随着人工智能技术的快速迭代，AI已经深刻地渗透在法律实践的各个环节，深刻地改变了核心的法律工作流程。从文件审查、起草、法律研究、案例分析乃至风险预判，AI正在全方位重塑法律执业模式、提升服务效率。
经济合作与发展组织（OECD）将人工智能（AI）系统定义为1：一种基于机器的系统，针对明确或隐含的目标，从其接收的输入中推断如何生成可影响物理或虚拟环境的预测、内容、建议或决策等输出。不同的AI系统在部署后的自主性和适应性水平上各不相同。
AI技术打破了信息不对称，也颠覆了律师行业“按时间收费”的底层逻辑。本文将从AI在法律领域的典型应用场景、AI应用过程中的关键考量及AI使用过程中的风险管理三个方面进行分析，在法律服务中是否可以使用AI，如何正确使用AI，如何善用AI，是全球法律科技市场方兴未艾的当下，值得各方主体关注的问题。
AI+法律的典型场景及应用
随着人工智能的技术发展，法律专业人士的工作方法已经被逐步改变。全球范围内，越来越多的律师事务所、大型企业法律顾问团队开始且持续地使用相关法律科技工具，AI在法律典型场景下的使用越发普遍。
（1）AI辅助专业内容起草
常见功能：自动规模化生成模板文件，AI技术能够基于条款库和先例，根据用户提示的具体要求起草文件，调整语气和写作风格以适应上下文，并适配不同的阅读主体。在具体实务操作过程中，AI工具能生成针对案件类型、客户特征的诉状初稿文件，起草适配不同业务形态的合同文本，建议谈判和风险环节的替代条款等。
具体实操：用户为AI大模型提供结构化参考材料，详细问题描述、案件汇报模板、客户咨询回复五段式模板：问题描述-法律依据-建议-风险提示-结语，AI工具可以支持按章节其嵌入本地材料，实现人机深度协作。
（2）法律翻译
常见功能：针对原文本的内容，适配不同的用户主体，按照不同的使用场景、语言风格、风格将文件或重点条款、谈判记录等文件翻译成多种语言，包括多种小语种自动识别，以适配跨境法律事务。后续可支持自建术语库输入，形成个性化语言风格。
具体实操：通过多重优化提示词，嵌入参考资料，制定反向提示词，从而避免模型自由发挥形成幻觉，减少专业性偏差。
（3）文件审查
常见功能：文件审查的基本原理及流程为：资料获取与解析、合同文本结构化处理、文本审查环节、人工checklist审阅、规范标准数据校验、输出结构化审查结论报告。现有工具已支持模板驱动逐条审查（含标准条款+风险提示），在审查过程中批量摄取和排序文件，提取关键信息并组织成结构化格式（如表格、列表）。在合同审查场景下使用需要配置标准模板和律所内部专属审查清单及红线规则，支持跨合同库搜索和比较。生成的输出结果可以基于定制风险偏好标记潜在风险，提供建议并生成修订标记留痕。最后必须由专业人士进行复核、优化，从而确保法律准确性和文本符合谈判策略（如交易背景、后备立场或谈判选择）。
具体实操：现有的AI审查工具能够完成基于关键条款样式进行全面初步筛选，提升风险条款筛选的效率，并确保多个相互关联的合同之间的一致性，但在法律建议的提出、律师审查身份的自动识别、关键条款综合筛查等方面仍存在不足，法律判断、条款博弈、客户沟通仍需以律师主导，并由人工完成最终复核。
（4）信息检索及法律研究
常见功能：合同条款提炼、裁判文书摘要提取，以通俗语言进行法律数据库搜索，按照司法管辖区域主题识别和综合相关判例、法规和趋势以准备案件策略，综合多来源信息，起草研究备忘录和诉讼摘要。
具体实操：需要匹配场景复杂度和团队写作需求选择相关的信息抽取、检索工具，现结构化抽取已能显著替代肉眼筛查，成为日常工作提效刚需。受到现有技术局限可能产生的空值、长文本偏差，处理过程中仍需要分步验证，并经过人工复核。
（5）业务关键节点管理
常见功能：自动排程、日历提醒、自动化关键时间节点的汇总与提醒、自动计息、自动计费，如结合案件材料抽取关键节点，并设置日历提醒，追踪关键日期、义务和截止日期的追踪。
