AI赋能律师实务指南

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书名：AI赋能律师实务指南

ISBN：978-7-115-62084-2

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版  权

著    王志国  王 超  吕玉崇

责任编辑 单瑞婷

人民邮电出版社出版发行　　北京市丰台区成寿寺路11号

邮编　100164 　电子邮件　315@ptpress.com.cn

网址　http://www.ptpress.com.cn

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内 容 提 要

本书以AI在法律服务行业的应用为核心，系统地梳理了律师在执业过程中使用AI的方法与合规边界，构建“技术认知+实务操作+风险防控”的完整方法体系，帮助律师在保证专业判断与遵守法律法规的前提下，安全且高效地使用AI。

本书共6章。第1章介绍AI时代的律师职业与法律专用提示词的设计，讲述AI时代的律师职业定位与法律专用提示词的设计方法；第 2 章讲解AI在法律检索与法律论证中的应用；第 3 章聚焦诉讼实务，覆盖文书生成、文书优化、案情梳理、诉讼策略推演、庭审辅助等环节；第4章深耕非诉讼与专项业务，详解AI在合同处理、知识产权法律服务中的应用；第 5 章先讨论AI驱动的律师工作管理与团队协同，涵盖知识库搭建、工作流构建、协同机制建立等，然后讲解法律智能体的合理使用；第6章介绍AI时代律师的未来图景，分析AI时代法律行业的风险与应对措施，重塑律师职业的价值。

本书适合执业律师、律师助理、企业法务人员、法律专业学生以及关注法律科技发展的读者阅读，也可作为律师团队探索AI辅助执业的方法与知识管理体系的参考读物。

推 荐 序

在人类文明的演进过程中，法律与科学始终处在相互交织的发展轨道之中。法律以规范社会秩序为使命，而科学则不断拓展人类认识世界的能力。从近代以来司法制度的发展过程中可以看到，科学技术的进步多次改变了司法运行的方式。从法医学的建立到分子生物学方法的应用，再到DNA检验在刑事案件中的广泛应用，科学证据逐渐成为现代司法体系的重要基础，推动事实认定从经验判断走向可验证、可重复的科学路径。现代司法能够不断提高裁判的准确性与可信度，很大程度上得益于科学方法不断融入法律实践。

我长期从事病理学、法医学及分子生物学的教学与科研工作，并参与司法鉴定及相关法律实践。在数十年的学术与实践过程中，我深切体会到，法治的进步不仅依赖制度本身，也依赖支撑制度运行的科学知识体系。司法裁判的核心在于事实认定，而事实认定的可靠程度很大程度上取决于证据科学的发展水平。在科学技术不断发展的背景下，现代司法逐渐形成以证据科学为重要支撑的运行模式，使司法裁判能够更加接近客观事实，也使司法公信力得到持续提升。

21世纪以来，人类社会正在经历新一轮技术变革。以大模型为代表的AI技术，在语言理解、信息处理和知识整合方面展现出突出的优势。法律服务行业具有高度的信息密集特征：法律检索、类案研究、案件材料整理以及法律文书撰写，都涉及大量复杂信息的系统处理。从这一角度来说，AI正在为法律服务行业提供一套全新的技术工具，它能显著提高信息处理效率，也将逐步改变法律服务的工作方式。

法律判断不仅是信息处理的过程，更是事实核查、规则适用与价值衡量相互交织的过程。技术能力的增强，并不会改变法律服务行业所要求的专业判断能力与责任承担意识。如果缺乏必要的规范与审查，技术工具可能带来新的风险。因此，在AI进入法律服务行业的过程中，如何在技术创新与制度规范之间实现平衡，是法律界需要认真思考的重要问题。

本书正是在这样的背景下完成的。作者立足律师执业的实际场景，对AI在法律检索、案件处理、文书起草以及合同审查等方面的应用进行了系统梳理，同时也关注AI可能带来的逻辑偏差、数据安全风险与伦理争议等问题。这种从实践出发的探索，不仅关注技术工具本身，也体现了对律师执业规范的尊重。

技术进步可以改变人类社会的知识结构与制度形态。蒸汽机改变了工业生产方式，电力技术重塑了现代社会结构，信息技术推动了全球知识传播。今天，AI正在成为新的技术基础设施，也必然会对法律制度产生持续影响。科学技术为法律实践拓宽了能力边界，而法律制度则为技术应用确立了规范框架。只有保持二者的良性互动，技术进步才能真正转化为推动法治进步的力量。

