用豆包工作查美国AI诉讼:一个法律插件的试用

最近偶然间在豆包工作里发现一个插件 Midpage Legal Research。这是一个查询美国法和案例的 AI 助手。为了测试它的水平，我让豆包工作调用这个插件，检索总结美国联邦法院今年以来与AI有关的诉讼，又使用其他AI助手做了校验，准确率在90%左右。

看到的案例很有意思，所以立即又用「北大法宝」检索中国今年以来的 AI 相关案件，使用不同的AI工具做了检索校验。

两种结果放在一起对比，看到了一些很有意思的差异。

中国的诉讼大多是身边的事：

AI 换脸侵犯肖像权、AI 拟声侵犯声音权益、未经许可用他人作品训练模型被起诉、AI 生成虚假商品图误导消费者。特点是具体侵权，判决结果干脆。赔钱、道歉、停止侵权，也有认定不成立、直接驳回的。

美国联邦法院案件，明细格局会大点：

AI 招聘筛选算法歧视女性或少数族裔、算法定价涉嫌垄断、生成内容影响选举言论、证券执法中涉及 AI 虚假陈述。当然这和检索范围有关，美国各州法院一定也堆满了各种侵权诉讼。

下面是具体的案件列表：

除了案件范畴不同，美国案件还有个明显特征就是程序性措施多。

美国案件结果那些“驳回动议”“准许修改诉状”，让人疑惑，这继续起诉、发回审理都是中间裁定，那还要多久才知道输赢？

而中国这组材料多有判决结果。相对来说指引很明确。

以Chicken Soup案为例，9月10日的裁定处理的是原告向第三方OpenAI、Anthropic取证的请求。法院因相关性、比例性等问题拒绝相关申请。争议涉及Meta的合理使用抗辩，但没有最终判定该抗辩成立。

不过美国也有实体判断。2025年Kadrey案中，法院根据当时证据支持Meta的合理使用抗辩，原告未充分证明市场损害是重要原因，不能推成“所有AI训练都合法”。Bartz案则区分训练用途与盗版书库问题；后续15亿美元和解，也不是法院判出的侵权赔偿。

（上面案例网上有很多公开的资料可查。）

Midpage把法律检索接入豆包工作对话流程，在豆包工作里用中文提问、查找和整理英文资料，对中国用户来说，使用门槛确实低了不少。

Westlaw、LexisNexis的优势，则是长期积累的法律资料、专业编辑内容和引证工具，帮助使用者判断一个判例是否仍然有效、后来受到怎样的评价。它们也早已经开发了AI功能，所以不是“新AI对老数据库”，而是谁更适合你的任务和预算。

最便捷的用法是，先在豆包工作里Midpage找线索、整理争议，再核对裁判原文、案件进展，以及能否支持自己的观点。涉及企业出海的重要决策，还应请属地律师团队进行评估。

一句话，检索可以提速，判断不能省略。

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