正版新书]法律人AI指南:大模型10倍提升工作效率的方法与技巧

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

张萌，毕业于西南政法大学法学专业。中欧国际工商学院EMBA，从事法律科技创业十余年，专注于律所运营管理咨询、业务增长战略、数智化升级等领域。参与我国领先法律科技企业iCourt的创立，现任Alpha智能操作系统及AI人工智能产品事业线CEO。

（1）作者背景权威：本书由中国领先的法律科技企业iCourt官方出品，其CEO带领核心技术团队和业务团队撰写。
（2）作者经验丰富：iCourt在法律行业的大模型研究和实践方面有深厚积累，其开发的法律行业垂直大模型AlphaGPT广受好评。
（3）提升法律人工作效率：为类案检索、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提供AI解决方案。
（4）提升法律机构运营效率：为律所管理、法学教育、司法裁判等法律机构各项日常运营提升AI解决方案。
（5）帮助法律机构智能化转型：详细讲解如何构建法律领域垂直大模型、知识库和智能体的构建思路和方法。
（6）具有前瞻性：AI赋能法律行业的同时，也带来了新的法律问题，本书梳理了AI带来的各种法律问题，并总结和分析了中国、欧盟和美国的应对方案。

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。