过去，一份案件摘要、法律检索报告或书状初稿，往往需要律师投入数小时。如今，生成式AI可以快速整理案情、提炼争议焦点、搭建论证框架，甚至生成带有判例和引文的完整文本。

效率提升的同时，一个更加关键的问题正在浮出水面：

当AI给出一份格式规范、措辞专业、引用完整的答案时，谁来证明这些内容真实、准确，并且能够支持案件观点？

对于普通文字工作，AI出现偏差可能意味着重新修改。对于法律工作，一条虚构判例、一段错误引文或者一次失真的判决解读，可能直接影响客户权益、诉讼进程和律师职业声誉。

近年来，法院连续处理多起AI生成虚假法律依据的事件。案件传递出的信号十分明确：法院关注的重点集中在律师是否履行查证义务，以及签署文件的人是否完成实质审核。

一、三起案件，暴露法律AI使用中的三类风险

01

Withers案：双方律师同时引用虚构判例

2026年6月，美国密西西比州北区联邦地区法院在Withers v. City of Aberdeen案中作出制裁裁定。

该案双方提交的法律文件均出现AI生成的虚假判例。两名外州律师负责起草文件并承认使用AI工具，却未核实AI提供的法律依据；两名当地协同律师虽然未参与AI操作，仍在未检查判例的情况下授权提交文件。

法院最终取消原定庭审、暂停案件进程，并解除4名律师在该案中的代理资格。两名外州律师分别被处以2500美元和3500美元罚款，且两年内不得在该联邦法院出庭；另外两名当地律师各被罚款1000美元。4人均被移送相关律师纪律机构，其中一人还被要求完成包含法律伦理内容的AI继续教育课程。

这起案件最值得法律团队重视的地方，在于多人审核并未形成真正的安全屏障。文件经过起草律师、协同律师和提交人员，表面上具备多层流程，实际却缺少一个明确动作：打开判决原文，逐项确认案件和引文。

法院依据《联邦民事诉讼规则》第11条强调，律师签署、提交或继续主张一份法律文件时，代表其已经根据具体情况完成合理调查。签名因此构成一项专业确认，协同律师同样承担审核责任。

02

Landberg案：错误之外，临场回应进一步扩大风险

2026年6月，纽约州上诉法院在Landberg v. City of New York案中发现，上诉律师提交的文件包含3个虚构案件、伪造的法院引文，以及对真实判决内容的错误陈述。

其中一条引用甚至将真实存在的案件名称改动后，配上一段最高法院从未表达过的观点。AI生成的内容在形式上十分完整，实际法律立场却与真实判决相反。

面对法官追问，律师起初表示相关资料可能来自Westlaw、Lexis、书籍或其他诉讼文件。随后，他在书面说明中承认自己使用了面向公众开放的免费AI研究工具，并且未完成核实。法院同时指出，律师在庭审中未如实说明资料来源，使问题从引用错误进一步延伸至对法庭的诚信义务。

最终，法院对律师处以8000美元罚款，对其所在律师事务所处以2500美元罚款。

这起案件说明，AI错误出现后，处置方式同样重要。及时停止使用错误内容、查明来源、主动更正并保留记录，能够帮助团队控制后续风险。含糊说明、推测来源或延迟承认问题，容易使一项研究疏失演变为诚信与职业纪律问题。

03

湖北宜昌西陵法院：案号、裁判要旨和司法解释均有AI编造内容

2026年7月，湖北省宜昌市西陵区人民法院审理一起涉及“以非药品冒充药品”的案件时，代理律师向法院提交了一组案例材料。

法官核查发现，材料存在多种问题：

• 有的案件和网址真实存在，但裁判要旨由AI虚构；

• 有的案号根本无法查询；

• 有的案号对应的是帮助信息网络犯罪活动罪案件，与提交材料描述的药品案件毫无关系；

• 有的司法解释条文被修改；

• 有的部门文件真实存在，但核心内容系AI编造。

律师解释称，材料由助理借助AI收集整理，自己提交前没有全面核实。法院认为，助理整理或AI生成都不能免除代理律师的审查义务，最终对该律师进行了当庭训诫。

二、法院追究的核心：专业责任是否得到履行

这些案件容易让人产生一种印象，仿佛法院正在全面限制律师使用AI。

从裁判内容来看，法院审查的是一组传统且清晰的职业义务：

• 法律依据是否真实存在；

• 引号中的文字是否与原文一致；

• 判决是否支持文件中的主张；

• 律师是否阅读过自己引用的材料；

• 发现错误后是否及时、如实地更正；

• 签署和提交文件的人是否完成合理审核。

美国律师协会2024年发布的Formal Opinion 512也将生成式AI纳入现有职业伦理框架。该意见涉及专业胜任、客户信息保密、客户沟通、员工与第三方监督、向法庭保持诚信以及费用合理性等内容，并要求律师理解所使用工具的能力与局限。

AI可以参与法律服务流程，律师的专业判断、查证义务和最终责任依旧完整存在。

三、为什么有经验的律师也会失手？

1.语言流畅制造了“可信感”

