法律人使用DeepSeek的24大禁忌！已有律师中招！

如果你是DeepSeek的深度用户，这些坑可能已经踩过了：虚构法律条文、编造案例、翻译及数据统计出错等。这些隐患不仅可能影响案件进展，还可能带来执业风险。

所以，法律人使用DeepSeek时，必须严谨审慎，避开“天坑”，才能发挥其优势。

本文浓缩了法律人在使用DeepSeek时必须避开的24大禁忌，助你安全、高效地驾驭这一强大工具。

文章有点长，毕竟浓缩了我们快3万字的手册内容，记得收藏起来，慢慢看。

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01

DeepSeek擅长做推理、归纳、总结，但在检索方面，尤其是对精准性要求极高的法律专业领域的检索，我们还是得留个心眼。

DeepSeek的本质是语言模型，不是法律数据库。它的检索本质上还是在互联网上搜索相关信息，然后归纳总结，依旧存在检索到错误、过时信息的可能。

正确操作：

将DeepSeek作为“模糊搜索器”——输入精准指令，并在专业数据库中交叉验证结果，最后请团队成员人工复核。

02

用DeepSeek生成法律文书，只改个名字就用

现在还有大量教程在教律师用DeepSeek写法律文书。但请注意，AI不是“法律文书自动售货机”，它的底层逻辑是模仿人类文书结构，而非理解法律要件。

AI很可能分不清“诉讼请求”和“炒菜放多少盐”的本质区别，遇到陌生案由时，不仅可能遗漏法律法规，甚至会混搭不同法律领域的条款。

正确操作：

将DeepSeek作为“文书写作加速器”，输入正确指令，提供范例，并在完成后仔细检查，尤其是法律依据和关键条款。

03用DeepSeek快速生成案例比对、裁判规则分析和类案检索报告后直接应用

这么做确实能节省下来不少的时间，但是一细看就会发现问题贼多，比如：

• AI分不清适用的法条——比如：它可能搞不清是适用新《公司法》第54条，还是《九民纪要》第六条；

• AI难以理解不同程序（诉讼、执行、破产等）中的差异——比如：它经常会忽略“加速到期”规则在不同法律程序下的不同适用；

• AI为了迎合你的预期，可能会“主动优化”案情，甚至直接编造法院观点。

为了解决这些问题，我们只能逐个案例手动核实。

正确操作：

给出正确的分析指令、核查原文信息、换一个AI交叉核验。

04

直接用DeepSeek制定法律服务方案

AI生成的方案往往有一定的“AI味儿”，客户也不是傻子，他们本来也可能是使用AI的高手，很容易一眼就看出方案是AI生成的。

因为AI的逻辑是基于历史数据拼接，非从实际法律关系推理，看似专业的部分，实则是术语的堆砌。

且AI无法真正做到理解当事人的处境，而律师可以。

正确操作：

把DeepSeek作为没有想法的时候头脑风暴的工具，方案要结合具体案情调整优化，并在与客户沟通时强调定制化服务；拿到方案后多渠道验证并人工润色，确保语气严谨、内容符合客户预期。

