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呂梁市孝義市、泰州市高港區(qū)、廣州市天河區(qū)、定安縣龍河鎮(zhèn)、遼源市西安區(qū)、內(nèi)蒙古包頭市固陽縣
陵水黎族自治縣英州鎮(zhèn)、德州市德城區(qū)、惠州市博羅縣、太原市小店區(qū)、青島市平度市、寧夏中衛(wèi)市海原縣
麗水市松陽縣、甘孜色達縣、濱州市博興縣、綏化市安達市、黃山市屯溪區(qū)、徐州市邳州市、內(nèi)蒙古呼和浩特市回民區(qū)
晉中市左權(quán)縣、太原市杏花嶺區(qū)、周口市鹿邑縣、荊州市洪湖市、杭州市上城區(qū)、營口市老邊區(qū)、商洛市洛南縣、酒泉市敦煌市、南京市溧水區(qū)
宣城市涇縣、濰坊市臨朐縣、衢州市柯城區(qū)、黔東南丹寨縣、廣西貴港市桂平市、淮南市八公山區(qū)、肇慶市端州區(qū)、臨汾市大寧縣、甘孜雅江縣
廣西崇左市扶綏縣、淮北市濉溪縣、惠州市惠東縣、福州市平潭縣、東方市大田鎮(zhèn)、西安市周至縣、定安縣龍河鎮(zhèn)、咸陽市彬州市、楚雄南華縣、溫州市泰順縣
昭通市鹽津縣、攀枝花市米易縣、營口市西市區(qū)、樂山市金口河區(qū)、河源市龍川縣、咸陽市彬州市、寶雞市扶風(fēng)縣、佛山市南海區(qū)
隴南市康縣、紅河綠春縣、湖州市南潯區(qū)、咸陽市彬州市、淮北市杜集區(qū)、哈爾濱市平房區(qū)、內(nèi)蒙古呼倫貝爾市陳巴爾虎旗、牡丹江市愛民區(qū)
泉州市金門縣、揭陽市惠來縣、內(nèi)蒙古阿拉善盟阿拉善左旗、贛州市尋烏縣、濱州市陽信縣、揚州市寶應(yīng)縣、福州市閩清縣
廣西梧州市藤縣、本溪市南芬區(qū)、廣西防城港市防城區(qū)、岳陽市云溪區(qū)、許昌市魏都區(qū)、揚州市儀征市、洛陽市西工區(qū)、陵水黎族自治縣隆廣鎮(zhèn)
內(nèi)蒙古包頭市東河區(qū)、廈門市翔安區(qū)、鐵嶺市西豐縣、攀枝花市仁和區(qū)、西安市藍田縣、陵水黎族自治縣三才鎮(zhèn)
六盤水市盤州市、昭通市昭陽區(qū)、西寧市城東區(qū)、安康市寧陜縣、忻州市河曲縣、白沙黎族自治縣打安鎮(zhèn)、海南共和縣、長治市潞城區(qū)
南陽市社旗縣、西雙版納景洪市、寶雞市岐山縣、直轄縣神農(nóng)架林區(qū)、黔南荔波縣、大理南澗彝族自治縣
漳州市龍文區(qū)、景德鎮(zhèn)市浮梁縣、金華市浦江縣、重慶市合川區(qū)、黔東南黃平縣、廣西河池市巴馬瑤族自治縣、臨汾市吉縣、臨沂市平邑縣、九江市都昌縣、陽江市陽東區(qū)
臨汾市侯馬市、蚌埠市禹會區(qū)、荊州市監(jiān)利市、蘇州市吳中區(qū)、內(nèi)蒙古烏蘭察布市商都縣
雅安市名山區(qū)、延安市子長市、遵義市正安縣、岳陽市平江縣、麗水市青田縣、武漢市黃陂區(qū)、六安市金寨縣、紹興市越城區(qū)、雙鴨山市尖山區(qū)
廣西賀州市平桂區(qū)、黃石市陽新縣、白銀市景泰縣、廣西玉林市玉州區(qū)、撫州市崇仁縣、臺州市天臺縣、上海市嘉定區(qū)
貴陽市開陽縣、普洱市景東彝族自治縣、濟寧市嘉祥縣、海東市循化撒拉族自治縣、廣元市蒼溪縣、晉城市高平市、五指山市通什
無錫市江陰市、常德市桃源縣、麗水市景寧畬族自治縣、漳州市龍文區(qū)、鎮(zhèn)江市京口區(qū)、三明市永安市、延邊琿春市、阜陽市太和縣、隴南市西和縣
宜賓市南溪區(qū)、內(nèi)蒙古包頭市九原區(qū)、營口市蓋州市、商洛市商南縣、黃石市西塞山區(qū)
東方市大田鎮(zhèn)、遵義市桐梓縣、澄邁縣福山鎮(zhèn)、連云港市贛榆區(qū)、濱州市惠民縣、東營市廣饒縣、黃岡市武穴市、蘇州市姑蘇區(qū)
漢中市佛坪縣、安慶市大觀區(qū)、內(nèi)江市隆昌市、郴州市汝城縣、眉山市仁壽縣、海西蒙古族都蘭縣
阿壩藏族羌族自治州小金縣、東營市東營區(qū)、東莞市鳳崗鎮(zhèn)、南平市政和縣、萍鄉(xiāng)市蘆溪縣、蕪湖市鏡湖區(qū)
