AI 编了三个假判例，把他近 8 年的律师饭碗编没了
他原本只被判了 150 个小时的社区无偿劳动，饭碗勉强还在。
但他打开 AI 替自己写了两封辩护材料之后，英国事务律师纪律审裁处（SDT）做出裁决：从注册外国律师名册中除名。
执业了 7 年 8 个月，名字被从公开名册上一笔勾销。
在英国，一旦被除名，不仅自己不能再执业，未经监管机构书面许可，任何受监管的律师事务所都不得雇用他，也不得向他支付任何报酬。
原本只是用工违规的小火苗，最后被两份 AI 生成的文件烧成了职业灭顶之灾。
很多人看这起案子，第一反应是看个笑话，觉得这律师蠢得不可思议。
我不这么看。
他踩进去的坑，任何一个日常靠大模型写材料、查法条、出方案的人，不改掉坏习惯，随时都可能原样踩进去一遍。
他打开 AI，给监管机构编了几个案子
当事人叫 Abhishek Kumar，41 岁，在伦敦专做移民业务。
事情起因其实是一桩用工违法：他明知故犯地雇了一个没有工作许可的人做行政，现金付酬。那名员工本来就是他的移民客户，庇护申请没通过，在英国没有合法居留和工作资格。
2024 年 1 月，刑事法院对此定罪，判处 12 个月社区令，外加 150 小时无偿劳动。实打实的刑事定罪，但法官并没有判他监禁。
真正的死穴，出现在后头的行业纪律程序里。
英国事务律师监管局（SRA）因为这项刑事定罪，对他启动了纪律调查。Kumar 没请律师，决定自己答辩。
2026 年 3 月 12 日，他向监管机构递交了一份书面答辩。监管局的出庭律师翻看后，越看越纳闷。
答辩书里言之凿凿引用的关键判例，怎么在判例库里查无此案？
其中一个叫 SRA v Chan [2020] EWHC 1502，监管局核验了整个英格兰及威尔士高等法院判决系统，根本不存在这个案子。
另一个叫 SRA v James, MacGregor & Naylor [2018] EWCA Civ 1420，案子确实有，但那是一起知识产权纠纷，跟 Kumar 要证明的纪律处分尺度没有任何法律关联。
还有一段判词引语，出处被彻底张冠李戴。
SRA 的律师没有当场翻脸，而是给足了他台阶：把这些引证错误逐条列明，并且明确发函指引他去看英国高等法院的 Ayinde 案——那是英国法院专门处理律师滥用 AI 提交虚假引证的主导判例。
换成任何一个对职业稍存敬畏心的人，到了这一步，哪怕通宵不睡，也会把所有引述逐字逐句核对三遍。
Kumar 的选择极其离奇。
他发了一封解释邮件给监管机构，承认自己使用了 AI。但这封邮件，也是 AI 写的。里面又多了新的假内容。
到了 4 月中旬，他彻底兜不住了，当场承认无法提供任何所引判例的原文。
审裁处的裁决直接而冰冷：两项指控各自独立，均足以构成除名；光凭提交 AI 假判例并重复犯错这一项，也足以直接除名。
为什么大模型一定会编造判例？
很多人把大模型生成的假内容当成系统偶尔抽风的 bug，以为下一代模型算力更强、参数更大，这个问题就会自动消失。
这个理解是错的。
大模型本质上是一个基于概率的“下一个词预测系统”，不是真理检索数据库。
你问它“请帮我找几个支持免予纪律处分的判例”，它的运算逻辑不是去翻真实世界的法律数据库，而是根据几千亿参数的概率权重，推算什么样的词拼在一起，最像一份标准的法律文书。
它熟知普通法的判例命名规则——前面放机构名（SRA），中间放个“v”，后面跟个常见姓氏（Chan），年份用方括号包起来（[2020]），法院层级用英格兰高等法院缩写（EWHC），最后再编一个四位数的流水号（1502）。
每一个零件在统计学上都挑不出毛病，拼在一起却是一张彻头彻尾的假钞。
有多不靠谱？算个数。
斯坦福大学 2025 年做过一项实测：市面上专门卖给律师事务所、号称“绝无虚假引用”的商业法律 AI 工具，幻觉率 17% 到 33%；通用的 GPT 类大模型，超过 40%。
三次调用里，就有一到两次包含虚构成分。
从概率本身来说，幻觉不是偶发故障，而是生成式模型的技术底色。
只要大模型还在靠概率生成文本，它就不可能像数据库查询那样给你一个“查无此条”的明确否定。它只会编一个看起来最合理的答案。
