法律人AI指南：大模型10倍提升工作效率的方法与技巧

内容简介 本书是AI时代法律人和法律机构的生存指南，它从业务角度全面总结了法律人如何使用AI提升工作效率，以及律所等机构如何使用AI提升运营效率；它从技术角度详细讲解了如何构建法律行业的垂直大模型、知识库和智能体。它由中国领先的法律科技企业新橙科技（iCourt）官方出品，是iCourt的CEO带领团队核心成员总结的iCourt在AI领域的理论研究成果和实战经验。 全书内容分为五个部分： 第一部分（第1章） AI带来的影响与应对措施 从法律人的视角介绍了AI大模型的基础知识，以及AI在法律领域的应用趋势和场景。从宏观角度深入探讨AI对法律行业带来的积极影响和消极影响。最后部分为法律行业从业者和法律机构应对 AI 带来的变革提供相应策略。 第二部分（第2~6章）AI 助力法律人提升工作效率 围绕类案检索、案情分析、法律咨询、法律文书写作、合同审查等法律人的日常工作场景展开。简要分析上述场景中传统工作方式的痛点，介绍解决这些痛点可以使用的AI工具和AI解决方案，并用大量案例进行实操演示，最后探讨AI在这些场景中面临的挑战和存在的局限。 第三部分（第7~8章） AI助力法律机构提升运营效率 围绕律所管理、法学教育、司法裁判等方面展开，详细讲解如何用AI辅助提升法律机构在这3个方面的运营效率，以及未来法律机构面临的挑战和机遇。 第四部分（第9~11章） 法律大模型的构建与实践 详细讲解法律领域垂直大模型的构建思路、法律大模型与RAG的技术原理与应用，以及法律领域智能体的技术原理和设计，帮助法律机构实现智能化转型。 第五部分（第12~14章） 不可忽视的新兴法律服务领域 分析AI带来的新型法律问题，如著作权、隐私权和伪造信息等，介绍中国、欧盟和美国的应对方案，并探讨如何把握AI技术发展趋势，为未来做好准备。

iCourt（北京新橙科技有限公司）成立于 2013 年，是中国领先的法律科技企业。总部设立于北京，在深圳、郑州、武汉、成都等地设有分公司。公司连续多年获得国家高新企业认证、北京市“专精特新”中小企业等。 iCourt以“科技守正”为愿景，以“让法治之光洒满世界每一个角落”为使命，致力于通过数智化工具赋能法律人全流程工作场景，打造高效办公体验，推动中国法律服务行业的现代化、国际化和智能化发展。目前，iCourt旗下各产品已服务全国2万多家律所、律师团队、公司法务和30余万名法律人，帮助他们在大数据检索、律所管理、团队协作、市场拓展、客户服务与职业发展等方面实现提质增效。 2023年，iCourt重磅推出法律垂域大模型——AlphaGPT，以专业研发团队（前清华大学教授领衔带队，资深律师+法学专家+高级工程师共同研发）+法律语料训练（以权威而专业的中文法律数据库作为语料库训练模型），产品与律师工作/办案/学习等场景高度适配。AlphaGPT已通过生成式模型深度学习合成算法备案，AlphaGPT App已通过全国互联网安全管理服务平台安全评估。

目录　Contents 序Ⅰ 序Ⅱ 序Ⅲ 序Ⅳ 前言 作者简介 第一部分　AI带来的影响与应对措施 第1章　AI对法律行业和 　　　　法律人的影响2 1.1　全面认识大模型2 1.1.1　什么是大模型2 1.1.2　大模型的基本原理3 1.1.3　大模型的发展历程4 1.2　全面认识法律AI5 1.2.1　什么是法律AI5 1.2.2　法律AI的技术引擎6 1.2.3　法律AI的市场趋势7 1.2.4　法律AI的应用场景8 1.3　AI对法律行业的深远影响11 1.3.1　积极影响11 1.3.2　消极影响22 1.4　法律人与法律机构如何 　 　应对AI30 1.4.1　法律人如何应对AI30 1.4.2　法律机构如何应对 AI34 第二部分　AI助力法律人 提升工作效率 第2章　AI助力类案检索38 2.1　AI解决传统类案检索的痛点38 2.1.1　传统类案检索的痛点39 2.1.2　AI类案检索的优势43 