律师尝试 OpenClaw,要注意这个问题|iCourt

最近两年的春节属于 AI。

2024 年 12 月，DeepSeek 推理模型 R1 发布，凭借比肩 ChatGPT 的表现和极低的成本，在外网技术圈引发讨论，并在春节期间全面出圈，引发了全民的 AI 热潮。

而刚过去的这个春节，除了豆包上春晚、阿里请喝茶以及元宝发红包以外，还有一款国外产品，有着和去年 DeepSeek 一样的走红路径，先在国外技术圈引发热潮，再进入国内，最后引发巨大关注。

这款产品就是 OpenClaw。它的搜索指数在春节后直线上升，甚至我们后台都收到了律师同仁关于 OpenClaw 的咨询。

在广大律师校友、法律 AI 研究员和专业工程师共同测试和试用了 OpenClaw 之后，我们总结得出了一个和它热度不太贴合的结论：

OpenClaw 目前还不像当年的 ChatGPT、DeepSeek，具备体验上的迭代和创新，为法律工作带来明显的变革。国内外专业人士的使用反馈也倾向这样一个结论：从安全性和专业性的角度来说，当前使用它的成本也许大于收益。

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OpenClaw 是什么？它是怎么火起来的？

首先要给还不太了解的律师解释一下 OpenClaw、AI Agent，和我们最常用的对话式 AI 有什么区别。

以撰写法律意见书这个场景为例。

在使用对话式 AI 时，我们会将客户信息上传，撰写提示词，AI 会基于你提供的资料和要求，撰写一份初稿。

AI Agent 更进一步。你不是问问题，而是给目标，例如“形成一份关于合同解除可行性的法律意见书”，Agent 会自动拆解任务：读取材料、提取事实、检索相关法条、生成分析框架、再汇总成文书。

它可以调用检索工具、计算工具甚至数据库接口，执行多个步骤，而不是只生成一段文字。

而理想状态下，当你使用 OpenClaw 时，你下达的指令不是问题，也不是目标，而是任务。

比如你在手机和电脑上都安装部署了 OpenClaw 后，你可以在手机上通过对话要求它：请阅读我桌面 A 文件夹里的 5 个文件，并基于该案件材料，输出合同解除法律意见书。

你发现区别了吗？重点是「请阅读我桌面 A 文件夹里的 5 个文件」。

对话式 AI 和 AI Agent 只是在一个虚拟页面里回答问题或完成简单的生成任务，而 OpenClaw 则可以直接操控你的电脑，以「数字分身」的身份真正替代你「做事情」。

这里需要再介绍一个新概念，Skill。

你可以把它理解为一套「说明书」，比如你挂载了一份「合同解除法律意见书 Skill」，系统内部就已经固化了：固定的分析结构、要件审查顺序、风险评估维度、文书模板规范等，你只需要一句话，它就能输出质量极高的法律意见书。

你可以安装不同的 Skill，然后让 OpenClaw 操作你的电脑，帮你写文书、审合同、整理相册、发小红书、记备忘录、安排日程等等。

这些任务，意味着 OpenClaw 不仅仅是图文生成器，而真的可以「做事情」。这也是它能够爆火的原因之一——

它提供了一个巨大的想象空间，假以时日，它或许可以完全成为生活在我电脑里的「分身」，帮我们解决虚拟世界里的一切任务。

就像它的 Slogan 所说：The AI that actually does things。

而 OpenClaw 能够大火，除了它带来的想象空间外，还有技术圈各种各样不乏想象力的讨论，比如「一觉醒来 OpenClaw 帮我找了份新工作并办好了离职手续薪资涨了 50%」等，这些当然属于玩梗，但「梗」本身，也证明这项技术的火爆程度。

而再往后，由于热度极高，外网又掀起了「买一台 Mac mini 专门用来部署 OpenClaw」的风潮，一度导致 Mac mini 卖断货，舆论的热情外溢形成了巨大的传播效应，最终破圈，让所有对技术并不感兴趣的人，也知道的这只 Logo 为龙虾的 AI 产品。

律师尝试 OpenClaw ，最需要避免的是安全问题

DeepSeek、豆包、ChatGPT 这些工具刚诞生时，我们建议律师积极使用，并慢慢将 AI 加入到自己的工作流程里。

但 OpenClaw 不同，我们反而建议律师不要轻易尝试。除了目前已知的安装难度大、成本高、Token 消耗量极大导致花费不菲等技术问题之外，最重要的还是法律人最需要关注的专业性和安全性问题。

