令人心动的是AI，令人心定的是法律人的判断｜腾讯全球数字生态大会法律人群专场落幕
法律AI非常令人心动，但是从能用，到可信，再到可控，仍然需要专业判断。如何让法律Ai给出令人心安的答案？
2026年10月30日下午，深圳国际会展中心18号馆，腾讯全球数字生态大会法律人群专场在这里举行。这是腾讯全球数字生态大会首次面向法律职能人群设立的专场。
本届大会以“群智协同、数动飞轮”为主题，围绕人工智能与智能体进入企业生产流程的实践路径展开，其间发布100余项人工智能新产品与新能力，展示500余个智能体落地案例，设置40余场主题专场，并首次面向七类专业职能人群设立专场，使技术议题从研发团队延伸至具体岗位。
在法律人群专场活动中，法律实务界与AI产品界代表齐聚一堂，共同探讨人工智能如何真正进入法律工作流程。活动现场发布《法律人AI应用场景指南——腾讯AI法律应用实践白皮书》并由主笔人进行核心解读，腾讯、新奥集团法务分别从企业实际业务出发，介绍人工智能融入法务管理与合规治理的探索。《AI律观》思辨赛则围绕“法律人面对AI，应当效率优先还是安全优先”展开辩论。本次活动由腾讯及腾讯云主办，并通过“律新V品”视频号等多个平台同步在线直播。
01行业共识：当工具触手可及，应用边界亟待明确
法律人使用AI已毫无疑问，但是法律AI给的答案绝非拿来就能用。应当效率优先还是安全优先，成为法律行业需要共同面对的课题。
山东省律师协会会长耿国玉在致辞中回顾了法律行业近两年的AI应用变化。他认为，2025年可以视为法律人的AI元年，进入2026年，人工智能从个人尝试逐渐走向组织应用。面对技术变革，法律行业既要主动拥抱技术，也要坚持专业与技术协同发展，将AI应用纳入青年律师培养和规范执业体系，以法律人的专业能力和责任意识保障技术应用边界。
深圳市律师协会副会长罗振辉随后致辞。他强调，法律AI需要理解法律规则和真实业务场景，法律人也需要了解人工智能的能力边界、运行逻辑与潜在风险。技术进步不会削弱法律人的专业要求，反而会让专业判断、沟通服务和责任承担变得更加重要。他还提出，AI工具能够在一定程度上拉平不同资历律师的技术能力，但组织能力将再次拉开差距。
02白皮书发布：让AI更懂法律，让法律人更懂AI
从法律检索、合同审查到诉讼准备，法律人对AI的期待，早已不只是获得一个答案。而从打开一个AI工具、输入一段提示词，到让它真正参与具体工作，中间还有多远？
差的是一份靠谱的“说明书”。《法律人AI应用场景指南——腾讯AI法律应用实践白皮书》正是对这一需求的回应。白皮书由腾讯联合多家法律行业机构及实务团队共同编写，约20万字，篇幅400余页。白皮书面向律师、企业法务、公检法人员等法律人群体，以真实的业务任务为线索，把“遇到什么问题、用什么工具、按什么步骤操作、结果怎么核验”，拆解到了像素级。
其中，WorkBuddy是贯穿全书的重要工具。它不再只是回答一个问题，而是能够在工作空间中处理本地文件、连接外部工具，并围绕一项任务连续执行资料读取、信息提取、分析整理和成果输出。白皮书从基础配置讲起，逐步介绍工作空间、模型、Skill、MCP及连接器等能力如何使用，提供操作步骤、工具组合、任务指令和成果示例。读者既可以从一次简单任务开始，也可以根据自己的工作需要查找对应方法，逐步搭建适合自己的AI工作流程。
