我接了个咨询 当事人把AI生成的胜诉方案拍在我桌上 我看完冷汗直冒

文/北京陈炜律师

昨天傍晚，前台说有个小伙子急着见我，说是朋友介绍来的，欠薪纠纷，拖了快一年了。

我把他领进会议室，还没坐下，他就从手机里调出一长串对话记录，"啪"地一声把屏幕亮在我面前——那是他和某个AI大模型的完整对话。

"陈律师您看看，我问了DeepSeek、豆包、文心一言，三个AI都说我这案子铁赢，赔偿金能拿十四万六，诉讼请求我都让AI帮我写好了，您就给我走个流程行吗？律师费能不能打个折？"

我端起茶杯，扫了一眼他那"铁赢"的诉状。

然后我的茶杯差点没拿稳。

他引用的那条核心法条，根本不存在。

不是用错了，不是过期了——是压根就没这条。AI给它编了一个听起来特别像真的的条文编号，什么"依据《劳动合同法》第某某条"，往那一放，格式工整、措辞专业、逻辑闭环，你要是不去翻法典，百分百被唬住。

我问他："你自己有没有去查过这条法条？"

他愣了一下："AI给的还能有假？三个模型都说的一样……再说现在谁还抱着法典翻啊？"

那一刻我心里五味杂陈。不是生气，是后怕。

因为这兄弟不是个例。他是冰山一角。

一、AI正在"悄无声息"地入侵法庭

你不信？我跟你讲几个真实发生的事，每一个都比小说离谱。

第一个故事，发生在美国，已经写进了全球法律界的耻辱簿。

2023年，美国纽约南区联邦法院审理一起航空人身伤害案——Mata诉哥伦比亚航空。原告代理律师Steven Schwartz为了省事，拿ChatGPT做法律检索，然后在提交法院的正式法律文书里引用了六个司法判例。听起来很正常对吧？

问题是——这六个判例，全是ChatGPT编的。

被告律师找不到这些案子，去法院质疑。Schwartz不但没撤，反而又让ChatGPT生成了一套"解释"试图圆谎。结果法官P. Kevin Castel翻遍了联邦判例汇编、Westlaw数据库，一个都对不上。真相大白后，法官直接开出5000美元罚款，在原话里说得非常狠："律师放弃了他们的责任。"

第二个故事，就在咱们北京通州。

2024年底，通州区法院审理一起股权代持纠纷。原告方的代理律师杨某，为了让代理意见更有说服力，在书面意见里"援引"了两个完美得不能再完美的参考案例——一个号称是最高法院的某案例，另一个带上了漂亮的案号"(2022)沪01民终12345号"，事实细节、法律争议、裁判逻辑跟正在审的案子严丝合缝地契合。

承办法官郑吉喆多留了个心眼，一查——"(2022)沪01民终12345号"真实对应的是一起民间借贷纠纷，跟他写的东西八竿子打不着。

郑法官电话里直接问："你用的哪个AI工具？"

对面沉默了几秒，承认了。

法院最终虽然没制裁（只是批评教育），但在判决书里白纸黑字写了：不得放任人工智能模型生成或者编造虚假信息扰乱司法秩序。

第三个故事，在上海的法庭上。

有法官在审查当事人自行提交的诉状时，发现里面引用了一条"2025年3月颁布的《关于审理社会保险纠纷案件适用法律若干问题的解释（二）》"——法官多方查证，这条司法解释完全不存在，是AI凭空捏造的。当事人被问急了，先是说"我找找"，后来干脆沉默。

还有湖北大悟县、浙江台州等地，出现了当事人用AI修改聊天记录伪造证据的案子，法院直接罚款训诫。

二、问题到底出在哪？——掀开AI的"底牌"

很多人不理解：AI不是接入了互联网吗？不是天天在"学习"吗？怎么连一条法条都能编？

这里我要说句大白话，说完你可能有点失望——

任何大模型，本质上不是在"理解法律"，它是在"预测下一个词"。

它不是法官，不是法学教授，甚至不是法学生。它是一个超级强大的"统计概率引擎"——它看了海量文本之后，学会了法律语言的说话模式：什么时候该写"依据"、什么时候该写"本院认为"、法条编号长什么样、判例引用的格式是什么样。

但当它遇到训练数据里不够、不够新、或者干脆就是它"不确定"的问题时——它会按最可能的模式帮你"补"一个出来。 补出来的东西，措辞专业、编号规整、逻辑通顺，但它对不对？它自己不知道，因为它根本没有"对错"的概念。

