作者：LegalMVP律海芒芒

最近圈里流行一句話：“不會用DeepSeek的律師遲早被淘汰”。但現(xiàn)實是——用錯DeepSeek的律師會被淘汰得更快。

春節(jié)前DeepSeek R1發(fā)布，隨之各大平臺夸贊聲不斷。其中也不乏一些比較“二極管”的發(fā)言，我們在使用時，需要客觀地分析一下到底是不是這么回事。

之前，我們也給大家分享過一期DeepSeek的使用禁忌：

這些不是段子，而是每個法律人使用AI時真實存在的隱患。

但我們發(fā)現(xiàn)隨著DeepSeek熱度的持續(xù)走高和功能的逐漸完善，關(guān)于AI的使用，也有越來越多需要注意的避坑點。

以下，我們再來具體講一講律師應用DeepSeek還要注意哪些天坑：

01直接用AI出具的數(shù)據(jù)做統(tǒng)計報告，而不查驗數(shù)據(jù)原始來源02 審查合同的時候，只是簡單下達審查任務，不交代談判背景和重點03 案子拿到手直接讓AI分析，被局限了思考框架，少了自己的思考04 忽略未聯(lián)網(wǎng)狀態(tài)下的信息滯后性05 忽略聯(lián)網(wǎng)狀態(tài)下，AI信息整合了過多廣告、質(zhì)量差的信息

01

直接用AI出具的數(shù)據(jù)做統(tǒng)計報告，而不查驗數(shù)據(jù)原始來源

數(shù)據(jù)準確、可靠的重要性無需一再強調(diào)，尤其是在法律領域，數(shù)據(jù)是否精準至關(guān)重要。

AI可能會出錯，但這在法律統(tǒng)計報告里是不能容忍的。

在之前看到的一些案例中，AI在處理復雜數(shù)據(jù)時可能會有偏差。AI模型可能因訓練數(shù)據(jù)偏差、算法錯誤或數(shù)據(jù)更新不及時等問題，導致出具的數(shù)據(jù)存在錯誤或偏差，影響統(tǒng)計報告的準確性。

關(guān)于數(shù)據(jù)來源是否可靠的問題。AI在復雜數(shù)據(jù)處理中有局限性，也就是說——AI的數(shù)據(jù)來源也可能不靠譜。

舉個例子：

我們在制作給企業(yè)講《人力資源管理十大敗訴風險》的課件，需要一組最新的企業(yè)勞動案件的勝訴率、敗訴率數(shù)據(jù)，于是，請教DeepSeek，希望獲得權(quán)威數(shù)據(jù)來源：

DeepSeek的總結(jié)對了。但可惜的是，就其檢索到的49個網(wǎng)頁，以及生成的回答中引用的這些網(wǎng)頁信息，都不是來自權(quán)威的官網(wǎng)。

權(quán)威的官網(wǎng)數(shù)據(jù)來源，還得靠我們自己手動排查：

https://data.stats.gov.cn/easyquery.htm?cn=C01&zb=A0S05&sj=2023

當然，這里也是因為現(xiàn)階段的AI不夠智能，它沒法理解，我問的企業(yè)勝訴率，也可以是這個表述“用人單位勝訴的勞動爭議案件處理數(shù)(件)”，如果我換個問法，DeepSeek能回答到位嗎？

遺憾的是，沒有。

正確操作：

1. 從權(quán)威網(wǎng)站獲取數(shù)據(jù)，多源數(shù)據(jù)人工交叉驗證。

除了使用AI工具外，還要使用多個權(quán)威數(shù)據(jù)源獲取數(shù)據(jù)，并進行交叉驗證，以確保數(shù)據(jù)的準確性和可靠性。

2. 結(jié)合自身專業(yè)知識審核。

法律專業(yè)人士應結(jié)合自己的專業(yè)知識和經(jīng)驗，對AI出具的數(shù)據(jù)進行審核，特別是對數(shù)據(jù)的法律適用性和邏輯合理性進行判斷。

3. 關(guān)注數(shù)據(jù)更新和時效性。

法律數(shù)據(jù)具有很強的時效性，應確保所使用的數(shù)據(jù)是最新的，并關(guān)注數(shù)據(jù)的更新；你也可以將最新法律法規(guī)文本內(nèi)容交給AI限定范圍進行搜索，這樣能得到更加準確的回復。

02
審查合同的時候，只是簡單下達審查任務，不交代談判背景和重點

在律師業(yè)務中，審查合同是一項關(guān)鍵且復雜的工作，然而，如今很多人在審查合同時把合同一甩，跟AI直接下達審查指令，就指望它能分析個頭頭是道，但并不是這么回事。

直接讓AI來審，沒有要求、沒有對標的模板、沒有背景細節(jié)，它審出來的版本肯定不能讓客戶滿意。因為AI畢竟是基于程序和數(shù)據(jù)進行分析，它缺乏人類的思維能力和對實際情況的敏銳洞察力，無法像專業(yè)律師那樣綜合考慮各種因素。最后還得自己從頭來過，不僅浪費了時間，還降低了工作效率。

