人工智能已经迅速进入法律行业。律师在使用，客户在使用，法院也正在面对由此产生的各种问题。
但最近发生的一系列事件说明了一个越来越明显的问题：AI可以用非常肯定、非常专业的语气，给出一个完全错误的答案。
美国各地的法院已经陆续发现，有律师提交的法律文件中出现根本不存在的判例、虚构的判决原文，甚至引用真实存在的案件，却把法院的判决内容完全解释错误。
有律师因此被法院罚款，有人被移交律师纪律部门处理，有些案件中的后果甚至远远超过金钱处罚。
这个问题也并不仅仅发生在律师身上。法官以及法院工作人员同样曾经因为司法文件中出现AI生成的错误而受到质疑。
AI当然可以是一个非常有效率的工具。
但说得很肯定，不代表说得正确。
AI给出的判例，不代表这个判例真的存在
生成式AI最危险的特点之一，是它非常善于让一个答案看起来很有权威。
你问一个法律问题，它可能马上给你几个判例名称、法条、法院原文，甚至详细解释为什么这些判例支持你的立场。
整个答案看起来非常完整，也非常专业。
问题是，有时候这些判例根本不存在。
加州法院已经对提交虚假或者不准确AI判例的律师作出处罚。联邦法院也曾经因为律师提交不存在的案件、错误引用判决原文，或者严重歪曲真实判例的内容，而作出严厉处理。
这些案件说明的道理其实非常简单。
AI可以协助律师进行研究，但最终签署并向法院提交文件的人仍然是律师。
律师不能因为错误来自AI，就把自己的责任交给AI。
AI对你的案件，通常没有你的律师了解得多
向AI询问一个法律问题，和真正处理一个诉讼案件，是两件完全不同的事情。
诉讼律师面对的不是一段假设性的事实。
律师需要考虑起诉书和答辩、证据、书面证据开示、证人证言、案件过去的程序、适用的法律、对方律师采取的策略、法官之前作出的裁定，以及继续诉讼所需要付出的时间和经济成本。
AI通常只能看到提问者告诉它的内容。
而在诉讼中，事实的细微差别往往非常重要。
改变一个事实，遗漏一份对自己不利的文件，误解之前一次庭审发生的事情，或者没有准确描述对方的主张，都可能让整个法律分析产生完全不同的结果。
随着越来越多客户开始使用AI自行分析案件，这个区别变得尤其重要。
AI可能告诉客户，某一个动议应该可以成功，某一个法律请求一定可以成立，或者律师应该采取某一种诉讼策略。
因为答案写得非常详细，而且语气非常肯定，很容易让人觉得这就是一个专业的法律意见。
但AI可能根本没有看过真正的起诉书。
它可能没有看过案件中已经交换的证据。
它不知道之前的庭审发生过什么。
它也可能不知道某一个法律主张是否已经被放弃，某一个程序期限是否已经过去，或者现有证据是否真的能够支持它提出的法律理论。
即使AI正确说出了一个基本法律原则，把这个原则应用到一个真正的诉讼案件中，仍然需要另外一种东西。
那就是判断。
AI是工具，不是你的第二个律师
客户当然应该提出问题，也完全可以质疑律师的判断，并且应该了解律师为什么建议采取某一种诉讼策略。
律师也应该能够解释自己为什么作出这样的建议。
但是，利用AI帮助自己了解法律问题，和把AI生成的答案当成另外一份独立法律意见，甚至认为它应该凌驾于真正负责案件的律师判断之上，是两件不同的事情。
尤其在诉讼中，这个区别非常重要。
律师建议不要提出某一个动议，可能是因为现有证据存在问题。
律师建议和解，可能考虑的是程序风险、诉讼成本、证人的可信度、法院之前已经作出的裁定，或者案件中一些AI根本没有看到的事实。
现实中有一个很值得思考的现象。
一方面，法院正在处罚那些没有独立核实AI内容，就直接依赖AI进行法律研究的律师。
另一方面，律师却越来越经常遇到另外一种情况：AI生成的案件分析，被当成应该凌驾于真正了解案件记录并负责处理诉讼的律师专业判断之上的意见。
这两种情况背后其实存在同一个问题。
我们把“看起来很专业”，误认为了真正的专业判断。
专业判断仍然重要
人工智能会继续进步。
AI在法律研究和法律服务中的作用，也一定会越来越大。
但诉讼从来都不是找到一个法律原则，再把它套进几段事实里面那么简单。
一个案件可能持续几个月，甚至几年。
证据会发生变化。证人的证词可能和预期不同。法院会作出新的裁定。证据开示也可能发现双方在起诉时根本不知道的事实。
很多诉讼策略也并不存在一个绝对正确的答案。
律师经常需要做的，是在几个都存在风险的选择之间作出判断。
AI处理信息的速度可以非常快。
但是，一个听起来非常有说服力的答案，并不能把不完整的信息变成对整个案件的完整理解。
最近法院不断对虚假AI判例作出处罚，其实正好提醒了我们这一点。
如果律师自己都不能在没有核实的情况下相信AI提供的一个判例，那么对于AI仅仅根据有限信息所作出的整个诉讼案件分析，我们更没有理由因为它写得详细、说得肯定，就假设它一定比真正负责案件的律师更加正确。
科技会改变。
但专业判断所承担的责任，不会因此消失。