OpenAI 进军法律科技的最新成果来了！Astra for Law + ChatGPT for Word

今天，OpenAI 正式推出 Astra for Law——融合最新的 GPT-6 Astra 模型，以及专门为专业法律工作定制的设置、工具和上下文。

Astra for Law 将 GPT‑6 Astra 模型与强大的法律检索能力、法律分析和写作专业指令相结合，全面增强 Astra 在各类法律实务工作中的能力，旨在帮助律师事务所和法律科技公司围绕自身专业知识构建 AI 产品和工作流。

同时，OpenAI 还发布了 26 款合作伙伴开发的插件，以及一系列由律师和法律工程师开发的 Skills，帮助律所利用现有工具和知识。

值得注意的是，OpenAI 在打造 Astra for Law 的过程中与美国顶尖精品律所 Wachtell, Lipton, Rosen & Katz 合作，将该所在诉讼和公司法律事务方面的专业知识与 OpenAI 的前沿研究及工程能力相结合。

这个合作值得关注之处在于：双方探索的已不只是文件处理效率，而是 AI 将如何支持那些高度依赖专业经验与复杂判断的工作。

与此同时，OpenAI 还正式发布了 ChatGPT for Word，律师可以在常用的 Word 中完成文字校对、获取修改建议、标记格式问题。

结合我们此前的研究，这是 OpenAI 从投资 Harvey，到吸纳法律科技专家人才，现在进一步走向直接建设法律产品的重要动作：

OpenAI 正同时争取法律科技公司的底层模型业务，以及法律专业机构的工作平台入口。

对于 Harvey 等法律科技公司，OpenAI 仍然是其技术供应商；但当律所和企业可以直接在 ChatGPT、Codex、Word 中连接资料、定制工作流，部分原本需要独立法律科技产品承担的功能，也可能被通用平台接走。

👉拓展阅读：AI 科技巨头布局法律科技：OpenAI 篇

以下是 Astra for Law 的具体介绍：

更强的法律研究能力

法律研究工作，通常始于找到准确适用的法律依据，定位相关段落，并判断这些依据与当前案件情况的相关性及其约束力。

基于最新的法律检索索引能力，Astra for Law 可以检索美国判例法、法规、规章、法院规则和行政决定，数据库包含超过 2.3 亿个网址，并且每天都在新增资源。OpenAI 与 CourtListener 旗下非营利组织 Free Law Project 合作，将其覆盖超过 99.9% 的美国公开判例的数据库纳入这一检索体系。

那么，Astra for Law 的法律研究效果如何？

OpenAI 使用 Vals AI 法律研究基准测试平台非公开验证数据集里的 200 道美国法律研究问题，对 Astra for Law 进行了测试——这个基准评估模型查找相关来源和段落的能力，以及其输出结果满足评估标准的程度。

研究显示，Astra for Law 的整体正确性通过率为 54.0%，而仅使用网络搜索的 GPT-6 Astra 的正确率仅为 38.7%，Astra for Law 生成的答案也更加全面，可以为提供交易法律意见、评估争议或制定法律策略奠定了扎实的研究基础，并提供可靠的法律依据。

OpenAI 表示，Astra for Law 将与律所依赖的 Thomson Reuters 这类法律专业 AI 产品形成互补，但真的不会形成替代关系吗？

端到端的法律工作流能力

法律研究只是第一步。Astra for Law 还提供定制的法律分析和写作指令，帮助律师将研究成果应用于案件事实，以构建法律论点、起草交易条款，并识别薄弱环节和不确定因素。

例如，要求查找事实情形相似且具有法律效力的判例，Astra for Law 在准确定位相关先例和匹配事实情形方面，均优于其他模型：

诉讼场景

非诉场景

基于前沿的 AI 能力，律所可以将自身的案例资料、工作方法和专业判断，打造为符合自身标准的 AI 工具与工作流程。

目前，OpenAI 的前沿部署工程师（FDE）与部分律所合作，基于 ChatGPT Enterprise 构建定制化界面、接入专有数据，为各家律所的工作流程打造专用 AI 工具：