相信本书的出版，能够为律师理解和运用AI提供有益参考，也有助于推动律师在新技术环境下形成更加科学、高效的工作方式。希望读者在关注效率提高的同时，始终保持律师应有的严谨精神与责任意识，使技术的发展始终服务于事实认定与司法公正。

是为序。

中国工程院院士

河北医科大学法医学院院长、教授、博士生导师

前  言

律师这一职业正在经历深刻而持续的技术重塑。以生成式AI为代表的新一代工具，正逐渐应用于法律检索、案件分析、文书写作与合同审查等律师核心工作环节。许多律师开始尝试使用AI提高效率，但与此同时，律师在应用AI的过程中也遇到了新的问题：AI生成的内容是否可靠？律师所进行的法律推理能否被机器替代？律师在技术浪潮中的专业价值将如何体现？

在长期的律师执业实践中，我越来越清楚地意识到，AI不会取代律师，但会迅速淘汰不会使用AI的律师。真正的问题不是“是否使用AI”，而是“如何以专业的方式使用AI”。如果缺乏方法论，AI可能只会带来无效信息与潜在风险；而如果建立起清晰的工作流程与风险控制机制，AI则可以成为律师得力的辅助工具。

本书正是在这样的背景下写成的实践型指南。本书既讨论效率，也强调审慎；既介绍工具，也强调专业判断。本书的目标很简单：帮助律师构建一套可落地、可复制、可长期使用的AI应用方法。

在我看来，技术只是工具，专业能力才是根本。AI能够帮助律师更快地处理信息，但真正决定案件处理质量的，依然是律师对事实、规则与策略的综合判断。本书希望做的一件事，是让AI成为律师专业能力的放大器，而不是替代律师进行专业判断。

未来的律师，不仅是法律规则的解释者与法律解决方案的设计者，还将是智能技术工具的驾驭者。

王志国

2026年6月

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• 律师常用的AI工具与平台；

• 律师专用提示词；

• 风险自检清单；

• 本书思维导图；

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第1章
AI时代的律师职业与法律专用提示词的设计

当生成式AI开始批量生成合同草案、自动检索裁判规则，甚至模拟进行法律论证时，许多律师第一次真正感受到职业壁垒的松动。律师过去依赖信息差与经验构筑的专业壁垒，不断受到算法冲击。人们不禁思考：律师的核心价值是什么？如何取得当事人的信任？但现实表明，复杂案件判断、风险识别与法律责任承担，并未被AI取代，律师职业的重要性反而愈发凸显。

1.1 AI时代的律师职业

律师这一职业长期以专业判断、经验积累和严谨推理为核心竞争力，但随着AI技术快速应用于法律服务场景，律师的工作边界正在被重新定义。从检索方式到文书生成，从案件研究到风险预测，技术正在改变律师的工作节奏与结构。律师应当跳出信息处理者的定位，重新明确AI时代自身的角色定位与能力发展方向。

1.1.1　AI对律师职业的系统性影响

在法律服务流程逐步数字化、案件材料逐步电子化、数据库检索逐步普及后，法律服务行业已经经历过一次技术升级。而生成式AI的出现，使这种变化进入更深层次：它不再是单一工具的升级，而是对律师工作流程、能力结构和客户预期的整体重塑。如果律师仍以固有方式理解工作内容，那么执业效率很难提高，在行业竞争中落后于人。

AI对律师职业的影响并不是单一环节的替代，而是贯穿执业全流程、重构行业生态的系统性变革，这种影响既体现为工作模式的迭代，也体现在能力要求的升级和行业格局的调整上。具体可从以下三个维度展开。

其一，工作模式的“去标准化”与“复杂化”。在AI普及之前，律师的大量精力被消耗在标准化、重复性工作（例如法律条文检索、案例筛选、合同初稿撰写、法律文书格式校对等）中，这类工作依赖固定规则和海量数据。如今，生成式AI可在几分钟内生成符合规范的合同草案、检索相关裁判案例并梳理裁判要点，将律师从烦琐的基础工作中解放出来。但这并不意味着律师工作总量的减少，反而推动律师将工作重心向非标准化、高复杂度的环节转移，例如案件的战略规划、复杂法律关系的拆解、多方利益的平衡、疑难问题的论证，以及与当事人的深度沟通、庭审中的临场应变等，这些需要结合经验、情感、价值判断的工作，仍是AI难以替代的工作。

