成功入选本课程的同学将获得《法律AI实训》专业选修课学分(2学分)欢迎各位同学积极报名!
一、课程介绍
《法律AI实训》是一门面向“法律+人工智能”深度融合而设计的跨学科、实践型课程,致力于培养具备技术驾驭能力与未来视野的“AI增强型”法律人才。课程以“理论学习—技术赋能—场景实战”为主线,系统构建学生在人工智能与法律交叉领域的知识体系与应用能力。通过前沿理论讲解、全流程智能体开发实训、真实项目评审与竞赛等多样化教学方式,全面提升学生在法律AI工具操作、结果分析、风险识别及创新设计等方面的综合素养。
本课程依托学院与北大法宝学堂的合作,由法宝团队提供系统化的线上学习资源和实训平台,确保学生能够接触到最新的技术应用与案例。授课教师曾梓航则负责线下的集中教学与指导,重点承担AI实训的模拟演示与现场引导工作。通过演示关键操作流程、解析技术应用要点,并结合典型案例进行场景化展示,帮助学生直观理解人工智能在法律实务中的运行逻辑与应用方式。
二、教学目标
(一)知识与理解
1.理解人工智能特别是自然语言处理、机器学习等核心技术在法律领域的基本应用原理,了解法律科技行业的发展现状与趋势。
2.掌握常见法律AI工具(如智能检索、合同审查等)的基本工作机制与适用场景,明确其在数据合规与隐私保护方面的基本要求。
3.认识法律AI应用过程中可能出现的算法偏见、责任认定、数据安全等法律与伦理风险,了解相关法律法规及行业规范的基本内容。
(二)技能与应用
1.能够熟练操作法律AI工具,完成法律检索、合同审查、文书生成等基础任务。
2.具备将AI工具输出结果进行校验、整合与分析的能力,能够辅助完成案件分析、合规审查等实务操作。
3.初步具备评估法律AI工具效能和局限性的能力,能够结合业务需求提出优化建议或辅助设计简单的AI应用逻辑。
(三)批判性思维与综合
素养1.形成理性看待AI辅助决策的思维习惯,理解数据驱动与法律职业判断之间的互补关系。
2.建立对法律科技发展持续关注和学习的意识,提升人工智能环境下的专业适应力和竞争力。
3.树立法律AI应用的伦理意识,能够在实务中自觉防范技术滥用风险,恪守职业规范。
三、教学安排
上课时间:2025年12月份周末(需要完成至少36课时学习,具体时间地点另行通知)
本课程分三个模块进行:
模块一:法律AI基础
聚焦理论基础与行业趋势,帮助学生建立对“法律+AI”融合的基本认知,了解技术原理、应用场景及未来发展方向。
模块二:法律AI实训
以技能提升和实操演练为核心,指导学生掌握智能检索、合同审查、智能体搭建等AI工具的实际应用,提升法律科技实战能力。
模块三:AI合规与治理
探讨人工智能应用中的法律风险、伦理规范与治理机制,引导学生树立合规意识,防范技术滥用与知识产权等风险。
课程教学 |
计划模块 | 课程名称 | 课程单元 | 教学形式 |
模块一:法律AI基础 | 《AI如何重构法律作业体系》 | 单元1 场景革命 | 理论学习 |
《法学生的AI原生能力》 | 单元2 人才 | 升维理论学习 |
《人工智能技术发展与开源问题》 | 单元3 技术发展与开源 | 理论学习 |
《AI模型到法律应用的实现路径》 | 单元4 技术架构解析 | 理论学习 |
模块二: 法律AI实训 | 《大数据与法律检索》 | 单元5 法律检索实训 | 理论学习+课堂实训 |
《法律行业大模型应用经验》 | 单元6 大模型落地经验 | 理论学习+课堂实训 |
《法律人AI编程与案例实操》 | 单元7 案例实训 | 理论学习+课堂实训 |
《智能体搭建与提示词优化》 | 单元8 Prompt工程 | 理论学习+课堂实训 |
《智能体全流程开发》 | 单元9 智能体开发 | 课堂实训 |
《AI重塑诉讼业务》 | 单元10 诉讼业务应用 | 课堂实训 |
《合同审查学习指南》 | 单元11 合同审查实训 | 理论学习+课堂实训 |
《AI赋能律师业务场景》 | 单元12 律所业务赋能 | 理论学习+课堂实训 |
模块三: AI合规与治理 | 《DeepSeek开源冲击与治理前沿》 | 单元13 开源与治理 | 理论学习 |
《生成式AI知识产权风险》 | 单元14 知识产权风险 | 理论学习 |
四、招募
招募对象:法学院大二以上本科生
招募方式:
感兴趣的同学可于2025年11月27日17:00前填写腾讯文档:法律AI实训-2025秋季。
https://docs.qq.com/form/page/DSmhIRExXYUdoTHRh
并在填写完成后,扫描二维码加入微信群: