摘要：在数字化时代，法律科技产品正逐步成为法律服务领域的重要力量。《国务院关于印发新一代人工智能发展规划的通知》指出：“围绕行政管理、司法管理、城市管理、环境保护等社会治理的热点难点问题，促进人工智能技术应用，推动社会治理现代化。”当前，法律科技产品的准确性面临诸多

在数字化时代，法律科技产品正逐步成为法律服务领域的重要力量。《国务院关于印发新一代人工智能发展规划的通知》指出：“围绕行政管理、司法管理、城市管理、环境保护等社会治理的热点难点问题，促进人工智能技术应用，推动社会治理现代化。”当前，法律科技产品的准确性面临诸多挑战，回应这些挑战的关键在于技术指标、用户场景与法律逻辑的有机统一。

技术验收指标

技术验收指标是确保法律科技产品准确性的第一道防线。一是数据提取的准确性。数据提取是类案推送的基础，无论是民事、刑事还是行政案件，产品都需准确提取关键事实，如时间节点、法律关系等。这要求产品在光学字符识别（OCR）和自然语言处理（NLP）方面具备高精度，确保数据无误。二是分析算法的有效性。分析算法是类案推送的核心，产品应能基于提取的数据准确分析争议焦点，如合同效力、责任划分等。算法需具备深厚的法律知识和逻辑推理能力，确保分析结果的准确性和可信度，并具备学习能力以适应变化的法律环境。三是争议焦点匹配的精准性。争议焦点的匹配是类案推送的关键。产品应准确匹配用户输入的案件事实与数据库中的类案，找出相似争议焦点的案件。这要求算法设计高度精准和稳定，考虑不同案件类型的特点，提供个性化的类案推送服务。

真实用户场景

法律科技产品的准确性需要在真实用户场景中得到验证。首先是法律人专业视角的验证，智能类案推送产品应充分考虑法律人的专业需求和使用习惯。产品应提供符合法律逻辑和司法实践的分析结果，为法律人提供有力的决策支持。这要求产品研发团队与法律专家紧密合作，确保产品在设计上符合法律人的专业标准。其次是用户差异化视角的验证，用户反馈是优化产品准确性的重要依据，而不同用户群体需求存在差异。例如，律师可能更关注案件胜诉的可能性和诉讼策略的制定，而法官则可能更关注案件的公正审理和法律依据的准确性。产品应具备高度的可定制性和灵活性，以满足不同用户的多样化需求。最后是具体场景应用视角的验证，产品的准确性还受到案件类型、所处地域等因素影响。例如，民商事案件可能更关注合同履行、违约责任等，而刑事案件则可能更关注犯罪构成要件、量刑情节等。产品设计应充分考虑不同案件类型特点，以及不同地域、不同法律体系之间的差异，以确保推送结果的准确性和实用性。

法律底层逻辑

法律底层逻辑是连接技术验收指标与真实用户场景的桥梁。第一，构建法律规则底层模型是实现产品准确性的关键。模型应包含丰富的法律知识和逻辑规则，能够准确理解和处理不同案件类型中的法律问题。例如，在离婚纠纷中，模型应能够识别并应用《民法典》和司法解释的规定，对婚姻关系的有效性、财产分割以及子女抚养等进行准确评估。第二，技术验收阶段应充分考虑法律规则的复杂性。设置技术指标时，除了关注数据提取和分析的精度外，还应关注算法在法律规则应用上的准确性和稳定性。验收团队需具备技术背景和法律知识，以确保产品在技术层面和法律层面都具备较高的准确性。这也有助于提升产品在实际应用中的可靠性和可信度。第三，用户反馈与底层模型的迭代优化。通过收集和分析用户反馈，可以对底层模型进行迭代优化，提升产品在处理复杂法律问题时的准确性和稳定性。例如，在智能类案推送中，可以根据用户反馈调整模型参数，提高模型在识别和分析案件事实、争议焦点等方面的准确性和效率。同时，还可以根据用户的使用习惯和需求变化对产品的功能进行迭代升级，以提供更加个性化、智能化的类案推送服务。第四，设置权重与相似情节处理。在司法实践中，没有两篇完全相同的案例。因此，在智能类案推送中，对于相似情节的处理显得尤为重要。这要求产品在底层模型的设计中充分考虑法律规则和司法实践，以确保权重设置的合理性和准确性。例如，在刑事案件中，产品应根据最高人民法院、最高人民检察院《关于常见犯罪的量刑指导意见（试行）》（2021）以及各地区司法习惯，准确评估各种量刑情节对案件结果的影响。

三者有机统一

下面以智能类案推送为例，探讨法律科技产品如何在技术、场景与法律三方面实现有机统一。

首先，在研发初期，应设计一系列严格的测试用例，验证数据提取、分析算法以及争议焦点匹配等关键技术的准确性。例如，可以选取一定数量的真实法律案件进行测试，重点关注产品是否能够准确提取案件中的关键事实、争议焦点等信息，并准确匹配相似的类案。同时，还应对产品的性能、稳定性以及安全性等方面进行全面评估，以确保产品在实际应用中的可靠性和安全性。

其次，为了验证产品的实际应用效果，可以邀请一定数量的律师、法官等法律专业人士进行试用。试用过程中，应重点关注产品是否能够准确识别和分析案件中的关键事实和争议焦点，以及推送的类案是否具有相似性和可参考性。通过收集和分析法律专业人士的反馈，可以发现产品在实际应用中存在的问题和不足，为后续优化提供依据。

最后，在底层模型构建中，应充分考虑法律规则的复杂性。在构建争议焦点匹配模型时，应涵盖相关法律法规和司法解释的规定，确保模型在匹配类案时具备较高的准确性和可靠性。以复杂的合同纠纷案件为例，用户在使用智能类案推送产品时，可能会遇到关于合同是否有效、违约责任如何划分等争议问题。产品应能准确提取案件事实，匹配相似的类案并展示其裁判结果和理由，为用户提供清晰、准确的解答。此外，模型还应具备学习和更新能力以适应不断变化的法律环境和司法实践，并关注不同案件类型中法律规则的差异和变化，以提供更加精准、可靠的类案推送服务。

总之，法律科技产品的准确性是实现其价值的关键。要不断优化产品设计和底层模型、深入挖掘和融合法律底层逻辑、充分考虑用户需求和场景应用特点，提升法律科技产品在处理复杂法律问题时的准确性和稳定性，为法律从业者及社会公众提供更为高效、便捷的法律服务。

（作者系广东省高校人工智能法律应用重点实验室主任、教授）

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来源：人民日报党媒平台