2026年10月10日至17日，法学院《法律人工智能应用》系列讲座第一单元“认识论”三场活动陆续举行。北京华宇元典信息服务有限公司董事长、总经理蔡建军，美团AI法务负责人朱玲凤，微软大中华区创新车库负责人朱益铭分别围绕人工智能技术演进、法律工作流构建、法律人的价值重塑等主题展开讲授，结合案例分析与工具演示，引导同学们理解人工智能的能力与局限，探索将其融入法律学习和实践的具体方法。
本系列讲座面向法学院在读学生开放，以零基础入门为起点，设置“认识论”“方法论”“实践论”三个单元，将专题讲授与工具应用、AI编程实操及课后练习相结合，帮助同学们逐步积累自主可控的AI应用能力，在法律学习和实践中规范、专业地使用人工智能。法学院院长崔国斌教授、劳东燕教授、赵晓力副教授、冯术杰副教授等参加相关讲座， 200余名法学院学生报名参加该系列讲座。本系列讲座由法学院副院长陈杭平教授全程指导，清华大学智库中心、法学院助理研究员刘云主持。
第一讲：理解技术演进，把握法律AI的能力边界
10月10日，北京华宇元典信息服务有限公司董事长、总经理蔡建军以《AI技术的历史和未来：在日新月异中把握AI技术发展规律》为题，讲授第一讲。
蔡建军结合人工智能在法律领域的应用历程，介绍了专家系统、机器学习与大模型等技术路径的特点。他指出，从依赖专家编写规则，到从数据中学习，再到利用大模型与智能体处理复杂任务，技术不断拓展法律工作的辅助方式，但能够生成答案或预测结果，并不意味着具备可靠的法律推理能力。法律应用既要关注结论，也要重视事实依据、规范来源和论证过程。
围绕法律研究场景，蔡建军展示了智能体如何拆解问题、制定检索计划、查找资料、核验依据并形成报告。他强调，研究文章可以提供检索线索，但重要判断仍需回归到法律条文、裁判文书等原始材料，核查其真实性、时效性与适用条件；遇到依据冲突或信息不足时，还应补充检索、重新分析。
对于如何选择AI适合参与的任务，蔡建军提出“知识是否充分、结果能否验证”两个判断标准。他鼓励同学们从具体问题出发，将专业方法转化为明确的操作步骤，通过验证和反馈持续改进应用效果，在利用AI提高资料处理效率的同时，保留人的专业判断。
第二讲：拆解法律任务，将专业经验融入AI工作流
10月15日，美团AI法务负责人朱玲凤以《如何把大模型引入自己的法律工作流》为题，结合合同审查与法律分析案例，介绍如何将法律人的工作方法转化为AI能够执行的流程。
朱玲凤指出，将大模型用于法律工作，不能止于提出问题、获取答案，更需要明确任务目标、业务背景、立场与交付要求。法律人的许多经验原本隐含在判断过程中，只有将其拆解为具体步骤、所需材料和检查标准，才能有效融入工作流。她结合智能体、上下文和Skill等概念，说明如何组织任务信息，并将可复用的专业经验编写为执行指引。
以猎头服务合同为例，朱玲凤说明，“注意保证责任”这样的概括性指令不足以支持准确审查。审查者需要先理解交易目的，再核对保证条款的适用条件及例外情形。对于材料未能回答的问题，应明确标记事实缺口，避免模型自行补足。她进一步通过事实提取和合同审查示例，讲解如何区分事实、推断与结论，将法律分析落实为可检查的工作步骤。
朱玲凤强调，评价法律AI应用，应关注成果能否达到实际交付要求，而不能仅看文字是否流畅。任务拆分、阶段检查和人工复核，应贯穿工作流程。讲座中还剖析了法学院计算法学团队发布的38个skills，引导同学们通过选择具体任务来进行测试、选择和修改既有Skill，对比不同执行方式的效果，在实践中形成设计与改进法律工作流的能力。
第三讲：思考专业价值，探索法律人与智能体协作
10月17日，微软大中华区创新车库负责人朱益铭以《人工智能时代的法律人》为题，围绕AI发展对法律职业的影响、人与智能体的协作方式及应用实践展开讲授。
朱益铭指出，随着AI能够承担更多信息处理和任务执行工作，法律人需要更加重视问题定义、风险判断、过程设计与责任承担。从向AI提问，到与AI共同完成任务，再到委托智能体执行部分工作，协作方式不断变化，但任务的委托并不意味着专业判断与责任的转移。材料确认、风险决策和最终批准等关键环节，仍需由人把关。
课程结合监管动态追踪、合同审查和法律研究三个场景，展示了智能体应用的设计思路。监管追踪需要明确关注领域、信息来源和简报要求；合同审查需要区分原始文本、AI建议与人工确认的修改，保留依据和版本记录；法律研究则需将观点与原文出处相联系，辨别不同材料之间的支持、冲突或限定关系，避免将未经核实的生成内容作为研究结论。
朱益铭强调，自然语言交互降低了应用开发的门槛，但清晰的需求表达和可靠的验证机制仍不可缺少。他鼓励同学们围绕感兴趣的法律主题搭建简单的资讯追踪应用，记录从提出需求、运行测试到调整完善的过程，在动手实践中理解智能体的工作方式，并关注信息来源、数据边界和成果可追溯性。
三场讲座从技术原理、工作方法和职业角色三个层面相互衔接，为同学们认识法律AI提供了具体路径：既理解技术能够完成哪些任务，也辨明哪些环节需要核验、判断与负责；既学习使用工具，也尝试将法律知识和专业经验转化为可执行、可检验的方法。
接下来，课程将进入第二单元“方法论”，围绕法律智能体开发、AI组件与编程、法律数据处理及应用开发等主题开展教学，帮助同学们逐步掌握从需求提出到应用实现的基本方法。第三单元“实践论”将进一步结合智慧法务、合同智能化、数字检察、数字法院和律师助手等场景，探讨法律AI产品的设计与开发。系列课程欢迎法学院所有在读学生参加学习，在持续实践中提升运用人工智能解决法律问题的能力。
