TreeWork评测揭示法律AI边界与协作范式

AI真的会取代律师吗？ — 中二的大暄哥

中二的大暄哥

AI虽可大幅提升法律检索与合同初审效率，但因其缺乏实务经验与商业判断，核心决策与风险控制仍不可被取代。

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Detailed notes

## Background 视频由 Bilibili 创作者“中二的大暄哥”于 2026 年 8 月 17 日发布。简介未提供额外描述，主要内容为对法律 AI 工具 TreeWork 在真实律务场景中的实测与深度探讨。

## TL;DR 本期视频基于对法律 AI 工作平台 TreeWork 的深度实测，评估了 AI 在法律调研、合同审查及复杂案件分析三个核心场景中的实际表现。测试表明，AI 能高效解决检索、审查与框架搭建等重复性劳动，并通过“北大法宝”插件降低幻觉风险，但在处理穿透性诉讼路径与复杂事实认定等实务判断上仍有明显局限。最终指出，AI 不会取代律师，而是重塑了青年律师的成长起点，真正的核心竞争力在于律师不可替代的专业判断与商业决策能力。

## Atmosphere & style 视频整体呈现出理性、客观且极具职业洞察的专业氛围。叙述风格务实冷静，以接地气的办案视角将 AI 工具的亮点与技术边界娓娓道来，既没有盲目鼓吹 AI 的夸大宣传，也无惧于剖析行业焦虑。通篇充满理性的审视与对行业未来的深远思考，给观众带来一种笃定、开阔且脚踏实地的观感。

## Key takeaways - [00:00](https://www.bilibili.com/video/BV1YzbY6dEGA?t=0s) 海外法律 AI 产品形态已相对成熟，国内律师与法务对 AI 普遍抱有复杂的心态，既担忧机械工作被全面接管后失去独特性，又期待其能拓展个人能力边界。 - [01:00](https://www.bilibili.com/video/BV1YzbY6dEGA?t=60s) 测试选用 TreeWork 平台，旨在从真实办案视角检验 AI 在法律调研、合同审查及复杂案件分析三大核心环节的提效能力与技术边界。 - [03:00](https://www.bilibili.com/video/BV1YzbY6dEGA?t=180s) AI 在法律调研中能大幅提升效率，且检索质量高度依赖律师能否准确表述关键法律事实。 - [03:00](https://www.bilibili.com/video/BV1YzbY6dEGA?t=180s) TreeWork 接入“北大法宝”插件，案例均附具体案号可追溯核实，有效解决了传统法律 AI 编造虚假案例（AI 幻觉）的痛点。 - [05:00](https://www.bilibili.com/video/BV1YzbY6dEGA?t=300s) 在合同审查中，AI 能精准指出现实风险（如道德条款过严、商务细节留白及知识产权冲突）并支持 Word 修订痕迹流，但无法替代涉及博弈与筹码的商业判断。 - [08:00](https://www.bilibili.com/video/BV1YzbY6dEGA?t=480s) 处理复杂多层交易结构的案件时，AI 能快速读取整卷文件夹并拆解出多条理论诉讼路径，但容易混淆“待补证事实”与“确定事实”。 - [08:00](https://www.bilibili.com/video/BV1YzbY6dEGA?t=480s) AI 设计的诉讼路径偏向理论化，往往忽视了实务中跨层级穿透在程序与主体资格上的现实阻碍，路径可行性仍完全依赖律师的实务经验。 - [10:00](https://www.bilibili.com/video/BV1YzbY6dEGA?t=600s) 律师可以通过对话补充经验，或将验证过的办案方法论沉淀为“Skill（技能）”进行复用，使 AI 输出越来越贴合团队风格。 - [10:00](https://www.bilibili.com/video/BV1YzbY6dEGA?t=600s) 无论 AI 工具如何进化，涉及复杂事实认定、诉讼路径选择及法律定性的核心核验与决策责任始终在律师身上。 - [12:00](https://www.bilibili.com/video/BV1YzbY6dEGA?t=720s) AI 拉高了青年律师基础产出的起点（快速达到 60-80 分），降低了跨领域学习门槛，但核心竞争力转变为将底稿提升至 90 分以上的专业判断力。 - [12:00](https://www.bilibili.com/video/BV1YzbY6dEGA?t=720s) AI 不会取代律师，但会彻底重塑工作方式；未来的顶尖律师是将标准化重复劳动交给 AI，同时保留自身核心的专业与商业判断。

## Detailed walkthrough ### [00:00](https://www.bilibili.com/video/BV1YzbY6dEGA?t=0s) 引入：法律 AI 的现状与律界的心态

随着 AI 技术的大幅进步，知识工作者的工作方式正经历剧烈变革，法律行业亦不例外。在海外市场，法律 AI 已深度渗透进法律检索、合同审查及诉讼材料分析等场景，形成了相对成熟的产品形态；而在国内，虽然普及度尚不及海外，但 AI 也正在逐步走入律师、企业法务以及法律研究者的日常工作中。

在与众多律师、法务及学者交流时，大家对法律 AI 普遍抱有复杂的心态： * **担忧**：随着 AI 能力越来越强，若重复性机械工作被全面接管，法律行业在知识、审美与判断层面还能沉淀多少独特价值？ * **期待**：AI 能够高效地协助梳理材料、检索信息并搭建分析框架，将法律工作者从繁重冗长的工作中解放出来，极大地拓展个人的能力边界。

行业变革已是必然趋势，面对这种变化，与其陷入焦虑，不如保持开放、主动学习与持续测试。

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[00:01](https://www.bilibili.com/video/BV1YzbY6dEGA?t=1s) 评测前言：TreeWork 工具的测试契机与定位

本次测试应 TreeWork 的邀请展开。TreeWork 是一款旨在解决复杂任务的 AI 工作平台，专门针对法律行业这种需要处理海量文档与研究工作的场景，力求减少工具频繁切换的痛点，将整理、研究、起草与修改串联为连续贯通的工作流。

本次测试旨在从律师实际办案的视角出发，真实检验产品适合哪些工作场景、在何处能切实提效，以及目前存在哪些技术边界。测试挑选了律师日常最核心的三个工作环节： 1. **法律调研** 2. **合同审查** 3. **法律研究与复杂案件分析**

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[00:03](https://www.bilibili.com/video/BV1YzbY6dEGA?t=3s) 场景一：法律调研与事实分红案例检索

传统的法律调研往往需要年轻律师花费大量时间检索法条与案例、不断调整关键词并人工整理结果。AI 法律调研工作流的引入极大地改变了这一模式。

测试给到 TreeWork 的任务是研究一个“公司利润分配”的争议问题：在公司没有正式分红决议，但长期存在事实上的分红时，法院是否会认可这种“实质分红”（或称事实分红）？

* **初次检索**：给出简单指令后，AI 很快吐出一批案例。虽然包含相关案例，但部分案件并不完全符合目标场景。 * **精准补充**：律师补充了关键限制条件——要求“公司不仅缺乏股东会决议，且需存在长期分红的默契或实际领取事实，同时法院最终对此予以认可”。二次检索后的结果明显更加精准，例如成功检索出一个 2024 年的典型案件（公司虽无股东会决议，但董事在分红明细表上签字且股东实际领取确认，法院据此认定分红有效）。 * **亮点与体验**：TreeWork 实际接入了“北大法宝”插件，给出的案例均附有具体案号，律师可直接返回北大法宝进行核实。这有效解决了法律 AI 最大的痛点——“一本正经地编造虚假案例（AI 幻觉）”，确保了案例的可追溯与可复核。最终，AI 还能将检索结果自动按案号、法院、关键事实、裁判结果及核心依据整理成结构化表格。

- 法律调研要点：AI 检索的质量极度依赖于律师能否清晰准确地表述法律事实；裁判观点的代表性、法律依据的时效性仍需律师人工核验。

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[00:05](https://www.bilibili.com/video/BV1YzbY6dEGA?t=5s) 场景二：合同审查与风险修缮工作流

在合同审查测试中，向 TreeWork 上传了一份经过脱敏处理的演出合同，要求其站在乙方（艺人方）的视角进行逐条审查，找出不利条款、权责不平衡之处，并提供修改建议与谈判策略。

AI 首先对整份合同做了总体评估，随后指出了多处实质性风险与细节问题： * **艺人道德条款过严**：合同规定若艺人发生负面事件，甲方不仅可以解除合同，还能要求退款并叠加 50% 的违约金。AI 指出该条款认定标准过于宽泛，且“解约 + 退款 + 违约金”叠加适用导致乙方责任过重。 * **商务细节留白与冲突**：AI 敏锐地识别出演出日期、演出费用、随行人员数量等核心商务条款存在留白，并指出了知识产权条款前后表述的冲突。 * **Word 修订流贯通**：随后指令 AI 直接按审查意见修改合同，AI 能够在 Word 文档中直接保留修改痕迹（Track Changes）。

- 合同审查局限：AI 能提示风险，但无法替代商业判断。例如道德条款的宽严尺度、50% 违约金砍价到何种比例、哪些条款可以妥协，最终仍需律师结合艺人商业地位、合作背景及谈判筹码做出综合决策。

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[00:08](https://www.bilibili.com/video/BV1YzbY6dEGA?t=8s) 场景三：复杂案件分析与层级穿透的局限

在最复杂的案件分析测试中，直接将整个项目文件夹导入 TreeWork。平台支持自动读取并基于文件夹持续分析，无需重复补充背景或单份上传文件。

该案的复杂之处在于交易结构存在多层投资关系：委托人投资合伙企业，合伙企业投资中间层公司，中间层公司再将资金投入下游项目运营公司。任务要求梳理案件事实、争议焦点，并从委托人视角分析可行的法律路径、管辖依据、风险及权利主张。

TreeWork 迅速梳理出了交易结构，并拆解出派生仲裁、违约仲裁、解散申请及投资合同诉讼等多条可选路径。然而，深入分析时也暴露了 AI 与律师的专业边界：

* **事实认定的混淆**：材料中仅记载普通合伙人曾“提出过转让份额的想法”，尚无证据证明转让已实际完成。AI 在初期梳理时注意到了争议，但在后续策略分析中，却直接将该行为描述为“已违反不得转让的约定”。律师指出，在法律上“提出想法”与“实际转让”不能等同，严谨的做法应将其列为“待补证事项”，而非直接下定论。 * **诉讼路径的理论化与现实阻碍**：委托人并非下游投资合同的直接签约方（由中间层公司签署）。AI 设计了一条三层穿透路径：有限合伙人行使派生权利 $\rightarrow$ 控制中间层公司 $\rightarrow$ 穿透至下游主张合同权利。律师点评称，该思路虽然在法律理论上具备可能性，但在实务中需要跨越三层法律关系的主体资格与程序条件，现实中“几乎不可能实现”。

- 复杂案件小结：AI 非常擅长快速铺开各种理论路径与搭建框架，对不确定事项也能做初步标注；但路径在现实中能否走通、概率几何，仍完全依赖律师的实务经验与定性判断。

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[00:10](https://www.bilibili.com/video/BV1YzbY6dEGA?t=10s) 律界工作流优化与“Skill”技能沉淀

针对测试中出现的“将不确定事实误诊为确定结论”或“分析路径过度过度延伸至纯理论层面”的问题，使用者可以在对话中随时补充自身的判例标准与办案经验。

更高效的方式是，将经过反复验证的办案方法论沉淀为“Skill（技能）”。在后续遇到类似案件或场景时直接复用与优化，使 AI 的输出风格越来越贴合个人及团队的工作方式，从而提升输出的稳定性与可靠性。

无论是工具如何进化，涉及复杂事实认定、诉讼路径选择及法律定性等核心环节，核验与决策的责任始终在律师身上。

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[00:12](https://www.bilibili.com/video/BV1YzbY6dEGA?t=12s) AI 对青年律师培养与行业未来的深远影响

