包邮法律人AI指南:大模型10倍提升工作效率的方法与技巧

1星价 ¥69.3 (7.0折)

2星价￥69.3 定价￥99.0

作者：张萌、李小武、兰洋、陈中泽等著著

出版社：机械工业出版社

暂无评论

图文详情

ISBN：9787111775836
装帧：平装-胶订
册数：暂无
重量：暂无
开本：16开
页数：325
出版时间：2025-03-01
条形码：9787111775836 ; 978-7-111-77583-6

本书特色

（1）作者背景：本书由中国领先的法律科技企业iCourt官方出品，其CEO带领核心技术团队和业务团队撰写。（2）作者经验丰富：iCourt在法律行业的大模型研究和实践方面有深厚积累，其开发的法律行业垂直大模型AlphaGPT广受好评。（3）提升法律人工作效率：为类案检索、案情分析、法律咨询、法律文书写作、合同审查等法律人的日常工作提供AI解决方案。（4）提升法律机构运营效率：为律所管理、法学教育、司法裁判等法律机构各项日常运营提升AI解决方案。（5）帮助法律机构智能化转型：详细讲解如何构建法律领域垂直大模型、知识库和智能体的构建思路和方法。（6）具有前瞻性：AI赋能法律行业的同时，也带来了新的法律问题，本书梳理了AI带来的各种法律问题，并总结和分析了中国、欧盟和美国的应对方案。

内容简介

内容简介本书是AI时代法律人和法律机构的生存指南，它从业务角度全面总结了法律人如何使用AI提升工作效率，以及律所等机构如何使用AI提升运营效率；它从技术角度详细讲解了如何构建法律行业的垂直大模型、知识库和智能体。它由中国领先的法律科技企业新橙科技（iCourt）官方出品，是iCourt的CEO带领团队核心成员总结的iCourt在AI领域的理论研究成果和实战经验。全书内容分为五个部分： **部分（第1章） AI带来的影响与应对措施从法律人的视角介绍了AI大模型的基础知识，以及AI在法律领域的应用趋势和场景。从宏观角度深入探讨AI对法律行业带来的积极影响和消极影响。*后部分为法律行业从业者和法律机构应对 AI 带来的变革提供相应策略。第二部分（第2~6章）AI 助力法律人提升工作效率围绕类案检索、案情分析、法律咨询、法律文书写作、合同审查等法律人的日常工作场景展开。简要分析上述场景中传统工作方式的痛点，介绍解决这些痛点可以使用的AI工具和AI解决方案，并用大量案例进行实操演示，*后探讨AI在这些场景中面临的挑战和存在的局限。第三部分（第7~8章） AI助力法律机构提升运营效率围绕律所管理、法学教育、司法裁判等方面展开，详细讲解如何用AI辅助提升法律机构在这3个方面的运营效率，以及未来法律机构面临的挑战和机遇。第四部分（第9~11章）法律大模型的构建与实践详细讲解法律领域垂直大模型的构建思路、法律大模型与RAG的技术原理与应用，以及法律领域智能体的技术原理和设计，帮助法律机构实现智能化转型。第五部分（第12~14章）不可忽视的新兴法律服务领域分析AI带来的新型法律问题，如著作权、隐私权和伪造信息等，介绍中国、欧盟和美国的应对方案，并探讨如何把握AI技术发展趋势，为未来做好准备。

