王薇：生成式人工智能，开启法律专业服务的新时代 | 钛资本人工智能组

文 | 钛资本研究院

当前生成式AI 迅猛发展，推动法律行业变革，如法律文书自动生成、合同审查智能化、法律智能问答等，重塑法律服务生态。国内已有法律行业大模型应用于司法实践，还有垂直大模型提供全方位解决方案。AI将长期推动法律服务普惠，像虚拟法律助手可实时解答问题，上海临港的法律人AI 助手能协助律师完成多环节工作，解放脑力。但AI在法律领域也存在数据隐私、算法偏见、责任界定及伦理等问题，如何确保合规安全、平衡效率与公平受关注。

最近，钛资本邀请上海法忞銮智能科技创始人王薇进行分享，该公司致力于通过大语言模型、知识图谱、大数据等技术赋能法律领域，引领法律领域的智能化变革。旗舰产品慧多宝法律AI自推向市场以来获得了多项大奖，包括世界人工智能大会数据语料大赛一等奖，“爱分析”AI Agent创新成就奖，“直通乌镇”-全球互联网大赛总决赛二等奖。王薇女士近期入围亿欧的“中国人工智能新锐企业家”top 10榜单，她早年通过了美国纽约州律师资格考试，曾在美国学习和工作了14年，就职于普华永道纽约办公室以及微软总部，回到中国后，王薇女士曾在中伦律师事务所及普华永道上海办公室工作多年，于2023年创立上海法忞銮智能。主持人是钛资本董事总经理朱玉韬，长期关注关注半导体、智能汽车、航空航天。以下为分享实录：

生成式人工智能的落地将带来行业巨变

生成式人工智能将会给包括法律服务在内的专业服务领域带来划时代的影响，我们正在经历一场专业服务制造业化的历史性变革。纵观过去一百多年，在全球范围内，技术工具很难深入地切到法律工作的作业端。而生成式人工智能的落地，使技术深入地赋能专业服务的生产端成为可能，形成以人为主到人机协同的转化，机指的就是人工智能。这里有两层含义：对于法律专业人员或者机构，AI 将成为生产工具，其发展逻辑趋同于制造业的发展历程，通过几次工业革命完成了从手工作坊到机器设备到流水线再到黑灯工厂的演化，只不过在专业服务领域，这个演化速度会更迅猛；对终端客户而言，AI将会成为一个能力工具，带来的是专业知识获取的平权以及部分专业服务由AI以超低价和超高效率完成的可能性。

“AI 法律”是AI2.0时代硅谷的热门投资赛道

在硅谷，大模型落地后出现大量法律科技公司，不少获得了红杉、a16z 等顶级投资机构及谷歌、OpenAI 等大模型厂商加持。例如，OpenAI和红杉投资的Harvey不仅是法律AI的代表性企业，也是全球AI 应用层的典范，Harvey的年化收入为5000万美金，对应的估值到50亿美金，可见资本非常看好这个企业的发展潜力；谷歌近半年连续投资七家法律科技公司。这些现象印证了几点：生成式人工智能将给包括法律行业在内的专业服务领域带来百年来未有的巨变；无论是赋能终端客户还是法律专业人员这个技术够用，法律AI企业提供的价值与通用大模型提供的价值有足够的差异化，否则像Open AI和Google这样的大模型厂商不会参与投资。

主要市场数据——社会法制意识的持续增强带来法律需求的持续增长

虽然中国市场的法律环境与美国存在差异，但终端客户的法律需求旺盛且持续高速增长。最高人民法院数据显示，法院立案数量每五六年会翻一倍；2025 年民商事诉讼案件增速极快，在主要细分领域的增速都超过了30%；这些都反映出社会法制意识的增强带来了旺盛法律需求。而诸多案件进入诉讼阶段，也是由于在若干关键节点上法律专业服务或者法律专业知识的缺失导致。

