如今再谈论法律垂类大模型、法律AI，我们早已不必再对着技术参数与行业蓝图畅想它的可能性。从基层司法所的线上调解平台，到中小微企业的法务工作台，从政法单位的辅助办案系统，到人大法工委的立法调研现场，这项曾经的前沿技术，已经悄悄走进了法治实践的日常肌理。
按流行的说法，“AI早已不是选择题”。
2024年的时候，“法观”法律AI通过法考的消息曾在法律圈掀起过不小的讨论。
后续，比起“首个过法考的AI”这个标签，“法观”在此之后与国内一众法律AI一起，在真实的法律场景里完成的落地实践——开始回应普通人的法律疑问，减轻法律从业者的事务负担，甚至一点点改变着法律服务的供给格局。我们已经见到太多这样的场景：
偏远乡镇的务工者，深夜在手机上输入自己遭遇的劳务欠薪纠纷，几分钟就拿到了清晰的法律指引，还有一份格式规范的调解申请书初稿；初创企业的经营者，不用再为一份采购合同的合规风险支付高额的咨询费，上传文档后很快就收到了风险提示与修改建议；基层的人民调解员，面对一起复杂的邻里纠纷，能快速检索到本地的类案裁判思路与相关司法解释，不用再为法律适用的把握犯难……
这些细碎的场景里，藏着法律AI最朴素的价值：它打破了法律服务的时间与地域壁垒，让原本有门槛的法律知识，变得触手可及；让重复繁琐的基础法律事务，变得高效便捷；也让专业的法律判断，有了更全面的数据与案例支撑。
“法治是最好的营商环境”。
过去，优质法律服务资源大多集中在中心城区，县域、乡镇的企业与群众，往往很难便捷对接适配的专业服务；如今通过线上平台，AI可以把基础法律服务送到最基层，让偏远地区的市场主体，也能享受到和中心城区无差别的法律技术服务，有效缩小区域间法律服务的可及性差距。
过去，中小微企业常常因为法务成本高，陷入合同有漏洞、维权无门路的困境；如今AI可以低成本承接合同审查、合规咨询、文书起草等基础法务工作，帮企业把好经营的法律关口，大幅降低了企业的制度性交易成本。
—— 对于区域发展而言，法治化营商环境不是一个抽象的概念，而是直接体现在每一个市场主体能否便捷获得法律支持、每一起矛盾纠纷能否公平高效化解、基层执法与司法裁判能否精准规范等等关切具体利益的种种方面。而法律AI的落地，正是从这些细微处入手，一点点补齐法律服务的供给短板。
当然，在热闹的落地实践背后，我们也必须清醒看到，法律AI的前行之路，依然有不少需要跨越的沟坎。
垂类AI与通用AI有着本质的不同，通用AI追求的是跨领域的泛化能力，而法律这类垂类AI，固然需要充分运用最先进的垂类技术能力筑牢底座，但它真正需要破解的核心命题，从来不是技术参数有多亮眼，而是能不能真正解决真实的应用场景问题。这也是行业始终深陷“概念热、落地冷”困局的核心原因，多数产品停留在通用文本处理的表层功能，既无法适配法律执业的合规红线，也难以解决实务场景的真实痛点，最终沦为食之无味的鸡肋工具。
首当其冲的，是商用场景下数据安全与隐私保护的红线问题。法律数据天然带着极强的私密性，个人敏感信息、企业商业秘密、案件涉密内容，都附着在数据收集、存储、使用的每一个环节，一旦管理失当，就可能出现信息泄露的风险，不仅会侵害个体与企业的合法权益，更会消解大众对这项技术的信任。而对于法律行业而言，数据安全与保密更是不可触碰的执业底线，通用AI工具无法实现的数据闭环管理、涉密材料人工脱敏的高成本，也让很多律师不敢将核心案件材料交给AI处理，直接限制了技术在核心业务场景的落地。
与此同时，不少AI在法律场景应用还面临着“专业能力不足”的核心困境。有些产品只是简单给通用AI套上了法律知识库的外壳，并没有真正理解法律文辞的严谨性与法律场景的特殊性，常常出现知识调用不准、法律推理不严的问题；训练数据标注不精准、更新不及时，更是直接影响着模型输出结果的可靠性，甚至出现法条引用失效、案例编造失真的问题，律师不仅没能实现提效，反而要花费额外精力人工校验，增加了执业负担。
除此之外，责任界定的模糊、算法可解释性的不足、潜在的算法偏见问题，都是行业无法回避的挑战。当AI给出的错误法律建议导致了不良后果，技术开发者、运营者、使用者之间的责任该如何划分？在司法裁判、行政执法这类关键场景中，模型输出的结论能否说清背后的推理逻辑，让使用者与当事人真正信服？如果训练数据本身存在地域、主体类型的偏差，会不会导致模型输出的结果出现不公平的倾向，反而损害了司法公信力与市场公平？这些问题，都需要在技术迭代与落地实践中，一步步找到答案。
说到底，法律AI想要真正扎下根、走得远，从来不是靠参数的堆砌，也不是靠概念的炒作，而是要踩准法律行业最朴素的几个底层逻辑：