前言

前言　Preface
本书写作目的
在人类的历史长河中，每一次重大技术变革来临的前夕，总会引发不同的意见和观点，然而，那些勇于拥抱技术变革、敢于创新的人，*终往往能立足于社会，成为时代的引领者。
例如，面对以蒸汽机的发明及应用为标志的18世纪末至19世纪的工业革命，保守派担心机器会取代人力，导致工人失业和社会动荡。然而，正是那些敢于尝试新技术、利用蒸汽机提高效率的企业家推动了工业生产的巨大飞跃，也创造了新的就业机会，带动了整个社会的经济繁荣。瓦特和他的蒸汽机，不仅没有被时代淘汰，反而因为推动社会进步为历史所铭记。前言　Preface 本书写作目的 在人类的历史长河中，每一次重大技术变革来临的前夕，总会引发不同的意见和观点，然而，那些勇于拥抱技术变革、敢于创新的人，*终往往能立足于社会，成为时代的引领者。 例如，面对以蒸汽机的发明及应用为标志的18世纪末至19世纪的工业革命，保守派担心机器会取代人力，导致工人失业和社会动荡。然而，正是那些敢于尝试新技术、利用蒸汽机提高效率的企业家推动了工业生产的巨大飞跃，也创造了新的就业机会，带动了整个社会的经济繁荣。瓦特和他的蒸汽机，不仅没有被时代淘汰，反而因为推动社会进步为历史所铭记。 再如，20世纪末至21世纪初互联网技术的兴起，彻底改变了人们的生活方式。在这一变革初期，同样有人担忧互联网会侵犯个人隐私，冲击传统行业，削弱政府监管，甚至引发社会混乱。然而，那些积极拥抱互联网、利用互联网技术创新商业模式和提升服务质量的企业，如亚马逊、谷歌、阿里巴巴、腾讯、抖音、美团等，不仅取得了巨大的成功，也推动了整个行业的转型升级，为社会创造了巨大的价值。 今天，面对人工智能的浪潮，法律服务行业该何去何从？这是摆在每个法律人面前的一个问题。2023年春，美国高盛公司预估了不同行业的就业岗位在美国和欧洲面临被AI自动化取代的份额。法律职业位居第二高风险，约44%的任务可能被自动化。这意味着，在今后的一段时间里，法律人和整个法律服务市场将会受到技术的巨大冲击。律师助理、实习律师的大部分工作可能被AI机器取代，按时收费的传统计价收费模式也可能遭受异议。法律服务的入门门槛可能被AI抬高，传统的高级律师、律所合伙人的金字塔层级可能被扁平化。尽管这一过程可能长达数年甚至数十年，但法律人不适应这种变化将被无情地淘汰。 法律人如何应对这种巨变？作为一家法律科技公司的CEO，我深信，只有相信技术的力量，拥抱AI，与AI共同成长，才能创造法律人的美好未来。AI代表的是*先进的生产力，其所能带来的法律服务行业的效率提升远超出人类想象。AI合同审查产品LawGeex的介绍中提到：“律师平均花92分钟完成任务，平均准确率达到85%。而LawGeex只花26秒就审查了所有5份合同，准确率为94%。”苏州市中级人民法院与图灵人工智能研究院、图灵微雀云合作研发了AI辅助办案系统“未来法官助手”，利用这个助手，法官平均每个工作日可对100.37个案件进行智能阅卷，一键生成44.96份文书，进行AI问答160.78次。要成为AI时代法律服务行业的佼佼者，法律人不仅需要对法律AI工具有深入了解，还应该熟练掌握和使用。 本书是北京新橙科技有限公司（iCourt）为帮助法律人应对AI时代的职业危机而精心整理的攻略。参与写作者都是法律科技公司大数据研究中心的法律研究人员和代码工程师，他们对于法律AI产品都有切身的认知和体验。