• Sullivan & Cromwell：开发了一个协议分析工具，将律所的谈判指引和精选案例应用于新交易的审查，帮助律师识别多个条款相互作用产生的风险，并且据此提出修订建议、起草面向客户的法律意见。

• Ropes & Gray：开发了一个尽职调查的系统，帮助律师审阅数据室资料，并判断对交易至关重要的事项。这个系统能够帮助律师追溯调查发现的原始材料，并精准定位可能影响收购的问题，譬如关键客户合同是否要求事先通知或取得同意。

• Cooley：开发了 GO Public，将其在资本市场的专业知识，融入企业上市准备流程中，涵盖起草 IPO 文件、识别管理层需要关注的风险。当交易发生变化时，AI 会将相关变动同步更新到各个文件中，供律师统筹审查这些变更的影响。

这些律所负责人均表示，AI 正从根本上改变法律服务的提供方式，因此他们正在探索开发与律师工作方式相契合的定制化 AI 应用。

法律级别的信任和控制

律师事务所需要保护客户机密信息，并管控 AI 在执业活动中的使用方式。

对此，OpenAI 为符合条件的律所设立了专门的“可信访问计划”，提供 API 零数据保留（ZDR），并默认不对 ChatGPT Enterprise 使用内容进行人工审查，让律师能够访问 Astra for Law 以开展专业法律工作。

同时，OpenAI 还与专注 AI 治理领域的美国顶级律所 Latham & Watkins 合作，共同设计信息权限、伦理道德墙、客户指令和律所监督机制，从而将 AI 部署到对治理、监督和责任落实有严格要求的环境中。

这次合作建立在 Latham & Watkins 律所持续投入专有 AI 开发、治理和基础设施建设基础上——就在几天前，据《金融时报》报道，Latham & Watkins 已购买多台英伟达 GPU 服务器，自研专属 AI 平台，旨在能够更好地掌控保密性、模型选择以及潜在的成本。

拓展阅读：顶级律所 Latham & Watkins 采购英伟达 GPU，自研专属 AI 平台

关于上线时间：Astra for Law 初期首先通过可信访问计划向部分律所提供，在 ChatGPT 和 Codex 中使用，API 尚待开放。它将在模型选择器中显示为“GPT-6 Astra Law”，在 API 中显示为 gpt-6-astra-law。

从 2023 年起，全球律师事务所都开始试水 AI——与大多数个体的法律从业者一样，多为外采工具、碎片化试点。

然而，这种方式数据外露风险高，尤其是监管对数据隐私、职业保密要求日益趋严，公有云/第三方 AI 难以满足合规要求。

同时，随着大模型日益商品化，AI 技术越来越普及，未来律所之间真正能拉开差距的差异化因素不再是能否使用 AI，而是能否把机构知识转化为可审计、可持续改进的 AI 系统。

这种竞争力体现在：

• 律所自有知识的架构体系

• 知识与工作流程相结合的方式

• 律师核验和优化 AI 输出结果的机制

• 律所依托大模型打造的专属客户服务体验

因此，基于私有数据打造专有 AI 平台，并将组织打造成一个「精密仪器」，已经逐渐成为顶级律所拥抱 AI 的主流趋势，目前已有多家顶级律所入局探索，点击了解更多👇

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与多数律所普遍还在简单尝试 AI 不同，这些顶级律所不只是采用工具，而是构建能够整合和应用律所多年积累的专业知识的平台。

这些律所认为，在法律行业，AI 只有在安全的专有环境中，私有化部署，保护私有知识，深度贴合业务，才能创造长期价值。

因此，AI 并不会取代律师，而是赋能，简化重复性工作，让优秀的律师脱颖而出。

如今，AI 已经成为在不断变化的市场中持续提升法律服务质量的战略杠杆。然而，经验、判断力、战略眼光和长期积累的信任，仍然是法律行业的独特要素，无法被技术复制。

以上做法展现了顶级律所深思熟虑的选择，即利用 AI 提升法律服务的质量和价值，从而在 AI 变革浪潮中引领创新。

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