如何善用法律AI？

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如何善用法律AI？

常见风险

目过度依赖AI而不经人工核实。训练数据不足或不准确，可能导致AI输出虚假、误导或有偏见的信息。生成式AI本质上是预测文本模式，而不是像人类一样进行推理。

AI幻觉，指生成式AI输出内容看似合理正确，实际上却是虚构或错误的。原因可能包括提示词误导、训练数据不足，以及机器无法真正理解法律问题、事实形态和人为因素。典型例子是在未经人工核验的情况下引用虚构的判例或将并不存在的法例写入法律文书。英国、美国等多个司法辖区均曾出现类似案例，律师因此面临专业过失索偿风险。这类问题也可能削弱公众对维护司法公义的信任。在依赖判例演进的普通法体系中，虚假法律依据若未被识别，还可能对未来的法律论证造成污染。

最近，香港一名高等法院法官近日被发现在多起法庭案件中大量照搬一方当事人的书面陈词，构成司法抄袭。此案并未涉及AI，但其所涉原则与AI问题一脉相通。AI纵然令文本复制和整合更为便捷，却绝不应减损法律工作者独立判断的专业责任。独立司法机构须出具理据充分的判决，此乃维护公众信任的基础。司法抄袭或不当使用AI，可能引发不公裁决、上诉及重审，进一步浪费本已经紧绌的司法资源。

保密风险。若AI工具不慎或不受控制地接入传统办公软件，可能导致客户机密及法律专业特权受损。因此，宜另设专用设备运行AI的工作。法律工作者在上传资料或文件时，亦须注意个人资料私隐、网络安全及版权事宜。此外，受限于训练数据的特殊性及工具本身对纯定性因素的评估能力，AI输出的成果可能带有偏见。

应对策略

善用提示词。法律工作者应重视提示词的编写技巧，懂得何时以概括性、开放式提问拓展思路，何时以具体性、封闭式提问获取确切答案。提示词应列明任务的结构与参数，包括所涉司法管辖区及限定可用资料来源，亦无需刻意回避有助于提升准确性的法律术语。复杂任务宜作拆解分开，并对预期成果作出清晰扼要的描述要求。

例如，可先设定“概述香港合同法中有关罚则条款的成文法与判例”，继而提出“依据真实预估损失原则，就客户甲于合约中的法律处境（附相关事实）进行强弱项及可行抗辩分析”，循序渐进。

用户须时刻保持批判性思维，持续以“细化”或“完善”的方式检验AI输出内容，最重要的是在最后阶段进行“验证”，即要求AI标明法律出处，并自行并独立对照权威来源核验。惟须注意，即便向AI下达“不得捏造”的指令，也不可省略人工复核程序。

化名。使用AI时宜采用化名而非真实姓名，以防保密信息及个人资料外泄。如应用于法庭，则可考虑增设确认程序，声明AI生成内容已对照权威来源作独立查证。

专业工具。专门的法律AI服务以权威及本地司法管辖区的法律数据库为训练基础，其表现一般优于免费公共聊天机器人。功能更完善的AI智能体内置核验工具，并可因应特定任务、工作流程及机构需要作出调整。

AI政策。法院、律所、企业法务部门及学界须出台稳健且切实可行的AI政策，提供适切培训，并确保以一致的机构组织方针应对，以符合专业及监管规定。

以香港为例，司法机构及个人资料私隐专员公署近年已分别针对法官、司法人员及雇员使用生成式AI发出指引。律政司与香港律师会亦已发表不同的相关立场文件及调查报告。AI政策保障措施除须涵盖上述各项及其他适用的监管规定外，亦须对已识别之风险因素予以妥善应对。

须考虑的事项包括：AI工具的取用权限及高层监督审批机制（例如，第一级为使用公开资料的一般研究，第二级为合同及法律意见草拟，第三级为机密资料或受法律专业特权保护的数据上传）；在可信网络使用官方设备；在办公室以外使用个人装置及网络工具的限制；以及事故上报、升级处理及举报程序。

技术迭代迅速，专业标准却恒久不移。核心问题在於如何以审慎负责的态度运用AI。法律专业人员须以专业判断充当最终把关人。业界一致认为，法律工作者不应过度依赖AI或推卸法律职责，因为最终责任仍将由法律专业人员自身承担。

于《商法》2026年9月杨杨朱律师事务所 - 法律热点剖析中首载。