第一个逻辑，是永远守住合规的底线。法律行业本身就是规则的行业，服务于法治建设的工具，更不能游走在规则之外。从生成式大模型监管框架，到《网络安全法》、《数据安全法》、《个人信息保护法》划定的数据与隐私保护红线，再到最高院对人工智能司法应用提出的透明性、可信性要求，国内已经形成了相对完备的规范体系。法律AI的研发与运营，必须把合规贯穿全生命周期，只有在法治的框架内运行，才能真正服务于法治建设。
第二个逻辑，是永远把专业性当作立身之本。法律AI本质上是法律服务的数智化延伸，哪怕交互做得再流畅，功能做得再丰富，输出的内容不符合法律规定、不遵循法律逻辑，甚至杜撰、捏造，就失去了存在的意义。这就要求它必须扎根于海量、权威、实时更新的专业法律语料，构建起覆盖法律法规、司法解释、裁判文书、实务研究的全维度知识体系，真正读懂法律的严谨性。
第三个逻辑，是永远把可用性当作落地的桥梁。再好的技术，用不起来、用不明白，就无法产生价值。法律AI要实现普惠，首先要打破的就是使用门槛。搭载要轻松简单，不需要对已有业务系统进行重复建设；界面要简洁明了，让不懂法律的普通人也能快速找到需要的功能；操作要便捷高效，不用繁琐的步骤，简单描述需求就能获得对应的服务；响应要及时迅速，7×24小时回应用户的咨询，真正打破法律服务的时间壁垒。真正好的工具，从来不是让人围着工具转，而是让工具围着人转，唯有实现AI能力与现有流程、日常活动的无感化融合，不改变固有的操作习惯，不增加额外的学习成本，才能让用户用得懂、用得顺、用得放心，技术才能真正转化为普惠法律服务的实效。
第四个逻辑，是永远以解决真实问题的实务性为最终落脚点。法律AI不是实验室里的展品，它的价值要在解决真实世界的法律问题中体现。无论是面向群众的普法咨询、纠纷化解，面向企业的合同审查、合规管理，还是面向政法单位的多元解纷、辅助办案、类案检索，面向立法机关的法规论证、执法监督，都要贴合真实的业务场景，真正帮用户解决实际问题。从文书生成、合同审查到卷宗处理、利冲检索，唯有精准锚定律师执业、基层治理、企业经营的高频场景，才能让垂类AI的技术能力真正转化为生产力，脱离了实务需求的技术迭代，终究只是空中楼阁。
写到最后，总会想起生成式大模型爆发之初很多人问过或自我“拷问”的问题：法律大模型，最终会替代法律人吗？
我始终认为答案是否定的：AI从来都不是为了替代谁而来，而是为了让人从繁琐的、程序化的、基础事务中解脱出来，把精力放在更复杂、更有价值的专业工作上；在人机协同的新范式里，AI 承担它最擅长的重复性、机械性工作，人类则专注于价值判断、专业博弈与人文关怀，二者共生共进；更是为了让法律这件事，走出律所、走出机关，走到每一个有需求的普通人身边，走到每一家需要法律护航的企业里。
说到底，法律 AI 从来不是行业发展的选择题，而是数智时代法治建设转型升级的必选项。面对日益增长的法律服务需求与有限专业资源之间的核心矛盾，面对基层普惠法治的迫切需求与区域资源不均的现实差距，面对法治化营商环境建设对服务效率、公平规范的更高要求，拥抱法律 AI 早已不是 “要不要做” 的犹豫，而是 “怎么做好” 的笃定。
它也从不是要颠覆法律行业的本质，而是为法律人卸下机械性工作的重负，让专业价值回归核心；它更不是冰冷的技术替代，而是让法治的光芒跨越地域与成本的壁垒，触达更多需要的人。
而法治的普惠，从来不是一句宏大的口号。
它是深夜里一次及时的法律解答，是一份不用花钱、或花极少钱就能拿到的高质量文书初稿，是偏远乡镇也能触达的专业指引，是每一家中小企业都能负担得起的合规服务。在法治中国建设的征程中，法律大模型正在做的，就是把这些细碎的、可触摸的法治微光，一点点汇聚起来，既成为普惠法律服务的坚实底座，也成为区域法治化营商环境最温暖、也最坚实的底色。
未来，法律AI也必将深度融入社会治理的更多环节，为法治中国建设注入源源不断的数智动能。
陈昱竹
乾成合伙人、示范团律师
中国法研法律智能应用创新中心主任
数智枫桥研究院联合创始人
拥有十余年复杂争议项目管理、多元解纷方案设计、法律创新及团队组织管理经验，为刑事案件、重大商事争议案件当事人提供综合、高效的全流程法律服务，并长期负责团队专业化、标准化建设。
深谙公司治理、投融资及商业模式分析，曾在多宗复杂纠纷中，通过股权及合作架构设计，快速解决争议并推进交易达成；在ADR非诉解纷、策略制定、调解和谈、风险评估及项目管理方面有丰富的成熟经验。
担任“数智枫桥”基层治理系列应用及“法观AI”法律垂类大模型总设计师，在“法律+科技”、数据合规治理及机制体制建设方面，深度参与多地政法课题及项目。
往期文章：
