行动指南：应该做什么

对照原始来源核实每一项AI输出

如何做

将每一项AI生成的法律引用、法规和事实主张与官方法律数据库和原始来源材料进行交叉核对。

步骤

1. 运行你的AI查询并捕获完整输出，包括所引用的所有案例、法规或法规。
2. 打开可靠的法律研究平台，如Westlaw、LexisNexis或Google Scholar Case Law。
3. 按名称、引用编号和法院搜索每一个被引用的案例，确认其真实存在。
4. 阅读每个案例的实际裁定，确认AI的描述是否准确。
5. 核实所引用的法规和规章是否为现行版本，是否已被修订或废止。
6. 对照官方法院记录检查次要声明（日期、法院名称、法域）。
7. 在将输出纳入你的工作成果之前，标记并删除任何臆造或不准确的引用。
8. 记录你的核实过程，以便在受到质疑时能够证明尽职调查。

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用AI加速研究，而非取代研究

如何做

将AI用作研究加速器来识别线索、生成关键词列表和绘制法律地图，然后使用权威数据库进行正式研究。

步骤

1. 在使用AI工具之前，清楚地定义你的研究问题。
2. 使用AI头脑风暴可能适用的相关法律理论、学说和法规框架。
3. 要求AI生成你可以在Westlaw或LexisNexis中使用的搜索词和布尔查询列表。
4. 使用AI概述复杂的法律领域作为起步框架，然后用原始来源核实。
5. 在你的法律研究数据库中运行AI生成的搜索查询，以找到实际的权威来源。
6. 使用AI帮助组织和概述你经过验证的研究结果。
7. 自行进行最终法律分析，将你的专业判断应用于经过验证的材料。

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建立事务所层面的AI使用政策

如何做

起草并实施一份涵盖批准工具、数据处理、客户保密、质量控制和伦理合规的全面政策。

步骤

1. 组建一个包括合伙人、律师、IT和伦理/合规人员的工作组。
2. 审计事务所当前的AI使用情况，了解已在使用哪些工具以及如何使用。
3. 定义哪些AI工具被批准使用，哪些被禁止。
4. 建立数据处理规则，明确哪些信息可以输入AI工具，哪些不可以。
5. 创建AI生成工作成果的强制性核实和审查程序。
6. 定义对客户和法院的披露要求。
7. 为所有将使用AI工具的人员设定培训要求。
8. 建立定期审查周期，随着技术和法规的发展更新政策。
9. 在事务所范围内分发政策，并要求所有人员书面确认。

工具

在要求时披露AI使用

如何做

追踪你执业的所有法域中的披露要求，将披露纳入你的标准工作流程，并以透明为原则行事。

步骤

1. 研究你提交文书或出庭的每个法域中的AI披露要求。
2. 监控法院特定的常设命令，因为许多法官已发布关于AI的个人命令。
3. 更新你的委托协议以涵盖AI使用并获取客户同意。
4. 建立事务所范围的法域披露规则追踪系统。
5. 在当地规则或常设命令要求时，在法律文书中包含AI披露语言。
6. 拿不准时，选择披露。自愿披露很少造成伤害；未能披露可能是毁灭性的。
7. 保留记录，说明每个事项中使用了哪些AI工具以及进行了哪些核实。

工具

使用AI生成初稿

如何做

使用AI生成常见法律文件的初稿，然后系统性地审查、核实和完善，使其达到专业标准。

步骤

1. 在撰写提示词之前，确定文件类型并收集所有相关事实、条款和客户特定要求。
2. 制作一个包含文件类型、法域、关键条款、当事方和任何特定条款的详细提示词。
3. 为AI提供相关上下文，如模板语言、适用规则或类似文件的摘录。
4. 生成初稿并立即审查其结构完整性。
5. 核实所有法律引用、法规引用和监管要求。
6. 定制草稿以反映客户特定的事实、谈判条款和战略考量。
7. 审查法域准确性，确保文件符合当地规则和惯例。
8. 在交付或提交前请第二名律师审查最终产品。