前文在谈论 OpenClaw 能实现的效果时，了解一定软件知识的人应该都察觉到了——它需要你赋予它极高的权限，包括阅读、修改、复制和删除你的本地文件、网址甚至聊天记录，这会带来非常巨大的潜在风险。

最典型的例子就是发生在 Meta 超级智能团队 Summer Yue 身上的「悲惨事件」。

她在邮箱中部署了 OpenClaw，用来批量处理邮件。然而她在发出指令「检查一下这个收件箱，并提出你想归档或删除的邮件，在我指示之前不要执行任何操作（don't action until I tell you to）」后，AI 不仅分析了所有邮件，还自作主张地删掉了全部邮件。

由于 AI 行动完全自主，她完全无法阻止，尽管疯狂地在对话框里输入 STOP 也于事无补，眼睁睁地看着自己的邮件被删光了。

这是 AI 应用的案例里极为典型的事件，它完美展示了 AI 在执行任务时的几个致命短板：

对否定指令的理解偏差：虽然 Summer 明确说了“在指示前不要操作”，但基于大模型的 Agent 有时会产生逻辑跳跃，自以为是地直接进行错误的执行。

过度执行（Over-eagerness）：AI 为了追求完成度，往往会选择最彻底的方案。在它的逻辑里，“清空”可能是处理“建议删除邮件”最高效的手段。

响应速度快也是灾难。机器人的操作速度是以毫秒计，当 Summer 意识到 AI 正在疯狂删邮件时，手动撤回的速度根本赶不上 API 调用的速度。

而这件事还是发生在 Summer Yue 这位 Meta 超级智能团队工程师身上，尽管她非常懂 AI，也依然会发生如此可怕的灾难。

退一万步讲，且不说让 AI 获取管理文件的权限，即便是 AI 阅读内容的权限，律师都会谨慎又谨慎，绝大部分律师都会在使用 AI 工具时对素材文件进行脱敏处理，很难想象如果将这些信息都交给 AI，风险有多大。

在信息泄露上 OpenClaw 也有前科。根据 2026 年 2 月最新的研究报告，全球暴露在公网的 OpenClaw 实例已从最初的几百个激增至 4 万多个，其中超过 60% 的实例可以直接被攻击者远程利用——等同于你将自己设备的文件和使用权限公开在互联网上。

另外，律师使用 Skill 时也需要自行打包上传大量的专业数据，才能保证其执行效果在一定的水准之上，但制作 Skill 本身也涉及巨大的工作量。

所以，对 OpenClaw 感兴趣的律师，可以将其作为探索未来技术的尝鲜手段，在一台新电脑或没有任何重要资料的设备上运行它，而不是尝试真的用它「做点什么」。

律师用 AI，可以有点「钝感力」

最后讨论一个问题：律师到底要用怎样的态度，面对层出不穷的 AI 技术和概念？

我们觉得，虽然追求新的科技很炫酷，站在时代浪潮的前沿也一定对法律人有帮助，但落实在实务上，面对 AI，律师保持钝感力并不是一件坏事。

首先，虽然 AI 的进步神速，但与其紧跟不舍探索新技术新功能，不如等待时机直接享受 AI 的新成果。

这也是很多技术工程师同样在采取的策略。以 OpenClaw 为例，最先尝鲜的那一批工程师、爱好者，仅仅在安装部署上就花费了大量时间、踩了无数坑，但随后 OpenClaw 技术更新，安装难度大幅下降。早早出发的「AI 先锋队」，未必能在实际应用上领先多少。

其次，ChatGPT、DeepSeek 以及各种 AI 大模型的崛起和应用，已经让 AI 的体验和生产力发生了质的改变。在这个时间节点，不断优化现有的 AI 应用流程，并结合 AI 优化工作流，比探索新技术要更有价值。

最后，法律工作追求安全、可靠、精准、不出错，这使得其试错成本极高。一项新技术要逐步渗透到法律工作中，必定需要一个缓慢的过程。

接受新技术，但不冒进，保持安全、稳定，并缓慢前行，才是法律人应用 AI 时的最佳策略。

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