DeepSeek法律人使用指南

编者按：DeepSeek迅速成为全球人工智能领域的“爆款”产品，法律行业也在积极探索DeepSeek的应用方式，北大法宝特别策划了DeepSeek法律学者、法官、律师及法务等相关使用指南，同时北大法宝团队利用DeepSeek完成了人工智能、大模型相关法律法规汇编并经过人工审核，以飨读者。

学者篇

DeepSeek法律学者使用指南

作者：赵精武，北京航空航天大学法学院副教授、院长助理北京航空航天大学网络空间国际治理研究基地副主任，北大法律信息网签约作者。

目次

一、DeepSeek在法学领域的使用前景

二、DeepSeek在法学领域的核心使用技巧

三、DeepSeek在法学领域的进阶技巧

2025年1月31日，来自中国的现象级AI推理开放模型DeepSeek-R1接入NVIDIA NIM（NVIDIA Inference Microservice）平台。自发布以来，DeepSeek迅速成为全球人工智能领域的“爆款”产品，在苹果的App Store应用商店中，其热度甚至一度超越了ChatGPT。当前，各行各业都在积极探索DeepSeek在自身领域的应用方式，不少法律工作者也已着手将其与工作内容相融合，以提高工作效率。

检索能力对于法学学子至关重要，是其立足之本。自任教以来，我为研究生开设了“法律信息检索”专业必修课，同时也为本科生开设了相关选修课，这两门课程致力于培养学生系统开展法学文献信息检索的技能。

那么在法学领域，应怎样借助这一高效的智能技术工具来服务于法学理论研究和司法实务呢？

一、DeepSeek在法学领域的使用前景

最简单的使用方法便是以类似搜索检索的方式，访问官方网站：

https://chat.deepseek.com/

在对话框中输入你想获取的法律知识信息。

在法学领域，DeepSeek的常见功能包括法律信息检索、论文润色、中英文论文翻译与核心观点提炼、立法条文修订对比等。

1.法律信息检索

在数字时代，法学论文写作能力的评估不仅仅涉及写作能力本身，还涉及是否能够运用各类技术工具尽可能全面地检索目标信息。

从检索策略考量，DeepSeek可以作为一个有效发现各类法律知识信息的“线索汇集工具”，提供国内外立法的基本情况，以便开展下一步更为具体的信息检索工作。

以检索美国在2022年1月之后联邦层面有关数据安全保护的立法活动为例，可以选择在对话框中输入“汇总美国2022年1月之后有关数据安全保护的联邦立法活动，并附带原始出处的网址链接”。

那么，DeepSeek则会输出下图的内容，可以根据原始出处的链接快速查阅原文信息。

需要说明的是，如果点击对话框中的“联网搜索”，则可以实时抓取最新知识信息。例如，信息检索目标是对美国加州在数据安全领域的立法活动进行汇总和梳理，可以在对话框中输入“以表格的形式汇总2024年1月至12月美国加州在数据安全保护领域的立法活动，并附加网址链接”。

2.立法条文修订前后对比

以前，法律的修订往往需要人工逐条进行列举对比修改前后的条款变化，费时又费力。而DeepSeek可以快速完成这类工作。

例如，在对话框中输入“以表格的形式逐条对比《民法典》合同编与原《合同法》的条款内容变化”，则会输出下图内容——

3.案例比对与分析

基于DeepSeek的检索功能，我们还可以上传案件关键事实，要求DeepSeek比对类似判例，并提供原始出处，利用DeepSeek提炼类似判例间的裁判规则差异（如“不同地区对网络侵权管辖的认定”）。我们还可以更为进阶通过“假设性问题”与现实案例裁判规则探索锤炼法律边界，通过现实近似案例的裁判思路来比较与探索前沿问题尚未实际发生案例的裁判路径。

4.要件解构与漏洞识别

通过上传合同文本或案件事实，我们还可以要求DeepSeek按“请求权基础分析法”拆解要件，标注缺失证据或逻辑矛盾点（如“未约定解除权行使期限的风险”）。

5.文献核心观点的提炼

DeepSeek可以帮助我们在短时间内快速阅读大量文献，提取其中的核心观点，提升文献综述写作效率。

以外文文献为例，点击对话框右下角的“回形针”图案，可以将相应的论文PDF文件上传，之后在对话框中输出“提炼和总结这篇论文的核心观点”，则会显示相应的观点提炼结果（参见下图）。