其二，能力要求的“迭代升级”与“跨界融合”。过去，律师的核心能力集中在法律专业知识的积累、案例经验的总结和逻辑推理的严谨性上；AI时代，律师需要构建“法律专业+AI应用+综合素养”的复合型能力体系。一方面，律师需掌握应用AI工具的能力，能够熟练运用法律检索AI、文书生成AI、风险预测AI等工具提高工作效率，同时具备对AI输出结果的甄别、校验能力，这是因为AI生成的内容可能存在法律漏洞、与案件场景不匹配等问题，需要律师凭借专业素养进行修正和完善；另一方面，律师还需提升跨界认知能力，了解AI技术的基本原理、发展边界，理解数据安全、算法公平等与法律相关的技术问题，才能更好地应对AI应用带来的新型法律纠纷，例如AI生成文书的著作权归属、算法偏见导致的法律风险等。

其三，行业格局的“分层细化”与“差异化竞争”。AI技术的普及打破了传统法律服务行业的信息壁垒，中小型律师事务所与大型律师事务所获得基础工具的成本差距缩小，行业竞争也从资源储备和机构规模的较量转变为差异化、专业化能力的竞争。大型律师事务所可能会投入资源研发定制化AI工具，聚焦高端商事、跨境并购等复杂领域，强化综合服务能力；中小型律师事务所则可借助通用型AI工具，深耕特定细分领域（如劳动纠纷、知识产权纠纷），打造专业优势。同时，AI也推动律师服务模式的创新，例如“AI+法律咨询”的普惠服务、“AI+案件管理”的高效服务，让律师能够服务更多客户，实现服务场景的延伸。此外，行业对律师的定位也从“法律服务提供者”向“法律风险管理者”“解决方案设计者”转变，要求律师能够结合AI工具，为当事人提供更全面、更具前瞻性的服务。

1.1.2　律师使用AI的执业原则

在法律服务行业中，追求效率从来不是唯一目标，结果准确与执行尽责才是核心。新技术进入法律服务行业后，如果律师缺乏边界意识，反而可能引发执业风险。律师在使用新工具时，既要提高效率，也要守住客户信任与职业伦理的底线，否则技术红利可能转化为职业风险。AI作为律师执业的辅助工具，其应用必须遵循律师执业的基本准则，既要发挥技术优势，也要防范执业风险，确保法律服务的合法性、专业性和公正性，具体应遵循以下四大原则。

第一，合法合规原则。这是律师使用AI的首要原则，核心是确保使用AI的全过程符合法律规定。一方面，律师使用的AI工具必须具备合法资质，不得使用未经备案、存在数据安全隐患或违规收集信息的AI工具；另一方面，AI生成的法律文书、检索结果、论证意见等，必须经过律师的专业审核，确保内容符合法律条文、司法解释的规定，不得因依赖AI而出现违法违规的表述。例如，在合同生成中，AI可能遗漏特殊条款或错误解读法律条文，律师必须逐一校验，避免因合同漏洞导致当事人权益受损；在案例检索中，律师需确认AI检索的案例具有参考价值，排除已失效、被撤销的案例。此外，律师还需遵守与数据安全相关的法律，不得通过AI工具泄露当事人的隐私、商业秘密，不得利用AI工具获取非法证据。

第二，审慎使用原则。AI工具的输出结果具有一定的局限性，其本质是基于海量数据的算法推演，无法替代律师的专业判断，因此律师使用AI工具时必须保持审慎的态度，杜绝过度依赖。律师不得将AI生成的内容直接作为法律服务成果提交给当事人或法庭，必须经过人工审核、修正和完善，律师应明确AI仅具备辅助作用，避免因AI的错误输出而引发执业过错。例如，AI模拟的法律论证可能忽略案件的特殊事实、地域差异等因素，律师需结合案件具体情况进行调整。此外，律师需了解AI的技术边界，明确AI无法处理的复杂案件，例如涉及伦理争议、新型法律问题的案件，不得盲目依赖AI给出的解决方案，应凭借自身专业能力和经验进行判断。

