📄 法律文书写作遇上 AI:是助手还是 “雷区制造者”?
最近两年,AI 工具像雨后春笋一样冒出来,各行各业都在尝试用它们提高效率。法律行业也不例外,毕竟法律文书写作向来以耗时、严谨著称。但问题来了 —— 法律文书这东西,写错一个字都可能让当事人损失惨重,AI 真的能搞定吗?
我特意翻了翻行业数据,某法律科技平台去年做的调查显示,已经有 38% 的律所开始让实习律师用 AI 写初稿。但其中 62% 的资深律师表示,必须从头到尾逐字修改,不然根本不敢用。这数据挺有意思,说明 AI 确实在渗透,但信任度还远远不够。
就拿最简单的起诉状来说,AI 能快速填好原被告信息、诉讼请求这些框架性内容。可到了 “事实与理由” 部分,涉及证据链梳理、法律条文适用时,很多 AI 生成的内容就会出现 “想当然” 的情况。有次我看到一份 AI 写的合同,居然把 “定金” 写成 “订金”,这俩词在法律上的差别可大了去了 —— 前者适用定金罚则,后者只是预付款。这种错误,要是真用在案子里,律师怕是得吃官司。
⚖️ ChatGPT 写法律文书:优势明显但坑也不少
ChatGPT 作为大众最熟悉的 AI 工具,在法律文书写作上的表现算是中规中矩。它的优势很突出:速度快、格式工整。比如让它写一份劳动仲裁申请书,输入基本信息后,三分钟就能出一版带格式的初稿,连证据清单的条目都给你列得清清楚楚。这对刚入行的年轻律师来说,确实能省不少事,不用再对着模板一点点抠格式。
但它的短板也很致命。上个月有个同行分享了个案例:用 ChatGPT 写一份租赁合同,里面关于 “转租条款” 的表述居然和《民法典》第 716 条相冲突。更离谱的是,AI 还自信地在条款后面标注 “依据《民法典》相关规定”。后来才发现,它引用的是 2021 年之前的旧法条,早就被修订过了。这就是 ChatGPT 的一大问题 ——对法律条文的时效性和地域性把握不准,尤其是地方性法规,经常出现 “张冠李戴” 的情况。
而且它对复杂案情的处理能力堪忧。比如涉及多方当事人的合同纠纷,需要理清权责交叉关系时,ChatGPT 写出来的文书往往逻辑混乱。有次我让它模拟一份股东出资纠纷的起诉状,结果把 “未履行出资义务” 和 “抽逃出资” 的法律后果混为一谈,这两种情况在举证责任和赔偿范围上完全不同。要是真按它写的去起诉,败诉风险极大。
🔍 DeepSeek 专攻专业领域:在法律文书上表现更 “懂行”?
相比之下,DeepSeek 这类主打专业领域的 AI 模型,在法律文书写作上显得更 “靠谱” 一点。它的训练数据里专门加入了大量法律法规、司法解释和典型案例,对法律术语的使用更精准。有次测试写一份知识产权侵权警告函,它不仅能准确引用《著作权法》第 53 条,还能结合类似案例中法院的裁判观点,在函件里加入 “参考(2023)京民终 XX 号判决” 这样的表述,这在 ChatGPT 的输出里很少见。
它的 “上下文理解能力” 也强一些。比如起草一份并购协议时,前面提到 “目标公司股权质押情况”,后面涉及 “交割先决条件” 时,DeepSeek 会自动关联前面的信息,加入 “解除全部股权质押后方可交割” 的条款。而 ChatGPT 往往会忽略这种前后逻辑,导致条款出现矛盾。
但别以为它就没缺点了。DeepSeek 对 “非典型案件” 的处理还是差点意思。比如涉及新型网络犯罪的法律文书,由于相关判例少,它给出的分析经常停留在表面。有个刑事律师朋友试过用它写一份 “AI 换脸诈骗” 的辩护词,结果它列举的辩护点全是传统诈骗案的思路,完全没考虑到这类案件中 “技术认知误差” 这一关键辩点。
⚠️ 用 AI 写法律文书的 “隐形风险”:比你想的更严重
很多人觉得,用 AI 写文书,大不了写完自己再检查一遍。但实际操作中,风险往往藏在你没注意到的地方。最典型的就是 “AI 幻觉”—— 它会编造不存在的法律条文或案例。有份用 AI 生成的法律意见书里,居然出现了 “《劳动合同法实施条例》第 47 条”,但实际上这部条例最高才到第 38 条。更可怕的是,这个错误直到案件开庭前才被发现,差点让当事人错过举证期限。
还有数据安全问题。法律文书里往往包含当事人的隐私信息,比如身份证号、商业秘密等。把这些信息输入 AI 平台,等于把客户的隐私暴露在未知的网络环境里。去年某省就出过一起事:律师用某款 AI 工具起草离婚协议,结果客户的财产信息被泄露到了网上,最后律所赔了一大笔钱。
从责任认定角度看,一旦 AI 写的文书出了问题,锅该谁背?目前法律上还没明确规定。但司法实践中,法院通常会认定律师作为专业人士,对文书内容负有最终审核责任。也就是说,哪怕你标注了 “由 AI 生成”,出了错还是得自己扛。
🤝 律师该怎么用 AI?不是 “替代” 而是 “搭档”
说了这么多风险,不是说 AI 不能用,关键是怎么用。我问过不少资深律师,他们的经验值得借鉴:把 AI 当成 “初稿生成器” 和 “格式检查器”,但绝对不能让它做 “决策”。
比如写起诉状时,可以让 AI 先根据案情写个初稿,然后自己逐字核对三个点:一是法律条文是否现行有效,特别是那些经常修订的领域,像劳动合同法、公司法这些;二是事实描述是否与证据一致,AI 很容易把 “可能” 说成 “必然”;三是逻辑是否闭环,比如诉讼请求和事实理由是否对应,有没有遗漏的举证要点。
还有个小技巧:用 AI 写文书时,尽量给它 “喂” 详细的信息。比如写合同,别只说 “写一份买卖合同”,而是要告诉它交易标的、付款方式、违约责任的特殊约定等。信息越具体,AI 生成的内容就越贴近实际需求,你后续修改的工作量也越小。
对于复杂案件,不妨让 AI 做 “备选方案生成器”。比如起草合同时,可以让它分别生成 “对甲方有利”“对乙方有利”“中性” 三个版本,然后自己结合实际情况融合调整。这比自己从头想效率高多了。
🚀 未来会怎样?AI 可能改变法律文书的 “生产方式”
长远来看,AI 在法律文书写作领域的应用只会越来越深。现在已经有专门的法律 AI 工具,能对接法院的裁判文书库,自动分析某类案件的裁判倾向,然后在文书里给出针对性建议。比如你输入一个交通事故案件的信息,它能告诉你当地法院对 “营养费” 的一般支持标准,让你的诉讼请求更合理。
但有一点不会变:法律文书的核心是 “准确反映当事人意志、符合法律规定”,这需要对法律精神的理解,对案件细节的把握,甚至是多年执业积累的 “直觉”。这些东西,AI 短期内学不会。
所以说,与其纠结 “能不能用 AI 写法律文书”,不如琢磨 “怎么用好 AI”。把它当成减轻重复劳动的工具,而不是甩锅的对象。毕竟,在法律这个行业,靠谱永远比速度重要。
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