本书旨在用*简短的话语解释生成式人工智能的基本概念，展示目前*为流行且*为强大的法律AI工具（包括我们自己的AlphaGPT-法律AI伙伴），以帮助法律人尽快融入这个时代，成为AI时代法律服务的领跑者。 本书主要内容 本书旨在系统地探讨人工智能对法律行业的深远影响、法律人应该掌握的AI知识以及相关的法律AI工具，内容分为五个逐步深入的部分。 **部分（第1章）　AI带来的影响与应对措施 首先，从法律人的视角介绍了大模型的基础知识，以及AI在法律领域的应用趋势和场景；然后，从宏观角度深入探讨了AI对法律行业带来的积极影响和消极影响；*后，为法律行业从业者和法律机构应对AI带来的变革提供了相应的策略。 第二部分（第2～6章）　AI助力法律人提升工作效率 针对法律人的主要工作任务，详细讲解了应该如何在这些任务中使用AI来提升工作效率，这些任务包括类案检索、案情分析、法律咨询、法律文书写作、合同审查等。在每个任务中，首先从传统工作方式的痛点切入，然后详细讲解AI在该任务中的优势和应用场景，接着重点讲解完成该任务可以使用的AI工具以及实操案例，*后探讨AI在完成该任务时面临的挑战和存在的局限性。 第三部分（第7～8章）　AI助力法律机构提升运营效率 针对法律机构（律所、法学教育机构及司法裁判机关）的主要工作任务，详细阐述了AI如何在这些任务中帮助机构提升运营效率，以及对相关机构的未来发展可能造成的影响。第7章在区分法律人任务与律所任务的基础上，讨论AI对律所财务管理和知识库建设与分享方面的帮助，以及AI技术如何提高律所的管理水平和效率；第8章讨论法学教育机构及司法裁判机关运用AI技术的现状，以及面临的挑战与机遇。 第四部分（第9～11章）　法律大模型的构建与实践 首先从技术视角讲述法律大模型的架构设计，然后讲解大模型的训练和调优方法，*后结合具体应用场景讲解法律行业如何用大模型技术解决具体问题。 第五部分（第12～14章）　不可忽视的新兴法律服务领域 首先分析AI带来的新型法律问题，包括著作权、隐私权及伪造信息问题；然后介绍中国、欧盟和美国等国家和地区的立法和司法实践；*后，探讨如何立足现状，着眼未来，准确把握AI技术的发展趋势。 各章作者分别为张娴（第1章）、张井（第2章）、武泽钰（第3章）、黄晓静（第4章）、张小露（第5章前3节）、周雅婷（第5章后3节）、付姝（第6章）、陈静怡（第7章）、李小武（第8章）、杨仁泽（第9章、第11章）、王小宇（第10章）、胡晓月（第12章）、岳荧宏（第13章）、齐倍羚（第14章）。兰洋、魏博文对全书中出现的AI产品和技术表述进行了审校，陈中泽、张萌对全文内容进行了总审校。 本书读者对象 本书的读者对象广泛。 首先针对的是法律服务行业的实务工作者，尤其是律师群体，他们将从书中了解法律服务行业的*新动态与变革趋势，以及人工智能时代下提升自身专业素养、掌握行业先机的实用策略。 其次，对于那些对法律科技充满热情、对法律服务行业未来发展趋势保持关注的高校教师，本书提供了全球前瞻性的视角和丰富的学术资源。 再次，对于职业中涉及人工智能前沿领域的立法者和司法者，本书揭示了技术进步如何影响和塑造法律实践，并提供了对法律科技这一交叉领域的深刻理解。 *后，对关注人工智能前沿领域的专业人士而言，本书也是一本不可多得的参考书，能够帮助他们更好地把握人工智能在法律领域的应用现状与未来趋势，为自身的职业发展增添新的动力。 本书特色 本书具有四大特色： **是“专”。本书的作者或具有法学背景，或具有技术背景，少数作者二者兼备。