AI 的普及正在深刻改变青年律师的成长路径与行业竞争规则：

* **基础工作起点的重塑**：过去年轻律师完成一项基础工作（如检索、初稿），得分可能从 20 分到 90 分不等。如今借力 AI，绝大多数人都能迅速拿到 60 分甚至 80 分的基础产出。 * **专业能力上限的追求**：起点拉高并不等于专业能力成熟。年轻律师真正的竞争力在于“如何将 80 分的 AI 底稿提升至 90 分甚至更高”，这需要具备识别 AI 错漏、理解客户真实诉求及预判商业风险的能力。 * **降低跨领域门槛**：过去面对陌生领域的案件，缺乏前辈指导或资源的青年律师往往无从下手；现在 AI 能迅速帮助构建基础知识框架与分析逻辑，提供了相对平等的学习机会。

**总结**：AI 不会取代律师，但会彻底改变律师的工作方式。未来的顶尖律师，既非排斥 AI，亦非盲目依赖 AI，而是懂得“把可标准化的重复劳动交给 AI，把真正重要的判断留给自己”。随着信息整理与框架搭建的效率飞跃，律师的专业判断不仅不会贬值，反而会变得更加稀缺与贵重。

## Notable quotes > [03:00](https://www.bilibili.com/video/BV1YzbY6dEGA?t=180s) 一本正经地编造虚假案例（AI 幻觉）

> [12:00](https://www.bilibili.com/video/BV1YzbY6dEGA?t=720s) 把可标准化的重复劳动交给 AI，把真正重要的判断留给自己

> [12:00](https://www.bilibili.com/video/BV1YzbY6dEGA?t=720s) 如何将 80 分的 AI 底稿提升至 90 分甚至更高

## Mentioned TreeWork, 中二的大暄哥, 北大法宝, Bilibili

## 弹幕氛围 (Danmaku mood) — 1 条 观众目前主要处于观察与质疑的状态，对视频中人物动作的制作方式产生了好奇与不确定感。由于弹幕数量极少，整体氛围偏向客观询问，尚未形成明显的群体情绪或激烈讨论。

**整体情绪**：😊 正面 0% · 😐 中性 80% · 😞 负面 20%

**热议点** - **怀疑画面画面或人物动作使用了AI技术制作** —— “这段人物动作是AI生成的吗？”

**代表弹幕** > 这段人物动作是AI生成的吗？

[Source](https://www.bilibili.com/video/BV1YzbY6dEGA)

中文简报

TreeWork评测揭示法律AI边界与协作范式 AI虽可大幅提升法律检索与合同初审效率，但因其缺乏实务经验与商业判断，核心决策与风险控制仍不可被取代。 本期视频基于对法律 AI 工作平台 TreeWork 的深度实测，评估了 AI 在法律调研、合同审查及复杂案件分析三个核心场景中的实际表现。测试表明，AI 能高效解决检索、审查与框架搭建等重复性劳动，并通过“北大法宝”插件降低幻觉风险，但在处理穿透性诉讼路径与复杂事实认定等实务判断上仍有明显局限。最终指出，AI 不会取代律师，而是重塑了青年律师的成长起点，真正的核心竞争力在于律师不可替代的专业判断与商业决策能力。 海外法律 AI 产品形态已相对成熟，国内律师与法务对 AI 普遍抱有复杂的心态，既担忧机械工作被全面接管后失去独特性，又期待其能拓展个人能力边界。 (0:00) 测试选用 TreeWork 平台，旨在从真实办案视角检验 AI 在法律调研、合同审查及复杂案件分析三大核心环节的提效能力与技术边界。 (1:00) AI 在法律调研中能大幅提升效率，且检索质量高度依赖律师能否准确表述关键法律事实。 (3:00) TreeWork 接入“北大法宝”插件，案例均附具体案号可追溯核实，有效解决了传统法律 AI 编造虚假案例（AI 幻觉）的痛点。 (3:00) 在合同审查中，AI 能精准指出现实风险（如道德条款过严、商务细节留白及知识产权冲突）并支持 Word 修订痕迹流，但无法替代涉及博弈与筹码的商业判断。 (5:00)

Reading summary

中二的大暄哥通过对法律AI工具TreeWork在实务场景中的测评指出，AI无法取代律师，但会重塑法律服务的工作流；它能高效接管信息检索、合同初审和理论框架搭建等基础工作，而事实定性、商业博弈与实务可行性判断等核心环节依然依赖律师的专业决策。 法律调研提效与幻觉控制 在法律调研场景中，AI显著改变了传统耗时费力的人工检索模式。以“公司无股东会决议下的事实分红”测试为例，初次宽泛检索给出的案例针对性不足，但在律师补充“长期分红默契或实际领取事实且获法院认可”等限制条件后，AI成功检索出2024年的匹配典型判例。评测显示，该工具通过接入“北大法宝”插件并提供具体案号，有效缓解了法律AI编造虚假案例的“幻觉”痛点，支持直接溯源复核，并能将判决要点与关键事实输出为结构化表格。不过，检索质量依然高度取决于律师能否准确表述法律事实，判例的代表性与法律时效仍需人工核验。 合同审查的风险识别与商业判断边界 在对一份脱敏艺人演出合同进行审查时，AI展现了风险捕捉能力与文本处理流畅度。它不仅指出乙方道德条款认定标准过宽、解约叠加退款和50%违约金导致责任畸重的问题，还识别出演出日期、费用留白及知识产权条款的前后冲突，并支持在Word文档中直接保留修改痕迹。然而评测强调，AI的审查局限于提示法律风险，无法替代商业判断。诸如违约金砍价幅度、道德条款宽严尺度等谈判细节，必须由律师结合艺人的商业地位、谈判筹码与合作背景进行综合决策。 复杂案件分析中的理论推演与实务脱节 面对多层投资结构的复杂商事纠纷，AI支持读取整个项目文件夹并快速理清事实与多条理论争议路径（如派生仲裁、解散申请等），但也暴露出明显的实务边界。测试中，材料仅提及普通合伙人“提出过转让想法”，AI在后续策略分析中却误将其直接定性为“已违反不得转让约定”，混淆了未证实想法与既定事实；律师指出严谨做法应将其列为待补证事项。此外，AI推导出的“有限合伙人行使派生权利穿透中间层控制下游公司”的三层穿透路径，法理上虽有理论空间，但在实务中跨越三层法律关系和程序条件极其严苛，现实中近乎无法实现，表明AI路径的可行性仍完全依赖人工裁量。 经验沉淀与青年律师竞争规则重塑 为减少AI输出偏离实务或流于纯理论的问题，使用者可将验证过的办案方法论固化为“Skill（技能）”进行复用，使AI输出逐步贴合个人与团队的专业标准。同时，AI的普及正在重构青年律师的培养环境与竞争力结构。以往初级律师完成检索、初稿等基础工作的产出差距较大（20分至90分不等），如今借助AI能迅速拉升至60至80分基准，并降低了跨业务领域的学习门槛。未来的竞争焦点随之转移至“如何将80分的AI底稿提升至90分以上”，即识别AI错漏、洞察客户真实诉求及把控商业风险的能力。 测评总结认为，未来的顶尖律师既不会排斥AI，也不会盲目依赖AI，而是将标准化、重复性的材料整理与框架搭建交给工具，将精力聚焦于核心研判。在AI大幅提升前期效率的背景下，复杂的法律定性、诉讼路径实务选择与商业考量等专业判断，其价值将变得更加稀缺。

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[3:00] 一本正经地编造虚假案例（AI 幻觉） [12:00] 把可标准化的重复劳动交给 AI，把真正重要的判断留给自己 [12:00] 如何将 80 分的 AI 底稿提升至 90 分甚至更高

Original transcript

[0:00] 哈喽哈喽大家好我是中二的大宣哥欢迎来到我的频道过去几年呢AI正在改变知识工作的方式法律行业当然也不例外在海外呢,从法律检索、合同审查到诉讼材料的分析,法律AI已经形成了相对成熟的产品和应用场景。相比之下呢,咱们国内的法律AI的普及程度还没有那么高,但它也正在逐步进入律师、企业法务和法律研究者的日常工作当中。在过去的Tagaligo Talks节目当中我们和很多律师企业法务以及法学界的学者聊过法律言大家谈到这个问题时往往都有一种很复杂的心态既担忧又期待,担忧的是AEI越来越强那么在解决了这些重复性工作之后我们这个法律行业到底还能剩下些什么我们的法律行业还能沉淀有多少判断审美和知识层面的价值这是我们担忧的方面期待的是呢,它确实可以帮助我们整理材料,查找信息,搭建分析框架,把法律工作者从大量重复机械的工作当中解放出来,极大的扩展了我们的个人能力。那我对于AI现在目前的判断是,我们法律行业一定会因为AI发生巨大的变革。而面对这种变革或者是变化我们有焦虑是很正常但是既然变化或者改变一定会发生那么比焦虑更重要的是保持开放,主动学习和持续测试。对好最近我们接到了TreeWork的邀请希望我们从律师实际的工作的角度对这款产品进行一次测试本期视频非常感谢TrayWalk的大力支持先简单跟大家介绍一下TreeWork是一款可以解决复杂任务的AI工作平台对于法律行业这种需要大量处理文档材料和研究工作的场景呢,Traywork希望能帮助律师减少工具切换,把整理研究起草和修改串成一个连续的工作流程。过去几年我们一直在关注AI对法律行业的影响也测试过不少AI工具所以这次接受TreeWork的合作邀请对我来说也是一次把产品放进律师实际工作场景当中检验的机会所以我希望不是简单的告诉大家这个工具很好,而是想站在律师实际工作的角度帮大家测一下,它到底适合哪些工作场景,哪些地方真的能提高效率,哪些地方目前还有技术边界。我选了律师日常工作当中最常见的三个环节,法律调研,合同审查和法律研究。我们一起看看AI到底能不能真正的进入律师的工作流。为了尽量贴近律师的实际工作呢,我用Traywork完成了三个具体的任务。做一次法律调研,审查一份合同,以及分析一个复杂案件。接下来我们就一个一个来看Treeworks在这三个任务当中表现如何。拜拜拜拜律师拿到一个案件之后呢通常要先做法治调研比如这个问题是用什么法律规定用什么法律行政法规政府部门规章或者地方上一些具体的实施细则法院过去怎么处理 有没有类似的案件 不同的案件当中又有没有不同的观点以前年轻律师往往需要花很长的时间查法调查案例调整关键词再把解锁结果整理出来但现在有了AI法律调研的工作流呢实际上已经极大的被改变了我教给TreeWork的第一个任务是研究一个公司利润分配的问题公司没有正式的分红决议但长期存在事实上的分红那么法院会不会认可这种所谓的实质分红或者叫事实分红呢一开始我的问题比较简单让他帮我找没有正式分红决议但法院仍然认可事实分红这样的案例他很快给出了一批结果,其中有类似的案例但我看了一下有些案例虽然也涉及利润分配但并不完全符合我真正想找的情形因为我真正关心的是公司不仅没有正式的股东会决议还要存在长期分红股东之间的默契或者实际领取分红这些事实而且最终法院认可了这种所谓的事实分红行为所以我又把这些条件进一步补充进去,让它重新进行解锁。这一次很明显结果就更加的聚焦了,比如他找到一个2024年的案件,公司虽然没有做出股东会决议,但董事在分红明细表上签字,各股东也实际领取并确认了分红,法院最终认可了这次分红。整个过程让我比较惊喜的是Traywork已经实际的接入了北大法宝插件他给出的案例都有具体的暗号法院可以直接回到北大法宝进行核实这对于法律AI非常重要因为律师最担心的不是AI回答的慢而是他一本正经的给你编一个不存在的案例接入真实法律数据库以后至少案例本身是可追溯可复合的可以大幅降低这种AI幻觉的风险最后呢我又让他把检索到的案例按照案号法院关键事实裁判结果和核心依据呢整理成了 [5:00] 这一步我觉得也很实用以前呢律师检索完案例还要自己逐个摘录整理现在AI可以先帮你完成第一轮的归纳和整理我的整体感受是法律调研这类工作很适合用AI进行辅助它可以帮助律师拆解问题提供检索方向并快速整理出一个初步的研究框架所以优秀的AI产品当然可以提高法律调研的效率,但AI能不能找到好的案例,很大程度上取决于能不能把真正的法律问题说清楚。案例和我们的案件是否足够相似?裁判观点是否有代表性?法律依据是否有效这些也都需要律师进一步的进行核实优优独播剧场——YoYo Television Series Exclusive第二个特色我选了律师很常见的一项工作合同审查我给TreeWork上传了一份经过托敏的演出合同让他站在乙方也就是一人方的立场的逐条审查合同找出对乙方不利或者权利应用不平衡的地方并提出修改建议和谈判策略他首先对整份合同做了一个总体判断这份合同其实已经比较关乎一方但还是找出了一些值得注意的地方比如合同里有一个比较严格的一人道德条款也就是如果一人发生负面事件甲方不仅可以解除合同还可以要求退款再加上合同金额50%的违约金Trainwork指出这一条款的判断标准比较宽泛而且解除合同退款加违约金叠加这种适用导致乙方也就是一人承担的责任过重除此之外他还发现了一些很实际的问题比如演出日期演出费用随行人员数量等关键商务信息还存在留白知识产权条款前后也有一些表述上的冲突这些其实都是律师审核动的时候会重点看的地方比较让我惊喜的是我后来又让TreeWork按照这份合同审查意见直接修改原来的合同他可以直接在卧热里保留修订的痕迹所以这一轮测试下来,我觉得AI在合同审查上的价值不只是帮你找风险,而是可以把发现风险,提出修改建议和实际修改合同,串成一个完整的工作流程。当然AI发现风险不代表他已经完成了风险判断比如这个道德条款到底能不能接受啊要接受到什么程度啊是不是要做一些具体的限制50%的违约金谈到多少比例合适啊哪些条款可以让步啊哪些条款不可以让步啊最终还是要结合一人的商业地位合作背景和谈判筹码来综合由律师来进行判断这个我认为就非常需要律师的经验谢谢大家谢谢最后我测试了一个更难的问题,让AI直接参与案件的法律策略分析。这次我直接选中了整个的项目文件夹,Treework会自己读取里面的合同和项目文件,而且后面可以一直基于这个文件夹来继续分析,不需要每次重新把背景交代一遍,或者单独上传相关的文件。这个案件的复杂之处在于呢,委托人与下游的项目运营公司之间隔着多层投资关系,委托人先投资合伙企业,合伙企业再投资中间层公司,中间层公司又将资金投入下游的项目运营公司。所以我给TreeWork的任务是先梳理案件事实和证明焦点再站在美托人的角度,分析到底有哪些法律途径可以走。每一条路径的管辖法律依据风险和具体权利义务主张分别是什么Trible很快梳理出了整个交易结构,还进一步把问题拆解成了几个争议焦点,并且最后给出了派生仲裁、违约仲裁、解散申请、投资合同诉讼等多种可能的法律行动路径分析。作为律师初步熟悉案件情况搭建分析框架的辅助工具我觉得它的效率是很高的但一旦进入到更具体的事实认定和法律判断AI与律师之间的边界也逐渐的显现了出来先看事实判断现有材料只提到普通合我人曾经提出过转让合我份额的想法但没有证据表明转让已经实际完成Traywork在初步完成梳理时其实也意识到了这个问题仅仅提出转让而没有真正实施是否工程违约本身就存在争议但是呢我发现在后续的策略分析当中呢他又直接把这一行为表述为已经违反不得转让的约定这就把提出转让的想法和实际实时转让混在了一起而在法律上呢 两者不能等同更严谨的处理方式应该是把转让是否实际发生列为待调查、待补证的问题在证据充分之后再做判断而不是在事实尚未查清之时直接就给一个认定再来看TreeWork初步分析得出的诉讼策略这个项目的难点在于委托人甲并不是项目投资合同的签约方这份合同是由委托人通过合国企业间接投资的中间层公司与下游项目运营公司签署的因此委托人与下游项目运营公司之间的没有直接的合同关系。原则上不能依据这份合同直接起诉对方针对这个问题,TreeWork设计了一条比较复杂的路径,先从委托人作为有限核污 [10:00] 通过派生的方式行使合国企业的权利再进一步通过中间层公司向下游项目运营公司主张合同权利我想说这个思路呢确实很有启发性但要真正走通其实非常的困难并且需要跨越三层的法律关系第一,委托人作为有限合伙人能否以及如何行使合伙企业的权利。也就是如何行使派生权利第二就是合伙企业作为中间层公司的鼓动,可以行使哪些权利啊?第三如何最终有作为合同当事人的中间层公司向下游项目运营公司主张权利每一层都涉及主体资格、权力基础和程序条件除了我自己也提示说这条路径的风险比较高当然我认为就高到了几乎不可能实现的这个地步但从法律路径上从理论上确实是一种理论上的可能性这说明AI很擅长帮助律师快速铺开各种可能的路径但能够提出一条路径不等于这条路径在真实案件当中就一定走得通最终能否成立或者能否大概率成立,仍然需要律师逐层的根据自己的经验和法律知识来进行判断。所以这一轮测试下来我的感受比较明确在复杂案件分析当中Traywork很适合承担第一轮的材料整理和框架搭建它可以帮助律师梳理事实和法律关系识别争议焦点并快速铺开可能的可能的解决路径对于暂时无法确定的事项它也会主动标注待人工核验这一点我觉得非常值得肯定在测试过程当中,偶尔也会遇到将上不确定的事实表述为确定的结论这样的情况。或者分析路径过度延伸几乎延伸到只有理论层面可能的这样的情况不过对于这类问题律师可以在使用过程当中把自己的判断标准和办案经验补充给水果也可以将经过反复验证的方法呈现成Skill在后续的类似场景当中持续的复用和优化,让输出逐渐贴合自己的工作方式,提升稳定性和可靠性。当然,无论工具如何优化,涉及复杂事实认定,主体资格,权力基础,诉讼路径选择和最终法律定性时,仍然需要律师进行核验并做出判断。Treework可以帮助律师更快的把可能的路找出来他判断哪条路真正走得通哪条路最快最好仍然是我们律师的责任AI确实会改变律师的培养方式过去年轻律师可能需要花大量时间完成基础工作现在呢这些工作已经越来越多的交给了AI辅助打个比方如果把完成一项基础工作的成果进行评分过去不同年轻律师交出的答案可能从20分到90分不等现在有了AI很多人都可以比较快的得到一份60分以上甚至是80分以上的基础答案但这只意味着大家的起点不太高了并不意味着专业能力已经成熟年轻律师真正应该追求的是如何把这份及格的答案做到90分甚至更高面对AI给的内容你能不能判断哪些是对的哪些是错的还缺少些什么能不能结合真实的案件理解客户的诉求,识别真正的风险,并逐步形成自己解决问题的方式?这个过程依靠的不是重复机械劳动而是在实践当中不断判断核验纠正和补充AI的输出AI也降低了进入陌生领域的门槛以前年轻律师遇到跨领域的案件如果身边没有熟悉这个领域的前辈或者是同事也缺少相应的资源往往对于年轻律师来说很难入门现在 AI 可以帮助你快速了解基础知识,梳理核心问题,搭建分析框架,让更多的人获得相对平等的学习机会。也更早进入真正需要思考和判断的部分所以AI拉高的是年轻律师的起点而不是专业能力的上限真正的成长仍然来自持续实践和自由判断所以回到最开始的问题AI真的会取代律师吗我现在答案是不会的。但它一定会改变律师的工作方式,也会改变行业的竞争规则。未来真正的优秀律师既不是拒绝使用AI,也不是完全依赖AI。而是懂得把可以标准化的重复工作交给把真正重要的判断留给自己这也是我测试TreeWork之后最深的感受当处理信息整理材料和搭建框架变得越来越高效律师的专业判断不会因此失去价值相反它会变得更加稀缺也更加重要