舉個例子：

這里我們讓DeepSeek審查這份《個人與培訓機構(gòu)教學項目合作合同》。

這是它給我的反饋：

合同審查方面審的不僅是當事人、標的、數(shù)量，簽約背景和強弱勢地位等合同上沒有的東西也很重要。這些看似細微的細節(jié)，往往對合同的履行、雙方的權(quán)利義務以及可能出現(xiàn)的風險等有著重大影響。

例如，簽約背景可能涉及到雙方的合作歷史、市場環(huán)境、政策因素等，這些都會在一定程度上影響合同條款的合理性和可操作性。而雙方的強弱勢地位則直接關(guān)系到合同條款的傾斜程度，以及在談判過程中需要重點關(guān)注和爭取的條款。

這種小細節(jié)，作為使用者的你不掰開揉碎喂給AI，它怎么能懂你意思呢？

正確操作：

1.指令明確，分步驟進行

寫明指令，且要明確你需要讓它處理的部分以及說明應該怎么處理。比較復雜的部分可以分步驟操作，比如先進行初步審查，檢查后再加入簽約背景和強弱勢地位等細節(jié)讓它分析并加入需要高亮的部分，后續(xù)還可以通過提問讓它標出合同中可能會產(chǎn)生糾紛的地方并給出防范建議。

2.長期訓練，讓它成為你的專屬助手

如果需要長期使用，那就要把DeepSeek當成一起辦公的伙伴訓練，經(jīng)常喂給它準確、可靠的模板。除了輸入也要檢查它的輸出，與標準的模板或者以往通過的合同進行對比，看它有沒有精準get到你的點。畢竟AI是輔助我們的工具，需要花時間調(diào)教才能用得得心應手。

3.使用接入deepSeek推理模型的合同審查專業(yè)工具

使用接入DeepSeek推理模型的合同審查專業(yè)工具，可以顯著提升這一過程的智能化和準確性。這些工具通過深度學習技術(shù)，能夠快速識別合同中的關(guān)鍵條款和潛在風險，同時還具備新舊版本對比、多方協(xié)同操作等功能，幫助用戶在短時間內(nèi)完成大量合同的審查工作。

03案子拿到手直接讓AI分析，被局限了思考框架，少了自己的思考

舉個例子：

DeepSeek用時不到60秒就能給出一份只需要稍加潤色就可以使用的大框架無疑給我們減輕了處理繁多的基礎性工作的壓力。

“既然如此，那能不能所有案子都讓DeepSeek先跑一遍再上手做？”這種"AI先行"的工作慣性是需要我們警惕的。

一方面，把AI分析作為案件著手的第一步可能導致法律思維鈍化。如果過度依賴AI的分析結(jié)果，律師們可能會逐漸失去獨立思考的能力。

另一方面，過早導入AI分析結(jié)論易形成認知錨定效應，削弱法律人獨立構(gòu)建論證體系的能力，且它的觀點也不一定是正確的、完善的。認知錨定效應是指人們在做決策時，會受到第一印象或初始信息的影響，從而對后續(xù)的信息產(chǎn)生偏差。當律師在案件初期就接觸AI的分析結(jié)論時，很可能會不自覺地受到其影響，從而限制了自己的思維空間。

正確操作：

1.對于案件要有自己的獨立思考。

讓AI先跑難免會被牽著鼻子走，代入它的思維模式，有了這種先入為主的觀點很難更進一步。

2.拿到AI分析的結(jié)果后，一定要從精準度與全面度兩方面去審核結(jié)果。

在審核精準度時，要關(guān)注依據(jù)來源的準確性，檢查AI分析的依據(jù)是否準確無誤。DeepSeek經(jīng)常有瞎編案號、案情，一本正經(jīng)胡說八道的狀況，如果它分析的依據(jù)都是錯的，那結(jié)果很可能也不準確。

全面度審核則關(guān)注AI分析結(jié)果的完整性和覆蓋范圍，看結(jié)果是否涵蓋了所有相關(guān)的重要信息。在審核全面度時，可以從以下幾個方面入手：

• 信息完整性：檢查AI分析結(jié)果是否包含了所有與問題相關(guān)的重要信息。例如，是否遺漏了某些關(guān)鍵點，比如時間問題。

• 多維度分析：評估AI是否從多個角度對問題進行了分析。例如，是否站在不同身份考慮問題，我方當事人角度、律師角度、對方當事人角度。

• 風險評估：檢查AI分析結(jié)果是否包含了對潛在風險的評估。例如，是否識別了可能影響結(jié)果的不確定因素，并對其進行了合理的評估和說明。

• 建議和措施：評估AI是否針對問題提供了建議和解決措施，并且這些建議和措施是否具有可行性和有效性。全面的分析結(jié)果不僅應指出問題，還應提供相應的解決方案。