他们身处法律AI产品研发一线，大多数撰稿人同时是法律AI产品的指令撰写者、测试者和法律数据库研究员。他们对AI的理解除了普通使用者的视角外，还有产品研发者和制造者的视角，因而其表述更为准确和专业。为了便于法律人理解，本书对稍显复杂的科技用语等进行了简化处理，使得本书既具有专业度，又通俗易懂。 第二是“实”。本书强调AI工具对于法律人的实用价值——效率提升。无论是AI工具的使用场景，还是具体的示范案例，都取自法律人的实战。对于AI工具的使用，本书也遵循先描述实际应用痛点，再进行AI工具展示，然后介绍实际应用案例的模式，从实处落笔。 第三是“新”。本书搜集的信息非常新，是目前市面上关于生成式AI及相关法律科技产品的*新资讯集大成者。本书的写作手法也别具一格，不仅篇章结构参考了GPT文书工具的推荐，还围绕法律工作者使用AI工具的*新现状和使用场景展开。本书是市面上为数不多的帮助律师认知和使用法律AI产品的工具书。 第四是“全”。本书对法律AI工具的介绍非常全面，功能模块涵盖了从传统的法律检索、法律咨询到目前广泛流行的合同审查和文书写作；产品来源涵盖全球各大知名品牌；在谈及AI产品的规制手段时，兼顾了中国、美国和欧盟三大法域。虽然读者群体主要是律师，但本书也惠及法学教育机构的科研人员和司法裁判机构的工作人员。 勘误和支持 与所有科技工具书类似，本书不可避免地存在一些问题。首先，出版速度难以跟上科技的迅猛发展。写作时流行的工具，可能在图书出版时已被淘汰；写作时籍籍无名的GPT产品，在图书出版时可能已占据排行榜首。这恰恰说明AI市场正处于蓬勃发展的初期，未来还有诸多机遇和挑战。此外，由于这是我们法律研究团队**次合作出版图书，撰稿者的写作风格各有千秋，后期统稿时间有限，尽管我们已竭尽全力，但仍可能在词汇、文风、表意等方面有不一致的情况，恳请读者谅解。 随着法律AI技术的不断进步和应用场景的拓展，我们将及时吸纳读者反馈，不断修订和完善内容，定期更新相关AI工具和案例分析，确保本书的实用性和前瞻性，使之成为法律人与AI共同成长的宝贵资料。 如果读者发现书中存在错误或遇到问题，可以发送邮件至AlphaGPT@icourt.cc，我们将尽快提供解答。 致谢 本书的出版发行是信息时代的一个传奇。 感谢杨福川老师慧眼识珠，将法律界AI工具书的撰写工作交给了北京新橙科技有限公司。感谢市场部的秦晨菲和胡博牵线搭桥，极力促成此事，没有他们的推动，这本书或许只会停留在构想中。 感谢北京新橙科技有限公司大数据中心的杨鑫辉老师，他在组织保障到人员安排方面提供了大力支持，诸多技术人员和法律人员共同参与人工智能书籍的撰写，是一大幸事！ 感谢所有参与写作的小伙伴们。虽然AI研发工作是他们日常生活的一部分，但将其转化为文字，传播给更广泛的群体，少不了额外的辛劳。没有他们的紧赶慢赶和周末加班，这本书不可能在这么短的时间内成稿。 感谢AIGC研究院的陈忠新与林雅男，他们为本书量身定制了AI文稿润色工具，让我们亲身体验到技术的神奇。 安桂延老师提供了司法机构GPT产品的视频和资料，艾亚坤、许栋参与了文献的搜集和整理工作，中国政法大学外国语学院的张清教授、中国政法大学国际法学院的张玲教授、清华大学法学院知识产权法研究中心的吴伟光副教授、上海师范大学哲学与法政学院的刘胜军教授、中国应用法学研究所互联网司法研究中心的宋建宝主任在初稿定稿之后给出了非常专业的修改建议，在此一并致谢。 有理由相信，随着法律人对AI的深入理解和应用，这本书将成为推动法律服务行业转