工具

利用AI进行文件审查

如何做

将AI驱动的审查工具整合到你的文件审查工作流程中，以更快、更一致、更具成本效益地审查大量文件集合。

步骤

1. 明确定义你的审查目标：你在寻找什么以及关键议题是什么？
2. 根据你的事项需求和预算选择合适的AI审查平台。
3. 上传和处理文件集，应用初始的AI筛选以删除明显不相关的文件。
4. 使用AI辅助编码，让经验丰富的律师审查的样本集来训练模型。
5. 在完整文件集上运行AI分类并审查结果。
6. 对具有统计意义的AI分类文件样本进行质量控制检查。
7. 由人工审查员处理边缘案例、特权文件和AI标记为不确定的文件。
8. 记录你的审查方法论以确保可辩护性，包括使用的AI工具和质量控制措施。

工具

建立个人提示词库

如何做

系统性地开发、测试、完善和组织用于你最常见法律任务的提示词，建立一个随时间改进的可复用库。

步骤

1. 确定你最常见的10-20项可受益于AI辅助的重复性任务。
2. 按照结构化提示词的最佳实践为每项任务起草初始提示词。
3. 在多个AI工具上测试每个提示词并评估输出质量。
4. 根据结果完善提示词——在输出过于笼统处增加具体性，在输出偏离目标处增加约束。
5. 按类别（研究、起草、分析、函件）将提示词组织在集中式文档或工具中。
6. 为每个提示词包含元数据：目的、最佳AI工具、样本输出质量和已知限制。
7. 与同事分享有效的提示词并纳入他们的反馈。
8. 随着AI工具的发展和你需求的变化，每月审查和更新你的提示词库。

工具

紧跟AI发展动态

如何做

建立可持续的常规，追踪与法律实践相关的AI发展，包括新工具、法规、伦理指导和判例法。

步骤

1. 订阅3-5份专注于法律实践中AI应用的高质量新闻通讯。
2. 在社交媒体或RSS订阅中关注关键意见领袖、律师协会和法律科技组织。
3. 每季度至少参加一次以AI为主题的继续法律教育项目。
4. 加入一个专注于法律AI的专业社区或工作组。
5. 为关键主题设置提醒：AI监管、法律伦理+AI以及你执业领域的发展。
6. 每周投入30分钟阅读AI发展动态。
7. 通过定期简报或内部频道与你的团队分享相关发展。
8. 每季度审查新的AI工具，评估它们是否可以改善你的执业。

工具

培训你的团队

如何做

设计并实施一个结构化的AI培训计划，涵盖工具熟练度、伦理义务、风险管理和实际应用，面向法律团队的所有成员。

步骤

1. 通过简短的调查或非正式对话评估团队当前的AI知识水平。
2. 设计分层培训课程：基础素养、中级应用和高级技术。
3. 提供涵盖AI基础、事务所政策、伦理义务和常见风险的基础培训。
4. 提供实操工作坊，让团队成员在真实（或逼真的）任务上练习使用批准的AI工具。
5. 创建面向不同业务组的执业领域特定培训模块，介绍AI如何应用于各组的工作。
6. 建立导师或伙伴制度，将AI熟练的团队成员与经验较少的配对。
7. 安排定期培训（至少每季度一次），涵盖新工具、新风险和经验教训。
8. 通过后续评估衡量培训效果并监控AI使用模式。

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先在低风险场景中进行实验

如何做

识别低风险、低利害的任务作为你的AI学习实验室，然后随着信心和能力的增长逐步扩展到更复杂的应用。

步骤

1. 识别你执业中低风险的任务：内部备忘录、非约束性研究摘要、行政任务或个人项目。
2. 选择一个批准的AI工具，从一个单一的、简单的使用场景开始。
3. 分别在使用和不使用AI的情况下完成任务，然后比较质量和耗时。
4. 随着信心的建立，逐步增加AI辅助任务的复杂性和风险程度。
5. 记录每个阶段中什么有效、什么失败以及你学到了什么教训。
6. 只有在你已经建立了可靠的核实习惯之后，才进入中等风险任务。
7. 只有在你拥有经过验证的工作流程和严格的核实纪律时，才在高风险任务中使用AI辅助。
8. 保持一份学习日志或记录，追踪你的AI实验和结果。

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