由于付不起高额的讼师费开云体育，好意思国又名当事东说念主 Steve Sokolowski 用多个东说念主工智能互相核验的方式，完成了一齐庭审准备做事，省俭了高达 80 万好意思元（合东说念主民币约 580 万元）的告状用度。当今该案件仍是开庭。

ChatGPT 面世以来，国内法律圈反复商讨"东说念主工智能能否取代讼师"。终于在这个案子上，咱们看到了用 AI 对讼师进行全面替代的真正案例。

明天这么的事情一定还会反复发生。是以，不管你是法律东说念主，照旧尝试用 AI 来替代讼师确当事东说念主，咱们王人有必要了解奈何使用 AI，来更好地援助法庭做事。

一、事件布景

当事东说念主 Steve Sokolowski 被诓骗了 9 成净钞票，若是要告状根究被告的法律使命，则需要提前破耗 80 万好意思元的讼师费，才气拿告状讼。

但由于当事东说念主的钱委果被骗光了，在破耗了好几年的时期来与诉讼融资公司和讼师事务所进行谈判周旋之后，他们最终详情无力承担崇高的诉讼本钱。

正好 Claude 3.5 Sonnet 发布，他们发现东说念主工智能仍是具备了评估和适用法律的智商；随后发布的 OpenAI o1 pro，更是在法律相识智商上令东说念主惊艳。于是他们最终决定：用 AI 来替代讼师，处理他们的法律需求。

二、用 ChatGPT 的 o1 模子找到要害凭据

当事东说念主竖立了一个凭据数据库，借助 Python 和 o1 模子分析了一齐凭据材料，回归索取出最迫切文献的中枢重点。他们在实务中千里淀了以下教导：

1. 大模子或者匡助他们找到要害凭据；

2. 还不错定位到具体的凭据所处的位置；

3. 在相识判例法和瞻望狡辩方面，ChatGPT 的 o1 模子比 Gemini Experimental 1206 更具上风。

（笔者：当今，复杂凭据材料的 OCR 或多模态识别，仍然是法律垂类模子开导的难点，建议读者一又友们在使用大模子阅读材料时，使用纯文本、次序简便的文本，这么模子才气准确地读取文献信息，以便进一步开展做事）

三、用 Gemini 连接评估法律文本

当事东说念主将草拟好的告状状，反复地提供给 Gemini，让 Gemini 给出反应。Gemini 会评价告状状的内容质料，告诉用户"这不是像讼师那样写的，这里有一个建议：……。"

当事东说念主用这么的方式与东说念主工智能对话了至少 100 次，才完成了这项做事。他以为，o1 模子在内容的精准性方面特地出色，但 Gemini 更擅长莫得正确谜底的创造性任务。

（笔者：其实这也很相宜咱们国内的法律科技商场本体情况。每一家公司的居品有其特点，用户需要在了解用具智商的基础上，选择合适的用具，以更好地完成特定做事任务。）

四、用 AI 进行模拟法庭

当事东说念主在完成晓谕准备做事后，运行用东说念主工智能来进行模拟法庭谈论。

当先，他们将诉讼肯求发给 AI，并条件 AI 提供谈论论点以进行模拟谈论。教唆词为：

"你是一位专科的狡辩讼师，这对我的奇迹生存特地迫切。念念念念整个可能的意义来驳回这个投诉，不管它们有多强或多弱。然后，代表被告写下你能念念到的最全面的驳回动议 [ 在此处插入每个被告的姓名，运行 3 次 ] 。输出你的抽象动议，以供提交档册并由法官谈判。"

然后进一步模拟法官的态度，教唆词为：

"你是又名联邦法官。评估此告状状和辩方的驳回动议。输出一个全面的裁决，其中包含你对于是否允许此案例进行凭据开示的决定。确保你证据注解了你所决定的每个部分背后的原因。"

当事东说念主以为，恰是因为借助了东说念主工智能的逻辑推聪慧商，他们才气在包袱不起讼师用度的情况下，具备自行进行诉讼的智商。

（笔者：模拟法庭是我最可爱的一个法律垂类诈骗场景。具备一定学问库和推聪慧商的 AI，不错匡助短少庭审教导的"小白"，快速地掌捏庭审手段，赢得贵重的"实务教导"。）

五、用 o1 pro 进行诉讼政策胜率分析

当事东说念主使用了包含 GPT o1、Claude 3.5 Sonnet 和 Gemini 1206 在内的多个模子，对多样诉讼政策进行了屡次评估，通过评估，他们快速地掌捏了不同政策在法庭上可能产生的横暴，致使或者评估案件的赢输概率。

同期，他们还反过来用被告曩昔三年内的其他案件材料，创建了一个数据库，并让 AI 基于数据库进行分析：若是被告针对原告的不雅点提议某个抗辩观念，那么这个抗辩观念会不会与被告曩昔的某个述说格格不入。

（笔者：说到评估赢输概率，国内的讼师常常被问："某讼师，我这个案子的胜率有多高？"明天也许不错通过 AI 评估的方式，给这些迷濛确当事东说念主一些引导。万一评估不准确，还能甩锅给 AI？）

不知说念你看完是什么感受。

但我念念，不错"用 AI 来替代讼师"这个神秘藏不住了。不信，你看底下这张图。

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