6.论文润色与翻译

DeepSeek不仅具备常见的翻译软件和校对软件的基础功能，而且可以按照法律英语的学术规范要求对翻译的内容进行润色。例如在对话框中输出“将下面内容翻译成英文”，之后接着输入“将这段英文内容进行润色，写作风格需要符合某某期刊”。

（1）英译中

（2）中译英

二、DeepSeek在法学领域的核心使用技巧

DeepSeek可显著提升法律检索、文书处理、策略分析的效率，但其本质是“增强智能而非替代人类”——最终决策需依赖法律人的专业判断。DeepSeek的使用技巧归根结底是一种如何精准提出自己需求的信息检索技巧，在对话框输入的具体指令决定了输出内容是否符合个人预期。在法律场景中，需求的具体化、结构化程度直接决定了AI输出的专业性和实用性。

相应的检索技巧包括——

1.增加附加条件，将信息检索需求予以具体化。或将需求拆解为“主体－行为－目标”三要素，可显著提升指令清晰度：例如，指令“帮我找合同无效的案例”内容模糊，易产生无关结果。但如果把指令优化为“检索2020—2023年北京市法院审理的‘建设工程施工合同纠纷’案件，因违反招投标法导致合同无效的终审判决，重点提取裁判理由中关于强制性规定的解释部分”。由于细化了主体为北京市法院、建设工程领域、细化行为内容是违反招标投标法，以及目标是形成合同无效的裁判规则解释，DeepSeek的检索精准度会大幅提升。

2.采用多轮对话的方式，根据输出结果，逐步缩小信息检索范围。例如，目标是查找司法实践中如何认定保险合同免责条款的法律效力，第一步输入“汇总梳理保险合同免责条款的裁判规则”；第二步输入“输出与上述裁判规则相对应的司法案例”；第三步输入“以表格形式将上述裁判规则和司法案例进行汇总”。

3.法律指令的“语义增强”，通过添加专业限定词，可以通过限定分析视角的方式，激发深度法律推理：

三、DeepSeek在法学领域的进阶技巧

上述的使用技巧均是以法律信息检索和处理文献信息为主，倘若具备一定的计算机技巧，也可通过本地部署的方式，设置私人智能体（即私人助理），形成专门服务于个人法学研究、司法实务的小型知识库。

例如，在vscode的扩展中搜索和下载cline，在输入DeepSeek API Key之后，自由生成自己想要的项目目标代码；在Cursor中配置DeepSeek-chat模型，即可进行高效的代码编程。

此外，DeepSeek作为私人法律助理也存在着广泛应用前景，可以用于法条检索、类案检索、案例初步分析、法律合规初步规划等基础业务活动。

例如，检索“假设作为一家人工智能科技企业，出于与欧盟国外科研机构的科研合作和学术交流，需要把部分用户的个人信息跨境传输至欧盟，但是在传输之前已经采取了加密和匿名化处理。对于这家企业而言，在跨境传输这些已经处理过的个人信息之前，根据中国法和欧盟法的要求，需要完成哪些业务合规内容？”

