事件本身

北京法院网曾发布一篇题为《AI 生成的虚假案例已经出现》的法律实务文章。文中记述：北京市通州区人民法院审理一起由股权代持引发的商事纠纷案件，庭审后，原告代理人为强化己方观点，向法庭提交了一份书面代理意见，其中引用了两个看似极具说服力的“参考案例”——一个是“最高法院的某案例”，另一个是“上海一中院的（2022）沪01民终12345号案件”。代理意见对这两个案例的事实细节、法律争议与裁判逻辑的描述，与正在审理的案件高度契合，堪称“完美”佐证。

然而出于职业敏感，法官还是进行了检索核实，结果令人愕然：所谓的最高法院案例无从查证，而那个上海一中院的案号，对应的真实案件竟是一起与本案风马牛不相及的民间借贷纠纷。面对法官的质询，该律师最终承认，这两个“案例”是其将本案情节输入某 AI 大模型后由 AI 生成的结果，他未加核实便直接提交。

最终，法院对该部分代理意见未予采纳，并在判决中对这一行为提出严肃批评，要求原告代理人引以为戒，在向法院提交参考案例、法条时应当进行检查和核验，确保内容的真实性和准确性，不得放任人工智能模型生成或者编造虚假信息扰乱司法秩序。

一、“尽职核实”是法律职业安全的合规底线

从目前的报道来看，舆论普遍将此案作为法律职场轶闻或笑谈，并未引起足够重视，这导致本案涉及的一个更深层次的问题被忽视了——法律职业的一项核心基石“尽职核实”，在技术带来的便捷面前已开始被动摇。

司法体系的运转，建立在各方提交信息真实可信的隐性契约之上。这种可信度，来源于法律从业者对信息源头近乎本能的严谨：对任何非一手信源保持审慎，并最终向权威文本追溯与验证。这份严谨，正是法律职业习惯长期内化的结果。

此次事件中，涉事代理人恰恰越过了这条职业安全线。他或许将 AI 视为一条提高效率的捷径，却忽略了法律工作的本质并非仅仅是提供答案，更在于确保答案诞生过程的严谨与可靠。直接采纳未经核验的 AI 生成内容，实质上是对“过程正义”的轻视，也是一种典型的“习惯负债”。

二、不能让“Deepseek”代替“deep thinking”

在和一些人聊到此案时，我发现不少人把这种情况单纯归咎于个体不够谨慎或职业习惯不好。但作为一个 AI 工具的高强度使用者，基于长期使用 AI 积累的认知，我觉得这种认识仍然是片面的。类似情况并非首次出现，因此不能也不应被孤立地看待，它清晰反映出这样一个现状：在法律科技化的浪潮中，包括法律职业人在内的大部分人对 AI 的定位普遍存在认知误区。

作为律所常法团队的负责人，我的职责之一就是审查实习律师和助理们交付的检索成果，包括合同审查文件、咨询答复意见和法律意见书等。因为对 AI 使用秉持开放观念，我不仅不反对，甚至鼓励年轻同事学会使用 AI 提升效率；但理想很丰满，现实也很骨感——尽管我在各种场合都强调不要直接复制 AI 给出的答案，交付的成果还是偶尔会出现“一眼 AI”的痕迹。我问过他们为什么会这样做，得到的答案无非是两个：“方便”和“看起来很正式、严谨、权威”。

无论是通州法院案例中那位原告代理人，还是我的助理们，错误的共性都在于将 AI 简单地视为一个高效的“检索工具”或“题库”，而这无疑误解了它的能力边界。AI 的本质是大型语言模型，其优势在于模式识别与内容生成，而非事实判断。它能产出格式严谨、逻辑自洽的文本，但这种“表征的逼真”与“内容的真实”之间存在巨大鸿沟。将其输出奉为权威，无异于将法律判断这一核心职责，让渡给了一个不承担责任的算法。

那么，AI 在法律从业中，特别是对年轻法律人的培养中，应扮演何种角色？我认为，对 AI 更积极的定位应当是一位“思维协作者”。比如，你可以采用“苏格拉底式提问法”，让 AI 作为质疑方，针对你初步形成的法律意见模拟对方或审查者立场进行反驳，以此锻炼批判性思维和抗辩准备；也可以让 AI 作为整合者，利用其快速梳理不同法律领域间的关联，帮助构建系统性的知识图谱，避免思维的碎片化。

