深入剖析劳动法律实务：生成式AI带来的机遇与挑战全解

东莞望牛墩律师获悉

这本书努力想要摆脱技术乐观主义那种单一的叙事方式 ，不会用“效率提升”去掩盖法律本身所具有的价值 ，也不会用“智能化”来替代专业的判断以及人本关怀 。它通过梳理生成式人工智能等新兴技术和法律之间复杂的互动情况 ，剖析法律科技所带来的结构性机遇以及制度性挑战 ，目的是为法律从业者 、制度设计者还有社会公众提供一个立体的 、批判的 、审慎的思考框架 。希望在变革与风险共同存在的时代背景下 ，法律科技能够坚守法治精神 ，帮助构建一个同时具备效率 、透明 、公正以及人文关怀的法治生态 。

——前言

《中国电子信息工程科技发展研究

生成式人工智能引领法律科技：

机遇、挑战与未来之路 》

法律身为现代社会的基本制度支柱，其本质是确立行为边界，保障权利义务，维护秩序正义。在工业社会里，法律体系的构建跟运作高度依靠人力以及经验积累 。随着以人工智能、大数据、区块链当作代表的新兴技术持续渗透到经济与社会运行的各个环节，法律服务业正迈入技术驱动的发展阶段，法律科技随之兴起，成了推动法治现代化的重要力量。

法律行业所处阶段，乃是由生成式人工智能引领的深层次变革阶段，此变革并非仅仅是提升运营效率，而是从根本上对法律实践的运作逻辑、对组织结构以及对专业分工进行重构，AI 系统正在重塑法律服务链条里含文书生成、合同审查、预测性分析以及法律调研等关键节点的部分，包含但不限于这些 。通过借助自然语言处理、深度学习以及法律语义建模等底层技术，传统的望牛墩律师事务所，在维持高合规标准的情形下望牛墩律师，能够达成大规模法律任务的自动化处理，进而为高复杂度案件释放更多专业资源，这一技术变革催生出对“复合型法律科技人才”的迫切需求 。

生成式人工智能在法律科技范畴内涉及的议题及应用体现

生成式人工智能在法律科技范畴内涉及的议题

生成式人工智能驱动的法律科技应用体系

这类人才要有扎实的法学基础呀，还要有实务经验呢，并且得掌握AI模型的运行机制，要能在数据建模环节做好，在任务微调环节做好，在设计与输出监督等环节做好，从而实现技术与法律逻辑的协同。目前，部分望牛墩律师事务所已把AI技术整合提升到了战略层面东莞望牛墩律师，采取“合作+投资”双轨模式去探索智能法律服务创新。拿英国顶级律所司力达（and May）来说，此律所推出的“”项目于全球范畴内挑选法律科技初创企业，借由构建真实案件环境的测试平台，促使合同分析、法律研究、文书生成等AI工具的原型验证得以推进。与此同时，该律所设立的“and May”风险投资平台，给优质项目予以直接股权支持，造就从技术孵化直至商业转化的完整闭环。与此同时，另一家在国际上处于顶级水平的律所安理国际（Allen & Overy），把生成式人工智能模型融入到办案系统之中，率先去部署那由创业基金给予支持的AI法律助理，该系统具备上下文理解以及快速检索的能力，在接收自然语言输入这个行为动作之后，能够完成事实识别，条文匹配，规则适用等一系列复杂的操作。在2022年的时候，该项目筹措到了50 0万美元的融资，紧接着快速步入律所内部测试阶段，并且应用于处理大宗合规审核以及交易文件起草等实务场景。顶尖律所对 AI 在辅助决策、案例类比、风控自动化等领域的认可，通过这种高强度技术投入得以体现，其角色正从“技术使用者”向“生态构建者”转变，这也成为一种标示。AI 驱动的转型，不仅涉及流程优化和成本控制方面，更会对传统合伙人制度、望牛墩律师评价体系以及服务模式产生深远影响。

基于此，法律科技行业对于标准化法律术语体系以及可解释AI模型的需求正在显著地增长，为达成跨机构数据共享与智能协作，由国际组织推动的LEI体系正逐渐被应用于法律服务场景，切实有效地提升了法律交易的透明度以及风险防控能力，值得指出的是，虽然当下AI法律系统仍然存在输出稳定性欠缺、法律解释缺失以及伦理可控性薄弱等技术瓶颈，然而其发展势头已然不可逆转。在部分律所，被用于完成法律研究、文档分析以及起草等任务的 AI 法律助理 Legal，加速了法律工作流程，而专注于企业法律服务的系统，在合同审查与尽职调查环节，展现出了远超人工的响应效率与结果一致性。随着 AI 大模型技术持续演进，其法律专业化能力不断深化。比如，基于深度学习的 AI 模型能通过分析海量司法裁判文书，建立特定法官审判风格的预测模型，这一功能对诉讼策略优化具有重要实践价值。着眼于长远时段的发展情形，生成式人工智能的大范围运用会促使法律服务模式迈向从“事务执行型”朝着“智能分析型”的转变提升，最终架构起具备响应能力、运行透明度以及信任机制的数字法治生态系统。