第三，诚信履职原则。律师在使用AI为当事人提供服务时，必须秉持诚信理念，如实向当事人说明AI的使用情况，不得隐瞒AI的辅助作用，更不得将AI生成的内容伪造成自身独立完成的成果。例如，在为当事人提供合同草案时，需明确告知当事人该草案由AI生成、经律师审核修正，让当事人了解服务的真实过程；在庭审中，不得将AI生成的辩护意见、代理意见直接作为自身观点，需结合案件实际进行阐述，并对意见的合法性、合理性负责。同时，律师不得利用AI误导双方当事人或法官，不得利用AI生成虚假证据、虚假法律意见，从而损害司法公正和当事人的合法权益。

第四，伦理底线原则。律师使用AI时，还需坚守职业伦理底线，兼顾技术理性与人文关怀。一方面，要防范算法偏见带来的伦理风险。AI算法可能因训练数据的偏差而产生偏见，在劳动纠纷、婚姻家庭纠纷中出现不公平的判断倾向，律师需及时识别并纠正这种偏见，确保法律服务的公正性；另一方面，要尊重当事人的意愿，在使用AI处理当事人隐私、敏感数据时，需事先获得当事人的明确同意，严格保护当事人的知情权和隐私权。此外，律师还需自觉维护行业秩序，不得利用AI从事不正当竞争，不得泄露行业秘密或其他律师的执业信息，共同推动AI在法律服务行业的健康应用。

1.1.3　律师需要掌握的AI技术认知基础

在实际执业中，不少律师已经开始尝试使用各类AI工具，但其对AI的运行机制与能力边界并不完全了解。很多人将AI视为升级版搜索引擎，却忽视了其生成逻辑与对数据的依赖特性。这种“会用但不懂”的状态，在提高效率的同时，也埋下判断失误的隐患。在AI时代，律师无须成为AI技术专家，但必须具备基础的AI技术认知能力，了解AI的工作原理、应用场景和技术边界，才能更好地运用AI提高执业效率、防范执业风险。AI技术认知基础主要包括三个层面，即原理认知、工具应用认知和应用风险认知。

首先，原理认知。律师需了解AI的核心概念和工作逻辑，明确AI与传统计算机工具的区别，避免因认知偏差而误用AI。核心认知要点包括：一是AI的本质是“数据驱动+算法推演”，其输出结果的准确性依赖于训练数据的质量和算法的合理性，并非绝对可靠；二是生成式AI（如ChatGPT、法律专用生成模型）的工作逻辑是基于海量文本数据学习，能够快速输出符合规范的内容，但缺乏独立思考和价值判断能力，无法应对复杂、特殊的法律场景；三是法律AI工具的核心优势是“高效处理海量数据、标准化输出结果”，核心局限是“缺乏人文关怀、无法应对非标准化场景、可能存在算法偏见”。了解这些基本原理，有助于律师正确定位AI的角色，合理发挥其优势。

其次，工具应用认知。律师需熟悉当前主流法律AI工具的应用场景、功能特点和使用方法，能够根据自身执业需求选择合适的AI工具，提高工作效率。常见的法律AI工具有三类：一是法律检索类AI工具，如北大法宝（见图1-1）、威科先行、法智等，能够快速检索法律条文、裁判案例、司法解释，律师需掌握检索关键词的优化方法，能够甄别检索结果的相关性和法律效力；二是文书生成、案件分析类AI工具，如DeepSeek、豆包、通义法睿、ChatGPT等，可以生成合同、起诉状等，能够根据用户输入的内容生成标准化文书，律师需掌握文书的审核要点，以便修正AI生成文书的错误，同时，AI工具也能分析案例相似度、预测裁判结果，基于案件事实梳理相似案例的裁判规律；三是案件管理类AI工具，如扣子等AI工具，能生成智能体、搭建知识库，便于律师进行日程管理、客户管理等，能够辅助律师梳理工作流程、管理客户信息，律师需掌握AI工具的操作方法，确保工作有序进行。

