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九江市都昌縣、廣西玉林市福綿區(qū)、黃山市黟縣、安康市寧陜縣、鄂州市華容區(qū)、遵義市匯川區(qū)、齊齊哈爾市龍江縣、南陽市鎮(zhèn)平縣、重慶市黔江區(qū)、吉安市青原區(qū)
寧德市屏南縣、遼陽市遼陽縣、甘南瑪曲縣、臨汾市翼城縣、荊門市鐘祥市、貴陽市清鎮(zhèn)市、宿遷市沭陽縣、肇慶市鼎湖區(qū)、廣西南寧市江南區(qū)
雞西市雞東縣、南昌市安義縣、臨高縣博厚鎮(zhèn)、七臺河市茄子河區(qū)、常德市武陵區(qū)
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
文山西疇縣、景德鎮(zhèn)市樂平市、內(nèi)蒙古呼倫貝爾市滿洲里市、遼陽市遼陽縣、阜陽市潁上縣、廣西貴港市港南區(qū)、瀘州市納溪區(qū)、昭通市大關(guān)縣、杭州市臨安區(qū)
北京市西城區(qū)、晉中市平遙縣、陵水黎族自治縣光坡鎮(zhèn)、杭州市濱江區(qū)、郴州市汝城縣、廣西玉林市博白縣
阿壩藏族羌族自治州紅原縣、贛州市瑞金市、哈爾濱市通河縣、大興安嶺地區(qū)松嶺區(qū)、寧德市壽寧縣、商丘市夏邑縣、上饒市玉山縣
長沙市開福區(qū)、安陽市內(nèi)黃縣、隴南市禮縣、廣西桂林市平樂縣、渭南市臨渭區(qū)、洛陽市偃師區(qū)、黔東南岑鞏縣
漢中市西鄉(xiāng)縣、晉中市左權(quán)縣、廣西河池市東蘭縣、肇慶市封開縣、文山馬關(guān)縣、安陽市北關(guān)區(qū)、福州市閩侯縣
紅河元陽縣、安康市寧陜縣、徐州市泉山區(qū)、廣西南寧市賓陽縣、太原市杏花嶺區(qū)、黔南貴定縣
湛江市廉江市、宿遷市宿城區(qū)、焦作市沁陽市、廣州市黃埔區(qū)、新鄉(xiāng)市紅旗區(qū)、駐馬店市平輿縣、儋州市新州鎮(zhèn)、佳木斯市樺川縣、西寧市大通回族土族自治縣、南京市玄武區(qū)
荊州市沙市區(qū)、溫州市泰順縣、黔東南黎平縣、寧德市蕉城區(qū)、阿壩藏族羌族自治州茂縣、臨沂市臨沭縣、肇慶市封開縣、嘉興市海寧市
焦作市修武縣、九江市濂溪區(qū)、重慶市忠縣、安順市西秀區(qū)、郴州市蘇仙區(qū)、福州市閩侯縣
黃岡市蘄春縣、咸寧市崇陽縣、蚌埠市淮上區(qū)、湘西州永順縣、太原市古交市、漳州市薌城區(qū)、西安市蓮湖區(qū)、廣西柳州市鹿寨縣
郴州市桂東縣、煙臺市棲霞市、廣州市越秀區(qū)、溫州市泰順縣、寧波市慈溪市、玉樹雜多縣、襄陽市谷城縣、遵義市綏陽縣、張掖市山丹縣、海北海晏縣
迪慶德欽縣、福州市倉山區(qū)、洛陽市伊川縣、臨汾市隰縣、常州市溧陽市、咸陽市旬邑縣、東莞市石排鎮(zhèn)、臨汾市浮山縣、雙鴨山市嶺東區(qū)
中山市小欖鎮(zhèn)、達(dá)州市渠縣、寧德市屏南縣、襄陽市谷城縣、黔南福泉市、萬寧市后安鎮(zhèn)、泉州市鯉城區(qū)、珠海市斗門區(qū)、張家界市慈利縣
景德鎮(zhèn)市浮梁縣、咸寧市崇陽縣、鷹潭市月湖區(qū)、大慶市龍鳳區(qū)、岳陽市汨羅市
咸陽市乾縣、蕪湖市鳩江區(qū)、鄭州市上街區(qū)、肇慶市鼎湖區(qū)、廣西來賓市象州縣、宿州市靈璧縣、韶關(guān)市曲江區(qū)、懷化市通道侗族自治縣
平頂山市郟縣、益陽市安化縣、昆明市尋甸回族彝族自治縣、白沙黎族自治縣南開鄉(xiāng)、瀘州市瀘縣、天水市甘谷縣、南平市建甌市、鎮(zhèn)江市丹徒區(qū)、廣西北海市鐵山港區(qū)
廣西梧州市長洲區(qū)、哈爾濱市南崗區(qū)、株洲市炎陵縣、溫州市文成縣、內(nèi)蒙古興安盟科爾沁右翼前旗、內(nèi)蒙古赤峰市巴林左旗、北京市房山區(qū)、寶雞市陳倉區(qū)
威海市環(huán)翠區(qū)、鹽城市響水縣、亳州市渦陽縣、涼山喜德縣、牡丹江市陽明區(qū)
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宜賓市興文縣、韶關(guān)市始興縣、濟(jì)寧市金鄉(xiāng)縣、大興安嶺地區(qū)漠河市、五指山市水滿
自貢市大安區(qū)、臨滄市鎮(zhèn)康縣、廣西玉林市博白縣、松原市長嶺縣、六安市霍邱縣、瓊海市博鰲鎮(zhèn)、廣西賀州市平桂區(qū)、遼陽市弓長嶺區(qū)、威海市榮成市
寧夏固原市彭陽縣、陵水黎族自治縣三才鎮(zhèn)、陵水黎族自治縣隆廣鎮(zhèn)、新鄉(xiāng)市封丘縣、永州市江華瑤族自治縣、深圳市光明區(qū)、臺州市天臺縣、南陽市西峽縣、內(nèi)蒙古通遼市科爾沁區(qū)
酒泉市肅州區(qū)、棗莊市山亭區(qū)、榆林市綏德縣、十堰市鄖西縣、中山市坦洲鎮(zhèn)
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宜昌市長陽土家族自治縣、宜昌市宜都市、麗水市青田縣、廣西來賓市武宣縣、汕尾市陸河縣、玉樹囊謙縣、咸陽市渭城區(qū)、萍鄉(xiāng)市湘東區(qū)
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法治面｜“機(jī)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)。”法官隨即要求關(guān)閉視頻。這一時刻被法庭攝像機(jī)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(diǎn)。
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(jī)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(jī)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?！?/p>
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?！氨热缬嘘P(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(hù)，也不太可能立即實現(xiàn)?！睆募夹g(shù)層面來說，王志斌補(bǔ)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(jī)器擅長的?！?/p>
王志斌認(rèn)為，機(jī)器無法完成跟不同的人打交道，并不是機(jī)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(jī)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。”王志斌補(bǔ)充。
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