在科技飞速发展的当下，人工智能(AI)已渗透到各个领域，法律领域也不例外。而近期，米国提出的《2025年美国人工智能能力与中国脱钩法案》引发了广泛关注，这一法案将目光聚焦到了中国AI模型DeepSeek身上，也让我们看到了AI技术在法律领域所面临的机遇与挑战。
一、米国“AI脱钩法案”的冲击波
2025年2月，米国参议员乔什・霍利提出了《2025年美国人工智能能力与中国脱钩法案》，该法案旨在通过立法手段全面切断中美AI领域的技术合作。法案明确规定，若有人下载或使用中国开发的AI模型，如DeepSeek，可能会面临最高20年监禁以及1亿美元罚款的严厉处罚，同时还禁止学术合作、技术转移与投资等行为。
米国《脱钩法案》草案的提出，标志着技术领域的“数字铁幕”正在形成。该法案以国家安全为名，实质构建起针对中国AI技术的系统性封锁体系，涉及芯片出口管制、学术交流限制、投资审查等多维度遏制措施。究其背后原因，是中国AI技术的迅速崛起，尤其是DeepSeek等模型的出色表现，这让米国感到了前所未有的压力。DeepSeek的技术突破甚至导致米国科技股暴跌，例如英伟达单日市值就蒸发了6000亿美元，美方将其视为“国家安全威胁”。
这场被称为“AI冷战”的竞争，其导火索正是中美技术优势的此消彼长，而DeepSeek无疑成了这场竞争中的关键角色。技术霸权主义的抬头，反而凸显出中国发展自主可控AI技术的战略必要性。
二、DeepSeek：法律人的新工具与AI技术标杆
(一)技术优势：架构与训练策略的创新
1、独特的架构创新
DeepSeek的架构创新是其在大模型领域站稳脚跟的关键因素之一。它延续并优化了V2/3架构，在此基础上大胆引入了MLA(多头潜在注意力)和MOE(专家混合模型)这两项前沿技术。
先来说说MLA技术，在模型的推理过程中，传统的计算方式存在对KV矩阵重复计算的问题，这不仅浪费了大量的计算资源，还会导致显存消耗过大，影响模型的运行效率。而MLA技术巧妙地解决了这个难题，它通过独特的算法设计，减少了对KV矩阵的重复计算，大大降低了显存的消耗。
再看MOE技术，在模型处理数据时，传统的单一专家模型往往需要大量的参数来拟合复杂的数据分布，这就好比一个人要完成多项不同的复杂任务，强迫其同时成为多个领域的专家，负担极重。而MOE技术将模型分解为多个专家模型和一个门控网络，每个专家模型只专注于处理一部分数据分布，不同模型各司其职。门控网络则根据输入数据的特点，智能地选择合适的专家模型来处理，这样不仅减少了知识冗余，还提高了参数利用效率。
2、高效的训练策略
主流大模型通常采用大规模无监督预训练+有监督微调的训练方式在预训练阶段，使用海量的互联网文本数据进行训练，学习语言的通用特征和模式。但互联网的原始数据直接输入给AI并让其准确理解是十分困难的，因此传统大模型依赖人工为原始数据打标签，例如某国ScaleAI公司就专门为其他大模型公司提供人工打标签的服务。然后在微调阶段，针对特定的下游任务，如文本类、问答系统等，使用标注数据进行进一步训练。这种训练方式需要巨大的计算资源，因为预训练阶段需要在大规模数据上进行长时间的迭代计算。
DeepSeek采用了一种更为高效的训练策略。它结合了主动学习和迁移学习的方法。在主动学习方面，DeepSeek能够自动选择最有价值的数据进行标注和训练，而不是像主流大模型那样依赖大量的无标注数据，这样不仅可以减少数据标注的工作量和计算资源的浪费，还能够不依赖人工打标签，大大节省了训练成本。在迁移学习方面，DeepSeek利用在其他相关任务上预训练的模型，快速初始化当前任务的模型参数，从而减少训练时间和计算量。通过这种方式，DeepSeek在训练过程中能够更有效地利用数据和计算资源，在较低算力下完成高质量的模型训练。
(二)法律应用场景示例
1、合同审查：法律从业者只需将合同条款输入DeepSeek，它便能自动识别其中的风险点，并生成详细的修改建议。这不仅节省了人工审查合同的时间和精力，还能确保合同审查的准确性和全面性，有效降低法律风险。例如，在一份复杂的商业合同中，DeepSeek可以快速发现其中可能存在的法律漏洞和不合理的条款，并提供专业的修改意见，帮助律师避免潜在的法律纠纷。
2、法律研究：通过自然语言提问的方式，DeepSeek能够快速提取判例的核心逻辑，为法律研究提供有力支持。法律研究人员无需在海量的判例中耗费大量时间进行筛选和分析，DeepSeek可以迅速定位关键信息，帮助研究人员更好地把握法律发展的趋势和规律。比如，在研究某一特定类型的案件时，DeepSeek可以快速提供相关的判例及其核心观点，为研究人员提供有价值的参考。
3、文书生成：基于案情关键词，DeepSeek能够一键生成起诉状、答辩意见等文档。这一功能大大减轻了法律从业者的文书撰写负担，让他们能够将更多的时间和精力投入案件的分析和策略制定中，同时也提高了文书的质量和专业性。例如，在处理一个简单的民事纠纷案件时，律师可以使用DeepSeek快速生成起诉状或答辩意见的初稿，然后根据具体情况进行修改和完善，从而提高工作效率。
4、法律语义的深度理解：相较于国际主流通用大模型(如GPT-4)的“知识广度优先”，DeepSeek采取“法律深度优先”策略，通过微调训练将参数量精准分配至法律语义理解模块。在此策略下，DeepSeek模型将侧重于语境语义的深度理解，基于千万级中文裁判文书训练，对“不当得利”“显失公平”“善意取得”等法律术语开发专用分词库，避免类似ChatGPT将“不当得利”误拆为“不当”/“得利”造成语义失真。并且构建包含134万种不同的法律实体关系知识图谱，可准确区分“定金”与“订金”等易混淆概念，最终DeepSeek法律文书生成错误率仅2.1%，优于GPT-4的5.7%
三、新技术带来的法律与伦理问题
然而，DeepSeek在法律领域的应用并非一帆风顺，它也伴生了多重挑战，引发了诸多法律与伦理问题的思考。
(一)数据安全：伦理漏洞与对抗性攻击
DeepSeek是少数完全开源模型权重和训练技术的企业，其代码和数据集在GitHub与HuggingFace平台公开。这种开放性不仅降低了行业准入门槛，还吸引了全球开发者参与优化，形成了技术迭代的“飞轮效应”。但与此同时，其开源属性与快速扩张也带来了多重风险。
开源模型依赖公共数据集，而这些数据集可能被恶意攻击者注入偏见或错误信息。2021年，OpenAI的GPT-3模型被发现可能生成带有偏见的内容，原因之一是其训练数据中包含了大量未经筛选的互联网文本，其中可能隐含了社会偏见和错误信息。另外，开源模型的透明性还使其更容易被针对性攻击。攻击者可以通过输入特定指令绕过内容过滤机制，生成不当或有害的内容，这种对抗性攻击不仅会损害模型的声誉，还可能对社会造成负面影响。
(二)数据隐私与跨境风险
若米国“脱钩法案”最终顺利实施，将禁止向中国传输AI数据，这对于跨国企业来说，使用DeepSeek可能会面临地缘政治化的审查与封锁。例如，2020年，米国政府以国家安全为由，一度禁止了TikTok和微信等中国应用在米国的运营。类似的地缘政治风险可能影响DeepSeek的全球用户数据流动，尤其是在涉及敏感数据的情况下。跨境数据流动的限制不仅会影响企业的全球化布局，还可能对用户的数据隐私和安全构成威胁。
(三)算法黑箱对公平性的挑战
由于训练数据的局限性，AI可能会对特定群体，如少数族裔、女性等产生隐性歧视。如何确保AI算法的公平性和中立性，避免因算法偏见而影响法律的公正实施，是AI技术在法律领域应用中必须面对的问题。
ProPublica调查显示，COMPAS算法(Northpointe公司设计的一款风险需求评估工具，在做出入监决策、管理囚犯和规划惩治时用来提供决策支持)对黑人被告的“再犯风险”误判率比白人高45%。Loomis诉威斯康星州案(2016)：原告质疑COMPAS算法的种族歧视性，但威斯康星最高法院以“商业秘密”为由拒绝公开代码，引发宪法争议。
(四)生成式AI对真实性秩序的颠覆
一方面，深度伪造(Deepfake)引发了社会信任危机。在2023年斯洛伐克大选前夕，一段疑似斯洛伐克自由进步党领袖米哈尔·希梅奇卡和《每日新闻报》记者讨论如何操纵选举的音频在Facebook上流传，核查部门指出，录音中存在人工智能操纵的迹象。2024年米国总统选举期间，某州议员竞选视频被证实为AI生成内容，导致选举诉讼激增。生成式技术使得《刑法》诽谤罪在“行为主体认定”层面面临失效风险，平台责任边界亟待重新划定。
另一方面，生成式AI(如ChatGPT)因虚构法律条文(“幻觉生成”)可能导致用户依赖错误建议，如在Matav&Avianca航空案中，律师使用ChatGPT生成虚假判例被法院处罚，成为米国首例AI伪造法律依据的纪律案件。广东律师协会调研显示，23%的实习律师使用AI代写法律文书，其中14%存在严重事实虚构，冲击了律师职业伦理中的“勤勉义务”。
