全书力求跳出技术乐观主义的单一叙事，不以“效率提升”遮蔽法律的本体价值，也不以“智能化”取代专业判断与人本关怀。通过梳理生成式人工智能等新兴技术与法律的复杂互动，剖析法律科技带来的结构性机遇与制度性挑战，旨在为法律从业者、制度设计者及社会公众提供立体、批判、审慎的思考框架。期望在变革与风险共生的时代语境下，法律科技能够坚守法治精神，助力构建兼具效率、透明、公正与人文关怀的法治生态。
——前言
《中国电子信息工程科技发展研究
生成式人工智能引领法律科技：
机遇、挑战与未来之路 》
法律作为现代社会的基本制度支柱，其本质在于确立行为边界、保障权利义务、维护秩序正义。在工业社会中，法律体系的构建与运作高度依赖人力与经验积累。随着以人工智能、大数据、区块链为代表的新兴技术不断渗透到经济与社会运行的各个环节，法律服务业也正步入技术驱动的发展阶段，法律科技(LegalTech)随之兴起，成为推动法治现代化的重要力量。
法律行业正处于由生成式人工智能引领的深层次变革阶段。这一变革远不止于提升运营效率，而是在根本上重构法律实践的运作逻辑、组织结构与专业分工。AI 系统正在重塑法律服务链条的关键节点，包括但不限于文书生成、合同审查、预测性分析与法律调研。借助自然语言处理、深度学习与法律语义建模等底层技术，传统律师事务所能够在保持高合规标准的前提下，实现大规模法律任务的自动化处理，从而为高复杂度案件释放更多专业资源。这一技术变革催生出对“复合型法律科技人才”的迫切需求。
生成式人工智能在法律科技范畴内涉及的议题及应用体现
生成式人工智能在法律科技范畴内涉及的议题
生成式人工智能驱动的法律科技应用体系
这类人才不仅需要扎实的法学基础和实务经验，还需掌握AI 模型的运行机制，能够在数据建模、任务微调(fine-tuning)、Prompt 设计与输出监督等环节实现技术与法律逻辑的协同。目前，部分律师事务所已将AI技术整合提升至战略层面，采用“合作+投资”双轨模式探索智能法律服务创新。以英国顶级律所司力达(Slaughter and May)为例，该所推出的“Collaborate”项目在全球范围内遴选法律科技初创企业，通过搭建真实案件环境的测试平台，推动合同分析、法律研究、文书生成等AI 工具的原型验证。同时，该所设立的“Slaughter and May Ventures”风险投资平台，为优质项目提供直接股权支持，形成从技术孵化到商业转化的完整闭环。另一家国际顶级律所安理国际(Allen & Overy)则将生成式人工智能模型融入办案系统，率先部署由OpenAI 创业基金支持的AI 法律助理 “Harvey”。该系统具备上下文理解与快速检索能力，能够在接收自然语言输入后，完成事实识别、条文匹配、规则适用等复杂操作。2022 年，该项目获得500 万美元融资，随后迅速进入律所内部测试阶段，并应用于处理大宗合规审核与交易文件起草等实务场景。这种高强度技术投入反映了顶尖律所对AI 在辅助决策、案例类比、风控自动化等领域的认可，也标志着其角色正从“技术使用者”向“生态构建者”转变。AI 驱动的转型不仅涉及流程优化和成本控制，更将对传统合伙人制度、律师评价体系和服务模式产生深远影响。
在此基础上，法律科技行业对标准化法律术语体系与可解释AI模型的需求正显著增长。为实现跨机构数据共享与智能协作，由国际组织推动的LEI 体系正逐步应用于法律服务场景，有效提升了法律交易的透明度与风险防控能力。需要指出的是，尽管当前AI 法律系统仍存在输出稳定性不足、法律解释缺失与伦理可控性薄弱等技术瓶颈，但其发展势头已不可逆转。AI 法律助理CoCounsel Legal已在部分律所被用于完成法律研究、文档分析与起草等任务，从而加速法律工作流程，而专注于企业法律服务的HarveyAI 系统则在合同审查与尽职调查环节展现出远超人工的响应效率与结果一致性。随着AI 大模型技术持续演进，其法律专业化能力正不断深化。例如，基于深度学习的AI 模型可通过分析海量司法裁判文书，建立特定法官审判风格的预测模型，这一功能对诉讼策略优化具有重要实践价值。从长远发展来看，生成式人工智能的广泛应用将推动法律服务模式实现从“事务执行型”向“智能分析型”的转型升级，最终构建起兼具响应能力、运行透明度与信任机制的数字法治生态系统。