在合同业务场景中，白皮书将介绍延伸至腾讯电子签，覆盖合同审查、签署和签后管理等环节。签署前，可以通过合同比对核查版本差异；签署过程中，身份认证和授权管理有助于保障签署流程的规范性；签署完成后，则可借助签署报告留存相关记录，并通过合同智能提取功能整理合同主体、金额、期限、违约责任等关键信息，为后续履约管理和争议处理提供支持。WorkBuddy接入腾讯电子签Skill后，还可以辅助开展规则化合同审查，将风险提示与合同原文对应起来，帮助法律人定位和复核问题。
白皮书的应用范围还延伸到了法律人的专业建设，具体介绍了如何借助AI辅助制作公众号文章、短视频口播稿和培训课件以及个人或律所网站的搭建与维护。与此同时，白皮书也将专业内容发布前的核验纳入流程，包括事实来源、法律依据、案例授权、客户秘密和专业结论等，避免内容生产效率提升的同时，忽略专业责任。
（1）合同审查：生成审查意见，更要回到条款核验
用AI审合同最怕什么？怕它一本正经地胡说八道。白皮书以一份办公终端采购合同为例，展示了WorkBuddy生成Word原生批注的完整过程。AI不仅能够识别风险、提出修改建议，还能够将批注精准标注在原文对应的条款旁边。
更有价值的是，白皮书不仅教怎么用，还教怎么防。示例中，AI曾误读合同中的付款条件，将不同阶段的付款要求混淆，甚至对尾款性质作出错误判断。围绕这些问题，白皮书进一步引入“五查清单”，从事实、法条、案例、数字和文件完整性等方面检查AI输出。白皮书确立了使用AI进行合同审查的核心原则，AI可以先完成一轮审查，但每一条意见是否准确、每一处修改是否必要，最终仍要回到合同文本和交易背景中确认。
（2）诉讼准备：把成堆的零散材料，变成可用的证据链
诉讼材料往往数量庞大、来源分散。面对动辄几百页的卷宗，真正耗费时间的，不只是阅读文件，更是从中找出与争议焦点相关的内容，并说明每份证据究竟能够证明什么。白皮书以一起虚拟的园区保洁服务费纠纷为例，展示了如何让AI围绕待证事实整理证据：证据名称、证明对象、证明目的、页码以及原始PDF出处，都被纳入结构化清单。律师不必再从头逐份整理材料，而可以先借助AI搭建证据框架，再回到原始文件核对具体内容。
而在更复杂的案件中，整理材料还只是第一步。白皮书进一步展示了如何利用WorkBuddy从合同、付款记录和往来沟通中提取关键节点，制作案件时间线、人物关系图和争议焦点归纳文档。例如准备上诉时，律师需要厘清合同由谁签订、款项由谁支付、不同主体之间存在怎样的关系以及一审法院如何认定事实。将这些信息串联起来，既有助于快速掌握案情，也能为团队讨论和后续证据组织提供基础。
更值得注意的是，AI整理材料时，也可能发现对己方并不有利的信息。例如，付款回执未能明确体现垫付关系，内部安排也未必已经向对方披露。这些信息有助于律师提前识别案件中的薄弱环节，但并不意味着可以不加区分地写入对外提交材料。如何评价证据、如何组织诉讼主张，仍然需要律师作出判断。
（3）法律检索：找到案例只是第一步，关键是判断能否参照
面对一个复杂法律问题，简单地让AI“找几个类似案例”，往往还不足以支撑专业判断。法律检索中更需要花时间的部分，集中在真正具有可比性的案例、裁判结果不同的原因、不同法院的观点分歧的启示。
白皮书将法律检索划分为定点查验、快速答疑、争议分析和专题研究四类任务，并展示了如何通过WorkBuddy调用元宝搜索Skill、专业数据库及MCP等工具开展检索。对于复杂争议，AI不仅要找到相关法规和案例，还要进一步比较案件事实、争议焦点与裁判理由，梳理不同裁判观点及其背后的影响因素，形成案例比较表、观点矩阵等研究成果。