图1-1　北大法宝

最后，应用风险认知。律师需具备识别和防范AI应用风险的能力，这是保障执业安全的关键。对应用风险的核心认知主要包括三个方面：一是输出错误风险，AI可能因训练数据不完整、算法缺陷等原因生成错误的法律意见、文书内容，律师需养成审核AI输出结果的习惯，及时发现并修正错误；二是数据安全风险，AI工具在运行过程中可能会收集、存储当事人的隐私或商业秘密，律师需选择数据安全保障能力达标的AI产品，规范数据使用流程，防范数据泄露；三是伦理与合规风险，如AI生成内容的著作权归属不明、算法偏见导致结果不公、过度依赖AI导致执业过错等，律师需明确相关法律规定和伦理要求，防范此类风险。此外，律师还需关注AI技术的发展动态，及时了解新的AI工具和应用场景，更新自身的技术认知，适应行业发展趋势。

1.2 法律专用提示词的设计方法

随着律师在日常工作中逐步引入AI工具，一个新的问题开始显现：对于同样的工具，不同人的使用效果差异巨大。很多情况下，问题并不在工具本身，而在于输入方式与表达结构。如果提示词表达模糊、目标不清，输出结果往往缺乏专业度，甚至偏离实际需求。

1.2.1　法律专用提示词的黄金公式

在实际应用中，很多律师发现AI工具给出的回答时而专业，时而空泛，输出质量波动较大。问题往往不在于技术能力的不足，而在于提问方式缺乏逻辑。随意输入问题，很难得到可直接使用的法律文本，这使不少人对工具的效果产生误判。结合AI工具的运行逻辑与法律工作的专业特性，参考各类优质提示词教程的核心逻辑，本书总结出法律专用提示词的黄金公式，即“角色定位+任务指令+约束条件+输出要求”，四个部分层层递进、缺一不可，既能让AI工具明确工作目标，又能保障输出内容的专业性与合规性。

（1）角色定位：明确AI工具的“身份”，限定其专业边界，避免输出内容超出律师执业范畴。核心是让AI工具从律师的视角出发，输出内容贴合律师工作场景。例如，“你作为一名拥有10年民事和商事诉讼经验的律师，熟悉《中华人民共和国民法典》（后文简称《民法典》）、《中华人民共和国民事诉讼法》及相关司法解释，具备扎实的文书起草和法律分析能力”。角色定位要具体，避免模糊表述（如“你是一名律师”），可根据具体任务细化身份（如婚姻家事律师、刑事辩护律师、公司法务等）。

（2）任务指令：清晰、具体地告知AI工具需要完成的工作，杜绝模糊、笼统的表述。这是设计提示词的核心。律师工作中，任务指令需明确“做什么”“怎么做”。例如，“针对以下民间借贷纠纷案件事实，起草一份民事起诉状，明确诉讼请求、事实与理由，引用对应法律条款，兼顾逻辑性和严谨性”，而非“帮我写一份起诉状”。同时，需补充必要的案件信息、核心诉求等，为AI工具提供足够的素材。

（3）约束条件：限定AI工具的输出边界，规避法律风险，确保内容符合法律规定和执业规范。这是法律专用提示词与普通提示词的核心区别。约束条件主要包括法律依据约束（如“仅引用现行有效且相关的法律、行政法规、司法解释，不得引用已失效的条款”）、内容严谨性约束（如“不得虚构事实，语言需正式、严谨”）、执业合规性约束（如“不得提供违法违规的法律建议，不得诱导当事人规避法律义务”）。

（4）输出要求：明确AI工具输出内容的结构、详略程度，确保输出内容可直接使用或稍做修改即可使用。例如，“起诉状需包含当事人基本信息、诉讼请求、事实与理由、证据清单、致送法院、具状人签名及日期等模块，事实与理由部分需结合案件事实分点阐述，法律条款引用需标注具体条文序号，格式规范、排版清晰”。

结合黄金公式，针对民间借贷纠纷起诉状起草的提示词示例如下。

此外，优化提示词时需注意避免使用歧义性语言，多使用法律专业术语（如“缔约过失责任”“表见代理”），少用模糊词汇（如“大概”“可能”）；对于复杂任务，可分步骤下达指令，避免一次性输入过多信息导致AI工具产生混淆；及时根据输出内容调整提示词，若输出内容偏离需求，可补充约束条件或细化任务指令。