part 01
法律科技时代的挑战与机遇
技术进步在提升法律效力与司法可及性的同时，也对传统法律服务模式和法律职业角色提出了系统性变革要求，主要体现在以下四个关键维度。
1. 竞争加剧与自动化转型（详文略）
2. 商业模式创新与转型
3. 法律职业的结构性分化
4. 新兴法律服务模式：拓展渠道与促进协作
合同智能处理多Agent 协同
合同智能处理系统通过多个Agent 协同工作，实现从合同上传、文档处理、到风险提示的全流程自动化管理。
法律科技驱动下的新商业模式与职业分化
包括数字化法律服务、一站式法律科技平台及新兴服务模式如何重构法律行业生态。
part 02
生成式人工智能在法律科技领域的技术优势
生成式人工智能已从法律科技领域的辅助工具，演进为重构法律服务底层架构的关键技术支柱。其价值不仅体现在提升文本生成效率或降低人力成本，更在于革新法律文本生产、裁判逻辑构建与制度规则映射的整体模式。在合同条款拟定、诉讼文书撰写、风险分析评估等关键环节，专业法律AI 公司开发的生成式人工智能系统通过结构化学习与多模态技术，有效弥合了语言模型与法律规则之间的鸿沟，实现了部分原本依赖专业判断的工作流程的算法化替代。
1. 人工智能在法律文书起草与错误修正中的应用（详文略）
2. 预测分析：提升法律决策效能
3. 合同自动化：生成式人工智能推动法律流程革新
人工智能赋能法律行业典型场景
人工智能在法律行业的典型应用场景涵盖文书起草、合同审核、区块链存证等多个环节，展示了AI 如何推动法律服务向智能化、高效化转型。
然而，这些技术优势并非普遍适用，而是在持续平衡精确度、合规性与可控性的动态过程中逐步显现。当前法律实务中，AI 系统在文本一致性维护和条款冗余规避方面展现出超越人类的表现，但在需要情境理解、伦理权衡和高度定制化判断的复杂领域，其输出仍存在明显局限。这种技术特性促使法律行业形成“算法驱动+人工决策”的分层协同模式：基础性工作由智能系统处理，规范性引用依托法律知识图谱，而最终裁量权仍由执业律师保留。在此框架下，技术价值的充分发挥不仅取决于AI 模型本身的性能参数，更依赖于其与法律体系演进节奏的协调适配，以及人机责任分工机制的制度化安排。法律科技企业正致力于构建更加完善的技术治理体系，确保人工智能在法律领域的应用既保持创新活力，又符合专业规范与伦理要求。
part 03
法律科技实施中的人力与组织因素
生成式人工智能正在深度融入法律实践，重塑法律从业者的角定位与组织协作模式。然而，技术应用成效的关键影响因素并非算法本身，而在于组织如何建立有效的信任机制与权责分配体系。这一特点在法律行业尤为突出：错误成本高、规则刚性强且社会影响大，任何技术偏差都可能导致严重的法律后果。
2025 年，国际法律信息服务商LexisNexis 的一项区域性调研发现，当地仅有2%～3%的法律从业者对AI 生成的研究成果或法律文书表示高度信任。汤森路透研究院发布的《2024 专业服务领域生成式人工智能应用报告》表明，全球范围内31%的法律从业者持乐观态度，41%表示期待，其中，分别有40%和38%的受访者将效率提升列为首要考量因素。这种普遍存在的谨慎态度，反映了通用技术与专业责任要求之间的结构性差异。以《中华人民共和国民法典》第584 条违约金调整规则为例，实际裁判需要综合考量行为过错程度、市场波动情况和交易背景等因素，这使得自动生成的裁判建议可能在基础规则适用层面就存在根本性偏差。
部分司法机关和律师事务所正在探索风险可控的技术应用路径。北京互联网法院在智能审判系统中建立了多层次风控机制：当AI 模型的置信度低于预设阈值时，系统自动启动人工复核程序，并结合对抗样本(adversarial example)①训练等技术提升模型在复杂案件中的准确性和鲁棒性。上海多家大型律师事务所采用分层应用人工智能的策略，将AI 主要用于标准化合同审查环节(如保密协议等基础文件)，通过严格控制识别错误率，提升审查效率；而复杂的跨境并购、VIE(variable interest entity)架构等高风险条款谈判，仍由资深律师亲自把关，劳动仲裁等涉及伦理争议的事项则保留律师全部裁量权。实践证明，这种模式显著提升了律师工作的效率和服务质量。