检索也不应随着一份报告的完成而结束。针对持续变化的法规政策、司法案例和行业标准，白皮书还介绍了通过定时任务进行动态追踪的方法，让法律人能够及时发现新的规则和案例，并重新评估既有判断。
（4）企业法务：在海量文件里，一眼看穿隐藏风险
在实际工作中，企业法务面对的，往往是持续流转的大量文件和需要多部门协同的项目。以尽职调查为例，难点往往不在于读完某一份文件，而在于面对不同来源、不同格式、不同时间形成的材料，如何判断资料是否齐全、信息是否一致以及哪些问题需要进一步核实。
白皮书将WorkBuddy应用于企业尽调的多个环节：先对项目文件进行分类、摘要和索引，再根据尽调要求识别资料缺口，形成待补充材料清单；随后交叉核对交易文件与历史资料，找出信息不一致或可能遗漏的事项，并将识别出的风险进行分级，整理成便于管理层理解的汇报材料。
这使AI的作用不再局限于单份文件的阅读，而是帮助法务把分散的信息组织成一套可以继续推进的工作成果。项目进入执行阶段后，WorkBuddy还可以协助拆解任务、汇总进度、整理待办事项和交接材料，让项目状态更清晰，也减少因信息分散造成的反复沟通。
（5）知识沉淀：让一次工作成果成为可复用的团队经验
AI的价值并不只体现在处理一份合同或完成一次检索。对于法律团队而言，如何把日常工作中积累的资料和经验沉淀下来，同样值得关注。
白皮书从法律人的日常沟通切入，介绍如何处理微信群和公众号中的专业阅读材料，提炼重点、围绕问题继续追问，并将有价值的信息整理为阅读笔记。对于培训备课和团队协作，则展示了ima个人知识库、腾讯乐享共享知识库与腾讯会议的配合方式：会议内容可以通过转写和智能纪要形成记录，个人研究资料可以经过整理后进入知识库，经过核对、适合共享的培训材料则可以在权限范围内向团队或顾问单位开放。
WorkBuddy处理项目文件和具体工作，ima帮助个人积累知识，腾讯乐享支持组织知识沉淀与共享，腾讯会议则将沟通过程转化为可查阅的资料。它们共同让法律团队不只依赖个人经验，也能逐步建立可检索、可复用的组织知识资产。
从律师业务到企业法务，从个人知识管理到公检法应用，白皮书呈现的并不是某一个工具的功能清单，而是AI如何逐步进入法律人的工作流程：先处理材料，再协助分析和推进任务，进而参与团队知识管理与组织能力建设。
白皮书主笔人之一、科斯AI法律所创始人陈焕在现场分享中，也谈到了这一变化。他指出AI正在从被动的问答工具，变成能主动连接文件、数据库的“Agent”。但要实现这一点，法律人需要关注的，也不再只是如何写好提示词，而是如何为AI提供充分、准确、可调用的上下文。
为此，陈焕提出，应当围绕具体项目建立独立的本地工作空间，将分散在邮件、企业微信、会议记录和业务文档中的信息有效归集，使AI能够理解具体案件和业务背景。同时，通过结构化文档、案件时间轴、主体关系图和争议焦点图等方式，帮助AI处理复杂法律材料，并借助多Agent协作和权威数据库连接提升结果的可核验性。陈焕进一步将思路延伸至组织管理层面。AI Native律所不能仅停留在个人使用工具的阶段，还需要将团队经验、客户信息和专业方法沉淀为可持续调用的组织资产。
随后举行的发布仪式上，上海市企业法律顾问协会执行副会长赵利、深圳大学合规研究院执行院长叶海波、深圳市律师协会副会长罗振辉、腾讯云副总裁、市场负责人、国际市场公关负责人徐樱丹、山东省律师协会会长耿国玉共同见证《法律人AI应用场景指南——腾讯AI法律应用实践白皮书》的正式发布。白皮书凝聚了法律实务界与科技领域的共同探索，也为行业进一步认识技术、规范应用和积累实践经验提供了参考。