2.2　AI类案检索常用工具46 2.3　AI类案检索的智能应用 　　与实战演练47 2.3.1　类案综述47 2.3.2　案例列表页49 2.4　AI类案检索面临的挑战51 2.4.1　数据的准确性难以保证51 2.4.2　难以理解决策过程52 2.4.3　难以及时更新模型53 第3章　AI助力案情分析55 3.1　AI解决传统案情分析的痛点55 3.1.1　传统案情分析的痛点56 3.1.2　AI在案情分析中的优势60 3.1.3　AI在案情分析中的 　　　应用场景64 3.2　AI案情分析常用工具66 3.3　案情分析的智能应用与 　 　实战演练66 3.3.1　法律依据与类案参考67 3.3.2　法律问题的归纳与分析69 3.3.3　法律意见与行动策略 　　　的制定71 3.3.4　其他场景及衍生问题 　　　分析73 3.4　AI在案情分析中的局限性77 3.4.1　法律解释与适用的挑战77 3.4.2　法律分析专业性的欠缺77 3.4.3　法律意见尚不成熟78 第4章　AI辅助法律咨询79 4.1　AI解决传统法律咨询的 　 　痛点79 4.1.1　传统法律咨询的痛点79 4.1.2　AI法律咨询的优势81 4.2　AI法律咨询的技术原理83 4.2.1　当AI回答问题时，它 　　　究竟在想什么84 4.2.2　当我们提出问题时， 　　　我们究竟在提出什么87 4.3　AI法律咨询常用工具88 4.3.1　通用AI产品89 4.3.2　法律AI产品90 4.3.3　AI 法律咨询常用工具 　　　对比92 4.4　AI在法律咨询中的应用 　 　场景与实用技巧93 4.4.1　AI在法律咨询中的 　　　应用场景93 4.4.2　利用AI实现法律咨询 　　　的实用技巧94 4.5　AI法律咨询面临的挑战101 4.5.1　自然语言理解和处理 　　　能力仍然薄弱101 4.5.2　用户与AI之间存在 　　　信赖障碍101 4.5.3　执业条件和监管仍处 　　　于空白状态102 第5章　AI辅助法律文书写作104 5.1　AI 解决传统法律文书 　 　写作的痛点104 5.1.1　传统文书写作的 　　 　痛点104 5.1.2　AI辅助文书写作的 　　　优势107 5.1.3　AI在文书写作中的 　　　应用场景110 5.2　AI辅助法律文书写作的 　 　技术原理110 5.2.1　语言的魔法师：自然 　　　语言处理110 5.2.2　逻辑建筑师：结构化 　　　生成算法111 5.2.3　个性化画师：机器学习 　　　与风格适应112 5.2.4　交互的舞伴：反馈循环 　　　与迭代优化112 5.2.5　知识的宝库：持续学习 　　　与知识更新113 5.3　AI法律文书写作常用工具114 5.3.1　国外法律文书写作常用 　　　AI工具114 5.3.2　国内法律文书写作常用 　　　AI工具114 5.4　AI法律文书写作的智能 　 　应用与实战演练115 5.4.1　AI在合同起草中的应用： 　　　自动化生成合同草案116 5.4.2　AI在诉讼文书撰写中 　　　的角色：起诉状的快 　　　速生成118 5.4.3　AI在诉讼文书撰写中 　　　的角色：答辩状的快 　　　速生成121 5.5　AI辅助法律文书写作的 　 　策略125 5.5.1　利用AI进行文书内容 　　　生成与结构设计125 5.5.2　人工与AI协作的写 　　　作流程128 5.5.3　精准法律引用与类案 　　　参考130 5.5.4　AI在文书个性化与风 　　　格一致性中的作用130 5.6　AI技术在法律文书写作 　 　中的挑战与未来展望132 5.6.1　法规引用的精准性与 　　　局限性132 5.6.2　合同起草中的视角 　　　不稳定性133 5.6.3　未来展望133 第6章　AI辅助合同审查134 6.1　AI解决传统合同审查的痛点135 6.1.1　传统合同审查的痛点135 6.1.2　AI合同审查的优势136 6.2　