(五)知识产权争议
人工智能生成内容的知识产权争议已成为全球法律体系面临的重大挑战，在现行法律框架下仍存法律真空——生成内容的版权归属究竟属于工具使用者、算法开发者，还是构成共有权利，各国司法实践尚未形成统一标准。
2023年2月，美国版权局作出里程碑式裁决，拒绝为AI绘画作品《Théâtre D'opéra Spatial》进行版权登记，裁定“缺乏人类作者身份”是重要考量因素。该裁决确立的“人类创作要素标准”，对法律文书生成领域同样具有参照意义。与之形成对比的是，中国深圳南山区法院在(2019)粤0305民初14010号判决中，认定腾讯公司AI写作助手Dreamwriter生成的财经报道具有独创性，将著作权归属于开发企业，开创了承认AI作品可版权化的司法先例。
目前争议的核心在于独创性标准的数字化重构。欧盟《人工智能法案》最新草案建议引入“实质性人类干预”作为确权前提，而世界知识产权组织则倡导建立“数字创作指纹”系统，通过区块链技术追溯各参与方的贡献轨迹。这些探索为法律行业AI应用的确权机制提供了新思路，但全球统一规则的建立仍需跨越技术伦理与法律价值的双重障碍。
(六)责任认定困境
如果AI提供的法律建议存在错误，其责任认定势必面临诸多困境。用户在使用AI法律建议时，如果完全依赖AI而未进行自身判断，当出现错误时，用户可能需要承担一定责任。而AI开发者有责任确保其产品在技术上尽可能准确可靠，同时应明确告知用户AI建议的局限性和风险。但由于AI生成法律建议的过程涉及复杂的算法和数据处理，很难直接证明其错误建议与最终的法律后果之间存在明确的因果关系。且AI的智能行为与人类的主观过错存在差异，难以用传统的过错认定标准来衡量。
在AI法律建议错误导致的纠纷中，往往涉及多个责任主体，如AI开发者、使用者、数据提供者等，各方可能会相互推诿责任。例如，AI开发者可能以用户未正确使用AI为由推卸责任，而使用者则可能认为开发者应对其产品的准确性负责。
目前，各国法律体系大多建立在“人是行为主体”的假设之上，对于AI这种非人类主体的行为责任认定缺乏明确规定。AI法律建议错误的责任认定，需要在现有法律框架内进行探索和解释，但AI技术的快速发展超出了现有监管体系的覆盖范围，导致在AI法律建议领域存在监管空白。对于AI法律咨询的合法性、有效性和责任界定等问题，缺乏专门的法律法规和监管机制，使得相关纠纷难以得到有效解决。
四、解决路径：法律与技术的协同进化
面对DeepSeek在法律领域应用所带来的诸多问题，亟需寻找有效的解决路径，实现法律与技术的协同进化。
(一)构建数据合规体系
企业应严格遵循《个人信息保护法》以及国际标准(如GDPR)，建立健全数据本地化存储与跨境传输审查机制。通过引入“隐私计算”技术，实现数据的“可用不可见”，在确保数据安全的前提下，充分发挥数据的价值。同时，为了应对数据污染问题，DeepSeek可以建立多级数据过滤机制，联合第三方机构对开源数据集进行合规性审计。例如，2022年，OpenAI与多家数据审计公司合作，对其训练数据进行清洗和验证，以减少模型输出中的偏见和错误信息。类似的做法可以帮助DeepSeek确保其训练数据的质量和安全性。
为了提高模型的抗攻击能力，DeepSeek可以引入对抗训练和动态监控机制。例如，2021年，谷歌在其AI模型中引入了“自我反思”模块，能够实时检测异常输出并自动调整模型参数。这种技术可以帮助DeepSeek在模型运行过程中及时发现并应对潜在的攻击行为。
(二)完善监管框架
参考欧盟的《数字市场法》，DeepSeek可以制定AI数据跨境分类管理标准，明确敏感数据的本地化要求。例如，2023年，欧盟通过了《人工智能法案》，要求AI企业在处理跨境数据时必须遵守严格的数据保护规定。类似的法律框架可以帮助DeepSeek在全球范围内合规运营，保护用户的数据隐私。
同时，为了明确AI服务提供者的责任，DeepSeek可以要求其用户在使用模型时标注风险提示，并通过保险机制分担用户损失。例如，2022年，腾讯的AI模型“通义千问”在金融领域应用中加入了免责声明，明确告知用户模型输出的潜在风险。这种做法不仅有助于保护用户权益，还可以降低企业的法律风险。
(三)推动AI透明化与可信赖度