生成式AI擅长输出结构完整、语气肯定的内容。

法律文件本身又具有高度固定的表达形式，包括案名、法院、案号、裁判日期、法律规则和判决要旨。AI只要掌握这些语言模式，便能组合出一条看起来十分专业的虚构引用。

人们很容易把表达质量与事实准确度联系起来。答案越符合原有判断，核对意愿往往越低。这种确认偏误在时间紧张的情况下更加明显。

2.生成时间与查证时间出现巨大落差

AI可以在几分钟内生成数千字内容，专业查证仍需逐项完成。

一条判例至少涉及以下问题：

• 案件是否存在？

• 引文是否准确？

• 引用的是法院意见还是当事人主张？

• 判决是否经过上诉、撤销或变更？

• 案件事实与当前争议是否具有可比性？

• 相关规则是否已经发生变化？

AI缩短了初稿制作时间，同时也可能在短时间内制造大量待核实信息。生成内容越多，审查工作量也可能同步增加。

3.多人经手形成责任空档

法律团队常见的流程是：助理检索、律师起草、主管复核、合伙人签发。

每个人都可能认为上一个环节已经检查，最终形成“文件有人看，来源无人查”的局面。

有效的审核流程需要明确责任人，而非简单增加审批层级。案件真实性、直接引文、判决效力和适用性，应分别设置清晰的核验动作。

4.未经管理的AI工具进入工作场景

员工通过个人账号使用免费AI、安装浏览器插件、上传客户材料进行摘要，或者私下使用新型法律AI工具，这类现象常被称为“影子AI”。

它带来的风险覆盖多个方面：

• 客户信息和商业秘密可能进入外部系统；

• 组织无法掌握工具的数据保存规则；AI输出缺少可追溯的

• 来源记录；

• 管理层无法确认哪些文件经过AI处理；

• 错误内容可能直接进入内部意见或对外文件。

法律团队需要建立允许使用的工具清单、数据分类标准和输出审核要求，让AI使用进入正式管理流程。

四、法律团队可以建立一条“引用证据链”

与其依赖员工自行判断AI答案是否可靠，团队更适合把查证动作写入标准流程。

第一步：先给AI任务划分风险等级

AI可以优先用于低风险工作，例如：

• 调整语言表达；

• 提炼已有材料的结构；

• 根据已提供文件制作摘要；

• 生成检索关键词；

• 整理待确认的问题清单。

涉及法律结论、判例引用、法规状态、客户关键事实和对外文件时，应进入强化核验流程。

第二步：所有法律依据回到原始来源

AI提供的案名、案号和判决摘要，应被视为检索线索。

查证人员需要通过法院官网、正式裁判平台或可信法律数据库找到完整判决，并确认法院、案号、日期、裁判类型与当事人信息。

搜索不到的案件应暂停使用，并通过案名、争点、年份、法院等不同条件重新检索。

第三步：完成“引用三角核验”

每一条重要判例都应同时满足三个条件：

⭐存在性：案件和裁判文书真实存在。
⭐准确性：引文与原文一致，摘要保持原意。
⭐关联性：判决处理的争点、事实前提和法律规则能够支持当前主张。

三项条件缺少任何一项，该引用都不适合直接进入正式文件。

第四步：区分引号、摘要和法律结论

直接引文应逐字核对，包括省略符号、上下文和说话主体。摘要转述应确认原意完整，尤其关注：

• AI是否将当事人观点写成法院结论；

• AI是否把下级法院意见当成终审意见；

• AI是否省略限制条件；

• AI是否拼接不同段落；

• AI是否引用协同意见或反对意见。

第五步：明确签发人的最后审核责任

正式提交前，可设置一项简短但具体的签发确认：

“本人已核对文件中的主要法律依据，并确认直接引文与原始裁判一致。”

这类确认能够促使审核从形式审批转向实质检查，也有助于划清起草人、复核人和签发人的责任范围。

第六步：为重要引用保留查证记录

查证记录可以保持简洁，建议包括：

• 案件名称与案号；

• 原始资料来源；

• 查询日期；

• 实际引用段落；

• 判决核心观点；

• 后续审级与效力状态；

• 查证人与复核人。

当法院、客户或内部审计提出疑问时，团队可以迅速说明资料从何而来、由谁确认、何时完成核验。

五、另一个AI能帮忙检查吗？

第二个AI可以用于发现格式异常、逻辑冲突、案号缺失和前后矛盾，也可以生成“待核实事项清单”。它适合承担辅助筛查角色。

将一份AI生成的文件交给多个AI平台检查，依然可能保留大量虚假引文。不同工具可能依据相似的语言模式给出相似判断，甚至共同确认同一个错误。

法律查证的最终标准始终包括两点：

能否找到原始裁判？
原始裁判能否支持当前主张？

AI负责提速，律师负责判断

生成式AI正在改变法律工作的起点。它可以协助律师整理材料、搭建框架、扩展检索方向，却无法代替律师完成原文查证、法律分析与责任确认。

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AI可以生成一份看起来完整的答案，律师需要判断它能否成为经得起法庭和客户检验的法律依据。

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