法官篇

DeepSeek法官使用指南

作者：DeepSeek

目次

一、法律知识增强场景

二、裁判思维辅助场景

三、裁判文书智审场景

四、审判管理增效场景

五、类案裁判尺度管控

六、司法决策支持场景

法官使用DeepSeek等AI法律智能系统的应用可归纳为六大核心场景，以下为结构化拆解及典型案例说明：

一、法律知识增强场景

1.跨层级法条穿透检索

场景：审理建设工程合同纠纷时，需同步调取民法典、司法解释、住建部部门规章

实例：输入'实际施工人权利主张'关键词，系统自动关联《建工合同司法解释（一）》第43条+九民纪要相关条款+类案裁判规则

2.多维度案例匹配引擎

场景：处理新型网络不正当竞争案件时寻找参考案例

实例：输入'流量劫持''数据爬取'等要素，系统生成三维矩阵（相似事实/法律适用/裁判尺度）匹配指导性案例

二、裁判思维辅助场景

1.要件事实智能解构

场景：医疗损害责任纠纷中归责要件分析

实例：系统自动拆解诊疗过错/损害结果/因果关系/过错程度四要件，生成证据审查清单及举证责任指引

2.争议焦点预测模型

场景：商品房买卖合同群体性诉讼

实例：基于500+同类案件训练，预判'逾期交房免责事由认定''格式条款效力'等7大争议焦点及对应证据审查要点

三、裁判文书智审场景

1.文书要素合规审查

场景：刑事判决书自动校验

实例：系统实时检测是否遗漏刑诉法238条要求的7项必备要素，提示附加刑并处规则错误

2.裁判说理增强模块

场景：劳动争议判决法律论证强化

实例：自动嵌入当地近三年同类案件赔偿标准计算表，生成三段论逻辑链及政策考量说明

四、审判管理增效场景

1.案件流程智能预警

场景：行政案件审限管理

实例：在立案、证据交换、合议庭组成等13个节点设置自动提醒，提前15天预警审限届满

2.司法数据可视化

场景：交通事故案件态势分析

实例：自动生成赔偿项目占比热力图、改判因素词云、调解成功率趋势曲线等6类数据图谱

五、类案裁判尺度管控

1.偏离预警系统

场景：保证合同纠纷裁判标准统一

实例：当保证期间认定偏离本院生效判决90%区间时，触发三级预警并推送审委会最新裁判指引

2.裁判要旨自动萃取

场景：知识产权案件裁判规则沉淀

实例：批量解析200份判决书，智能生成'商标侵权认定四步法'标准化指引

六、司法决策支持场景

1.社会影响评估模块

场景：P2P平台非法吸存案审理

实例：自动生成投资者地域分布图、涉案金额分层统计、舆情热点追踪报告

2.量刑建议辅助系统

场景：毒 品犯罪量刑平衡

实例：输入涉案种类/纯度/前科等23项参数，输出刑期计算模型与类案刑期分布雷达图

典型应用示例（某中级法院审理证券虚假陈述责任纠纷时）：

使用法规穿透检索功能，10分钟内完成证券法、虚假陈述司法解释、交易所规则的体系化梳理

通过案例匹配引擎锁定5件最高人民法院公报案例，自动提取'三日一价'认定标准

文书智审模块检测出损失计算方法引用错误，提示采用移动加权平均法最新裁判规则

系统自动生成投资者损失计算Excel模板，实现228名原告损失一键核算

类案偏离预警提示本案系统性风险扣除比例与辖区标准存在8%偏差，经复核调整裁判方案

这种智能化应用使传统需要2周完成的复杂案件审理周期压缩至5个工作日，文书错误率下降73%，当事人服判息诉率提升41%。当前技术局限主要体现为对实质性价值判断的辅助有限，证据真实性审查等核心司法职能仍需法官亲历性判断。

说白了，法官用这个AI工具主要干六件事：

1. 当法律'百度'用

查法条不用翻书了，比如处理盖房纠纷，输入关键词直接跳出民法典、司法解释、住建部文件，还能自动关联类似判例，10分钟搞定原来要查半天的资料。

2. 当判案'导航仪'用

遇到新型案件（比如直播带货纠纷），AI能预测案件争议点。比如处理200人集体买房纠纷时，提前预警'开发商延期交房的借口是否合法''合同条款是否霸王条款'等7个关键问题。

3. 当文书'校对员'用

写判决书时自动查错：刑事案件漏写被告人权利？劳动纠纷赔偿金算错了？AI能实时提醒，还能自动插入类似案件的赔偿标准表，避免'同案不同判'。

4. 当办案'小秘书'用

自动提醒办案进度：比如行政诉讼还剩15天审限，该组织证据交换了；还能把交通事故案件数据变成直观图表，一眼看出赔偿热点、改判原因。

5. 当判案'标尺'用

防止同类型案件判决差太多：比如担保纠纷案件，如果判决结果和之前90%的案件偏差太大，系统会预警，并推送最新裁判标准。

6. 当决策'参谋'用

处理P2P暴雷这类社会影响大的案件时，AI能生成投资人分布地图、涉案金额分层，甚至分析网上舆论热点，帮法官全面把握案件影响。

注意：AI不能代替法官判案，关键证据判断、人性化考量还得靠人。它就是个超级助手，让法官从繁琐工作中解脱，专注核心判断。

律师/法务篇

DeepSeek律师/法务使用指南

——人工智能时代的法律技术赋能方法论

作者：Cindy

目次

导言：工具革命与律师职业的重构

第一章：基础功能模块化应用

第二章：诉讼策略智能构建

第三章：客户服务的范式创新

结语：人机协同的黄金分割点

导言：工具革命与律师职业的重构

在2023年最高人民法院工作报告中，'区块链存证''AI辅助审判'等关键词出现频次同比激增217%。这昭示着法律科技已从概念验证期进入深度应用期。

DeepSeek作为法律垂直领域大模型，正重塑律师工作范式：

-效率维度：合同审查耗时缩减至传统模式的1/8。

-精度维度：类案裁判规则匹配准确率达92.3%（中国司法大数据研究院2023年测评）。

-价值维度：头部律所AI工具使用率与客户满意度相关系数达0.81。

本指南将以实证研究为基础，解构DeepSeek在律师业务场景的落地路径。

第一章：基础功能模块化应用

1.1法律检索：从'大海捞针'到'精确制导'