1.2.2　约束条件与结构化输出

在法律服务实务中，表述不清或边界模糊往往会直接影响判断结果。对于同样的问题，在不同假设下可能得出完全不同的结论。如果在使用AI工具时缺乏明确的约束条件，AI生成内容就容易出现泛化分析甚至逻辑偏移，难以直接应用于具体案件。法律服务工作的严谨性决定了提示词必须具备明确的约束条件和标准化的结构化输出，二者相辅相成，约束条件保障输出内容的合规性与准确性，结构化输出保障输出内容的实用性与规范性，避免出现内容杂乱、重点模糊、无法直接使用的问题。

1．约束条件的设计要点

约束条件需围绕“法律合规、专业严谨、风险可控”三个核心，结合具体任务场景细化，避免泛泛而谈。约束条件主要分为以下三类。

（1）法律依据约束条件：明确AI工具可引用的法律范围、效力层级，杜绝引用失效、无关的法律条款。例如，民事案件提示词可约定“仅引用《民法典》《中华人民共和国民事诉讼法》及相关司法解释，不得引用行政法规、地方性法规（除非案件有明确要求），引用条款需标注发布机关、生效日期，确保条款现行有效”；刑事案件提示词可约定“引用《中华人民共和国刑法》《中华人民共和国刑事诉讼法》及最高人民法院、最高人民检察院发布的司法解释，不得引用部门规章及地方性规定”。同时，需明确禁止AI工具“创造法律条款”“曲解法律规定”，若遇到法律空白或争议点，需提示“标注该问题为法律争议点，列出不同观点及依据，不给出唯一结论”。

（2）内容严谨性约束条件：针对法律文书、法律分析等输出内容，明确语言风格、内容边界，避免出现漏洞、歧义或错误。例如，“语言需正式、严谨，符合法律文书的表述规范；不得遗漏案件关键事实，不得虚构证据、歪曲案件事实；对于不确定的事实或法律问题，需明确标注‘待核实’‘存在争议’，不得随意推断”。对于合同起草类提示词，还可以增加“条款需具备可执行性，避免模糊性约定，明确双方权利和义务”的约束条件。

（3）执业风险约束条件：结合律师执业规范，避免因提示词输入不当而导致输出内容违反执业纪律，引发执业风险。例如，“不得提供违法违规的法律建议，不得诱导当事人规避法律义务、伪造证据、提起虚假诉讼；不得泄露当事人隐私、商业秘密，若提示词包含案件敏感信息，输出内容需对敏感信息进行脱敏处理；不得做出‘必胜’‘一定能胜诉’等绝对性承诺，对于案件结果，需客观分析可能性，并标注‘仅供参考，不构成正式法律意见’”。

2．结构化输出的设计方法

结构化输出的核心是“格式固定、模块清晰、重点突出”，根据不同的法律任务，设计对应的输出结构，让AI工具的输出内容可直接应用于律师日常工作，减少修改成本。常见法律任务的结构化输出设计如下。

（1）法律文书类（起诉状、答辩状、上诉状等）：固定框架为“当事人基本信息→诉讼请求/答辩意见→事实与理由→证据清单→致送机关→签署栏”，每个模块应明确具体要求。例如，事实与理由需“分点阐述，先陈述案件事实（时间、地点、人物、事件经过），再结合法律条款进行分析，逻辑清晰，重点突出争议焦点”；证据清单需“列明证据名称、证据来源、证明目的，按证据关联性排序”。

（2）法律分析类（案件分析报告、法律意见书等）：固定框架为“案件基本事实→法律问题梳理→法律依据分析→结论与建议→风险提示”，其中法律依据分析需“分问题阐述，每个问题对应具体法律条款，结合案件事实解读条款适用情况”；结论与建议需“具体、可操作，明确当事人应采取的措施，避免提出空泛的建议”。

（3）合同类（各类民事、商事合同）：固定框架为“双方基本信息→权利与义务条款→履行方式与期限→违约责任→争议解决方式→附则”，每个模块需细化内容，例如，权利与义务条款需“明确双方的核心权利、义务，分点列明，避免表述模糊”；违约责任需“明确违约情形、违约金计算方式、赔偿范围，具备可执行性”。

