英国法律媒体7月14日报道，英国皇家检察署在两起引渡上诉相关文件中引用了并不存在的判例，随后向法院致歉。法院接受道歉，并认定有关错误未影响案件结果，但法官仍在判决中记录了事件经过，指出类似疏漏在其他案件中可能造成严重后果。
报道将错误与生成式AI生成内容联系起来。法院关注的重点同时包括文书提交前的审查程序：未经核实的引证为何能够进入正式文件，以及起草、复核和批准提交等环节是否履行了应有职责。随着生成式AI被用于法律检索、材料整理和文书起草，核验责任仍由经办律师及其所在机构承担。
引证须回到原始材料
使用同一模型再次提问，或更换聊天窗口复查，不能构成独立核验。涉及判例、法规和监管文件时，起草人员仍需查阅可验证的一手来源，核对案名、审理法院、裁判日期、案件编号以及相关段落。使用商业法律数据库的，还应保留检索路径、有效链接和必要的定位信息。
虚构案例并非唯一风险。生成式AI也可能提供真实存在的案件，却错误概括裁判理由，或将特定语境下的表述扩大为一般法律规则。因此，即使案名和编号能够检索到，复核人员仍需阅读原文及上下文，确认该判例是否支持文书中的具体法律命题。
从文书管理角度看，AI辅助生成的内容可按风险作不同处理。一般文字修改可纳入常规校对；涉及案件事实、数据和当事人陈述的内容，应附有事实来源；涉及法律命题、引文和权威依据的内容，则应能够定位至原始文本。无法找到原文或无法确认出处的引证，不宜保留在提交版本中。
核验记录纳入文书流转
部分诉讼团队已开始在现有文书流程中增加引证核验记录。起草阶段，对AI协助形成的法律命题、引文和关键事实作出标记；来源核验时，由起草人查阅权威文本并记录链接、页码或段落及核验日期；交叉复核时，复核人重新检索相关依据，而非直接沿用模型提供的答案；提交前，则由案件负责人核对引证清单、文书版本和附件，并确认最终提交文本。
上述安排未必需要另设复杂的合规系统。共享引证清单可以记录“命题、来源、定位、核验人和状态”，并与具体文书版本关联。若使用自动化文书工具，也可在导出或提交前提示来源缺失、链接失效或核验尚未完成的项目。此类技术可以帮助发现遗漏，但无法替代律师对来源权威性、关联性和适用范围的判断。
错引后的处置责任
发现虚构或错误引证后，案件团队通常需要先冻结相关版本，查明文件是否已经发送客户、对方当事人或提交法院，并检查同一内容是否被复制到其他文书。案件负责人还需结合错误性质和程序进展，评估是否应当通知客户、对方或法院，同时保存发现、评估和纠正过程的记录。
内部复盘的范围也不应局限于查明谁使用了AI。更重要的问题包括：引证是否经过独立检索，复核人员是否能够接触原始材料，提交版本是否经过明确批准，以及现有检查机制为何未能识别错误。对律所和企业法务部门而言，这些记录可能成为说明其是否履行职业谨慎义务的重要依据。
生成式AI可以提高初步研究和材料整理效率，但正式法律判断、引证确认及文书提交仍需置于有人负责、可以复核和能够追溯的工作流程中。本文仅作行业与流程观察，不构成法律意见。