而上述定位的核心在于：人必须是对话的主导者，不能让“Deepseek”代替自己的“deep thinking”。

三、律师团队如何使用 AI 开展工作？

AI 时代，很多团队负责人和资深律师都会陷入一个困境：你不可能不让助理使用 AI，那意味着效率的降低，更意味着你和你的团队会被更有效率的团队所淘汰；但你让助理使用 AI，就产生另一重困境——你是否要仔细检查核实交付成果的细节？如果是，意味着你将投入大量时间精力去做二重检索，那使用助理的意义在哪里？如果否，你可能会陷入莫名的焦虑和担心，因为不知道什么时候交付给客户或者司法机关的文件会因为细节问题而突然爆雷。

我认为答案是肯定的：我们面临的挑战已不再是使用 AI 与否，而是如何构建一套行之有效的机制，确保技术应用不偏离职业规范的轨道。关键在于为实习律师和助理们建立清晰、可操作的工作边界，将技术纳入合规的轨道。

我把这个机制称之为“归航检查”：无论 AI 这架“无人机”飞得多远、多高，其采集的“信息数据”最终都必须降落在由权威信源构成的“停机坪”上，接受最终的、不可省略的核实与认证。它并非空洞的原则，而应转化为律所管理和案件流程中具体、可考核的标准作业程序。

1. 明确“红线清单”：何事必须核实。首先，必须清晰界定“归航检查”的强制适用范围。这绝非泛泛而谈，而是一份负面的“红线清单”，明确列举哪些 AI 输出绝对不能直接使用，必须经过百分之百的人工核验。这份清单至少应包括：所有引证信息，包括但不限于案例的案号、审理法院、裁判要旨，法律、行政法规的名称与具体法条内容，学术观点的出处（作者、著作或论文名称、页码）；核心事实与数据，涉及案件的关键时间、地点、金额、统计数字等；专业性结论，如对某一法律构成要件的分析、对合同效力状态的判断等。

2. 固化“核验流程”：如何有效核实。其次，必须建立标准化的核验流程，避免核查流于形式。溯源原则，要求必须追溯到最权威的原始出处——案例需在裁判文书网等官方数据库核对原文，法条需核对国家法律法规数据库或其他权威商业数据库的官方文本，学术观点需核对知网、万方等权威学术数据库找到论文或期刊原文；交叉验证，对于关键或存疑的引证，不应仅依赖单一信源，可同时在两个以上权威数据库中交叉比对；留痕管理，核验过程必须留有痕迹，例如在溯源过程中对原文截图或保存为 PDF，并在检索报告底稿中简要记录核验时间、使用的数据库及核验结果，以在遭受质疑时能够迅速回溯印证。

3. 升维管理思维：从个人自律到组织保障。最终，要使“归航检查”从倡导变为习惯，需要从个人操守层面上升为律所质量控制的组织化、制度化保障：纳入培训体系，应对全所、特别是新入职的律师和实习生进行专项培训，通过类似通州法院的案例，使其深刻理解不核验的严重法律后果与职业风险；嵌入业务流程，在案件管理的标准化流程中设置关键审核节点，例如规定所有对外提交的法律文书凡涉及 AI 辅助起草的，必须由主办律师对引证部分进行复核方能发出；明确责任归属，在内部管理规章中明确，使用 AI 生成内容而未履行核验义务，导致客户损失或声誉损害的，属于重大执业过失，需承担相应的内部责任。

结语

通州法院通报的案例，是一次价值千金的“压力测试”。它清晰地表明，技术越是强大，法律人越需要坚守那些历久弥新的职业内核——对过程的敬畏、对源头的追溯，以及永不外包的专业判断责任。

我们的价值，终究不在于能多快地获取一个答案，而在于我们能以多深的专业素养，为这个答案的可信度背书。这才是法律职业在技术洪流中屹立不倒的根本。

技术可以赋能，但信任源于专业。

（本文部分内容系 AI 参与创作。）