本文基于《"AI时代，法律人的出路何在？"主题宣讲活动举行》（来源：法治网）整理

当你把一份合同纠纷丢给ChatGPT，让它帮你写答辩状；当你用DeepSeek分析几十份裁判文书，预测案件走向——这些操作在技术上只需要几秒钟，但在法律上，一个关键问题被大多数人忽略了：AI吐出来的答案，在法律上到底算"谁说的"？如果它错了，造成的损失谁来兜底？

2026年1月8日，北京图书订货会现场，73岁的法律实验室创始人、深圳国际仲裁院首席技术顾问张力行，带着两本新书《法律人的Python课》与《法律人的智能体：ChatGPT与DeepSeek》，向在场法律人抛出了同样的追问。这位退休后自学Python、钻研大模型的资深法律人，用近两年时间摸索AI与法律的交叉地带。他的实践不是高深理论，而是一份"学习笔记"，恰恰照出了智能时代法律服务中最容易被忽略的规则盲区：当机器开始像律师一样思考，法律上的"责任"和"权利"该怎么划分？

一、这个新问题和传统法律纠纷有什么不一样？

传统法律服务是清晰的"人对人"关系。你委托律师，律师用专业知识和执业资格为你服务，出了差错，律所和律师承担职业责任，赔偿路径明确。但AI介入后，这个链条变成了"用户—AI—平台—法律人"的复杂网络。

张力行在宣讲中分享了一个核心观察：ChatGPT能在合同起草、案例检索、合规审查中快速生成初稿，甚至能提炼裁判要点，但"核心的法律判断与决策仍需法律人主导"。这句话看似简单，实则点破了AI法律应用最棘手的矛盾——AI不是执业律师，它没有法律职业资格，也不承担任何职业责任，但在实际使用中，很多用户正在无意识地把AI的输出等同于"专业法律意见"。

这和传统纠纷的根本差异在于：责任主体被"雾化"了。过去打官司，你知道该告谁；现在如果因信赖AI法律建议而遭受损失，是告AI开发者算法有漏洞？还是告提供服务的平台审核不严？抑或是使用者自己未尽审慎义务？现行法律对这片灰色地带的切割，仍在逐步完善中。

二、现行规则下，什么能做什么不能做？

张力行的两本书被定位为"实用手册"，目的是让法律人真正把AI工具用起来。但从法治视角看，"用起来"的前提是"知道边界在哪里"。结合现行法律规定与司法实践，以下几个行为边界已经相对清晰：

第一，AI生成的法律文书，不能直接等同于具有执业效力的法律意见。 ChatGPT、DeepSeek等工具提供的分析，本质上属于信息参考，而非《律师法》意义上的律师执业活动。普通用户用AI写起诉状、做法律分析，这个行为本身不违法，但风险自担。张力行在互动环节反复强调："将AI的输出结果作为参考而非定论，同时通过人工核验确保法律意见的准确性。"这不仅是技术建议，更是责任切割的实操法则——使用者是AI输出的最终责任人，不能因"AI这么说的"而免除自身判断义务。

第二，经过人类实质性智力加工后的AI成果，才可能获得法律保护。 根据《著作权法》相关规定，作品须体现人类的独创性智力投入。纯AI自动生成、未经人工实质性修改的内容，目前司法实践倾向于不认定为著作权法意义上的"作品"。张力行教法律人用Python处理数据、用ChatGPT生成文书，但他始终强调"人工核验"这一动作。这意味着，法律人对AI输出进行实质性智力加工、注入专业判断后，最终成果才可能获得法律保护；直接复制粘贴AI生成内容对外使用，不仅质量难保，权利归属也存疑。

第三，算法偏见的风险，目前主要通过使用者审慎义务与平台安全义务双重规制。 张力行坦言，ChatGPT的算法偏见可能影响法律工作。依据《生成式人工智能服务管理暂行办法》等相关规定，AI服务提供者负有算法安全与内容审核义务；但使用者如果明知AI输出存在明显偏见或常识性错误，仍不加甄别地采纳并造成他人损害，使用者自身同样面临过错追责。简单说：平台要"尽量不出错"，用户要"不盲信错"。

三、AI还在进化，普通人/从业者该注意什么？

规则尚未完全定型，但行为边界已经初现。面向不同人群，张力行的实践至少给出了以下可落地的避坑提示：

如果你是普通网民：

 别把AI当律师用。 日常用AI查法条、写简单协议草稿可以，但涉及房产、婚姻、劳动、大额财产等重大权益事项，必须咨询持证法律专业人士。AI给你的只是"参考素材"，不是"法律保险"。

 保留使用痕迹。 如果你用AI生成了某份文书并对外使用，建议保留原始提示词、生成记录和后期修改痕迹。一旦发生争议，这些记录可以证明你的"人工介入程度"，直接影响责任认定和权利归属。

如果你是法律从业者：

 建立"人机协同"的内部留痕机制。 张力行建议法律人从Python基础学起，再到大模型实操。合规层面，这意味着你需要在律所或团队内部建立AI辅助工作的流程规范，明确哪些环节可以用AI辅助、哪些必须人工终审，并把审核记录存档。当事人追究的是你的执业责任，不是AI的产品责任。

 守住专业判断的底线。 法律人的核心竞争力在于基于经验的法律推理，而非信息搬运。过度依赖AI导致法律意见出错，最终承担赔偿责任的是你和你的机构。

如果你是法律科技/AI从业者：

 产品设计的合规前置。 在开发面向法律场景的AI工具时，应在界面显著位置设置风险提示，例如"本输出仅供参考，不构成法律意见"，并尽量设置人工复核的交互节点，避免用户一键直接采用。

 关注训练数据的合法性。 用裁判文书、合同模板训练法律AI模型时，需注意数据来源合规，避免抓取涉及商业秘密或个人隐私的敏感信息，防范数据层面的法律风险。

张力行73岁仍在啃Python代码，他的跨界被年轻法律人称为"精神激励"。这种学习热情本身传递了一个信号：AI不会取代法律人，但会用AI的法律人正在拉开与不会用AI者的差距。而在法治层面，比"学会用工具"更紧迫的，是弄清楚工具的边界在哪里。

智能时代的普法，不再是单向告诉公众"法律是什么"，而是和公众一起探索"当法律遇上AI，规则该如何生长"。这或许就是AI普法栏目存在的意义——做那盏探照灯，照亮技术狂奔时最容易被忽略的规则盲区，让每一个人在享受AI便利的同时，守住行为的红线。

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