律师在AI运用中的难点及应对——汉盛数字经济与人工智能专委会专题调研活动侧记

2026-11-03

为深入了解律师在AI工具运用中的真实情况与痛点，推动AI更好赋能法律服务，2026年10月29日下午，汉盛数字经济与人工智能专委会组织举办“律师在AI运用中的难点及应对”专题调研交流活动。

本次活动由专委会主任梁维维对接主导，秘书长陆亮主持；上海交大教育集团人工智能培训中心高级讲师、上海浦东新区与长宁区科创FDE训练营讲师、上海科技大学生物医学工程学院AI顾问杨吉祥老师携团队开展调研分享，与专委会多位律师围绕AI工具的落地现状、使用卡点与破解路径展开深入交流。

用得频繁，却停在“浅用”

调研团队现场分享了前期收回的13份问卷结果：受访律师中“从不使用”AI者为零，绝大多数处于高频使用状态。

在工具选择上，豆包使用占比最高，WorkBuddy位居第二，ChatGPT、Claude等智能体，以及北大法宝、阿尔法等法律专业工具也有较高使用率。

不过，高频之下，深度仍显不足。与会律师坦言，目前AI主要用于文书起草、法律检索、材料梳理与文字润色等“文字类”工作，使用方式也以“一问一答”的对话式为主，工具分散、各自为战，尚未形成统一的知识库与工作流。

难点：数据安全最揪心

交流中，律师们集中反映了几类共性问题。

数据安全与保密脱敏最受关注。律师业务天然涉密，而主流云端大模型“无保密性可言”，当事人信息、案件材料一旦上传，泄露风险难以控制，成为现场讨论最集中的担忧。

上下文丢失与串扰同样常见。同一会话里换一件新任务，模型仍会沿用上一任务的“条件”；若另开新会话，又要把要求从头再讲一遍，效率与准确性两头受损。

此外，AI在类案检索、法条引用上偶有“给错内容”，律师不得不反复交叉验证、人工核实；不少人仍把AI当作“智囊”或副驾，尚未真正嵌入办案全流程；对本地文件读写、自动化脚本等能力，也因“担心影响已有文件”而不敢尝试。

破局：把AI当“实习生”

针对上述难点，调研团队给出了一套务实、可落地的思路。

杨吉祥老师反复强调，与其把AI当聊天工具，不如把它当作一名“有足够智力水准的实习生”——交代任务、给定模板与规则，人只负责关键节点的判断与决策，事务性、重复性工作交给AI，实现人机分工、并行作业。

针对数据安全痛点，团队演示了“一键脱敏”思路：在本地运行轻量脚本，把公司名称、主体信息等敏感字段替换为加密代号并生成映射表，脱敏后再上云端处理，完成后按映射还原，既守住保密底线，又保留数据可用性。

针对上下文丢失问题，团队建议把反复调优的“工作方式”固化为skill——调好后生成并安装，跨会话、跨项目直接调用，避免重复“教学”。

团队还现场展示了一条类案检索的自动化链路：案件材料归入文件夹，AI自动完成OCR与要素提取、自动检索，并按模板生成报告，最后由律师人工审核打回。律师只需完成“放材料、看结果、下判断”，中间环节交给AI。

此外，团队还就本地OCR、computer use能力、语音输入法等提效工具给出建议，并提示可关闭AI工具的“体验优化/训练”开关，进一步降低数据风险。

结语

本次活动既摸清了律师群体AI应用的“家底”，也为从“浅用”走向“会用、善用”提供了清晰路径。汉盛数字经济与人工智能专委会将持续关注AI工具在律师业务中的应用，推动律师把AI真正用进工作流、用出生产力。

供稿：汉盛数字经济与人工智能专委会

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