part 01

法律科技时代的挑战与机遇

技术取得进步，在使法律效力以及司法可及性得以提升的情形下，还对传统的法律服务模式，以及法律职业角色提出了系统性的变革要求，这主要体现于以下四个关键维度，。

1. 竞争加剧与自动化转型（详文略）

2. 商业模式创新与转型

3. 法律职业的结构性分化

4. 新兴法律服务模式：拓展渠道与促进协作

合同智能处理多Agent 协同

合同智能处理系统借助多个Agent共同合作，达成从合同上传开始，接着进行文档处理的操作，再到风险提示，达成全流程自动化管理。

法律科技驱动下的新商业模式与职业分化

什么样的事情，究竟是数字化状况下的法律服务，还是一站式的那种法律科技平台，又或者是新兴的服务模式，它存在着怎样的情况，关乎着如何去重新构建法律行业生态呢。

part 02

生成式人工智能在法律科技领域的技术优势

生成式人工智能，已从法律科技领域里的辅助工具，演变成了重构法律服务底层架构的关键技术支柱，它的价值，不光体现在提升文本生成效率或者降低人力成本方面，更在于革新法律文本生产、裁判逻辑构建以及制度规则映射的整体模式。在合同条款拟定这个关键环节，专业法律 AI 公司开发的生成式人工智能系统，借助结构化学习与多模态技术，在诉讼文书撰写环节，有效弥合了语言模型与法律规则之间的鸿沟哦，在风险分析评估环节，实现了部分原本依赖专业判断的工作流程的算法化替代呢。

1. 人工智能在法律文书起草与错误修正中的应用（详文略）

2. 预测分析：提升法律决策效能

3. 合同自动化：生成式人工智能推动法律流程革新

人工智能赋能法律行业典型场景

人工智能于法律行业的典型应用场景，包含了文书起草，还有合同审核，以及区块链存证等多个环节，这展示出了AI怎样推动法律服务朝着智能化、高效化去转型。

然而，这些技术优势不是普遍适用的，而是在一个持续平衡精确度、合规性与可控性的动态进程里慢慢显现出来的。在当前的法律实务当中，AI系统在文本一致性维护以及条款冗余规避方面呈现出超过人类的表现，可是在那些需要情境理解、伦理权衡以及高度定制化判断的复杂领域，它的输出仍然有着明显的局限 。这种技术特性使得法律领域构建起“算法驱动加上人工决策”的分层协同样式，其中基础性质的工作由智能系统予以处理，规范性引用借助法律知识图谱，然而最终的裁量权力依旧由执业望牛墩律师留存。在这样的框架范围以内，技术价值的充分施展不但取决于AI模型自身的性能参数，而且更依赖于其与法律体系演变节奏的协调适配，以及人机责任分工机制的制度化布置。处于法律科技范畴的企业，正全力以赴地投身于搭建更为完备的技术治理体系这一工作之中，其目的在于保障人工智能于法律领域的运用，既能始终维持创新所带来的蓬勃活力，又能够契合专业规范以及伦理方面提出的要求。

part 03

法律科技实施中的人力与组织因素

深度融入法律实践的生成式人工智能，正在对法律从业者的角色定位以及组织协作模式予以重塑。然而，技术应用成效的那个关键的影响因素，并非是算法本身，而是在组织究竟该如何去构建有效的信任机制跟权责分配体系这件事上。在法律行业，这一特点显得格外突出，那就是错误成本很高，规则刚性很强，并且社会影响很大，任何技术偏差都极有可能致使严重的法律后果产生。

2025年，有一项区域性调研，是由国际法律信息服务商开展的，该调研发现，当地只有2%至3%的法律从业者，对AI生成的研究成果或者法律文书，表示高度信任。汤森路透研究院发布了《2024专业服务领域生成式人工智能应用报告》，这份报告表明，在全球范围内，31%的法律从业者持乐观态度，41%表示期待，其中，分别有40%和38%的受访者，将效率提升列为首要考量因素。这种谨慎态度是普遍存在的，它反映了通用技术与专业责任要求之间的结构性差异。比如以《中华人民共和国民法典》第584条的违约金调整规则作例子，实际进行裁判的时候，需要对行为过错的程度、市场波动的状况以及交易背景等诸多因素予以综合考量，而这样就致使自动生成的裁判建议，有可能在基础规则的适用层面，就存在着根本性的偏差。

