当法律严谨性碰撞人工智能的生成浪潮，如何驾驭LLM的颠覆性潜力？

传统法律人工智能受限于符号主义和小模型方法，面临知识工程瓶颈、语义互操作性不足及碎片化推理等挑战。Transformer架构的LLM凭借上下文推理、少样本适应和生成式论证能力，突破了早期系统的局限性。

法律领域对复杂文本处理、多步骤推理和流程自动化的需求与LLM的涌现能力高度契合。

但技术落地伴随伦理风险（如偏见放大、专业权威弱化），亟需系统性研究框架整合技术、任务与治理。

来自中国政法大学、香港理工大学等不同学科的法律科技交叉团队完成了首部系统整合法律推理与LLM技术的全面综述，以开创性「双重视角分类法」破解了法律人工智能领域任务碎片化、技术与伦理相脱节的历史难题：

既解剖图尔敏论证框架下的九类任务的技术进展，又映射争议解决全场景的大模型真实工作流。

论文地址：https://arxiv.org/abs/2507.07748

Github仓库：https://github.com/Kilimajaro/LLMs_Meet_Law

该方法结合了经典的法律论证框架与法律职业本体（律师、法官、当事人角色），系统地整理了技术进步与职业伦理治理所面临的挑战。文章详尽探讨了LLM在法律文本处理、知识整合、推理形式化等领域的最新进展，并指出了幻觉、缺乏可解释性、跨法域适应等关键问题，为未来法律人工智能的发展奠定了理论基础，并提供了实践路线图。

该综述的价值不仅体现在学术领域，它还为开发者提供了近60种工具与数据集的全景图，为立法者构建了人机协同治理的范式，堪称法律人工智能从「实验室工具」向「司法基础设施」转变的蓝图。

在法律人工智能领域，传统方法受限于符号主义和小模型方法，遭遇了知识工程瓶颈、语义互操作性不足以及碎片化推理等难题。

借助Transformer架构的大型语言模型（LLM），通过其上下文推理、少样本适应和生成式论证的能力，成功克服了早期系统的局限。

法律领域对于复杂文本处理、多步骤推理以及流程自动化的需求与LLM的新兴能力高度一致。

然而，技术的实际应用伴随着伦理风险（例如偏见的放大、专业权威的弱化），迫切需要构建一个系统性的研究框架，以整合技术、任务与治理。

研究人员首次采用创新的「双视角」分类法，对法律语境下的大型语言模型（LLMs）进行了全面的回顾与分析，实现了历史视角与现代进展的有机结合。本研究在以下三个维度上显著推动了该领域的研究进展：

在Calegari等人关于法律推理研究的启发下，本研究在第三部分首次构建了法律推理本体框架。

该框架将Toulmin论证结构（包括资料、依据、支撑、主张）与LLM工作流进行对齐，并在大规模场景下实现了Bex的证据理论，同时整合了当代LLM的最新进展与过往的证据研究。

在第四部分，该研究进一步将实践者角色（包括律师、法官、当事人）映射至自然语言处理（NLP）任务，扩展了Francesconi与Araszkiewicz提出的以用户为中心的本体研究。

研究第四部分提出了一种以角色为核心、融合诉讼与非诉讼工作流程的大型语言模型（LLM）嵌入框架，该框架响应了Lauritsen对于「更智能化工具」的需求。

研究第五部分首次对面向实践者角色（包括律师、法官、当事人）的法律职业伦理挑战进行了系统性分析，内容不仅包括技术伦理（如偏见缓解、幻觉控制），还涉及法律职业责任，从而进一步拓展了面向LLM部署的以用户为中心的本体论研究。

该研究采用创新的双重视角框架——结合法律论证型式与法律职业角色——对大语言模型（LLMs）在法律体系中的整合路径进行了系统性梳理。

研究追溯了该领域从早期符号AI与任务专用模型，到当代基于Transformer的LLMs的发展历程，重点阐述了在上下文可扩展性、知识整合及严格评估基准方面的重大进展。

综述进一步从法律推理、争议解决流程以及伦理治理三大维度，对现有进展进行了系统性分类。

然而，关键挑战依然存在：法律主张中的幻觉问题、低资源法域的适应性缺口、黑箱推理的可解释性不足，以及获取与偏见上的伦理不对称等。

未来研究应优先关注多模态证据整合、动态反驳处理，以及将技术创新与法理学原则对齐的跨学科框架，以实现稳健且具有伦理基础的法律AI。

为回应算法效率与司法权威之间的根本张力——此前鲜有深入探讨的核心争议——本文倡导以法律职业为中心的策略：将LLMs定位为辅助工具而非决策者，确保在关键节点保留人工监督；技术方案须优先提供可解释的推理路径。

通过以法律专业知识为最终裁决者，我们将「侵蚀」之争转化为协同演化：LLMs在增强司法智慧的同时，守护法律权威的不可侵犯性。