机器不承担责任，签字的永远是人
在审裁处听证会上，Kumar 提出了几条辩解。
他说自己根本不具备核实 AI 输出的技术能力；他说自己属于技术过失，不是主观欺骗；他还说自己是注册外国律师，平时习惯在资深合伙人监督下干活，不能按本土执业律师的高标准苛求他。
审裁处连一个字都没有采纳。
驳回理由斩钉截铁：你是受职业监管的执业人员，履行职业标准不以是否受到监督为前提。至于你说“没有能力核实”——如果你没有能力核实 AI 给出的内容，你的法定职业义务就是不用。
SRA 在此案后的官方警示通报里写了一句话：AI 不具有独立法律人格。
这句话的意思是：AI 只是一个工具，它跟打字机、搜索引擎或者一个实习生没有区别。
程序不会上法庭，模型不会被吊销执照，算法更不会替你坐牢。
任何一份文书只要经过你的手提交出去，法律就推定你对里面的每一个字负全责。
把“这是 AI 写的”当作免责借口，不仅救不了你，反而是当场自认了职业失职。
怎么用 AI，才不会把自己搭进去？
大模型有幻觉，不等于要把它扫地出门。
AI 能把文书检索、结构搭建、初稿生成的效率提升好几倍。但要享受效率，就必须在工作流里焊死几道关卡。
靠人的自觉是不够的，必须用制度和流程把虚构拦截在提交之前。
别在同一个对话窗口里自问自答
同一个会话上下文中，大模型有极强的确认偏误，它会本能地维护自己前文编造的假象。你追问“这个判例是真的吗”，它大概率说“是的”，然后给你补一段更逼真的假论证。
专业场景下，让一个 AI 写，另一个 AI 查。写的那个负责拟稿，查的那个角色设定成对方律师或者主审法官——唯一的任务就是挑刺，逐条核实引用的判例和法条是不是真的。
条件允许的话，用不同公司的模型交叉跑一遍。不同模型的概率盲区不同，假判例在交叉对抗中极容易现形。
把 AI 锁在真实材料里，不许它自由发挥
调用 AI 的时候，在提示词里卡死一条规矩：凡是引用判例、法条或数据，必须附带能查到的官方数据库条目或原始判词段落。查不到就直接说“查不到”，严禁“合理联想”。
用技术术语说，就是让大模型只在你喂给它的真实材料里做阅读理解，而不是让它翻自己的记忆自由创作。前者叫检索增强生成（RAG），后者叫编。
最后一步，自己亲眼看一遍
AI 帮你干完 80% 的体力活，剩下 20% 必须人肉过筛。
文书里的关键法条、涉案金额、诉讼时效、引用的案例文号，不管 AI 说得多天花乱坠，你自己必须动手在官方检索系统里点开原文看一眼。
案由对不对得上？该判例有没有被后来的上诉法院推翻或废止？
这道工序，任何算法都不能代劳。
算一笔最简单的账
在英国判例系统里敲入一个案号、核实真伪，熟练的人花得了多久？
查三个判例，哪怕逐字看摘要，最多 15 分钟。
Kumar 舍不得花这 15 分钟，最后付出的代价是什么？
7 年 8 个月的执业资质彻底清零。名字从公开名册永久划除。审裁处的处分通报在官方网站上永久公示，成为全球同行的反面教材。今后在全英格兰和威尔士，没有任何一家正规律所敢雇用他。
15 分钟的懒惰，换一辈子的职业除名。
回到咱们这边，也是同一个道理。
《律师法》第四十九条：提供虚假证据或者隐瞒重要事实的，情节严重的可吊销执业证书；故意犯罪受刑事处罚的，直接吊销。
《公证法》第四十二条：为不真实、不合法的事项出具公证书的，情节严重的吊销执业证书。
你把未经核实的 AI 虚假内容写进正式文书递交给法院、行政机关或当事人，法官和监管部门不会追问你用的是哪一家的大模型。
他们只会看文书末尾签名盖章的那个人是谁。
算法不签字，签字的永远是你。
资料来源：英国事务律师纪律审裁处 SDT Case No. 12884-2026 裁判书；英国事务律师监管局（SRA）《AI 滥用警告通知》（2026 年 8 月 17 日）；斯坦福大学 HAI 研究中心 2025 年生成式 AI 法律检索幻觉率研究报告；《中华人民共和国律师法》第四十九条；《中华人民共和国公证法》第四十二条。
普法信息不替代针对具体案件的正式法律意见。
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