05

应付潜在客户的“白嫖”咨询

被“白嫖”是令几乎所有律师都头疼的问题，来自朋友、熟人、八竿子打不着的亲戚等等，都打着“有个简单问题想请教一下”的旗号，实际想让你免费帮他们解决法律问题。

有些律师懒得应付，干脆让DeepSeek回答，然后直接复制粘贴发给客户，这确实是一个不错的做法。

但是其实我们可以做得更好。

用AI应付“白嫖”咨询可能导致我们的专业价值被稀释，同时AI缺乏情感和同理心，无法满足客户的个性化需求，直接用AI回复也可能失去本来有希望签下的客户。

正确操作：

掌控人工沟通主导权，坚持“半AI半人工”模式，结合AI的基础部分进行个性化解答；设定“专业门槛”，并引导客户进入正式服务。

06把客户发过来的文件不脱敏就上传给AI处理

AI在分析链接、文件、提取信息等方面确实做的不错，用好了事半功倍，但涉及客户隐私的内容还是得多留个心眼，不然后果可能会很“刑”。

毕竟输入给AI工具的内容可能会被运营商收集、存储，甚至用于训练AI模型，你上传的文件或许就在不经意间暴露了客户的隐私信息！

脱敏也不仅仅是把名字一匿，在处理一些复杂案件时即使已经匿名化，一些关键细节没有处理，就仍有泄密的风险。

正确操作：

是谨慎脱敏信息再上传给AI，或选择本地部署AI（需注意硬件要求），确保数据安全。

07

审查合同的时候，只是简单下达审查任务，不交代谈判背景和重点

审查合同是一项关键且复杂的工作。

毕竟合同审查不只是当事人、标的物、数量等等，还需要考虑签约背景、强弱势地位等因素。

这些看似微小的细节，往往对合同的履行、双方的权利义务以及可能出现的风险等有着重大影响，而AI恰恰缺乏对这些细节的理解能力。

AI缺乏人类的思维能力和对实际情况的敏锐洞察力，同时其了解的事实情况有限，无法像专业律师那样综合考虑各种因素。

用AI审了一轮，拿到手一看结果，大失所望，最后来还得自己从头来过。不仅浪费时间，还降低了工作效率。

正确操作：

可以给AI一些正确示例，同时校对结果。

还可以使用接入deepSeek推理模型的合同审查专业工具，帮助用户在短时间内完成大量合同的审查工作。

08

案子拿到手直接让AI分析，被局限了思考框架 ，少了自己的思考

DeepSeek用时不到60秒，就能给出一份只需要稍加润色，就可以使用的分析框架，无疑帮律师减少了工作内容。

既然如此，那能不能所有案子都让DeepSeek先跑一遍再上手做？这种"AI先行"的工作惯性是需要我们警惕的。

过度依赖AI分析可能导致法律思维钝化，限制独立思考能力。

另一方面，过早导入AI分析结论易形成认知锚定效应，削弱法律人独立构建论证体系的能力，且它的观点也不一定是正确的、完善的。（认知锚定效应是指人们在做决策时，会受到第一印象或初始信息的影响，从而对后续的信息产生偏差。当律师在案件初期就接触 AI 的分析结论时，很可能会不自觉地受到其影响，从而限制了自己的思维空间。）

正确操作:

先进行独立思考，再用AI辅助分析，并从精准度和全面度两方面审核结果。

09忽略未联网状态下的信息滞后性

AI数据更新滞后问题大家应该都有所了解了，比如，未联网状态的DeepSeek，数据库截止时间是2024年7月。

AI 工具的训练数据是有时间限制的，而法律领域又是高度动态的，法律法规和司法实践经常会有新的变化。

未联网状态下，DeepSeek的信息滞后，可能导致引用过时法规、忽视最新司法解释、案例信息不全面等不利后果，影响对案件事实的准确判断。

正确操作：

联网使用AI，并用专业法律数据库交叉验证。

10

禁忌十：忽略联网状态下，AI信息整合了过多广告、质量差的信息

AI搜索时网罗不同渠道、五花八门的信息，这样才能做到多方位多角度的输出。

很多人只看到它全面的信息搜集、整合能力，忽略了在这个海量信息数据库中除了有知识、有正向信息，还包含很多低质、广告甚至垃圾信息来干扰视听。

在我们的示例中就可以发现，搜索结果整合的网页中，几乎没有权威网站的信息。

正确操作：

复查AI引用的网页内容与来源，并明确指令排除某些网页作为结果来源。

11让AI独立进行法律风险评估

前面也说过，法律法规更新换代太快、司法裁判案例也是每天在增加，AI未及时同步最新法律动态，会导致评估结果过时；

AI也可能因数据不全面、算法局限性等原因，无法准确识别和评估所有潜在风险，导致评估结果不准确或不完整；

AI还可能无法识别复杂案件中的细微法律问题，导致风险评估遗漏关键点；且AI的法律预测基于历史数据，可能无法准确预测新型或复杂案件的结果……

最后，别忘了，如果AI的评估结果存在错误或遗漏，承担职业责任的只会是律师本人，因为AI没办法背锅啊。

正确操作：

是将AI作为辅助工具而非独立决策者，结合专业知识复核，定期评估AI的产出质量。

12

禁忌十二：忽视AI生成内容的版权问题

在“泰勒诉美国版权局AI绘画版权登记案”中，法院认为完全由AI生成的内容因缺乏人类创作贡献而不享有版权。

而在去年，北京互联网法院审理首个AI文生图案例中，认为AI作品中有作者个性化的表达，具有独创性，认可其享有著作权。

这些案例说明，AI生成的内容是否享有版权以及版权归属谁至今存在较大争议。毕竟AI生成的内容本就源于人类的智力成果，可能涉及第三方著作权侵权；同时，使用别人用AI生成的内容也可能构成侵权。

正确操作：

了解AI平台的使用条款，对生成内容进行实质性修改，保证原创性；反问AI，并反复确认不涉及版权问题。

13忽视AI生成内容的潜在偏见

也许你觉得AI只是冷冰冰的机器，不会带有偏见或主观色彩？并不一定，毕竟AI数据库的来源就是人们先前的输出。

就算AI是“冷酷”客观的，谁能保证它生成的内容完全中立呢？

AI的训练数据可能包含社会文化、语言、历史、行业和政治等很多方面的偏见，导致生成内容存在不公平倾向。

打个比方，AI的训练数据如果大多来自特定群体或地区，那就可能会导致生成内容偏向某一群体的观点或利益。

就法律领域来说，AI可能更倾向于生成基于某一法域或文化背景的法律意见，而忽略其他地区的法律实践，生成内容可能不符合多元化的法律需求，导致不公平或片面的结论。

正确操作：

加强人工审核，及时纠偏；同时律师本人也应保持中立立场，保证客观公正。

14直接用AI审核错别字

AI审核错别字可不是审学生的作文，一个不留神就可能导致误判或专业术语处理不当。

例如，一些专业术语或特定语境下的用词，比如“定金”和“订金”，如果AI错误替换，必然会影响合同效力。

它可能将正确的字词误判为错别字，生僻字和专业术语上也可能被标注为非常用词。

最后，不仅没挑出bug还往里塞了几个bug。

正确操作：

初审先标注，可以通过指令明确不要改变原文，这时候如果有误判就能及时发现、提出，然后再针对其余部分进行修改。

重点内容手动核查，并结合语义上下文做出准确判断。

还可以建立法律术语白名单，这样就不用担心如“执业律师”“非诉”等明明是正确的专业术语被AI认为是非常用词了。

15直接用AI翻译专业法律文本

无论是读文献自我提升，还是有涉外的案子需要处理，都绕不开法律文本翻译的问题。

*朝阳法院的正确英文翻译应该是“Chaoyang People's Court”

看完这个例子你就知道了，不加校验直接用大模型来做翻译，专业性是无法得到保障的……

法律文本里专业术语尤多，AI翻译的不准，会扭曲相关方要表达的真实意思，还可能影响相关文本的法律效力。

这就是需要人工复核，人工来做翻译，体现人的专业水平的地方。

正确操作：

人工专业校验，留心可能有歧义的词句。

使用多个AI工具翻译方便多版本对比，最后结合法律背景再次审核。

16

直接用AI出具的数据做统计报告，而不查验数据原始来源

法律领域，数据是否精准可靠至关重要。

AI可能会出错，这在法律统计报告里是不能容忍的。

之前看到的一些案例中，AI在处理复杂数据时可能会有偏差。AI模型可能因训练数据偏差、数据更新不及时、编纂数据等问题，导致出具的数据存在错误或偏差，影响统计报告的准确性。

正确操作：

从权威网站获取数据，多源数据人工交叉验证，同时结合自身专业知识审核。

而且，我们作为律师也要时刻关注数据的更新和时效性。

17直接用AI写的营销文案，而不看是否存在虚假宣传与过于绝对化的效果描述

不能否认，DeepSeek在总结爆款模板方面确实有一套，以DeepSeek为辅助工具打造的爆款营销内容不计其数。我们当然可以把它应用在个人/律所的自媒体经营或业务营销方面。

比如让DeepSeek给某律所写一篇小红书营销笔记：

在这张的截图中如“98%胜诉率”、“3000+企业”字眼，确实够吸引眼球。但这种绝对化的口吻和虚假的数据，可能给自己带来风险，一不小心就构成虚假宣传，违反《广告法》。

除此之外，盲目相信AI的营销文案，也可能面临平台的监管处罚，下架内容甚至被封号！

正确操作：

理解营销的思维脉络而不是生搬硬套，从思路入手，先看爆款拆解，再结合自身情况创作营销内容，同时积极自查避免产生法律隐患。

18联网状态下，无法检索微信公众号生态里的内容

微信搜索作为一个独立的生态系统，里面整合了公众号、小程序、视频号等各类内容，汇聚了大量优质内容创作者。

微信搜索靠前显示的内容，都是经过筛选后，受用户欢迎的文章。可能更加高质可靠。且微信搜索中的内容更新速度快，广告内容少，用户可以获取一手信息。

但因为数据限制，DeepSeek无法联网搜索微信公众号数据库里的内容。

正确操作：

我们可以使用腾讯元宝——它作为唯一一个接入微信公众号数据的AI工具，它的联网搜索覆盖了微信公众号、视频号等腾讯生态内容。而且，腾讯元宝也接入了DeepSeek R1。

19

因为DeepSeek官网经常卡顿，就以为用不了DeepSeek R1了

经常用DeepSeek的小伙伴应该都没少看见这句话：“服务器繁忙，请稍后再试。”每次问两三个问题就被迫暂停了，真的特别影响用户体验。

DeepSeek官网之所以会出现卡顿，也是事出有因。

其一，春节前至今，网络攻击频繁，导致服务器负载过高。

其二，用户数量的高速增长也给服务器带来了巨大压力。

尽管DeepSeek官网可能会卡顿，但DeepSeek R1是开源模型，可通过第三方平台使用。

正确操作：

寻找“平替”，如腾讯元宝、纳米AI、秘塔AI搜索等，避免官网卡顿影响使用。

20以为用了接入DeepSeek R1的其他大模型，就获得了满血版DeepSeek

紧接上一条，也许你已经知道这些部署DeepSeek R1的平台并已在使用中，又或者你刚刚看完上一条正准备去试用，我们都要再提醒你一点，有些平台即使接入了DeepSeek R1，也并不是满血版的DeepSeek，而是蒸馏版。

