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新智元報道

LRST

【新智元導讀】研究人員首次系統(tǒng)綜述了大型語言模型（LLM）在法律領域的應用，提出創(chuàng)新的雙重視角分類法，融合法律推理框架（經(jīng)典的法律論證型式框架）與職業(yè)本體（律師/法官/當事人角色），統(tǒng)一梳理技術突破與倫理治理挑戰(zhàn)。論文涵蓋LLM在法律文本處理、知識整合、推理形式化方面的進展，并指出幻覺、可解釋性缺失、跨法域適應等核心問題，為下一代法律人工智能奠定理論基礎與實踐路線圖。

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(tǒng)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(zhàn)。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(tǒng)的局限性。

法律領域?qū)碗s文本處理、多步驟推理和流程自動化的需求與LLM的涌現(xiàn)能力高度契合。

但技術落地伴隨倫理風險（如偏見放大、專業(yè)權威弱化），亟需系統(tǒng)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(tǒng)整合法律推理與LLM技術的全面綜述，以開創(chuàng)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(jié)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(jié)合了經(jīng)典的法律論證框架與法律職業(yè)本體（律師、法官、當事人角色），系統(tǒng)地整理了技術進步與職業(yè)倫理治理所面臨的挑戰(zhàn)。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(fā)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(xiàn)在學術領域，它還為開發(fā)者提供了近60種工具與數(shù)據(jù)集的全景圖，為立法者構建了人機協(xié)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(zhuǎn)變的藍圖。

研究背景

在法律人工智能領域，傳統(tǒng)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(tǒng)的局限。

法律領域?qū)τ趶碗s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(yè)權威的弱化），迫切需要構建一個系統(tǒng)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(chuàng)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(xiàn)了歷史視角與現(xiàn)代進展的有機結(jié)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(chuàng)新

在Calegari等人關于法律推理研究的啟發(fā)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(jié)構（包括資料、依據(jù)、支撐、主張）與LLM工作流進行對齊，并在大規(guī)模場景下實現(xiàn)了Bex的證據(jù)理論，同時整合了當代LLM的最新進展與過往的證據(jù)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(yè)映射

研究第五部分首次對面向?qū)嵺`者角色（包括律師、法官、當事人）的法律職業(yè)倫理挑戰(zhàn)進行了系統(tǒng)性分析，內(nèi)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(yè)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(jié)論

該研究采用創(chuàng)新的雙重視角框架——結(jié)合法律論證型式與法律職業(yè)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(tǒng)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(fā)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(xiàn)有進展進行了系統(tǒng)性分類。

然而，關鍵挑戰(zhàn)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(yōu)先關注多模態(tài)證據(jù)整合、動態(tài)反駁處理，以及將技術創(chuàng)新與法理學原則對齊的跨學科框架，以實現(xiàn)穩(wěn)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(yè)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(jié)點保留人工監(jiān)督；技術方案須優(yōu)先提供可解釋的推理路徑。

通過以法律專業(yè)知識為最終裁決者，我們將「侵蝕」之爭轉(zhuǎn)化為協(xié)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(shù)據(jù)集

參考資料：

https://arxiv.org/abs/2507.07748

咖啡師lee kang-bin完美的咖啡拉花藝術,相當惟妙惟肖

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