目前的市场状况

从当前的市场状况来看，法律AI仍处于早期非共识阶段。虽然网上有“律师要与AI同行，会用AI的律师将淘汰不会用的律师”等共识，但对于“与谁同行”以及“如何同行”这类问题，行业尚未形成真正的共识，市场噪音也比较大。对于用户而言，创新型产品和技术带来的不仅是如何使用一个新工具的问题，而是思维方式和工作模式的转变。当然从产品设计的角度，也需要充分考虑创新性以及用户接受度的平衡问题。近期美国红杉资本的一位合伙人提到，我们正从低杠杆高确定性的时代向高杠杆低确定性的时代演化，可见这波AI浪潮对于人的思维和工作方式的冲击是剧烈的。当然对于用户、厂商以及投资人而言，这也是抢占先发优势的机会，就像早年买房后资产大幅增值的例子一样。目前我们比较“内卷”的环境更容易激发先行者去拥抱新的技术和产品，寻找新的突破口，所以我认为整个市场的演化速度会很快，即使是我们目前仍处于早期阶段。

慧多宝法律AI

做这个产品的初衷来自于一些早年的职业经历。在我刚进入职场的时候，初级员工要处理大量的文本性的案头工作，我是那个经常因为各种细节上的粗心大意被骂的人，看到ChatGPT的落地，我顿时有了自己创业的想法，期待做一款产品能够让人回归到人的价值，把繁杂的枯燥的案头工作交给机器，有更多的时间进行深度思考，更早触及岗位的核心价值。我非常感激有一群来自微软、百度、明略科技等优秀企业的志同道合的伙伴们，从两年前成立一起走到现在。我们的产品是去年五月中旬正式推向市场的，也非常感激我们的数万名用户，他们的使用和反馈推动着我们的产品优化和迭代，也是我们继续前行的动力。

作为垂直领域的工具，我们的产品主要在行业深度以及任务闭环度与通用大模型形成差异化。首先我们通过自研的技术大幅降低模型对法律专业问题回答的幻觉率，提升输出的专业度以及精准度，做到引用法律条文及案例可追踪可溯源；另外，大语言模型输出的是信息流（回答问题），但是很多法律工作需要的不光是信息流，而是对于贴合行业属性的任务闭环和服务闭环的完成，并且这个过程中你会高频面对长文本的处理问题，这些都是我们试图带来的核心价值，当然对于这些问题的解决也映射出产品和技术能力以及对行业和场景的深度了解，这些都得益于我们的行业加技术的团队组合。欢迎大家尝试我们的产品，登录hjj.jurisai.cn, 可以自己注册自己充值使用。

问答

Q1：AI技术目前在法律界的具体案例？

A：在法律研究方面，生成式人工智能出现前，律师使用专门的法律研究工具，通过输入关键词查找法律法规、司法解释或实操性文章，需花费大量时间阅读、摘录观点，形成法律备忘录等文件，若关键词用错还需重新操作，往往要耗费数小时。而在生成式人工智能驱动下，如慧多宝法律AI 的法律智能问答功能，用户输入问题后，系统能在二三十秒内生成一个“小作文”，阐述推理过程及答案，明确引用的法律法规、司法解释及案例，并可以一键点击看到溯源文件，大幅节省了法律研究的时间。我们还有一个专门针对法律领域的大模型幻觉识别功能，可以一键识别大语言模型的法条引用是否准确，省去了用户一条条核对验证的时间。

法律文本处理也是能够实现大幅的效率提升的领域，比如翻译上百页文件，或者对上百页文件的文本进行校对，如果通过人来完成，可能需要几小时甚至几天的时间，如果通过慧多宝法律AI来完成，只需要一两分钟的时间。当然，我们还有诸多其他功能，欢迎大家尝试。

Q2：如何确保这些客户的数据隐私？

A：我们可以根据客户的需求提供不同层次的数据安全保护解决方案，技术层面已不是问题，主要取决于成本。

首先，SaaS产品性价比最高。使用SaaS 产品时，可以采用数据分层处理的理念：在法律工作中有完全不具有敏感度的文件（比如一些公域信息）、敏感度较低的文件，或者进行脱敏处理后就不再具有敏感性的文件，这些文件用SAAS工具进行处理是没有问题的。

