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內(nèi)蒙古巴彥淖爾市烏拉特前旗、東莞市萬江街道、邵陽市新寧縣、儋州市白馬井鎮(zhèn)、蕪湖市鏡湖區(qū)
湘潭市湘鄉(xiāng)市、恩施州宣恩縣、內(nèi)蒙古錫林郭勒盟二連浩特市、平頂山市郟縣、撫順市清原滿族自治縣、延安市宜川縣、金華市永康市
重慶市綦江區(qū)、內(nèi)蒙古鄂爾多斯市鄂托克前旗、運城市平陸縣、懷化市溆浦縣、果洛甘德縣、廣西來賓市象州縣、張家界市武陵源區(qū)
懷化市溆浦縣、深圳市寶安區(qū)、株洲市石峰區(qū)、臨汾市吉縣、內(nèi)蒙古鄂爾多斯市康巴什區(qū)、開封市通許縣、萬寧市龍滾鎮(zhèn)
襄陽市襄州區(qū)、麗江市永勝縣、沈陽市新民市、天津市濱海新區(qū)、衡陽市衡陽縣、臨高縣加來鎮(zhèn)、萬寧市大茂鎮(zhèn)
東莞市長安鎮(zhèn)、廣西桂林市全州縣、阜陽市太和縣、文昌市潭牛鎮(zhèn)、澄邁縣瑞溪鎮(zhèn)、宜春市袁州區(qū)、常德市安鄉(xiāng)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
九江市修水縣、東莞市塘廈鎮(zhèn)、甘孜巴塘縣、中山市五桂山街道、新鄉(xiāng)市衛(wèi)輝市
泰安市寧陽縣、廣西桂林市平樂縣、葫蘆島市南票區(qū)、紹興市諸暨市、衢州市柯城區(qū)、新鄉(xiāng)市新鄉(xiāng)縣、哈爾濱市松北區(qū)、株洲市醴陵市、揭陽市榕城區(qū)、中山市三鄉(xiāng)鎮(zhèn)
南通市如皋市、臨汾市侯馬市、朝陽市龍城區(qū)、樂山市沙灣區(qū)、黔西南興仁市、吉林市磐石市、上海市閔行區(qū)、景德鎮(zhèn)市昌江區(qū)、曲靖市師宗縣、臨汾市永和縣
寧夏固原市彭陽縣、濟南市平陰縣、濟寧市金鄉(xiāng)縣、贛州市南康區(qū)、遼陽市白塔區(qū)
呂梁市離石區(qū)、麗江市寧蒗彝族自治縣、邵陽市綏寧縣、廣西玉林市興業(yè)縣、沈陽市皇姑區(qū)
德宏傣族景頗族自治州芒市、南陽市鄧州市、雅安市寶興縣、文昌市昌灑鎮(zhèn)、寶雞市鳳縣、撫州市東鄉(xiāng)區(qū)、長治市沁源縣、阜陽市潁東區(qū)、襄陽市棗陽市、西安市閻良區(qū)
孝感市應城市、郴州市永興縣、常德市津市市、上海市嘉定區(qū)、臨汾市浮山縣、揚州市江都區(qū)
德州市德城區(qū)、寧德市壽寧縣、佛山市三水區(qū)、長沙市天心區(qū)、濮陽市濮陽縣
果洛瑪沁縣、陽泉市平定縣、巴中市恩陽區(qū)、宜昌市西陵區(qū)、蘭州市七里河區(qū)、白山市長白朝鮮族自治縣、玉溪市通?？h、沈陽市新民市、肇慶市鼎湖區(qū)
衢州市龍游縣、滁州市瑯琊區(qū)、德陽市旌陽區(qū)、畢節(jié)市金沙縣、撫順市順城區(qū)、鞍山市岫巖滿族自治縣、天津市寶坻區(qū)
鎮(zhèn)江市句容市、文昌市錦山鎮(zhèn)、遵義市湄潭縣、朝陽市凌源市、銅仁市思南縣、黔東南麻江縣、海東市互助土族自治縣、懷化市芷江侗族自治縣
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廣西來賓市金秀瑤族自治縣、駐馬店市西平縣、內(nèi)蒙古巴彥淖爾市五原縣、重慶市云陽縣、宿州市泗縣、榆林市神木市、紅河蒙自市、樂山市五通橋區(qū)、澄邁縣文儒鎮(zhèn)
廣安市鄰水縣、黔東南雷山縣、重慶市石柱土家族自治縣、晉中市靈石縣、綿陽市平武縣、臨沂市羅莊區(qū)、駐馬店市確山縣
曲靖市富源縣、蘇州市相城區(qū)、曲靖市馬龍區(qū)、松原市寧江區(qū)、通化市輝南縣、北京市東城區(qū)、資陽市樂至縣、內(nèi)蒙古通遼市科爾沁左翼中旗、江門市蓬江區(qū)、淮北市杜集區(qū)
廣州市番禺區(qū)、雙鴨山市饒河縣、寶雞市眉縣、阜新市清河門區(qū)、昆明市嵩明縣、南陽市淅川縣、臨汾市蒲縣
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哈爾濱市方正縣、海西蒙古族都蘭縣、文昌市馮坡鎮(zhèn)、聊城市茌平區(qū)、廣西南寧市良慶區(qū)、太原市古交市、鞍山市立山區(qū)、宜昌市夷陵區(qū)、株洲市荷塘區(qū)、青島市平度市
本溪市桓仁滿族自治縣、寧夏固原市隆德縣、廣西賀州市八步區(qū)、甘孜道孚縣、贛州市大余縣、瀘州市敘永縣、內(nèi)蒙古通遼市科爾沁左翼后旗、駐馬店市確山縣
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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?！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，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。
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?！氨热缯f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，相比真實法律服務中較大的差異性，虛擬法律助手的服務質(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。“而且AI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。”
杜華程認為，針對法律事務，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，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，其上下文窗口需在百萬token或更高的量級（一種AI服務的統(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。”王志斌說，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。而面對臨場應變式的場景，并非單純依據(jù)法條就可以應對，可能還涉及標準之外的因素，這些不是機器擅長的?！?/p>
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。“除了常識外，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！?/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。”王志斌補充。
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