行业内管这个叫"幻觉"——一本正经地胡说八道。

而且它有三种特别要命的出错方式，在法律领域简直就是雷区：

第一，训练数据本身就是"脏"的。 互联网上关于法律的错误信息太多了——过时的法条、以讹传讹的解读、自媒体瞎编的"维权攻略"——大模型把这些一并吞进去了。有研究测算过，训练数据里哪怕只有极小比例的污染文本，错误输出的概率就会被显著放大。

第二，法律是时刻"活着变化"的。 新司法解释出台、旧法条废止、地方高院会议纪要调整裁判口径——这些时效性极强的内容，AI的知识截止时间不一定追得上。它不知道截止日之后的事，就会"脑补"。

第三，也是最致命的一点——法律从来不是"查字典"。 同一个法条，面对不同的事实组合、不同的证据强弱、不同的法官心证，结果天差地别。AI给你的是一个"平均答案"，但你的案子，从来不是平均数。

三、反转来了——AI不是不能用，是你得知道"谁在用"

讲到这儿，估计有人要骂了：那照你这么说，AI全是坑，碰都不能碰？

不是。反转就在这。

我也用AI。而且天天用。

我团队现在起草初稿、梳理卷宗时间线、做法规批量检索，离不开AI工具，效率起码翻一倍。但我用的时候脑子里有根弦——每一条AI吐出来的法条，我必须去权威数据库（北大法宝、威科先行、裁判文书网）逐条核验；每一个AI建议的诉讼策略，我必须用十几年办案经验去"找茬"。"

这才是专业人士用AI的方式：带着批判眼光，让AI当助手，不当老板。

而普通当事人的处境恰恰相反——你没有能力核验，却最容易全盘采信。 AI给你的那份"胜诉方案"里，引用的法条你不会去翻法典，编造的判例你不会去查裁判文书网，错误的诉讼时效计算你觉察不到，甚至它悄悄在你诉状里埋了一个"自认不利事实"的句式——你读着还觉得挺顺口。

等你在法庭上被对方律师抓住这个点反击的时候，法官的眼神就是你的代价。

更别说还有一层大多数人想不到的风险：你把案件全部细节喂给AI平台的那一刻，你的隐私就已经不在你手里了。 正规律师事务所有保密义务、有执业纪律、有保密协议体系。AI平台呢？你输入的材料可能被记录、被用于模型优化、可能在你不知情的情况下"留在了云端"。哪天对面当事人也去问同一个AI同一个问题……细思极恐不？

四、这不只是法律领域的事——它是同一个"病"

说句更大范围的实话。

AI幻觉这个问题，哪里都有，只是法律领域"炸"得更显性、代价更不可逆。

你看——

- 医疗领域：患者拿AI自诊，AI把两种相似疾病混为一谈，患者按错的路子吃药挂号，到了医生那还得花半天拆AI的"谬误墙"。""

- 金融理财领域：AI给你算收益率、推荐"最优配置"，它不知道你的真实负债结构、税务情况、流动性需求，编出来的方案看着科学，实际可能把你推向风险敞口。

- 装修工程领域：AI画的图纸、给的施工建议，不懂承重墙规范、不懂当地验收标准，照着干就是拆改隐患。

它们的共性是什么？

凡是涉及"高风险决策+专业判断+不可逆后果"的领域，AI可以帮你"做功课"，但绝不能替你"做决定"。凡是AI给出的结论，必须有一个对它负责、有能力纠错的主体站在后面。

医疗后面站着医生，法律后面站着律师，金融后面站着持牌顾问。AI自己——不承担责任。

它给你的答案哪怕是错的，它不会出庭、不会赔钱、不会上失信名单。签字的是你。

五、最后的引子——留一句话给你

那天我跟那个欠薪的小伙子聊完，帮他重新捋了一遍案子。真实的方案当然没AI吹的"十四万六"那么漂亮——但每一步站得住脚，每一条法条经得起翻，每一个金额算得清账。

他走的时候说了一句让我印象很深的话："早知道AI也会骗人，我还不如一开始就来找您。"

我说不对。AI没骗你。它只是在做它唯一会做的事——拼句子。是你把它当成了法官。

所以今天我想把问题抛给你：

如果你或你家人遇到纠纷，你会选择花几百块咨询一次正规律师，还是花零块钱问AI然后自己上手？

如果你已经用AI问过法律问题了——你核验过它给的法条吗？你知道怎么核验吗？

评论区说说你的想法。有具体问题的，也可以留言，我挑典型的回。

但有一条咱先说好：网上的AI建议，不管写得多么掷地有声，别拿来签字。签字的笔，比AI重得多。

作者：陈炜，执业律师，北京，长期关注疑难复杂案件领域。本文仅代表个人观点，不构成具体案件的法律意见。个案事实不同，策略需量身定制。