“满血版”DeepSeek指DeepSeek-R1 671B模型，这是DeepSeek系列中参数规模最大、能力最完整的版本，参数规模小的，还有32B和7B等版本。

671B、32B和7B模型的区别主要在于参数量大小、性能和适用场景：参数量越大，模型越“聪明”，但对硬件要求越高，推理速度越慢。

正确操作：

普通用户优先选择支持满血版的平台（注意部分平台可能宣传不实）；对于开发者或企业用户，可根据需求选择参数更小的版本本地部署。

21以为本地化部署DeepSeek，就获得了满血版的DeepSeek

前面在关于隐私保护的章节，正确操作建议中就提到了本地化部署，不过本地化部署到底是个啥？

本地部署就是将DeepSeek模型下载并安装到本地设备（如个人电脑、服务器等）上，使其能够在本地运行，无需依赖网络连接或第三方平台。

本地部署虽有数据安全和隐私保护优势，但对硬件要求高，可能会增加成本。

正确操作：

根据需求选择是否本地部署，避免因硬件不足导致性能下降。

对于处理敏感数据、打造自己的知识库、或需要高度定制化的律师或律所推荐使用本地部署 DeepSeek；

对于没有那么高需求的法律人，我们只要正确认识，不盲目跟风本地部署，按需选择就好。

22使用时加入各类提示词试图控制过程，而不讲清楚你的目标

DeepSeek 是推理型大模型，如果连目标都不明确，它就难以准确理解用户需求，导致输出的信息可能与我们实际期望的相差甚远。

没有明确目标，模型不清楚需要涵盖哪些方面，可能只给出片面或零散的信息，无法形成完整、系统的回答。

DeepSeek 有深度思考能力，但不明确的目标会使模型无法确定需要进行哪些推理和分析，从而使其推理优势无用武之地。

用户需要反复与模型沟通，才能获得接近自己需求的答案，增加了使用成本和时间成本，使交互过程变得繁琐和低效。且如果长期获得不符合预期的答案，还怎么有心情继续使用呢？

正确操作：

拒绝无效提示词（如“最厉害的”），多用具体、简明扼要的方式说明。

多给背景信息，并及时反馈调整。

23一直在一个对话框里问问题，忽略大模型会在多轮对话后“发癫”

DeepSeek有一个必须要大量实操才能发现的问题：对话越多，质量越低，越容易不按自己的指令行事，会发癫。

多轮对话后，DeepSeek可能会成为一个有点“疯癫”的大模型，不按指令行事。

这个时候，哪怕你想办法告诉DeepSeek，你错了，赶紧改一下，我重新给你范例和要求，也无济于事。

出现这个情况的原因目前还不清楚，但是这类情况不仅在DeepSeek上出现，在ChatGPT上也很容易这样。可能得原因是：它出现过一次不符合我们预期的回答后，这个回答成为了其短期记忆的一部分，这个不良影响比较难摸出。

至于解决，其实也不麻烦。

正确操作：

重开对话框，保存之前的提问文字和范例，以便在新的对话框里开始新一轮提问。

24付费买了多个大模型、课程，收藏了N篇使用攻略，但是自己一直疏于使用

x度、小x书、x音上随便一搜，就是各种大模型指南、攻略、课程。

很多人刷到的时候眼前一亮火速点赞、评论、收藏、购买，秉持收藏了、购买了，就是学会了、赚到了，到头来只是徒留这些干货在收藏夹吃灰。

我们常说：“工具决定技能的下限，思维决定技能的上限。”有资料收藏癖，但就是一直不用，就算掌握再多“攻略”，你也没办法获取工具带来的价值。

尤其是对于大模型这类强大的工具，只有通过不断的实践和应用，才能为我们带来实质性的帮助。

正确操作：

每天使用，开发AI的使用场景；还可以加入学习打卡社群，保持学习热情。

25

结语

AI技术为法律行业带来了巨大的变革，但法律人必须清醒认识到，AI只是工具，不具备法律人的专业判断和职业道德。

在使用DeepSeek等AI工具时，要充分发挥其优势，同时警惕潜在风险。

法律AI的价值在于帮助法律人从重复劳动中解脱，将精力投入到更具价值的工作中。

因此，法律人要积极探索AI的应用方式，但更要保持谨慎的态度，确保每一次使用都符合法律和职业伦理的要求。

希望本文“避坑”的同时，能为法律人正确使用DeepSeek提供思路，让我们在AI时代更好地为客户提供专业、高效的服务。

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今天的分享就到这里，我是Wonder，讲每一位法律人都听得懂的AI科普。

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