黄可盈 上海政法学院经济法学院

人工智能虽然是现代化科技发展的技术，但与法律服务相结合的起点可溯源至17世纪马克思·韦伯基于其对现代法律制度构想提出的自动售货机模式。韦伯强调法律规则的系统性和可预测性，这与人工智能的逻辑性和计算能力存在契合：人工智能通过算法处理大量数据，进行逻辑推理和决策，从而辅助或自动化提供法律服务的应用过程，并实现效率的提升。2022年，OpenAI公司推出的通用人工智能模型ChatGPT，依托其庞大的语言模型和先进的生成式预训练技术架构，在语言理解、意图识别、逻辑推理以及内容生成的多个领域实现了突破性发展。

人工智能技术对法律服务市场的改造，源于其独特的适配性。法律规则的系统性与可预测性，恰好契合算法的逻辑推理能力。当自然语言处理技术解析海量法律文本，智能合约通过代码自动执行协议条款，传统依赖人力密集处理的法律服务模式正在被颠覆。某云端法律平台展示的案例显示，其集成技术将合同审核时间缩短80%，同时将错误率降低至人工处理的十分之一。

人工智能技术的赋能，将为法律服务市场带来三重变革。首先，服务方式呈现多元化趋势。传统的律师事务所不再是经营主体获取法律服务的唯一途径，在线法律服务平台与法律科技公司开辟了新渠道，云端集成技术可将合同文本中的条款信息转换为结构化数据，整合在线支付机制优化服务流程。生成式人工智能依托深度学习算法构建标准化类案推理模型，不仅推动裁判过程系统化，更让用户能迅速访问海量案例资源。其次，人工智能工具化显著降低服务成本。自然语言处理技术使合同审核、文档翻译等工作效率倍增，打破法律服务的地理和时间限制。智能合约作为自动执行协议的有效手段，无需当事人反复确认，严格依据预设代码执行条款，其法律效力已与传统书面合同等同。此外，电子阅卷系统与远程庭审技术、公证环节的二维码防伪验证及生物识别交叉核验，共同筑牢了法律安全屏障。最深刻的变革在于纠纷解决机制的重构，人工智能通过知识图谱建立，在纠纷发生前进行预防式处理。智能审判系统提供文书辅助并预测裁判结果，在线纠纷解决平台实现全流程案件追踪，显著降低争议复发率。

然而，作为新时代技术，它面临的严峻挑战也不容忽视。当前法律人工智能仍处于弱人工智能阶段，落地应用面临多重障碍。在技术层面，法律制度与基础设施存在明显脱节，各国出台人工智能发展战略，但现有法规难以覆盖跨境数据流动、算法责任界定等新问题。更现实的是，多数法律机构的IT基础设施尚未准备好——调查显示，仅34%的机构部署人工智能系统，20%明确表示暂不实施，主因包括算力不足与系统兼容性问题。而数据安全是另一个主要问题。当敏感案件信息在云端流转，数据泄漏风险倍增，某知名AI产品因违规收集用户数据被多国调查的事件敲响警钟。更隐蔽的是“数据歧视”的风险——若训练数据蕴含特定倾向，算法输出将强化偏见，影响法律判断的公正性。而深度学习模型的“黑箱”特性，使决策过程缺乏透明度，导致当事人难以信任AI生成的法律建议。最后，人工智能法律服务人才的欠缺同样制约发展。法律服务的本质需要融合技术能力与人文伦理考量，包括公序良俗的把握、文化差异的尊重，但既精通法律又掌握技术的复合型人才严重短缺——技术人员缺乏法律专业知识，法律从业者对AI应用认知有限，导致技术与服务难以深度融合。

破局之道在于构建技术赋能与人文关怀的协同。面对技术落地的瓶颈，需要进行多维度突破。首要任务是规范科技伦理与监管标准，可借鉴国际经验建立科技伦理审查机制，要求研发机构设立伦理委员会并引入专家复核机制。可以将联合国教科文组织《人工智能伦理问题建议书》作为重要参照，通过立法明确算法透明度与问责机制。其次，数据安全防护需同步强化，采用分布式存储降低集中泄漏风险，推广联邦学习技术实现机构间数据协作与隐私保护的双重目标。实践证明，经严格匿名化处理的法律数据既能保障公民信息安全，又可有效支撑智能服务开发。而最终突破点在于人才培育体系的重构。高校应率先打破学科壁垒，开设融合智能合约开发与算法伦理研讨的法律和人工智能结合的双学位项目；推动律所与技术企业建立专家互访机制，以真实案例研讨促进知识转化；重点培育兼具法律洞见、技术驾驭能力及伦理意识的新型专业队伍，使技术赋能真正扎根于法律服务的本质需求。