技术普惠在提升法律服务可及性的同时，也加剧了服务分层的隐忧。以法律科技公司LegalX 为代表的平台，通过提供9.9 元AI 生成离婚协议服务，降低了特定群体的法律门槛，但农村老年用户在基层司法所仍面临平均14.3 天的服务等待周期。人工智能辅助生成的法律文书存在固有质量风险，例如，部分遗嘱因不符合法定形式要件而产生效力瑕疵；依据《中华人民共和国民法典》第1134～1138 条规定，遗嘱必须严格满足特定形式要求(如自书遗嘱需要本人签名，代书遗嘱需要两名见证人在场)。OpenAI 开发的ChatGPT 等通用AI 工具由于无法确保见证人在场或亲笔签名等实质要件，其生成内容存在根本性法律缺陷。相较而言，传统人工服务虽然存在一定错误率，但凭借完善的沟通和复核机制，能够及时发现问题并修正，从而保障法律服务的准确性和有效性。
生成式人工智能服务在规则更新和风险识别方面面临显著挑战。早期系统因未能及时纳入离婚冷静期等新规，导致部分AI 生成协议因程序瑕疵被法院拒收。为应对这一问题，法律科技平台采取多重改进措施：引入区块链技术确保内容可追溯性，在文档醒目位置标注免责声明，同时开发案件复杂度评估功能，对涉及跨境资产等高危案件自动转介至专业律师事务所。这些改进符合国家网信办《生成式人工智能服务管理暂行办法》第十七条关于服务边界的规定，构建了技术能力与制度保障相结合的多层防控体系。法律科技的发展方向并非取代人类，而在于重构服务模式。作为法律服务生产力的催化剂，人工智能的实际效果取决于组织能否建立合理的错误成本承担机制。在制度分层明确、协同机制完善、权责划分清晰的前提下，人机协同将成为法律行业突破效率瓶颈、实现结构性变革的关键驱动力。
AI 与人工协作下的法律意见生成决策流程
通过AI生成初稿、识别风险点，再由律师深入分析，实现高效、准确的人机协同法律服务。
总体而言，生成式人工智能正在深刻重塑法律行业生态，在文件审阅、合同生成和法律研究等关键环节实现自动化转型。以加拿大法律科技企业Kira Systems 为例，该公司开发的AI 系统通过生成式人工智能技术对提取的法律信息进行智能化摘要，显著提升法律工作的准确性和处理效率。与此同时，美国在线法律服务提供商LegalZoom 和Rocket Lawyer 等平台，正利用生成式人工智能推动法律服务普惠化发展：LegalZoom 通过其智能文档创建系统，帮助非专业人士生成个性化法律文件；Rocket Lawyer 创新的Rocket Copilot服务模式，则将生成式人工智能与律师专业服务有机结合，为用户提供高效便捷的法律流程解决方案。这些由专业法律科技公司推动的技术进步，尤其是生成式人工智能的深度行业整合，充分展现了其在构建更高效、更普惠的现代法律服务体系中的关键作用。
本文摘编自《中国电子信息工程科技发展研究. 生成式人工智能引领法律科技：机遇、挑战与未来之路 》（中国信息与电子工程科技发展战略研究中心著. 北京 : 科学出版社, 2025. 11）一书“第1章 引 言”“前言”，有删减修改。
主编郭毅可教授，现任香港科技大学首席副校长及讲席教授、中国工程院外籍院士，兼任香港生成式人工智能研发中心主任。
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(新一代信息工程科技新质生产力技术系列)
ISBN 978-7-03-084085-1
责任编辑：孙力维 赵艳春
本书以生成式人工智能为核心议题，系统分析人工智能技术在法律科技(LegalTech)领域的应用现状、发展机遇与制度挑战。内容涵盖法律科技的发展历程、全球法律服务市场的技术变革，生成式人工智能在合同审查、文书生成、知识管理与司法裁判等环节的深度应用，并深入讨论由此带来的伦理风险、算法偏见、数据合规与责任分配等问题。
作为理解生成式人工智能与法律交汇的入门与进阶读物，本书主要面向法律实务与监管从业者、关注法治现代化的广大读者，以及法律科技从业者。本书强调，法律科技的创新不仅是技术革新，更关乎法治体系的可持续发展，需通过完善监管框架、强化数据治理与促进技术普惠来实现安全、透明、可信赖的法治现代化，最终推动法律体系向智能化、可解释与以人为本的方向演进。
（本文编辑：刘四旦）
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