3.多輪反問AI，多個AI工具交叉使用

• 多輪反問可以挖掘問題的深度，通過多輪對話，逐步澄清模糊信息，確保AI提供的結(jié)果更加準確，也許能給你帶來一些新的思考，也能更好地理解AI的分析過程和結(jié)果。

• 多個AI工具交叉使用可以拓寬視野，也許能發(fā)現(xiàn)不一樣的角度。在對話過程中，可以根據(jù)實際情況靈活調(diào)整提問方向，確保獲取的信息更加全面和有用。通過交叉驗證，可以減少單個AI工具的誤差，提高結(jié)果的準確性。不同AI工具可能具有不同的優(yōu)勢和局限性，通過交叉使用，可以彌補單個工具的不足，提供更全面的分析結(jié)果。

04忽略未聯(lián)網(wǎng)狀態(tài)下的信息滯后性

舉個例子：

AI數(shù)據(jù)更新滯后問題大家應該都有所了解了，比如，未聯(lián)網(wǎng)狀態(tài)的DeepSeek，數(shù)據(jù)庫截止時間是2024年7月。

AI工具的訓練數(shù)據(jù)是有時間限制的，而法律領域又是高度動態(tài)的，法律法規(guī)和司法實踐經(jīng)常會有新的變化。

如果法律人直接依賴AI的輸出，而沒有意識到這些變化，就可能會面臨以下風險：

1.引用過時法規(guī)：AI工具在未聯(lián)網(wǎng)狀態(tài)下無法獲取最新的法律法規(guī)更新信息，可能會引用已被修訂或廢止的法律條文。試想一下，你在法庭上信心滿滿地說依據(jù)xx法xx條，然后被對方指出已經(jīng)過時了，一時尷尬到無以復加，你的輸出節(jié)奏就被打亂了，可能影響心態(tài)、發(fā)揮失常，最后客戶利益、自身聲譽都會受很大影響。

2.忽視最新司法解釋：司法解釋是法律適用的重要依據(jù)，若AI工具的信息滯后，可能無法及時了解和引用最新的司法解釋，使法律人的法律分析和論證缺乏準確性。

3.案例信息不全：AI工具在未聯(lián)網(wǎng)狀態(tài)下無法獲取最新的案例信息，可能導致法律人在參考案例時，無法全面了解類似案件最新裁判趨勢和觀點，影響對案件事實的準確判斷。

正確操作：

1.檢查聯(lián)網(wǎng)狀態(tài)。

每次使用大模型的時候，檢查是否處于“聯(lián)網(wǎng)”狀態(tài)。

2.使用專業(yè)法律數(shù)據(jù)庫交叉驗證。

依賴專業(yè)的法律數(shù)據(jù)庫（如Alpha、威科先行、北大法寶等），付費使用經(jīng)過篩選和驗證的法律信息資源，減少垃圾信息的干擾。

05忽略聯(lián)網(wǎng)狀態(tài)下，AI信息整合了過多廣告、質(zhì)量差的信息

舉個例子：

AI搜索時網(wǎng)羅不同渠道、五花八門的信息，這樣才能做到多方位多角度的輸出，很多人只看到它全面的信息搜集、整合能力，忽略了在這個海量信息數(shù)據(jù)庫中除了有知識、有正向信息，還包含很多低質(zhì)、廣告甚至垃圾信息來干擾視聽。

比如，我們刻意打碼碼掉的這些網(wǎng)站里的內(nèi)容，就有法律互聯(lián)網(wǎng)案源平臺，其中不乏一些輸出非常低質(zhì)量法律知識內(nèi)容的網(wǎng)站。

正確操作：

1.復查AI引用的網(wǎng)頁內(nèi)容與來源

在使用AI獲取信息時，要檢查引用的來源是否權(quán)威、可信，避免因引用不可靠的來源而導致信息失真。此外，還要關(guān)注引用內(nèi)容的時效性，確保所獲取的信息是最新的。

通過復查AI引用的網(wǎng)頁內(nèi)容與來源，我們可以更好地利用AI提供的信息，同時避免因信息不準確或不可靠而帶來的風險。

2.給AI明確指令，限定檢索的網(wǎng)頁來源

通過明確指令，我們可以引導AI聚焦于特定領域的權(quán)威網(wǎng)站，從而獲取更精準、更有價值的信息。例如，如果需要查找法律相關(guān)的信息，可以指定AI僅檢索法律專業(yè)網(wǎng)站、政府官方發(fā)布的法律文件以及知名法律學者的論文等。這樣，AI在檢索過程中就會優(yōu)先考慮這些限定的來源，避免因檢索到不相關(guān)或不可靠的網(wǎng)頁而導致信息偏差。

06結(jié)語

律師伙伴們，AI就像一把雙刃劍——用好了能砍柴，用不好會砍手。

以上給大家分享的5大天坑，大家在平時使用DeepSeek時也一定要格外注意，在學會利用AI工具進行效率革命的同時，也切莫過于依賴。

畢竟，被淘汰的從來不是不用AI的人，而是用錯AI還自以為聰明的人。

大膽嘗試，小心求證，才能走得長遠。