显示全部信息

目录　Contents
序Ⅰ
序Ⅱ
序Ⅲ
序Ⅳ
前言
作者简介
**部分　AI带来的影响与应对措施
第1章　AI对法律行业和
　　　　法律人的影响2
1.1　全面认识大模型2
1.1.1　什么是大模型2
1.1.2　大模型的基本原理3
1.1.3　大模型的发展历程4
1.2　全面认识法律AI5
1.2.1　什么是法律AI5
1.2.2　法律AI的技术引擎6
1.2.3　法律AI的市场趋势7
1.2.4　法律AI的应用场景8
1.3　AI对法律行业的深远影响11
1.3.1　积极影响11
1.3.2　消极影响22
1.4　法律人与法律机构如何
　　应对AI30
1.4.1　法律人如何应对AI30
1.4.2　法律机构如何应对 AI34
第二部分　AI助力法律人
提升工作效率
第2章　AI助力类案检索38
2.1　AI解决传统类案检索的痛点38
2.1.1　传统类案检索的痛点39
2.1.2　AI类案检索的优势43
2.2　AI类案检索常用工具46
2.3　AI类案检索的智能应用
　　与实战演练47
2.3.1　类案综述47
2.3.2　案例列表页49
2.4　AI类案检索面临的挑战51
2.4.1　数据的准确性难以保证51
2.4.2　难以理解决策过程52
2.4.3　难以及时更新模型53
第3章　AI助力案情分析55
3.1　AI解决传统案情分析的痛点55
3.1.1　传统案情分析的痛点56
3.1.2　AI在案情分析中的优势60
3.1.3　AI在案情分析中的
　　　应用场景64
3.2　AI案情分析常用工具66
3.3　案情分析的智能应用与
　　实战演练66
3.3.1　法律依据与类案参考67
3.3.2　法律问题的归纳与分析69
3.3.3　法律意见与行动策略
　　　的制定71
3.3.4　其他场景及衍生问题
　　　分析73
3.4　AI在案情分析中的局限性77
3.4.1　法律解释与适用的挑战77
3.4.2　法律分析专业性的欠缺77
3.4.3　法律意见尚不成熟78
第4章　AI辅助法律咨询79
4.1　AI解决传统法律咨询的
　　痛点79
4.1.1　传统法律咨询的痛点79
4.1.2　AI法律咨询的优势81
4.2　AI法律咨询的技术原理83
4.2.1　当AI回答问题时，它
　　　究竟在想什么84
4.2.2　当我们提出问题时，
　　　我们究竟在提出什么87
4.3　AI法律咨询常用工具88
4.3.1　通用AI产品89
4.3.2　法律AI产品90
4.3.3　AI 法律咨询常用工具
　　　对比92
4.4　AI在法律咨询中的应用
　　场景与实用技巧93
4.4.1　AI在法律咨询中的
　　　应用场景93
4.4.2　利用AI实现法律咨询
　　　的实用技巧94
4.5　AI法律咨询面临的挑战101
4.5.1　自然语言理解和处理
　　　能力仍然薄弱101
4.5.2　用户与AI之间存在
　　　信赖障碍101
4.5.3　执业条件和监管仍处
　　　于空白状态102
第5章　AI辅助法律文书写作104
5.1　AI 解决传统法律文书
　　写作的痛点104
5.1.1　传统文书写作的
　　　痛点104
5.1.2　AI辅助文书写作的
　　　优势107
5.1.3　AI在文书写作中的
　　　应用场景110
5.2　AI辅助法律文书写作的
　　技术原理110
5.2.1　语言的魔法师：自然
　　　语言处理110
5.2.2　逻辑建筑师：结构化
　　　生成算法111
5.2.3　个性化画师：机器学习
　　　与风格适应112
5.2.4　交互的舞伴：反馈循环
　　　与迭代优化112
5.2.5　知识的宝库：持续学习
　　　与知识更新113
5.3　AI法律文书写作常用工具114
5.3.1　国外法律文书写作常用
　　　AI工具114
5.3.2　国内法律文书写作常用
　　　AI工具114
5.4　AI法律文书写作的智能
　　应用与实战演练115
5.4.1　AI在合同起草中的应用：
　　　自动化生成合同草案116
5.4.2　AI在诉讼文书撰写中
　　　的角色：起诉状的快
　　　速生成118
5.4.3　AI在诉讼文书撰写中
　　　的角色：答辩状的快
　　　速生成121
5.5　AI辅助法律文书写作的
　　策略125
5.5.1　利用AI进行文书内容
　　　生成与结构设计125
5.5.2　人工与AI协作的写
　　　作流程128
5.5.3　精准法律引用与类案
　　　参考130
5.5.4　AI在文书个性化与风
　　　格一致性中的作用130
5.6　AI技术在法律文书写作
　　中的挑战与未来展望132
5.6.1　法规引用的精准性与
　　　局限性132
5.6.2　合同起草中的视角
　　　不稳定性133
5.6.3　未来展望133
第6章　AI辅助合同审查134
6.1　AI解决传统合同审查的痛点135
6.1.1　传统合同审查的痛点135
6.1.2　AI合同审查的优势136
6.2　AI合同审查常用工具137
6.2.1　国外合同审查常用
　　　AI

展开全部