具体实操：管理从案件洽谈到执行端到结案端的全流程自动化，对常规行政任务进行自动化工作流设置，并可以实现自动排程、日历提醒、关键节点追踪、自动计息、自动计费等全工作流自动化。
AI技术应用的关键考量及应用局限
2026年3月6日，新加坡律政部（Ministry of Law Singapore）发布《法律领域生成式人工智能使用指南》（Guide for Using Generative AI in the Legal Sector，以下简称《指南》），在域外实践过程中，AI技术在应用过程中的局限性主要集中在如下几点：
（1）系统集成与兼容性
AI平台及工具在当下仍在井喷，各平台之间的接口并未统一打通，导致法律事务目前常用的平台尚未配备合适的集成AI平台，以及AI平台未能接入相应数据库，在同一工作流中可能出现矛盾或冲突。因此，在选择AI工具介入工作流时需要先评估系统兼容性，并通过合适的培训和定期监控保持系统性能的正常运转及可靠性。
（2）AI幻觉问题及相应的法律责任
由于生成式AI的思考逻辑，AI幻觉问题是目前法律领域应用上最为人诟病的系统性固有风险。AI幻觉会导致其引用虚构的法条、错误的案例，司法实践中，美国、新加坡等域外地区已经出现由于AI幻觉虚构法条导致相关律师被罚款、禁止就相关事务收费，甚至面临刑事责任的风险。考虑到法律内容的准确程度和检验幻觉的能力，需要减少AI幻觉的情形，包括引用错误的法律原则、缺乏客观依据的论证结论甚至编造的法律依据。
新加坡律政部在《指南》中强调，准确性和可靠性是关键考量，需要律师进行人工验证，包括来源是否可信、是否具有权威性，案例在相关司法管辖区域内是否仍然现行有效，对资料来源和论证依据进行复核。
总而言之，人始终是法律成果的最终责任人，AI幻觉导致的法条虚构或案例错误不会构成律师的免责事由，因此，未来律师的核心壁垒仍然在于人机协同的设计能力，包括定义问题、拆解流程、设计提示、校验结果完整性、承担最终责任的综合能力。
（3）数据保密
除非成本高昂的系统本地化部署，现有市面上的绝大多数AI科技产品仍然选择接入公共云端的大模型，而这种公开的文件上传与律师的保密义务而言存在天然的冲突。AI工具可能处理机密或者敏感信息，法律服务人员在使用AI介入工作流的过程中必须树立严谨的风险意识，防止AI泄密。
从保障措施而言，新加坡等域外实践中已经逐步明确，所有输入大模型的文本必须经过结构化解析和维度化脱敏，在工作设备中禁用最高权限的本地AI工具，应当避免污染工作设备；对外采购AI工具时需要确保审查提供商的使用条款、隐私和数据处理政策，确保具有足够保障。对于输入大模型的数据应当进行分类评估，在使用免费的AI工具之前，必须对数据进行匿名化处理（anonymisation），脱敏所有机密和敏感信息。
合规管理三层架构：个人层面，需要维护版本历史和审批痕迹，确保合规性和问责追溯，配置系统维护版本历史和审批痕迹。在输出之前应当由专业律师进行复核，由人作为最终输出成果的责任承担者。
语言即世界，AI是一个工具，它在法律发展的应用才刚起步，带来了新的挑战和机遇，但它的使用面临着很多边界，也产生了不少新的风险。技术的适用价值在初筛提效，但内容内核、法律判断、条款博弈、客户沟通、交易框架建构、信任建立等仍依赖于律师的专业及真实表达。AI不能替代律师，但可能会替代不会用AI的律师，探究人与AI的协作模式是当下技术发展时代下各方都需要关注的问题。
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1.参见Guide for Using Generative AI in the Legal Sector, 新加坡律政部发布于2026年3月6日。
