智谱在法律行业落地：大模型在法律场景的应用前景与挑战

 

 

智谱副总裁柴思远在2026数字经济产业博览会上表示，大模型行业当前已实现编程任务规模化落地，未来法律、工业等垂直领域将持续突破。

 

法律是智谱瞄准的垂直领域之一。大模型在法律场景的前景和挑战是什么？

 

法律场景的AI需求

 

法律行业有三个高频痛点。

 

第一是法律检索。律师和法务需要从海量法规、判例、法律文献中找到相关信息。传统法律检索工具（如北大法宝、威科先行）基于关键词搜索，结果不够精准。大模型可以理解自然语言查询，做语义级检索，大幅提升检索效率。

 

第二是合同审查。企业法务每天要审查大量合同，检查条款风险、合规性、一致性。这个工作重复性高、容易遗漏。大模型可以辅助审查，快速识别风险条款。

 

第三是法律文书生成。起诉书、答辩状、法律意见书等文书有固定格式和表述规范。大模型可以根据案件信息生成初稿，律师做修改完善。

 

GLM模型在法律场景的优势

 

法律场景对模型的要求跟编程场景有相似之处：需要理解专业术语、需要长上下文（法律文件通常很长）、需要精确推理。

 

GLM-5.2的1M上下文在法律场景是巨大优势。一份复杂的商业合同可能有几十页，一个案件的相关判例可能有上百份。1M上下文让模型能一次性理解整个案件的全貌，而不是分块处理。

 

GLM在推理和工具调用上的能力（HLE含工具综合评估52.3，Terminal-Bench 63.5）在法律场景也有价值。法律推理需要调用法规库、判例库等外部工具，模型的工具调用能力直接影响检索效率。

 

智谱的AI搜索工具（多引擎集成、可溯源）在法律检索场景特别有价值。法律检索的可信度要求极高，每条引用都需要溯源到具体法条或判例。可溯源的AI搜索直接解决了这个需求。

 

应用场景

 

场景一：智能法律检索。律师用自然语言描述案件情况，AI检索相关法规和判例。GLM的1M上下文让它能同时处理案件描述和大量检索结果，给出综合分析。

 

场景二：合同智能审查。上传合同文件，AI识别风险条款、缺失条款、不一致条款。结合法规库做合规检查。输出风险报告，标注每条风险的法律依据。

 

场景三：法律文书生成。输入案件信息和诉求，AI生成法律文书初稿。不同文书类型（起诉书、答辩状、意见书）有不同的格式和表述规范，AI能根据类型自动调整。

 

场景四：法律咨询问答。面向非专业人士的法律问答。AI理解用户的法律问题，给出基于法规的回答。可溯源让回答有法律依据，不是"幻觉"。

 

挑战

 

挑战一：准确性要求极高。法律场景的容错率很低。一个法条引用错误可能导致案件败诉。大模型的"幻觉"问题在法律场景是致命的。需要严格的溯源和人工审核机制。

 

挑战二：法律知识的更新。法规和判例会更新，模型需要持续学习最新法律。GLM的AI搜索工具可以部分解决这个问题（实时搜索最新法规），但模型本身的法律知识也需要定期更新。

 

挑战三：司法伦理和责任。AI辅助法律工作的伦理边界尚未完全明确。AI给出的法律建议如果出错，责任归谁？这个问题不是技术能解决的，需要法律行业自己回答。

 

挑战四：数据安全。法律文件涉及客户隐私和商业机密。用云端AI服务处理法律文件有数据泄露风险。GLM-5.2的MIT协议可本地部署是解决方案，但需要律所有技术能力部署和维护。

 

法律AI的实际落地路径，应该从低风险场景切入，逐步深入。

 

第一阶段切入合同审查辅助。这个场景的风险相对可控：AI做初筛和风险标注，律师做最终判断。AI不是替代律师审查，而是帮律师快速定位到需要重点关注的条款。一份50页的合同，AI能在3分钟内标注出所有可能的风险点，律师在此基础上做专业判断，总审查时间从2小时缩短到40分钟。

 

第二阶段切入法律检索。律师用自然语言描述案件，AI检索相关法规和判例。GLM的1M上下文可以一次性处理案件全貌和大量检索结果。可溯源的AI搜索让每条检索结果都有法规依据，律师可以直接引用。

 

第三阶段才是法律文书生成。这个场景的容错率最低，AI生成的文书需要律师逐字审核。但AI可以承担"格式排版"和"标准条款填充"这类机械工作，律师集中精力在核心论述上。

 

这三个阶段的递进逻辑是"风险从低到高、AI参与度从辅助到生成"。律所不需要一步到位，从低风险场景切入，积累信任和经验后再深入。

 

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