法律研究与起草的人工智能：从草稿开始，而非空白页
法律工作意味着写作。简报。备忘录。动议。合同。信件。意见。诉状
在写作之前，你要进行研究。查找相关法律。回顾案例先例。了解法规。查看最近的判决。
研究需要几个小时。起草需要更多时间。大部分工作都遵循既定模式。标准结构。常见论据。熟悉的条款。
人工智能改变了起点。它为你研究。它起草第一个版本。它提出结构建议。它能找到相关先例。
你把时间花在完善上，而不是从零开始。你关注的是独特的论点，而不是模板。
研究与起草问题
法律研究和起草并不复杂。只是比较耗时。
典型流程
- 了解法律问题或任务
- 搜索数据库（Westlaw、LexisNexis、判例法资料库）
- 阅读案例、法规和条例
- 确定相关先例和权威
- 整理研究成果
- 确定文件结构
- 从头开始起草或改编以前的文件
- 写作、改写、润色
- 引用检查
- 定稿
动议4-8 小时。辩护状15-30 小时。复杂的备忘录：数天。
初级律师的第一年都在做这件事。资深律师把他们更愿意花在战略上的时间花在这上面。客户为所有这些时间买单。
并不是因为这项工作有多么困难。而是因为它需要手工操作，耗费大量时间。
人工智能对法律研究与起草的作用
人工智能的阅读速度比任何人都快。它可以查阅各司法管辖区的判例法、法规和条例。它了解标准的法律文件结构。
它不会取代法律思维。它可以处理基础工作，让你专注于思考。
1.智能法律研究
您向人工智能提出法律问题。它将搜索相关资料并返回重要内容。
判例法检索：
您可以用通俗易懂的语言描述法律问题，而不是通过关键词进行搜索。即使使用不同的术语，人工智能也能找到相关案例。
例如"雇主能否因员工下班后在社交媒体上发布的帖子而解雇员工？人工智能会找到有关雇佣终止、下班行为、社交媒体、第一修正案问题和任意雇佣的案例--即使您的查询中没有这些原词。
多管辖区研究：
需要了解不同州如何处理同一问题？人工智能可以比较不同辖区的处理方法。您可以快速发现模式和异常值。
监管研究：
查找适用法规、解释性指南和最新变更。人工智能会标出哪些是最新的，哪些已被取代。
先例分析：
不仅能找到案例，还能理解案例。人工智能总结了判决、解释了推理、确定了法院考虑的关键因素，并说明了后来的案件是如何处理先例的。
论据映射：
人工智能会向您展示在类似问题上成功的论据和失败的论据。你可以看到哪些有效，哪些无效。
2.文件起草协助
人工智能不会编写最终文档。它创建了一个 70-80% 的起点。
结构建议：
撰写驳回动议？AI 提出了一个标准结构：导言、背景、审查标准、论据（含分节）、结论。您可根据需要进行调整。
第一代草案：
您提供关键事实和法律论据。人工智能会以适当的结构、法律引文和标准语言起草初稿。
例如"起草一份基于缺乏属人管辖权的驳回动议。被告是一家佛罗里达公司。原告在加州起诉。被告在加利福尼亚州没有实体存在。销售是通过第三方分销商进行的"。
人工智能会返回一份包含相关案例引用、标准法律论据和适当结构的动议草案。并不完美。但 70% 已完成，而不是 0% 已完成。
起草条款：
需要不可抗力条款？赔偿条款？保密条款？AI 可根据您的要求和司法管辖区起草。
模板自动化：
标准段落。常规段落。人工智能会插入适当的自定义段落。你只需关注独特的部分。
3.通俗易懂的语言翻译
法律文件是写给律师看的。客户也需要了解它们。
人工智能翻译：
- 将法院判决转化为方便客户的摘要
- 将复杂的法规转化为通俗易懂的解释
- 将法律备忘录转化为执行摘要
- 将合同条款转化为 "这对您意味着什么 "的语言
你的客户读的是 1 页的摘要，而不是 30 页的意见。你不用花一个小时解释，他们就能理解。
4.论证发展
良好的法律工作考虑到了双方。
人工智能会帮助你：
- 利用相关先例提出支持性论点
- 找出你需要反驳的对立论点
- 抢在对方之前找到自己立场的弱点
- 集思广益，提出其他理论
- 根据相关判例法检验论点
你能做出更好的战略决策，因为你看到了全局。
5.引文检查和验证
引用必须准确。案例必须是好的法律。格式必须正确。
人工智能
- 检查引文是否准确、格式是否正确
- 核实案件是否被推翻或推翻
- 标记负面处理（区分、批评、限制）
- 确保引文格式符合所需的风格（Bluebook、ALWD、当地规则）
过去需要数小时才能完成的城市查询工作现在只需几分钟即可完成。
这对您意味着什么
决策者
初级律师能更快地提高工作效率。
助理第一年不用学习研究技术。人工智能会处理这些技巧。他们专注于法律推理和客户服务。
资深律师的工作更具战略性。
合伙人花在起草文件上的时间更少，花在战略、客户关系和复杂法律分析上的时间更多。
加快文件周转。
初稿只需数小时，而不是数天。修改更快。客户获得更快的服务。
质量更稳定。
每一份文件都始于坚实的基础。结构合理。引用准确。基本论点合理。
律师
将研究时间缩短 40-60%。