为解决算法黑箱带来的公平性问题，必须加强算法透明度和可解释性。开发人员应当尽量采用或开发能够提供清晰决策路径的技术，如LIME(Local Interpretable Model-agnostic Explanations)或SHAP(Shapley Additive exPlanations)，使得AI系统的决策过程更加透明。此外，建立独立第三方机构进行算法审计，以确保算法不会因训练数据中的偏见而产生歧视性结果。这些审计应包括对模型输入、处理过程及输出结果的全面审查，并要求公开审查报告以增强公众信任。
针对生成式AI可能引发的真实性危机，需要强化内容验证机制。社交媒体平台和其他发布渠道应引入先进的检测工具，以便快速识别并标记伪造内容。同时，制定明确的法律法规来界定生成式AI产生的虚假信息的责任归属，这不仅涉及平台责任，也涵盖了用户行为规范。例如，可以借鉴欧盟《数字服务法案》(Digital Services Act, DSA)中关于平台责任的规定，要求平台采取措施防止虚假信息的传播。
(四)明确知识产权规则
立法机关应积极探索，建议将AI生成内容视为“合作作品”，由开发者与使用者共同享有权益。同时，还可以探索建立“AI贡献度”评估模型，量化各方在AI生成内容中的权利比例，从而更加公平合理地界定知识产权归属。这将有助于解决AI生成内容的版权纠纷，为AI技术在法律领域的应用提供更加明确的法律指引。例如，可以根据开发者在AI技术研发中的投入、使用者在内容创作中的贡献等因素，来确定各方在AI生成内容中的权益比例，从而实现公平合理的知识产权分配。
(五)完善责任认定机制
推行“AI产品责任保险”，通过保险机制分散技术风险，降低企业和个人因AI技术错误而面临的经济损失。同时，制定《AI服务分级标准》，明确区分辅助工具与决策系统的责任边界，为责任认定提供更加清晰的标准。这将有助于解决AI责任认定困境，增强法律从业者和当事人对AI技术的信任和使用信心。例如，可以根据AI服务的功能、风险程度等因素，将其分为不同的等级，明确各等级服务的责任范围和承担主体，从而为责任认定提供更加明确的依据。
五、展望AI法律服务的未来图景
尽管DeepSeek在法律领域的应用面临着诸多挑战，但其未来的发展前景依然值得期待。
(一)技术趋势
1.垂直领域深化：未来，AI技术将从通用模型向“法律专用AI”转变，更加深入地渗透到法律的各个垂直领域。在刑事案件中，通过训练专门针对刑事案件的AI模型，可以使其更加准确地分析犯罪事实、证据等信息，为法官提供更加合理的量刑建议，从而提高司法公正性和效率;在知识产权领域，AI可以进行侵权监测，及时发现侵权行为，为权利人提供保护。这种垂直领域的深化将使AI技术在法律领域的应用更加精准和专业，为法律服务提供更加强有力的支持。
2.人机协同升级：随着技术的不断发展，人机协同将进入一个新的阶段。例如，联想“小天”智能体接入DeepSeek后，已经实现了语音交互、任务规划等端到端服务。未来，这种人机协同模式有望与律所管理系统深度集成，实现法律服务的智能化、自动化和高效化。法律从业者可以借助AI技术更好地完成各项工作任务，提高工作效率和质量，为当事人提供更加优质的法律服务。
(二)行业建议
1.立法先行：为引导AI技术的健康发展，应积极推动《人工智能法》的出台，明文规定AI技术在法律领域的应用范围、责任主体、数据保护等内容，确定技术开发与应用的“负面清单”，为AI技术在法律领域的应用提供明确的法律框架和规范。
2.人才培养：高校和培训机构应顺应时代潮流，增设“法律科技”专业，培养既懂技术又通法律的复合型人才。这些复合型人才将能够在法律与科技的交叉领域发挥重要作用，推动法律行业的创新发展。同时，法律从业者也应加强自身的技术学习，提高对AI技术的认识和应用能力，更好地适应法律行业的新变化。
3.国际合作：在全球化的背景下，各国应加强在AI领域的国际合作，反对技术脱钩。通过建立全球AI伦理联盟，制定跨国技术标准，共同应对AI技术带来的全球性挑战。以促进AI技术的全球共享和发展，为法律行业的国际化进程提供有力支持。同时通过国际合作，共同制定AI技术在法律领域的应用标准和规范，促进AI技术在全球范围内的健康发展。
六、结语
DeepSeek的崛起与米国的“脱钩法案”，无疑是技术竞争的一个缩影，同时也为法律变革带来了新的契机。面对AI技术的迅猛发展，法律人不必恐惧被取代，而应主动拥抱这一工具革新，在规则设计中平衡创新与秩序，让技术真正成为“正义的加速器”，让法治成为社会共识和基本准则。