03实践分享：在业务中探讨技术应用的方式
当法律AI逐步覆盖检索、审查、起草等工作，真正的挑战已不只是工具能做什么，而是如何让技术融入组织既有的业务流程、专业规则与管理机制。
腾讯公司高级法律顾问张瀚文分享了腾讯法务在AI平台建设和知识管理方面的探索。随着产品合规评估、个人信息保护、合同审查及诉讼仲裁等工作持续增加，法务团队不仅面临工作量增长，也面临专业资料分散、经验难以传承的问题。
对此，腾讯法务建设了“水滴”平台，形成数据、模型、能力和应用四层架构。底层归集法律专业知识、内部工作记录与业务数据；模型层提供基础支撑；能力层将专业知识和实务方法沉淀为Skill、Playbook，并结合MCP、插件等工具，支持法律检索、合同审查、文书起草、业务咨询等任务；应用层则将相关能力接入合同、合规投诉、内容创作和案件管理等业务系统，让法务人员能够在具体工作中直接调用。
在张瀚文看来，法务AI建设的关键不只在基础模型，更在于日常工作中积累的高质量数据与专业方法。围绕这一思路，腾讯法务进一步结合乐享知识库与WorkBuddy，探索将分散在个人电脑、群聊和业务文档中的材料转化为团队可共享、可检索、可调用的知识资产。在这一过程中，AI负责对资料进行初步识别、分类和索引，人工负责核对内容、确认准确性，再将整理后的材料纳入知识库，并通过自动化机制持续更新。针对判决书等专业材料，团队还制定了明确的处理规范，要求AI结论先行、区分法院认定与当事人主张、标注信息出处，对原文没有载明的内容明确标注“未载明”，确保结果能够回溯原始材料、接受人工核验。
张瀚文特别介绍了团队针对判决书分析制定的处理规范，即要求AI结论先行、区分法院认定与当事人主张、标注信息出处，对原文未载明的内容明确标注“未载明”。这意味着AI输出不再只是方便阅读的摘要，还需要具备可追溯、可核验的专业基础。
技术进入法务工作流程之后，真正的难点在于与业务流程、专业规则和责任机制结合，而不在于工具本身的效率。对法务团队而言，知识需要被整理成可调用、可核验的资产；对企业合规而言，规则需要被嵌入业务流程，并让关键决策和责任始终有迹可循。
04现场思辨：要效率，要安全，更要责任担当
当天的压轴时刻，一场人气辩论赛将一个法律人无法回避的问题摆上台面：面对AI，效率与安全，究竟该优先考虑哪一个？
《令人心动的offer》第五季实习生黄凯与朱绰盈再次相遇，却不再站在同一阵营。此次，朱绰盈领衔正方，与李超、牟瑞、周凌睿共同主张“别犹豫，法律人就该先用AI干活”；黄凯则与陈昌钦、钟有为、倪子媛组成反方，提出“防出错，法律人必须先防AI风险”。
双方的讨论，首先聚焦AI生成内容的可靠性。AI的风险不仅在于生成明显错误的答案，更在于可能以完整、流畅的表达呈现似是而非的结论，甚至混淆不同案件的信息。正方认为，接入权威法律数据库、使用专业工具并辅以人工复核，可以有效降低使用风险；反方则指出，技术防护并不意味着输出结果天然可信，法律人不能因工具的便利而放松独立核验与专业判断。
双方进一步围绕虚假案例、提示词注入、客户数据安全等具体场景展开攻防。正方强调，AI应用不应因风险的存在而停滞，关键在于通过工具选择、流程设计和人工把关，实现人机合理分工。面对紧急舆情处置、诉讼期限等时间敏感的法律事务，效率不仅关乎工作成本，也可能直接影响当事人的权益。反方则将讨论拉回法律服务的职业属性。客户委托律师，期待的是专业、精准的服务，而不是单纯更快的交付。尤其当AI的运行机制、数据处理方式及输出依据尚不完全透明时，律师必须在使用前明确风险边界，在使用后进行实质审查。