法律意见书的结构化输出要求示例如下。

1.2.3　全流程风险控制与合规审查

在法律服务工作中，任何AI工具的引入都不能脱离风险控制与合规审查。尤其在涉及客户信息、案件材料与法律条款适用情况的判断时，一旦AI工具使用不当，可能引发责任争议甚至职业风险。因此，如何在使用AI工具的过程中建立持续的审查机制，是绕不开的现实问题。法律专用提示词的设计不仅要关注输出效果，更要关注风险控制。律师在使用AI工具生成内容的全流程中，需做好风险控制与合规审查，避免因提示词设计不当、输出内容违规，引发执业风险。全流程风险控制与合规审查主要分为输入提示词前、输出过程中、输出内容后三个阶段，每个阶段都有明确的审查要点和控制措施。

1．输入提示词前，提示词审查与风险预判

输入提示词前的提示词审查与风险预判是风险控制的第一道防线，核心是完善提示词、预判风险，避免因提示词本身存在漏洞，导致输出内容违规。审查要点如下。

（1）提示词的合规性审查：检查提示词是否存在违规要求。例如，是否要求AI工具“虚构证据”“曲解法律”“做出绝对性胜诉承诺”“泄露隐私”等，若存在此类要求，需立即修改提示词，删除违规内容，补充合规性约束条件。

（2）提示词的严谨性审查：检查提示词是否存在模糊、有歧义的表述，是否明确了法律依据、输出要求，是否遗漏了关键约束条件。例如，若提示词未明确“引用现行有效法律条款”，需补充该约束条件；若任务指令模糊（如“帮我分析案件”），需细化为“帮我分析本案涉及的合同效力问题，结合《民法典》相关条款，给出法律分析意见”。

（3）风险预判：结合具体任务场景，预判可能出现的风险，提前在提示词中添加防控措施。例如，处理涉及当事人隐私（如身份信息）或商业秘密的案件时，需在提示词中添加“对当事人姓名、身份证号、住址、商业秘密等敏感信息进行脱敏处理，不得直接披露敏感信息”等约束条件；处理争议较大的案件时，需在提示词中添加“客观分析不同法律观点，不给出唯一结论，标注‘仅供参考’”等约束条件。

2．输出过程中，实时监控与调整

若AI工具支持实时输出或分段输出，可以在输出过程中进行实时监控，及时发现问题、调整提示词，避免输出内容出现严重错误。监控要点如下。

（1）输出内容的准确性：实时查看输出内容，检查法律条款引用是否正确、案件事实阐述是否客观、是否虚构。若发现引用失效条款、阐述错误，需立即暂停输出，修改提示词（如补充“删除已失效的条款，引用现行有效条款”），重新生成内容。

（2）输出内容的合规性：检查输出内容是否符合律师执业规范，是否存在违规表述（如绝对性承诺、泄露隐私等）。若发现违规，应立即停止输出，调整提示词中的约束条件，重新生成内容。

（3）输出内容的实用性：检查输出内容是否符合结构化要求，重点是否突出、逻辑是否清晰。若内容杂乱、重点模糊，需暂停输出，补充输出要求（如“按‘事实—法律依据—结论’的结构重新组织内容，分点阐述”），调整后继续生成内容。

3．输出内容后，进行全面合规审查与修正

输出内容后的审查是风险控制的关键环节，律师需将AI工具输出的内容作为初稿，进行全面审查与修正，不得直接使用。审查要点如下。

（1）法律依据审查：全面核对输出内容中引用的法律条款，确认条款现行有效、引用准确，无遗漏、无曲解。若发现引用错误（如条款序号错误、已失效），需立即修正。

（2）内容严谨性审查：审查输出内容的事实阐述、法律分析是否存在歧义，是否遗漏要点（如案件事实中的时间、金额，法律分析中的争议焦点）。若存在问题，需补充完善，确保内容无逻辑错误、无漏洞。

（3）合规性与风险审查：审查输出内容是否符合律师执业规范，是否存在违规表述、隐私泄露、绝对性承诺等问题；同时，预判输出内容可能引发的执业风险（如给出的法律意见不当导致当事人产生损失）。若存在风险，需修改完善，添加风险提示，明确标注“本内容仅供参考，不构成正式法律意见，具体需结合案件实际情况调整”。

（4）格式规范审查：审查输出内容的格式是否符合要求，是否符合法律文书、法律分析报告的排版规范。若格式混乱，需调整排版，确保格式清晰、符合规范。