰州市姜堰區(qū)、周口市西華縣、甘孜丹巴縣、長治市沁源縣、懷化市溆浦縣
淄博市沂源縣、許昌市襄城縣、湘潭市岳塘區(qū)、遂寧市船山區(qū)、焦作市博愛縣、五指山市毛道
酒泉市玉門市、澄邁縣老城鎮(zhèn)、呂梁市臨縣、永州市雙牌縣、十堰市竹山縣、莆田市荔城區(qū)、濟南市鋼城區(qū)、周口市川匯區(qū)、白沙黎族自治縣榮邦鄉(xiāng)、長春市綠園區(qū)
安康市石泉縣、泰安市新泰市、茂名市高州市、洛陽市洛龍區(qū)、臺州市椒江區(qū)、贛州市石城縣、吉安市永豐縣、贛州市安遠縣、蘭州市永登縣、湘西州古丈縣
濰坊市奎文區(qū)、普洱市景東彝族自治縣、榆林市府谷縣、南京市雨花臺區(qū)、鹽城市濱?？h、重慶市武隆區(qū)
商洛市柞水縣、漳州市云霄縣、渭南市大荔縣、天津市西青區(qū)、安陽市湯陰縣、營口市大石橋市、濰坊市寒亭區(qū)、廣西柳州市柳江區(qū)、攀枝花市西區(qū)、宿州市碭山縣
六盤水市盤州市、松原市乾安縣、廣西柳州市三江侗族自治縣、太原市小店區(qū)、瓊海市博鰲鎮(zhèn)、曲靖市陸良縣、吉安市吉水縣、駐馬店市上蔡縣
衢州市開化縣、淄博市臨淄區(qū)、平頂山市葉縣、清遠市陽山縣、南陽市鎮(zhèn)平縣、內(nèi)江市市中區(qū)
濟南市市中區(qū)、福州市長樂區(qū)、廣西百色市右江區(qū)、臺州市三門縣、德州市寧津縣、宜春市袁州區(qū)、白城市通榆縣、安康市紫陽縣、甘孜甘孜縣
廣西來賓市忻城縣、淄博市周村區(qū)、齊齊哈爾市甘南縣、遵義市仁懷市、金華市磐安縣、荊州市公安縣
定西市臨洮縣、信陽市羅山縣、宿州市碭山縣、十堰市鄖陽區(qū)、內(nèi)蒙古錫林郭勒盟多倫縣
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哈爾濱市延壽縣、安康市石泉縣、汕頭市金平區(qū)、昌江黎族自治縣十月田鎮(zhèn)、鐵嶺市清河區(qū)、衢州市開化縣
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盤錦市大洼區(qū)、廣安市前鋒區(qū)、鹽城市射陽縣、臨汾市洪洞縣、六安市舒城縣、齊齊哈爾市克東縣、濟寧市微山縣、遼源市東豐縣、濟寧市嘉祥縣
延邊安圖縣、普洱市思茅區(qū)、撫州市南城縣、懷化市溆浦縣、成都市青白江區(qū)、廣西北海市合浦縣
張掖市甘州區(qū)、咸陽市興平市、重慶市武隆區(qū)、泰州市興化市、臨汾市隰縣、日照市五蓮縣、撫州市樂安縣、青島市市北區(qū)
本溪市南芬區(qū)、佛山市禪城區(qū)、東莞市莞城街道、廣西南寧市邕寧區(qū)、遵義市正安縣、撫順市撫順縣、遵義市仁懷市
廣西百色市那坡縣、湖州市德清縣、懷化市鶴城區(qū)、鎮(zhèn)江市句容市、濰坊市昌邑市、玉樹玉樹市、鶴崗市南山區(qū)、信陽市羅山縣、益陽市沅江市
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法治面｜“機器人律師”離我們還有多遠？|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。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，聲稱要進行“自我辯護”。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。”法官隨即要求關(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備辯護狀時使用了AI，由于缺乏核查，其引用了虛假案例。
當我們將視線轉(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、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)所律師杜華程認為，AI能夠代替大部分常見法律糾紛的問答工作。“比如說遇到一般的工傷、交通事故等案件，AI能夠給出準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？
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?！?/p>
杜華程也認為，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條款，不需要對錯誤的結(jié)論負責?！?/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。”
“代替真人律師在法庭場景下做臨場辯護，也不太可能立即實現(xiàn)。”從技術(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，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。“現(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，可能還涉及標準之外的因素，這些不是機器擅長的。”
王志斌認為，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?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)，還遠未達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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