随着辩论深入，真正的分歧逐渐显现：当效率与安全发生冲突时，法律人究竟应当如何取舍？
反方在总结陈词中提出，安全优先并非要求所有工作在时间上都先完成安全审查，而是在效率与安全发生冲突时明确价值取舍。“安全的对立面不是效率，而是事故。”反方认为，只有建立可靠的安全机制，法律人才敢于将AI应用于更深层次的业务场景，推动技术从个人尝试走向团队协作与行业应用。正方则回应，法律工作存在不同的业务场景与风险等级，不能因为部分场景的风险较高，就否定AI在大量基础工作中的效率价值。合理运用AI，并非让律师减少责任，而是让律师减少重复劳动，把专业能力用在更需要判断的地方。
此场辩论并未止步于正反立场的对峙。五位评委从法律科技实践、行业发展和律师职业要求等不同角度展开点评，将现场讨论进一步引向法律行业如何真正用好AI这一现实命题。
广东省律师协会信息化建设工作委员会主任袁峰结合自身的法律科技实践指出，AI应用需要警惕的不只是技术本身可能出错，还包括法律人因过度依赖工具而降低人工复核力度。他强调，产品负责技术边界，律师负责专业判断。技术工具能够提供支持，却不能替代法律人的职业判断，尤其不能成为放松审查、转移责任的理由。
WELEGAL法盟联合创始人兼常务执行人王刚则将视角延伸至行业发展与人才成长。他认为，法律人需要主动学习和拥抱新技术，在实践中不断提升AI应用能力；与此同时，个人经验与专业方法也应逐步沉淀为可复用的数据资产，推动法律服务能力从个人积累走向组织化、体系化传承。
曾担任《令人心动的offer》第二季带教律师的君合律师事务所合伙人梁春娟，从AI对法律行业工作方式与职业发展的影响出发，提出了更深层次的思考。AI不仅会改变律师处理具体事务的方式，也可能影响青年律师的培养路径以及法律服务的交付与收费逻辑。面对这些变化，法律人需要重新思考自身的专业价值以及如何在技术赋能下形成新的能力优势。
同为《令人心动的offer》第二季带教律师的君合律师事务所合伙人史欣悦则指出，行业不应停留于效率与安全孰先孰后的观点争论，而应在真实业务中持续探索AI的能力边界，同时筑牢安全底线。对于AI的使用，既不能因潜在风险而拒绝技术进步，也不能因追求效率而忽视法律服务对专业性与可靠性的要求。
曾担任《令人心动的offer》第一季带教律师的上海市锦天城律师事务所高级合伙人王剑锋，则结合诉讼实务对双方的论证作出评价。他肯定了正方对AI效率价值的关注，同时指出，反方对法律职业风险属性的把握也切中了问题的关键。效率与安全并非抽象的口号，最终仍需回到具体的业务场景，判断技术能够承担什么、哪些环节必须由法律人把关。
在数轮交锋之后，反方获得本场思辨赛冠军，但这场比赛留下的并不是一个简单的“效率优先”或“安全优先”的结论，而是将问题引向了法律人应当如何重新审视AI应用中的能力边界、风险控制与职业责任。效率决定AI能够帮助法律人走多快，安全决定这条路能走多远，而对专业与责任的坚守，才是法律人真正不可让渡的底线。
数字浪潮之下，AI令人心动，是因为它正在改变法律工作的可能性。法律人不必站在技术之外观望，而应主动理解、尝试并运用AI。但令人心动的背后，仍然需要法律人对客户需求、案件事实和法律后果的专业判断。
发表回复