法律提示工程：探索法律AI革命的未来

法律提示工程是一项新兴的人工智能技术，对法律世界的进步来说具有重要意义。其对法律人的工作方式可能产生巨大的影响，甚至将带来一场法律产业革命。

随着ChatGPT的爆火，“提示工程”一词的曝光率不断增加。国外有顶级律所表示，优秀的法律提示工程师将是其团队保持世界领先地位的核心竞争力。那么，提示工程是什么？法律提示工程的应用前景究竟如何？

何谓“法律提示工程”

提示（Prompt）就是同人工智能交流、对人工智能进行引导，使人工智能能够高效准确地完成人类交与任务的一种技术。当人类要求人工智能（AI）生成一段文字，或者是生成一个PPT，我们对其发出指令的过程便是提示。在应用AI处理问题时，经常会产生因AI没办法准确理解提示指令而生成质量不佳乃至错误内容的情形。为了解决这些问题，“提示工程”便应运而生。

提示工程指的是与大语言模型（LLM）交互的各项技能与技术的研究的总和，旨在使自然语言处理系统准确理解用户的输入和进行相同的回应，其本质上是一个自然语言处理(NLP)问题。提示工程内在地包含“人”“机”两个角度，既涉及对于提示方法的设计与研发，也涵盖对算法、训练方式等的优化。

提示工程在法律领域的应用，即为“法律提示工程”。法律提示工程体现了人机关系的融合，预示着“人机交互”新时代的到来。在“专家系统”时代，法律人工智能研究者将重心放在法律本体的构建、法律推理的逻辑进路上。但是，自然语言的多义性与法律语言的专业性往往使得专家系统难以精确地理解用户的要求，而法律问题所涉及的严密逻辑推理、对先例的引用和对法律条文的精确解读，也给传统法律AI系统设置了难以跨越的障碍。

随着神经网络技术和自然语言处理技术的快速发展，最新一代AI模型如GPT系列得以问世。生成式人工智能的一个显著特点是能够理解和生成自然语言，因此可用于执行文本理解、内容生成和与人类交流等多种任务。而法律提示工程作为人机关系中的重要组成部分，有望通过人机之间的交互，引导AI系统深入理解法律语境和用户需求的查询，为用户生成更为精确和实用的法律服务。

有助提升工作质效

目前，法律提示工程在实践领域已经得到了初步应用。例如，在合同智能审核领域，通过提示，系统可以识别合同文本中的关键条款和潜在风险点，从而提醒用户修改合同或者进行进一步审查，而经提示的系统可以更准确地识别合同中的解约条款是否符合最新的法律规定，合同条款是否存在约定不明等情形。

在法律研究领域，Edge浏览器中的ChatPDF插件能够对PDF文件内容进行阅读解析，用户通过合理的提示，要求AI对文献内容进行摘要和总结，输出用户想要从文献中获得的信息，从而大大提高科研效率。

在法律文书写作领域，目前AI已经应用于各类文书的自动生成任务，如起草合同、撰写起诉状等，而用户通过合理提示，不仅可以提高文书自动生成的效率，还可以优化文书的生成质量，做到精益求精。

法律提示工程的应用，有望更加精确地捕捉法律专业人士的意图与需求，生成符合预期、高度专业化的法律内容，促进实务工作的效率与质量的提升。

例如，非诉讼律师在设计股份并购战略时，可能需要花费数周甚至数月的时间研究和规划传统工作流程。然而，借助高效的提示技巧和人工智能工具，这一工作周期可压缩至数天，同时使并购战略在深度和广度上实现质的飞跃。

对于法官而言，阅读大量案件材料、撰写法律文书是日常工作，而这些工作往往又繁重耗时；通过集成人工智能的提示工程技术，法官可以利用AI的自动摘要和文本生成功能来提升阅读和制作文书的效率。不仅如此，法官还可以将精心设计的提示机制应用于法律文本大数据挖掘、类案检索以及法律判决预测分析等场景，以在短时间内获得更为全面和深入的案例洞察，从而作出更为精确和公正的判决。

对于法律人工智研究者而言，使用合理的提示方法开展命名实体标注等研究任务，不仅可以提高标注效率，还可以提高训练数据质量，进而提升AI模型的能力。

技术与实践中的难题

尽管法律提示工程在法律人工智能领域具有巨大的潜力，但在实现这一潜力的过程中，仍面临许多技术性和实践性难题。

首先，法律文本通常包含大量的专业术语和开放结构，而法律人工智能系统要求精确理解法律术语的含义和上下文，有时候甚至要处理模糊或歧义性表达，这为训练数据的准备与提示方法的设计带来了挑战。

其次，法律规定在不同的司法管辖区可能存在较大的差异，且法律本身是不断变化和发展的。这意味着，模型本身对于差异化的司法现象会存在理解偏差，同时，法律提示系统也需要持续更新，才能反映最新的法律实践和立法变动。这不仅是一种技术挑战，也会带来资源上的负担。

再次，法律决策涉及复杂的逻辑推理、判断和解释。尽管人工智能在通用领域开展推理、判断已经相当先进，但在模拟人类律师的推理上仍表现平平，这可能导致提示工程无法完全复制人类法律专家的思维过程。另外，在运用人工智能实施法律推理任务时，由于神经网络系统固有的“黑箱”问题，推理结论也面临着可解释性甚至是合规性的挑战。

解决问题需多方协作

随着人工智能技术在法律领域的广泛应用，以及法律人对提示工程更加深入地理解，一系列解决方案被探索出来，用以应对法律提示研究和应用中的挑战。

从技术上，有学者提出应关注训练数据，通过建立统一的训练文本标注规范，提高标注过程与标注结果的科学性，以提高训练数据质量，从而加强人工智能本身的能力。也有学者主张对算法进行精进与优化，开发更高级的自然语言处理技术，使人工智能能够更好地理解法律语言的复杂结构和上下文。还有学者提出通过法律数据动态更新机制以监控法律的演变，同时及时更新数据系统中的法律规则和案例数据库，从而令人工智能可以及时了解、学习、掌握立法动向与最新案例。

而从法律的角度，有学者主张结合AI发展的符号主义与联结主义路径，开发可解释的AI系统，使用户理解AI如何通过特定的法律提示生成答案，并以此为AI生成答案提供法律正当性和合理性的理由。也有一部分学者将目光聚集在提示方法本身，试图通过精进提示方法，更好地完成各项研究任务。

另外，还有不少学者致力于探索如何提高社会公众对于AI的信任与接受程度，例如，通过明确法律人工智能系统输出建议的法律地位，制定相应的规范和法律框架等，界定错误提示的责任归属。

同时，法律提示工程研究的发展对研究者与提示工程师本身也提出了要求。一个好的法律提示工程研究者或是法律提示工程师应当做到“人机合一”，即在运用自己对提示的理解开发更优质的提示词的同时，还能够通过微调、算法精进等技术优化自然语言处理系统，以 强化AI本身的能力。

总之，解决法律提示工程中存在的问题是一个需要进行持续交流的过程，需要法律、技术、伦理和政策等多个领域的专家的协作和共同努力。跨学科团队可以更好地理解法律提示工程研究中所面临的各个角度的挑战，所以法律专业人士应当与数据科学家、人工智能研究者展开通力合作，打破学科壁垒，共同推进研究发展。

法律提示工程是一项新兴的人工智能技术，对法律世界的进步来说具有重要意义。其对法律人的工作方式可能产生巨大的影响，甚至将带来一场法律产业革命。而如何在技术创新与法律监管之间找到平衡，如何提高法律行业用户对法律提示工程等AI技术的接受程度，如何保证公平正义和法治秩序，是所有法律从业者与技术专家应当共同探索的议题。

（作者分别为中南大学法学院副教授、硕士研究生，中南大学未来法治研究中心研究员）