尚权研究丨于天淼：法律人使用DeepSeek—大模型在刑事辩护应用

尚权研究丨于天淼：法律人使用DeepSeek—大模型在刑事辩护应用

尚权律师事务所

一、大模型在刑事法律领域的核心应用场景

（一）刑事辩护领域实战应用

1、初步解读法律文书内容并辅助生成逻辑关系图表

上传案件材料或基本案件信息后，deepseek可以自动生成包含主体关系图、时间线轴等图表

示例1：

在生成逻辑图表的同时，deepseek自动对案件的逻辑关系进行整理并指出法律文书中存在的关键争议点和核心矛盾。

基于对DeepSeek系统功能的实例分析，其在刑事案件的辅助分析中展现出显著的技术优势。具体而言，该系统具备以下核心功能：（1）能够自动解析起诉书文本，生成结构化时间轴（temporal sequence）与人物关系网络（social network graph）；（2）通过运用自然语言处理技术（Natural Language Processing，NLP）对时间维度与人物互动关系进行建模分析，系统可自动识别案件中的潜在关键问题（key issues）与可行的辩护策略（defense strategies）。通过对系统输出结果的验证性评估，发现其识别的问题与案件的核心要旨具有高度一致性，这充分体现了系统在案件预研判断（preliminary case analysis）方面的技术可靠性。

然而，需要注意的是，当前版本的系统仍存在一定的技术局限：其输出形式仅限于纯文本格式（plain text format），无法直接生成可视化图表。为实现图形化展示，用户需要将系统输出的结构化数据（包括时间节点、人物关系等）导入专业图表工具进行二次处理。以ProcessOn为例，其支持将系统输出的文本代码通过自动化转换接口一键转换为交互式思维导图（interactive mind map），这一工作流程显著提升了案件分析的效率与直观性。

2、智能法律检索与类案辩点分析

示例1：输入案件关键词（如”非法吸收公众存款罪”）生成”犯罪构成要件比对表”和”量刑区间速查卡”。

示例2：Deepseek单次可以最多上传50份裁判文书，并智能分析辩护要点。

3、快速了解其他行业知识和专业技能

示例3：犯罪嫌疑人张三通过购买10支水银温度计，采用物理破坏方式将其悉数置于受害者李四的窗台下，导致李四出现汞中毒症状。使用deepseek查询“多少根温度计中的水银挥发能达到致死量的问题”帮助初步分析该案中中毒方式与表征是否相吻合。

在此类案件中，鉴于汞中毒的病理机制涉及复杂的物理化学过程，运用DeepSeek人工智能系统进行初步检索与分析具有显著优势。具体而言，可通过该系统：（1）查询汞中毒的病理生理学机制；（2）比对中毒症状与案件现场的吻合度；（3）识别可能存在疑点的关键环节，从而为后续深入调查提供科学依据。初步测试表明，DeepSeek系统在相关专业领域的知识检索与逻辑推理方面展现出较高的客观性与可靠性，人工智能辅助系统的初步筛查与案情分析具有重要的实践价值，这为刑事侦查中复杂科学问题的快速研判提供了有力支持。

4、多模型辩论有助于预演法庭辩论

笔者拟使用纳米AI、FlagEval等进行多模型辩论，但发文时纳米AI多模型辩论功能网页端已下线，FlagEval对于给定话题进行分析后因触发安全风控自动过滤。笔者目前还没有找到好用的多模型辩论平台（如有好的建议，欢迎随时交流）。

尽管如此，我们仍然可以在不同模型之间输入同一问题进行征询答案，可以使用角色扮演方式对给定话题进行辩论。

示例4：

5.文书自动化生产系统

示例5：

DeepSeek作为人工智能辅助法律文书生成工具，在刑事实务应用中展现出独特的价值与局限。该示例标明，该系统能够根据用户输入的关键案件信息与质证意见，自动生成具备基本可读性的辩护意见初稿。然而，基于对系统输出的内容来看，其在法律逻辑推理与论证深度方面仍存在显著不足。用户可以通过以下方式优化输出结果：（1）向系统提供个人惯用的辩护风格模板；（2）指出具体改进方向，例如在毒品犯罪案件中强调完善推理过程，着重指出&;涉案毒品与犯罪嫌疑人梁文文交易毒品之间缺乏同一性证明&;这一关键事实，进而得出无罪结论的论证路径。尽管如此，与实践中成熟的辩护材料相比，系统输出质量仍存在明显差距。

需要特别指出的是，当前大语言模型在法律实务应用中面临着两个亟待解决的技术瓶颈：首先，其在线检索能力尚不完善，导致法律条文的引用存在重大缺陷。该实例显示，系统存在一定的概率引用已废止法条（如错误引用2015年《全国法院毒品犯罪审判工作座谈会纪要》而非最新的2023昆明会议纪要），一定的概率出现条文内容失准（如对《公安机关办理刑事案件程序规定》第228条的误读），甚至存在一定的概率虚构不存在的法律条文。因此，在利用大模型生成诉讼文书时，必须对系统引用的法律依据进行严格的逐条核查，这是确保文书合法性与有效性的必要程序。

（二）企业合规深度赋能

1. 刑事风险智能预警

– 构建行业风险知识库：上传行业法规、判例及企业内部制度，生成《刑事风险防控手册》，包括风险点识别、应对措施建议。

– 实时监控与动态更新：通过API接口接入企业业务系统，实时监测交易数据，自动识别潜在风险并生成预警报告。

2. 内部培训与制度建设

– 培训材料自动生成：根据最新法律法规及企业需求，生成定制化的培训课件，包括案例分析、法律解读、实操演练。

– 制度文件智能审核：上传企业内部制度文件，DeepSeek自动检测合规性，提出修改建议，并生成《制度优化方案》。

二、数据安全与本地部署

1. 本地部署的原因

建议：普通用户可将案件信息进行脱密处理后，在线利用deepseek等大模型来辅助完成法律工作；而司法机关、律师事务所及熟练掌握计算机技能的法律专业人士，则可在算力充足的设备上尝试本地部署，并自行训练使用deepseek大模型。

2. 本地部署的操作步骤

准备工作：确保设备满足硬件要求，显卡GTX 1060 ( 6GB ) 及以上，推荐RTX 3060及以上；内存容量为8GB，推荐16GB及更高，C盘剩余存储空间20GB，推荐使用Nvme固态硬盘。

Step1：前往Ollama官网中下载对应系统的程序。（ Ollama 是一款开源的大语言模型本地部署工具，官网地址：https://ollama.com）

Step2：搜索框中搜索到DeepSeek-r1。根据用户电脑配置去选择模型精度。

随后按照流程要求一步步操作（具体过程略）。

三、office 接入deepseek 帮助处理文本

Step1：下载AI Office并安装

Mac版本的安装稍微复杂一些，大家可以参照一些在线教程如：https://www.nbimgpt.com/Download/OfficeAI-Mac.html

安装完成后，可以在office内部使用officeAI。

Step2：officeAI接入deepseek

officeAI可进一步接入deepseek，进行使用，但当前DeepSeek官方API通道目前处于服务调整期（2025年2月数据），暂停新用户认证及充值服务，现有已激活API密钥仍可维持基础文本处理功能，但存在QPS（每秒查询率）限制。感兴趣的读者也可进一步尝试基于OpenAI兼容协议设计的硅基流动API接口（https://platform.siliconflow.com ），该接口同样需要付费使用。

利用officeAI辅助工具，可以在撰写文档的过程中随时查询相关问题、进行语言翻译、文本改写等操作，为法律文书工作提供有力支持。