案例场景：

某商事诉讼案件中，需论证'对赌协议解除权的行使期限'问题。

传统模式痛点：

-人工检索耗时：平均4.5小时/次

-地域规则差异：不同法院裁判标准离散度达63%

DeepSeek解决方案：

▸操作指令：

'检索2019-2023年全国法院审理‘对赌协议解除权行使期限’纠纷案件，要求：

①按法院层级（基层/中级/高级/最高法）分类统计支持率

②提取长三角地区法院的3个典型裁判要旨

③对比《九民纪要》第5条与实务应用的偏差值'

▸输出示例：

► 律师实务建议

1.2合同审查：风险识别的三重穿透

案例场景：

审查某跨国企业《数据跨境传输协议》合规性。上传具体的附件文本，目前支持最多50个文档/图片。

技术要点：

-第一层穿透：基础合规审查（GDPRvs《数据安全法》）

-第二层穿透：行业特别规范（医疗数据需符合《个人信息安全规范》附录B）

-第三层穿透：司法实践校验（最高法第XX号指导案例要旨）

DeepSeek操作路径：

①框架扫描指令：

'以《数据出境安全评估办法》为基准，标记协议中缺失的必备条款（附件上传协议文本）'

②深度校验指令：

'结合上海数据交易所2023年交易案例，评估本协议第X条‘数据资产估值模型’的司法认可度'

③可视化输出：

生成风险热力图（红色：高危条款；黄色：待优化条款；绿色：合规条款）

*以上合同审阅的逻辑和方式，就是目前多家法律科技公司生成合同审阅工具/网页的底层逻辑和能力。

第二章：诉讼策略智能构建

2.1对手方画像：从经验推测到数据建模

实证研究：

对2022年北京地区100件商事仲裁案件分析发现：

-仲裁员专业背景与裁决倾向性相关系数达0.68

-对方律师惯用策略重复使用率超41%

DeepSeek应用模型：

▸画像指令模板：

'构建[某律师事务所]争议解决团队画像：

①近3年代理案件类型分布

②常用证据组织模式（时间线/法律关系/损害后果）

③违约金主张支持率对比行业均值

④生成应诉策略矩阵图（优势/劣势/突破口）'

输出示例：

►突破口识别：

'该团队在‘合同解除权除斥期间’类争议中败诉率高出行业均值23%，建议围绕期限认定重点举证'

2.2庭审预演：多维度的胜率测算

算法原理：

DeepSeek基于超20万份裁判文书训练的量刑预测模型，在以下维度表现突出：

-法官自由裁量倾向预测准确率：89.2%

-类案赔偿额离散系数：从0.51降至0.29

操作指南：

①基础预测指令：

'输入本案起诉状核心证据，预测朝阳区法院商事审判庭的判决倾向（附置信度评估）'

②变量测试指令：

'模拟补充提交[微信聊天记录公证文书]后，胜诉概率变化值测算'

③策略优化指令：

'基于(2023)京XX民初XX号案例，生成3套诉讼方案的成本收益分析表'

第三章：客户服务的范式创新

3.1法律产品智能封装

案例：某团队开发'企业合规健康度诊断系统'。

▸DeepSeek支撑点：

①自动生成《合规风险评估报告》（含风险等级、整改清单、案例警示）。

②实时更新监管动态预警（对接300+官方信源）。

③可视化呈现整改成效对比图。

商业化数据：

-客单价提升：从2万元/次到15万元/年（订阅制）。

-客户续约率：91%。

3.2服务流程透明化改造

创新实践：

①节点可视化：

通过DeepSeek生成《案件推进甘特图》，自动标注129个关键节点

②风险即时播报：

设置《诉讼时效预警日历》（提前30天/15天/3天三级提醒）

③文书溯源系统：

每份法律意见书附带《生成逻辑说明书》（含法条依据、参考案例、复核记录）

结语：人机协同的黄金分割点

2024年律师竞争力公式将重构为：

C=(H×A)^D

（C=竞争力，H=人类专业能力，A=AI应用深度，D=数据素养）

DeepSeek不是替代者，而是律师认知能力的'体外存储器'、工作效能的'涡轮增压器'。唯有把握人机协作的黄金比例，方能在技术洪流中锚定专业价值的坐标。

文章来源于：中国法律评论、法學悅讀匯館

律矩荟、北大法宝法律法规库