探索“AI+法律”新蓝海——孙常龙博士详解人工智能发展及其在法律行业的应用与研究-夜雨聆风

探索“AI+法律”新蓝海——孙常龙博士详解人工智能发展及其在法律行业的应用与研究

2026年4月27日下午，由厦门大学法学院“数字法与交叉法学教研中心”主办的《人工智能发展及其在法律行业的应用和研究》专题讲座于法学院B138教室顺利举行。本次活动特邀浙江大学数字法治实验室博士孙常龙担任主讲人，带来了一场题为《人工智能发展及其在法律行业的应用和研究》的精彩分享，讲座由教研中心主任吴旭阳副教授主持，教研中心副主任毛海栋老师、法治日报厦门记者站张淑秋女士、能见易判公司总经理助理蔡立浩先生以及技术主管李良发先生等师生朋友到场交流，本次讲座围绕AI时代法律行业的机遇、挑战与未来图景展开了深入学习和探讨。

吴旭阳老师首先向在场听众详细介绍了孙常龙先生，浙江大学数字法治实验室研究员，浙江大学计算机博士，拥有多篇授权专利，发表AI学术论文30余篇，授权专利20余篇，深度参与十三五、十四五国家科技部重点研发项目多项。孙常龙先生曾任职于阿里巴巴达摩院，担任技术总监及团队负责人，深入司法垂直领域的智能化建设，首创了司法全流程智能化辅助审判，构建了行业领先的法律大模型。曾获高等学校科学技术进步一等奖、吴文俊科学技术进步一等奖，在法律与人工智能相关领域有着丰富的理论研究和实践经验。

01 行业变革的机遇与挑战

讲座伊始，孙常龙博士以一组宏观数据勾勒出当前人工智能的发展现状。他援引《2025 ChatGPT用户行为报告》指出，尽管AI尚未完全主导职场，但其作为“决策副驾驶”的价值凸显，近半数用户通过“询问”类交互获取决策辅助。结合相关用户的人物画像数据，孙常龙博士详细解读了人工智能目前在应用层面的核心使用场景以及特点，并结合企业机构部署AI情况描绘了AI对劳动力市场的影响，“AI的潜力远未完全释放，未来的冲击可能更为深远。”孙常龙博士提醒道，“未来AI冲击影响现象不可避免，科技伦理等相关问题值得注意”。

02 AI与法律的适配度分析

在分析法律这一核心赛道时，孙常龙博士指出，法律的本质是语言与逻辑的高度集合，其信息密集、规则导向、逻辑清晰、输出标准化的特点恰好是大型语言模型（LLM）最擅长的领域。他用一组对比数据直观展示了AI的价值：合同审查效率可从2小时缩短至5分钟，法律检索从数天降至30秒。因此AI能力与法律任务的高度匹配，尽职调查、合同起草等“高价值重复劳动”正是AI的完美应用场景。接着孙常龙博士详细解读了行业智能体搭建的流程，并对于系统构建过程中的数据抓取、清洗、引擎搭建与在线问答系统等关键环节进行了深度解析。

03 法律AI的常见产品与技术进展

在落地实践层面，孙常龙博士分享了一系列令人瞩目的成果，根据据LexisNexis 2025年调研数据显示，88%的中国内地律师已在工作中应用生成式AI工具，较上年提升20个百分点。他以“凤凰智能审判”全流程智能审判系统为例，展示了AI在立案、证据分析、判决预测、文书生成等司法场景中的算法集与工具集。“智海–录问”法律大模型，通过预训练、指令微调与知识注入，能够完成罪名预测、处罚建议等复杂任务。此外，合同审核系统支持立场选择与审查尺度设定，智能调解平台则实现了停关空检测、AI通话分析与全天候质检，这些技术手段显著提升了司法效率与专业性。在AI与法学教育结合领域，孙常龙博士展示了AI在教学、科研以及模拟庭审等场景下的实际效能，并针对模型训练相关问题提出大小模型协同、进行模型反问能力研究以及案件的难简分流等手段来应对AI智能体精确度以及算力等方面的困境。

04 法律AI的现实瓶颈与难题

面对法律AI的发展困境，孙常龙博士坦陈当前仍面临技术伦理（算法黑箱、数据隐私）及复合型人才稀缺等现实瓶颈，同时提示“幻觉”风险、数据隐私与保密、算法偏见以及责任界定模糊等不可忽视的风险。他提出法律AI未来会通过引入专家知识、实时行业数据抓取和多引擎架构，逐步提升系统的可解释性与精准度。

05 法律AI的盈利与生态构建

孙常龙博士解析了法律AI的商业模式，他指出国际标杆案例各具特色：Harvey AI估值120亿美元；Clio向“支付+数据+AI”生态转型；Legora深度嵌入工作流；LegalOn靠合同审查年ARR破百亿日元。同时分析，律所自研AI多因成本高、数据难沉淀、技术能力不足而失败，Robin AI因“AI+人工”重模式导致现金流断裂。他强调法律AI公司必须找到真正的技术复利路径，实现从“AI辅助工具”到“全自动化工作流”的本质转变。

06 未来展望

展望未来，孙常龙博士指出，当前正处于从“劳动密集型”向“技术驱动型”转型的关键窗口期，全国法院收案数从2013年的1300余万件增长至2024年的4600余万件，增长超过2.5倍，而2022年诉讼案件律师代理率仅约24.45%，专业服务缺口巨大。传统模式面临效率低下、成本高昂、资源不均、能力瓶颈四大痛点，这恰恰为AI提供了广阔空间。未来的机遇在于三大方向：一是低价高频的普惠法律服务、二是涉外法律服务的千亿级蓝海市场、三是数据合规、AI伦理、低空经济等新兴领域的合规服务，他特别强调“懂法律+AI的跨界人才将成为市场稀缺资源。”