人工智能可立即找到相关案例、法规和先例。您只需评估和应用它们，而无需四处寻找。
从草稿开始，而不是从白纸开始。
当你在编辑一个像样的初稿，而不是盯着空洞的初稿时，写作焦虑就会消失。
更好的工作成果。
更多的分析时间意味着更好的论证。更深入的研究意味着更少遗漏先例。
减少繁琐的工作。
引文检查、模板插入、格式校正--人工智能负责处理无聊的部分。有趣的工作由您来做。
客户
更快的周转。
您需要的文件可以更快地送达。事务进展更快。交易完成得更快。
降低成本。
减少用于研究和起草的计费时数。更多时间用于高价值的法律战略。
更清晰的沟通。
通俗易懂的摘要可帮助您在没有法律学位的情况下理解法律问题。
真实案例：驳回动议
客户被起诉。您需要以缺乏属人管辖权为由申请驳回。
没有人工智能
- 研究属人管辖权标准（2 小时）
- 查找您所在司法管辖区具有类似事实的案例（2 小时）
- 回顾案例并确定关键论点（2 小时）
- 动议结构草案（30 分钟）
- 从头开始编写动议（4 小时）
- 引文检查（1 小时）
- 总时间：11.5 小时
有了人工智能
- 将案件事实和法律问题输入人工智能（10 分钟）
- 人工智能查找相关司法判例和标准（即时）
- AI 起草具有标准结构和论点的动议（5 分钟）
- 审查人工智能草案和研究（1.5 小时）
- 为具体事实定制论据（2 小时）
- 完善法律分析，增加案例区分（2 小时）
- AI 引文检查和格式（即时）
- 最后审查和润色（30 分钟）
- 总时间：6 小时
运动质量相同。50% 时间更短。研究更全面，因为人工智能发现了你可能遗漏的案例。
人工智能不能做什么
让我们弄清楚人工智能不能做什么。
人工智能不会做出法律判断。
它能找到相关法律。它根据模式起草。您可以决定提出哪些论点、依据哪些先例以及采取何种策略。
人工智能不会在文件上签字。
每一份人工智能起草的文档都需要人工审核。你要对准确性、策略和质量负责。人工智能是副驾驶，而不是驾驶员。
人工智能并不能完美地处理新颖的法律问题。
标准动议、常规合同、常见法律问题？非常好。前所未见的法律理论？帮助不大。人工智能的最佳工作模式。
人工智能无法取代法律创造力。
独特的论据。新颖的法律应用。战略定位。这就是人类的工作。
人工智能不了解客户的业务。
它了解法律。你了解客户的优先事项、风险承受能力和业务背景。这是你的判断。
人工智能处理机械。律师负责战略。
如何开始
1.从日常文件开始。
定期提交的动议。标准合同。常规备忘录。模式清晰的文件。
2.首先使用人工智能进行研究。
在信任人工智能起草文件之前，先用它进行研究。看看它找到相关案例和法规的能力如何。建立信心。
3.认真审阅人工智能草稿。
像对待初级助理工作一样对待人工智能草案。基础良好，需要审查和完善。未经阅读和编辑，切勿使用。
4.提供反馈。
当人工智能漏掉或弄错某些东西时，请记录下来。许多人工智能系统都能从纠正中学习。
5.建立模板库。
为常用文档创建模板。人工智能将它们作为起点，根据不同情况进行定制。
6.逐步扩大。
从简单的文件开始。随着信任和专业知识的积累，再添加更复杂的文件。
常见问题
人工智能能否访问 Westlaw 和 Lexis 等法律数据库？
取决于人工智能系统。有些系统与法律数据库整合。其他则依赖于公共资源。我们与您现有的研究工具配合使用。
特定司法管辖区的规则如何？
人工智能可以根据具体的司法规则、当地法院惯例和格式要求进行训练。设置越具体，输出就越好。
人工智能是引用真实案例还是编造案例？
早期的人工智能系统有时会 "幻化 "出虚假案例。现代法律人工智能系统的设计只引用真实、经过验证的资料来源。无论如何，请务必核实引文。
它可以起草不同的法律文书吗？
是的，您可以根据公司的写作风格、首选术语和格式偏好对人工智能进行培训。这样，输出的内容就会与您的标准更加一致。
保密性如何？
法律人工智能系统绝不能使用您的文件来训练其他客户的工作。我们在具有适当保密保护的安全环境中进行部署。
人工智能法律草案的准确性如何？
结构和模板：901TPT3T+ 准确。法律论据：常规事项：70-80% 准确。新颖问题：需要大量人工输入。这就是必须进行人工审核的原因。
底线
法律研究和起草工作不必每次都从零开始。
人工智能负责研究、创建初稿、建议结构和验证引文。您则负责法律策略、客户定制和最终判断。
这样做的结果是周转更快、成本更低、研究更透彻，律师也能把时间花在需要其专业知识的工作上。
不能取代法律思维。只是一个更好的起点。
准备好加快研究和起草工作了吗？
每种法律实践都有不同的文件类型、研究需求和写作风格。
我们不销售通用的人工智能工具。我们研究您的具体研究模式和起草需求。我们找出人工智能真正的价值所在。我们为您打造适合您工作流程的系统。
让我们来谈谈您的研究和起草过程，以及人工智能能在哪些方面提供最大帮助。
