中国电子信息工程科技发展研究 生成式人工智能引领法律科技：机遇、挑战与未来之路
定 价：98 元
丛书名：新一代信息工程科技新质生产力技术系列
- 作者：中国信息与电子工程科技发展战略研究中心
- 出版时间：2025/11/1
- ISBN：9787030840851
- 出 版 社：科学出版社
- 中图法分类：G203,D922.174
- 页码：228
- 纸张：
- 版次：1
- 开本：A5
本书以生成式人工智能为核心议题，系统分析人工智能技术在法律科技(LegalTech)领域的应用现状、发展机遇与制度挑战。内容涵盖法律科技的发展历程、全球法律服务市场的技术变革，生成式人工智能在合同审查、文书生成、知识管理与司法裁判等环节的深度应用，并深入讨论由此带来的伦理风险、算法偏见、数据合规与责任分配等问题。
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1985年 清华大学 计算机科学一级荣誉学士学位
1994年 伦敦帝国学院 博士学位香港科技大学 (HKUST): 2022年12月至今，担任首席副校长及计算机科学与工程学系讲座教授。
香港浸会大学 (HKBU): 2020年至2022年，担任副校长（研究及拓展）。
上海大学: 2015年至2019年，兼任计算机工程与科学学院院长。
英国帝国理工学院 (Imperial College London):
2014年，创建数据科学研究所 (Data Science Institute) 并担任首任所长。
2002年，被聘为计算机系终身教授。
1997年，开始在该校担任讲师。
InforSense Ltd: 1999年，创办了帝国理工学院的衍生公司InforSense，并长期担任首席执行官(CEO)。机器学习与数据挖掘国际知名的计算机科学家，他的主要研究领域为机器学习与数据挖掘，在数据科学工作流程、机器学习算法及医学大数据分析系统等方面作出了杰出贡献。郭教授研发的分布式数据挖掘方法、机器学习方法以及信息系统被广泛应用于各个领域，包括生物学、化学、地球物理学、医疗保健、环境、经济、金融、社交媒体、创意设计及艺术等。
郭教授他在顶级国际期刊和会议上发表了大量高水平论文，引用次数非常高，其研究成果在学术界和工业界的广泛影响力。郭教授的研究涵盖多个交叉学科，尤其在分布式数据挖掘、机器学习算法和医学大数据分析等方面做出了开创性贡献。他的多项成果被应用于生物信息学、医疗健康、金融等多个实际领域，推动了数据科学理论与实际应用的结合。总体来看，郭毅可教授以高质量的学术发表和创新性研究成为数据科学及人工智能领域极具影响力的学者。英国皇家工程院院士 (FREng)
欧洲科学院院士 (MAE)
香港工程科学院院士 (FHKEng)
英国电脑学会院士 (FBCS)
中国人工智能学会院士 (CAAI)
学术期刊编辑:
《Annual Reviews of Data Sciences》总编辑。
《智能系统学报》及《机器智能研究》(Springer) 副编辑。
其他职务:
曾任中国计算机协会大数据专家委员会首批委员、中国科学数据总顾问、上海市特聘专家等。
担任全英清华校友会会长。
目录
《中国电子信息工程科技发展研究》编写说明
前言
第1章 引言 1
1.1 法律科技(LegalTech)简介 4
1.1.1 法律科技的兴起：投资趋势与市场增长 5
1.1.2 法律科技对法律领域的结构性重塑 6
1.2 生成式人工智能驱动下的法律科技新前沿 10
1.2.1 法律科技时代的挑战与机遇 12
1.2.2 生成式人工智能在法律科技领域的技术优势 16
1.2.3 法律科技实施中的人力与组织因素 22
1.3 本章小结 25
参考文献 26
第2章 历史沿革与发展脉络 32
2.1 20世纪60年代：法律科技的AI启蒙时代 32
2.2 20世纪80～90年代：自动化初探与专家系统发展 33
2.3 21世纪：法律科技初创企业的崛起 35
2.4 2020 年：公共危机加速法律科技转型 37
2.5 当前趋势：与生成式人工智能的深度整合 39