针对信息安全保护的需求，我们可以提供不同层级的解决方案。比如最轻便的是在机构内网部署全私有化部署的脱敏小模型，文件出内网时进行脱敏处理，回内网后再恢复敏感信息。

对于已经部署了DeepSeek一体机或者已经使用托管云服务的机构，我们可在其私有化部署的算力基础上部署慧多宝法律AI产品，实现全私有化环境的使用。

总的来说，这块在技术层面已不是问题，用户可根据自身对数据安全隐私保护的不同级别要求，选择性价比合适的解决方案。

Q3：有没有一些相关的法规条款需要做一些更新，来支撑AI技术应用于法律领域？

A：全球范围内的知识产权法框架基本是在生成式人工智能出现之前构建的，当时并不可能考虑到生成式人工智能带来的影响，许多国家都存在类似情况。

比如，国外已发生多起相关诉讼，涉及大语言模型公司使用语料进行模型训练时，从知识产权保护角度是否存在侵权风险等问题。这与当年互联网出现后对旧有的法律框架形成诸多挑战类似，是科技发展带来的非常正常的现象。

同时，各国会通过案例或发布紧急性举措，为相关问题提供方向性指引或引导。从全球监管范围来看，欧洲对数据安全保护的监管较严；相比之下美国和中国则持相对开放的态度，这对初创企业及整个行业的发展具有重要意义。

中国对于新兴行业的监管，通常是先给予一段时间的自由发展窗口期，再从法律和监管角度着手进行规范，使其更有序化，这是一种不错的方式。

Q4：您觉得未来三到五年，AI在法律领域里，令你最兴奋的应用前景，可能在哪里？

A：在各个国家，都有部分人群因支付能力或其他原因无法及时获取法律支持，而AI的落地能为这部分人群提供超低价、超高效率的专业服务，实现服务平权，这是令人激动的一点。

另外，因为有了更高效的生产工具，提供法律服务的专业人员能够从繁杂的重复性工作中抽身出来，提供更高附加值的服务，甚至于进一步扩大自己的服务半径，对于初级律师来讲，更早进入职业生涯的成熟期，触及行业的核心价值，这些都是令人激动的变化。

Q5：技术实现普惠，如何提高它的触达性？

A：互联网是很好的工具，尤其在中国网络覆盖比较全面的情况下，能助力相关服务触达到更广泛人群。比如我们通过公众号、视频号，以及B站的运营吸引到了来自全国各地用户。

Q6：未来的法律行业的人才，可能需要具备哪些新的思维模式？包括具体的技能？

之前提到过这波AI浪潮带来的不仅仅是如何使用法律AI工具的问题，更深层的是思维模式以及工作习惯的转变。在已经固化的工作或者学习模式中重复是我们大部分人的舒适圈。在AI时代，首先要克服的是惯性思维，我们将走入一个高杠杆和低确定性的时代，所以找到我们的能力杠杆，在低确定性中找到确定性将成为我们在这个时代的功课。在工作岗位中越早找到人机协同的那个最佳结合点，越能够让我们游刃有余。这个最佳结合点可能是动态的，因技术的迭代以及岗位要求的变化而变化，这也是一件比较有挑战的事情。

Q7：中国公司的机会有哪些？怎么应对国内、国际的竞争？

A：国内目前处于一个典型的早期市场的阶段，市场比较嘈杂，不同的厂商推出了各式的法律AI产品。这种状态的好处是有更多人参与到市场的培育中来，同时一定的竞争将推动这个行业的发展，同时这也是一个“剩者为王”的时代。当市场走入更加成熟的阶段，我们将会看到行业内头部企业的分化。我个人认为对行业有深度了解，在产品和技术上能够持续性地快速迭代往纵深发展的厂商会有比较多的胜算。

目前来自国际市场的挑战比较有限，当前来看，欧美的厂商仍然把GTM的重点放在欧美市场。判例法国家的数据处理量会更大更复杂，相比大陆法系的国家来说。

从中长期来看，在中国成长的法律科技公司有几大优势：一是成本优势；二是巨大的人口和用户体量，能提供丰富的数据和应用场景；三是市场特点可能孕育出较强 2C基因的法律科技公司，而欧美法律科技初创企业多走2B路线，这给我们在国际市场上进行差异化竞争提供了机会。