合肥市長豐縣、通化市二道江區(qū)、贛州市寧都縣、成都市錦江區(qū)、吉林市船營區(qū)、杭州市富陽區(qū)、內(nèi)蒙古烏海市海南區(qū)、涼山木里藏族自治縣、宿遷市泗洪縣
東方市東河鎮(zhèn)、廣安市鄰水縣、曲靖市麒麟?yún)^(qū)、馬鞍山市和縣、渭南市澄城縣、淄博市周村區(qū)、黔南羅甸縣、鐵嶺市銀州區(qū)
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迪慶維西傈僳族自治縣、杭州市濱江區(qū)、吉安市永新縣、雞西市虎林市、濟寧市嘉祥縣、蘭州市榆中縣
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昌江黎族自治縣七叉鎮(zhèn)、淮南市大通區(qū)、長治市潞州區(qū)、甘南瑪曲縣、黔南貴定縣、大興安嶺地區(qū)呼瑪縣、成都市金堂縣、臨高縣多文鎮(zhèn)
樂東黎族自治縣九所鎮(zhèn)、揚州市儀征市、廈門市集美區(qū)、臨高縣加來鎮(zhèn)、新鄉(xiāng)市鳳泉區(qū)、寧波市江北區(qū)、萍鄉(xiāng)市湘東區(qū)、廣西河池市大化瑤族自治縣、太原市晉源區(qū)
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麗江市華坪縣、安康市嵐皋縣、內(nèi)蒙古鄂爾多斯市烏審旗、忻州市河曲縣、棗莊市山亭區(qū)、晉城市陵川縣
楚雄永仁縣、濟源市市轄區(qū)、南充市閬中市、杭州市余杭區(qū)、周口市商水縣
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恩施州恩施市、銅川市耀州區(qū)、孝感市孝昌縣、宜昌市夷陵區(qū)、西安市未央?yún)^(qū)、濟南市章丘區(qū)、呂梁市交城縣
荊州市監(jiān)利市、文昌市公坡鎮(zhèn)、贛州市定南縣、周口市鹿邑縣、重慶市開州區(qū)、隴南市禮縣、滁州市來安縣、駐馬店市平輿縣、中山市東區(qū)街道
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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(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(dǎo)?！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(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(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)所律師杜華程認為，AI能夠代替大部分常見法律糾紛的問答工作。“比如說遇到一般的工傷、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(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?！?/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(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。“現(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(dāng)?shù)幕貞?yīng)。”
“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?！蓖踔颈笱a充。
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