2.6 未来方向：与可持续发展目标相契合 41
2.7 本章小结 43
参考文献 44
第3章 法律科技新浪潮：生成式人工智能的崛起 47
3.1 生成式人工智能在法律科技领域的全球兴起与投资
趋势 48
3.2 AIGC与传统法律科技的多维对比 57
3.2.1 准确性与专业性：广度优势与深度护城河 58
3.2.2 效率革命与应用场景的再造 61
3.2.3 风险维度：安全、可控与法律责任 62
3.2.4 能力评估体系的前沿进展：Legal AI Benchmarks的启示 64
3.3 本章小结 68
参考文献 69
第4章 法律科技与生成式人工智能融合带来的机遇 74
4.1 智能法律服务体系的革新 75
4.1.1 法律咨询与文书生成 76
4.1.2 法律检索与知识管理 84
4.2 司法裁判效能的智能提升 89
4.2.1 证据分析与程序优化 90
4.2.2 裁判决策支持 95
4.3 合规治理与监管智能化 102
4.3.1 企业合规管理 103
4.3.2 智能监管科技 107
4.4 法律教育与职业生态转型 111
4.4.1 法律人才培养创新 112
4.4.2 法律职业模式变革 116
4.5 本章小结 123
参考文献 124
第5章 生成式人工智能时代的法律科技挑战 130
5.1 技术可靠性危机：大语言模型的“幻觉”与法律
严谨性的冲突 131
5.1.1 典型案例分析：国内外司法实践中的AI 幻觉风险 132
5.1.2 技术根源：为何大语言模型难以满足法律严谨性？ 138
5.1.3 司法应对：技术缺陷与法律监管的博弈 145
5.2 数据治理困境：训练数据的合法性与算法偏见的固化 148
5.2.1 数据来源合法性与合规性挑战 148
5.2.2 算法决策的法律责任与治理挑战 152
5.2.3 数据隐私保护的法律框架与执行难题 155
5.3 技术普惠失衡：算力成本与司法资源分配的结构性矛盾 155
5.3.1 算力垄断与司法可及性分化 156
5.3.2 模型适配与基层司法需求脱节 158
5.3.3 数字鸿沟下的司法普惠挑战 160
5.4 本章小结 164
参考文献 165
第6章 生成式人工智能时代法律科技的监管路径 173
6.1 技术可靠性监管框架构建 173
6.1.1 AI幻觉风险的法律规制 174
6.1.2 大语言模型法律严谨性保障 177
6.1.3 司法实践中的技术监管协同 179
6.2 数据治理与算法监管体系完善 181
6.2.1 训练数据全流程合规监管 182
6.2.2 算法决策的透明化与问责 183
6.2.3 隐私保护与数据安全协同 186
6.3 技术普惠与均衡发展促进机制 189
6.3.1 算力资源的优化配置 189
6.3.2 基层适配的技术发展路径 190
6.3.3 数字鸿沟的弥合策略 191
6.4 本章小结 193
参考文献 195
第7章 法律科技未来趋势：多技术融合与模式革新 201
7.1 生成式人工智能驱动的法律智能化升级 202
7.1.1 多模态法律AI 的深度应用 202
7.1.2 边缘计算赋能实时法律服务 203
7.1.3 生成式人工智能与法律知识图谱的融合 204
7.2 区块链与法律科技的深度协同 206
7.2.1 司法存证与智能合约的自动化执行 206
7.2.2 法律数据的安全共享与确权 209
7.2.3 区块链+AI 的合规监管框架 212
7.3 元宇宙与虚拟现实的法律应用 215
7.3.1 元宇宙虚拟法庭的实践探索 216
7.3.2 法律培训与模拟法庭的VR/AR 应用 217
7.3.3 数字孪生与智慧司法治理 218
7.4 大数据驱动的法律智能决策 220
7.4.1 司法大数据的预测分析与类案推荐 221
7.4.2 法律舆情与社会治理的智能分析 221
7.4.3 跨域法律数据的融合计算 222
7.5 本章小结 223
参考文献 224
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