當法律嚴謹性碰撞人工智能的生成浪潮，如何駕馭LLM的顛覆性潛力？

傳統法律人工智能受限于符號主義和小模型方法，面臨知識工程瓶頸、語義互操作性不足及碎片化推理等挑戰。Transformer架構的LLM憑借上下文推理、少樣本適應和生成式論證能力，突破了早期系統的局限性。

法律領域對復雜文本處理、多步驟推理和流程自動化的需求與LLM的涌現能力高度契合。

但技術落地伴隨倫理風險（如偏見放大、專業權威弱化），亟需系統性研究框架整合技術、任務與治理。

來自中國政法大學、香港理工大學等不同學科的法律科技交叉團隊完成了首部系統整合法律推理與LLM技術的全面綜述，以開創性「雙重視角分類法」破解了法律人工智能領域任務碎片化、技術與倫理相脫節的歷史難題：

既解剖圖爾敏論證框架下的九類任務的技術進展，又映射爭議解決全場景的大模型真實工作流。

論文地址：https://arxiv.org/abs/2507.07748

Github倉庫：https://github.com/Kilimajaro/LLMs_Meet_Law

該方法結合了經典的法律論證框架與法律職業本體（律師、法官、當事人角色），系統地整理了技術進步與職業倫理治理所面臨的挑戰。文章詳盡探討了LLM在法律文本處理、知識整合、推理形式化等領域的最新進展，并指出了幻覺、缺乏可解釋性、跨法域適應等關鍵問題，為未來法律人工智能的發展奠定了理論基礎，并提供了實踐路線圖。

該綜述的價值不僅體現在學術領域，它還為開發者提供了近60種工具與數據集的全景圖，為立法者構建了人機協同治理的范式，堪稱法律人工智能從「實驗室工具」向「司法基礎設施」轉變的藍圖。

研究背景

在法律人工智能領域，傳統方法受限于符號主義和小模型方法，遭遇了知識工程瓶頸、語義互操作性不足以及碎片化推理等難題。

借助Transformer架構的大型語言模型（LLM），通過其上下文推理、少樣本適應和生成式論證的能力，成功克服了早期系統的局限。

法律領域對于復雜文本處理、多步驟推理以及流程自動化的需求與LLM的新興能力高度一致。

然而，技術的實際應用伴隨著倫理風險（例如偏見的放大、專業權威的弱化），迫切需要構建一個系統性的研究框架，以整合技術、任務與治理。

主要貢獻

研究人員首次采用創新的「雙視角」分類法，對法律語境下的大型語言模型（LLMs）進行了全面的回顧與分析，實現了歷史視角與現代進展的有機結合。本研究在以下三個維度上顯著推動了該領域的研究進展：

雙視角分類創新

在Calegari等人關于法律推理研究的啟發下，本研究在第三部分首次構建了法律推理本體框架。

該框架將Toulmin論證結構（包括資料、依據、支撐、主張）與LLM工作流進行對齊，并在大規模場景下實現了Bex的證據理論，同時整合了當代LLM的最新進展與過往的證據研究。

在第四部分，該研究進一步將實踐者角色（包括律師、法官、當事人）映射至自然語言處理（NLP）任務，擴展了Francesconi與Araszkiewicz提出的以用戶為中心的本體研究。

場景自適應部署框架

研究第四部分提出了一種以角色為核心、融合訴訟與非訴訟工作流程的大型語言模型（LLM）嵌入框架，該框架響應了Lauritsen對于「更智能化工具」的需求。

倫理與職業映射

研究第五部分首次對面向實踐者角色（包括律師、法官、當事人）的法律職業倫理挑戰進行了系統性分析，內容不僅包括技術倫理（如偏見緩解、幻覺控制），還涉及法律職業責任，從而進一步拓展了面向LLM部署的以用戶為中心的本體論研究。

研究結論

該研究采用創新的雙重視角框架——結合法律論證型式與法律職業角色——對大語言模型（LLMs）在法律體系中的整合路徑進行了系統性梳理。

研究追溯了該領域從早期符號AI與任務專用模型，到當代基于Transformer的LLMs的發展歷程，重點闡述了在上下文可擴展性、知識整合及嚴格評估基準方面的重大進展。

綜述進一步從法律推理、爭議解決流程以及倫理治理三大維度，對現有進展進行了系統性分類。

然而，關鍵挑戰依然存在：法律主張中的幻覺問題、低資源法域的適應性缺口、黑箱推理的可解釋性不足，以及獲取與偏見上的倫理不對稱等。

未來研究應優先關注多模態證據整合、動態反駁處理，以及將技術創新與法理學原則對齊的跨學科框架，以實現穩健且具有倫理基礎的法律AI。

為回應算法效率與司法權威之間的根本張力——此前鮮有深入探討的核心爭議——本文倡導以法律職業為中心的策略：將LLMs定位為輔助工具而非決策者，確保在關鍵節點保留人工監督；技術方案須優先提供可解釋的推理路徑。

通過以法律專業知識為最終裁決者，我們將「侵蝕」之爭轉化為協同演化：LLMs在增強司法智慧的同時，守護法律權威的不可侵犯性。

工具包與數據集