AI合同审查常用工具137 6.2.1　国外合同审查常用 　　　AI产品137 6.2.2　国内合同审查常用 　　　AI产品138 6.2.3　代表性AI产品合同 　　　审查功能比较140 6.3　AI合同审查的应用场景 　　与实践141 6.3.1　各种合同内容的审查141 6.3.2　类型预审归类、自定义 　　　审查及专业功能146 6.4　AI合同审查面临的挑战 　　及解决方案149 6.4.1　技术限制149 6.4.2　法律适应性149 6.4.3　数据隐私150 6.4.4　用户接受度151 6.4.5　解决方案与前景152 第三部分　AI助力法律 机构提升运营效率 第7章　AI辅助律所管理156 7.1　从律师和律所的视角看 　　　AI有何不同156 7.1.1　AI应用对律所的影响156 7.1.2　AI应用对律师的影响158 7.2　AI辅助律所案件管理159 7.2.1　AI辅助律所案件分类161 7.2.2　AI辅助律所案件跟踪163 7.2.3　AI辅助律所案件预测166 7.3　AI辅助律所文档管理169 7.3.1　AI辅助律所文档生成170 7.3.2　AI辅助律所文档审查173 7.3.3　AI辅助律所文档存储、 　　　阅读及理解175 7.4　AI辅助律所客户关系管理177 7.4.1　AI辅助律所客户管理 　　　概述177 7.4.2　AI辅助律所客户信息 　　　管理及关系维护179 7.5　AI辅助律所财务管理181 7.6　AI辅助律所案例研究182 7.6.1　AI辅助律所案例研究 　　　的优势182 7.6.2　AI辅助律所案例研究 　　　的流程及工具183 7.6.3　AI辅助律所进行案例 　　　研究与律师进行案例 　　　研究的区别184 第8章　AI辅助法学教育及 　　　　司法裁判186 8.1　AI对法律共同体的影响186 8.1.1　法律共同体186 8.1.2　AI对法学教育机构 　　　的冲击187 8.1.3　AI对裁判机构的挑战189 8.2　AI对高校法学教育的影响190 8.2.1　AI给中国法学院教育 　　　带来的变革190 8.2.2　AI给美国法学院教育 　　　带来的变革194 8.2.3　AI对法学教育公平性 　　　的影响197 8.2.4　AI在法学案例教学中 　　　的应用199 8.2.5　AI在模拟庭审中的 　　　应用200 8.2.6　AI在法律研究中的 　　　应用202 8.3　AI辅助法院司法裁判204 8.3.1　AI辅助法官撰写判决书204 8.3.2　AI辅助法院进行流程 　　　简化和案件管理206 8.3.3　AI助力司法系统改进 　　　司法政策207 8.3.4　AI与司法裁判的未来208 8.4　法律共同体的共同应对211 8.4.1　律师群体212 8.4.2　法学教育者群体212 8.4.3　法官群体213 第四部分　法律大模型 的构建与实践 第9章　从零开始构建法律 　　　　行业垂直大模型216 9.1　通用大模型与垂直大模型 　　的区别216 9.1.1　通用大模型217 9.1.2　垂直大模型217 9.2　法律大模型的功能与架构218 9.2.1　法律大模型的功能218 9.2.2　法律大模型的架构设计219 9.3　法律大模型的构建方法与 　　步骤222 9.3.1　通用大模型的选型与 　　　准备222 9.3.2　大模型训练环境的准备222 9.3.3　法律大模型的数据准备224 9.3.4　法律大模型的训练225 9.3.5　法律大模型的推理226 9.3.6　法律大模型的评估227 9.3.7　法律大模型的优化227 9.3.8　法律大模型的部署228 9.4　关键挑战及其解决方案229 9.4.1　法律专业知识处理 　　　的挑战229 9.4.2　结果准确性的挑战229 第10章　法律大模型与RAG231 10.1　大模型与RAG技术概览231 10.1.1　从传统搜索到RAG231 10.1.2　RAG的概念233 10.1.3　RAG 的应用233 10.1.4　RAG的技术原理234 10.2　法律知识的结构化与RAG236 10.2.1　结构化法律知识的 　　　构成236 10.2.2　结构化方法和技术236 10.3　RAG技术的实现过程237 10.4　法律文本的自动生成237 10.4.1　法律文本自动生成 　　　　的技术架构238 10.4.2　法律文本自动生成 　　　　的技术流程239 10.5　案例分析与法律查询241 10.5.1　问题分类242 10.5.2　检索策略的生成242 10.5.3　法律数据检索243 10.5.4　生成答案243 第11章　法律AI Agent的 　　　　　设计245 11.1　法律AI Agent的发展历史245 11.2　法律AI Agent的设计方法 　　　和步骤247 11.3　法律AI Agent的设计与 　　　应用实例248 11.3.1　用户提问与界面设计249 11.3.2　意图推理、数据收 　　　　集、数据清洗和知 　　　　识构建250 11.3.3　模型推理250 11.3.4　数据后续处理和其他 　　　　注意事项251 11.4　传统法律工具与法律 　　　AI Agent的使用对比251 11.5　如何评估法律AI Agent 　　　的效果254 第五部分　不可忽视的新兴 法律服务领域 第12章　AI引发的新型 　　　　　法律问题258 12.1　AI生成物的著作权问题259 12.1.1　AI创作与人类创作 　　 　的界限与区别259 12.1.2　AI生成物是否构成著 　　 　作权法语境下的作品261 12.1.3　AI是否能成为受 　　 　法律保护的作者263 12.1.4　AI 生成物的著作权侵 　　 　权问题及应对措施264 12.2　AI的数据安全和个人 　　　隐私保护问题269 12.2.1　数据的收集、处理 　　　　和生成回应的方式269 12.2.2　AI对个人隐私保护 　　　　和数据安全的挑战270 12.2.3　关于AI的数据安全 　　　　和个人隐私保护问题 　　　　的案例273 12.2.4　应对AI的数据安全 　　　　和个人隐私保护问题 　　　　的措施274 12.3　AI的虚假信息和深度 　　　伪造问题275 12.3.1　虚假信息和深度伪造 　　　　的AI技术背景及生成 　　　　机制275 12.3.2　AI生成虚假信息和 　　　　深度伪造内容的风险276 12.3.3　AI生成虚假信息和 　　　　深度伪造内容的防范 　　　　策略281 第13章　全球AI立法和 　　　　　司法实践283 13.1　美国的立法和司法实践283 13.1.1　现行法律法规及 　　　　政策文件283 13.1.2　美国的AI产业规范289 13.1.3　美国的司法实践290 13.2　欧盟的立法与司法实践291 13.2.1　现行法律框架及 　　　　政策文件291 13.2.2　欧盟的司法实践294 13.3　中国的立法与司法实践296 13.3.1　人工智能的法律沿革296 13.3.2　中国的司法实践298 第14章　未来展望302 14.1　AI生成物的著作权问题的 　　　　未来展望302 14.1.1　技术进步使AI创作 　　　　能力增强302 14.1.2　算法透明度304 14.1.3　公共领域和开放 　　　　许可309 14.1.4　伦理与道德问题309 14.2　AI的数据安全和个人隐私 　　　　保护问题的未来展望313 14.2.1　数据隐私保护技术的 　　　　增强313 14.2.2　算法透明度与可 　　　　解释性315 14.2.3　国际合作与共享318 14.3　AI的虚假信息和深度 　　　　伪造问题的未来展望319 14.3.1　开源工具的增加与 　　　　深度伪造技术的普及319 14.3.2　虚假信息与深度伪 　　　　造检测技术的发展322 14.3.3　国际合作与国际标准的 　　　　制定323