通用大模型在生成类案检索结果时，存在虚构案号（如（2023）京01民终12345号）、杜撰裁判要旨或司法解释等现象。某知识产权团队曾发现AI生成的典型案例中，30%的案号在裁判文书网无法验证，15%的裁判观点与原始文书存在实质性偏差。

应用风险二：通用型AI无法区分“有效”或者“失效”，导致法律时效性存在盲区

针对2023年《民事诉讼法》修正案实施后的程序规则，通用AI在50%的测试场景中，出现了混淆新旧条款的问题。如电子送达适用条件、公告送达期限等关键程序事项，错误率高达42%。同时，在一般合同纠纷的检索用，也出现仍在援引《合同法》的错误，而《合同法》也早已在2021年1月1日被《民法典》废止。

应用风险三：通用型AI无法区分司法裁判逻辑和商业逻辑

在笔者以建设工程合同纠纷案件中，常见"背靠背"条款为例，向通用型AI提问时，出现混淆商事惯例与强制性规定的逻辑错误，78%的测试结论未能准确区分合同自由与公序良俗的边界。

在国内头部法律科技公司iCourt的帮助下，华商（柳州）律师事务所作为全国首家完成人工智能本地部署的律师事务所，AlphaGPT在数据治理体系、应用场景功能设计以及法律数据库资源迭代更新等三个方面，让本所律师和服务客户真实体验到了法律专业AI工具的差异化优势。

华商柳州律师事务所本地部署的AlphaGPT，是建立在专业法律数据库基础之上的，涵盖1.8亿+件案例和500w+部法律法规，数量大、内容全。专业法律数据库是法律垂直领域 AI 的 “智慧大脑”。它就像一座装满精确法律知识的宝库，里面的法律法规、司法解释、案例等都是经过严格筛选和整理的。有了它，AI 在处理法律问题时，就有了可靠的依据，能精准地给出信息，避免像通用型 AI 那样胡编乱造。而且，专业数据库还会实时更新，让 AI 始终掌握最新的法律动态，在法律时效上不出差错。

不可否认的是，法律专业AI工具的差异化优势让律师在工作效率上获得了提升，但最终呈现给客户的，必须是经过律师专业验证的成果。 “人工+AI”的人技结合模式，才能在人工智能技术发展中胜出。