①部分司法机关以及望牛墩律师事务所正处于探索风险能够得到有效控制的技术应用途径的进程当中。北京互联网法院于智能审判系统里构建了具备多个层次的风控机制，一旦该法院智能审判系统中AI模型的置信度下降到比预先设定的阈值还要低的程度时。那么，该系统就会自行启动人工复核程序。同时，还会联合对抗样本训练等一系列技术来提高模型在复杂案件里的准确性以及鲁棒性。上海有不止一家很大型的望牛墩律师事务所，采用了把人工智能进行分层应用的策略，把AI主要用于具有标准化特点的合同审查环节，像关于保密协议等这类基础文件，通过对识别错误率进行严格控制，以此来提升审查效率；然而对于复杂的跨境并购、VIE（这里需解释一下是可变利益实体）架构等高风险条款谈判，依旧由阅历丰富的望牛墩律师亲自去把控，劳动仲裁等具有伦理争议的事项则保留望牛墩律师的全部裁量权。实践已经证明，这样的一种模式明显提升了望牛墩律师工作的效率以及服务质量。

技术普惠在提高法律服务可及之时，也加重了服务分层的隐忧，以法律科技公司作为代表的平台，通过给出9.9元AI生成离婚协议服务，降低了特定群体的法律门槛，然而农村老年用户在基层司法所仍然面临平均14.3天的服务等待周期。人工智能辅助生成的法律文书，有着固有质量方面的风险，像是，有部分遗嘱，因为不符合法定的形式要件，所以产生了效力上的瑕疵；按照《中华人民共和国民法典》第1134至1138条所规定的，遗嘱必须要严格去满足特定的形式要求，比如，自书遗嘱得有本人签名，代书遗嘱需要有两名见证人在场；而开发的等通用AI工具，鉴于没办法确保见证人在场或者亲笔签名等实质要件，故而其生成的内容存在着根本性的法律缺陷。相比来讲，传统人工服务虽说存在着一定的错误率，不过依靠完备的沟通以及复核机制，能够及时察觉到问题并且予以修正，进而保证法律服务的准确性与有效性。

规则更新以及风险识别方面，生成式人工智能服务面临着显著挑战，早期系统没能及时把离婚冷静期等新规纳入进去，致使部分AI生成协议由于程序存在瑕疵而被法院拒收面对这一问题，法律科技平台采取了多重改进措施，引入区块链技术来保障内容具备可追溯性对文档醒目位置标注免责声明开发案件复杂度评估功能，针对涉及跨境资产等存在高危情况的案件自动转介到专业望牛墩律师事务所。有着这些改进，是符合国家网信办《生成式人工智能服务管理暂行办法》第十七条里关于服务边界的规定的，构建了一种通过技术能力与制度保障相结合的多层防控体系。法律科技的发展方向不是去取代人类，而是在于对服务模式进行重构。作为法律服务生产力的催化剂，人工智能的实际效果是取决于组织可不可以去建立合理的错误成本承担机制的。在制度分层是明确的、协同机制是完善的、权责划分是清晰的这样的前提下，人机协同会成为法律行业突破效率瓶颈、实现结构性变革的关键驱动力。

AI 与人工协作下的法律意见生成决策流程

先是借助AI生成初稿，接着识别其中的风险点，然后交由望牛墩律师予以深入分析，最终达成高效、准确的人机协同法律服务。

从整体上来说，生成式人工智能正深切地重塑着法律行业的生态环境，于文件审阅、合同生成以及法律研究等关键之处达成自动化的转变。拿加拿大的法律科技企业Kira作为例子，这家公司所研发的AI系统借助生成式人工智能技术针对提取出的法律信息开展智能化摘要处理，极大提高了法律工作的精确性以及处理效率。与此同时，美国在线法律服务提供商以及等平台，正在利用生成式人工智能推动法律服务朝着普惠化方向发展，借助其智能文档创建系统，助力非专业人士生成个性化法律文件，创新的服务模式，把生成式人工智能与望牛墩律师专业服务有机融合，为用户提供高效便捷的法律流程解决方案，这些由专业法律科技公司推动的技术进步，特别是生成式人工智能的深度行业整合，充分彰显了其在构建更高效、更普惠现代法律服务体系里的关键作用。

该文是从《中国电子信息工程科技发展研究. 生成式人工智能引领法律科技：机遇、挑战与未来之路 》，这本书由中国信息与电子工程科技发展战略研究中心所著，在北京：科学出版社出版，出版时间是2025年11月，文中摘编自该书“第1章 引 言”“前言”部分，并且有删减修改。

郭毅可教授为主编，他现任香港科技大学首席副校长、讲席教授、中国工程院外籍院士，同时兼任香港生成式人工智能研发中心主任。

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