皇家检察署引用了不存在的判例之后

7月14日，英国法律媒体披露，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，事后向法院致歉。法院接受了道歉，也认定这一错误没有影响案件结果，但法官仍把经过写进判决，并提示：同样的疏漏换到别的案件里，后果可能严重得多。

报道把这一错误和生成式AI生成的内容联系起来。法院同时盯住了文书提交前的审查程序：一条未经核实的引证，是怎么进入正式文件的；起草、复核、批准提交这几道关，又是否各司其职。生成式AI如今会参与法律检索、材料整理和文书起草，但核验的责任仍然落在经办律师及其所在机构身上。

同一模型再问一次，不算核验

把同一个问题再抛给同一个模型，或者换个聊天窗口重问一遍，都算不上独立核验。碰到判例、法规和监管文件，起草的人还是得翻可验证的一手来源，把案名、审理法院、裁判日期、案件编号和相关段落一项项对清楚。用商业法律数据库的，检索路径、有效链接和必要的定位信息也要留痕。

虚构案例也不是唯一的坑。模型可能给出一个真实存在的案件，却把裁判理由概括歪，或者把特定语境下的一句话，放大成一条通用的法律规则。所以就算案名和编号都查得到，复核的人也得读原文和上下文，确认这个判例到底撑不撑得起文书里那个具体的法律命题。

从文书管理的角度，AI辅助生成的内容可以按风险区别对待。普通的文字修改，走常规校对就行；涉及案件事实、数据和当事人陈述的，要附上事实来源；涉及法律命题、引文和权威依据的，得能定位到原始文本。找不到原文、也确认不了出处的引证，就不要留在提交版本里。

把核验记录并入现有流程

一些诉讼团队已经在原有的文书流程里补上了引证核验记录。起草时，把AI协助形成的法律命题、引文和关键事实标出来；核来源时，起草人自己查权威文本，记下链接、页码或段落，以及核验日期；交叉复核时，复核人重新检索相关依据，而不是直接沿用模型给的答案；提交前，案件负责人再对一遍引证清单、文书版本和附件，确认最终要提交的文本。

这些做法不一定非要另起一套复杂的合规系统。一份共享的引证清单，记下“命题、来源、定位、核验人和状态”，再和具体的文书版本挂上钩就够了。要是用自动化文书工具，还可以在导出或提交前，把来源缺失、链接失效、核验没做完的条目提示出来。这类技术能帮忙找漏，但替代不了律师对来源权威性、关联性和适用范围的判断。

查出错误引证之后先做什么

一旦发现虚构或错误的引证，案件团队一般要先冻结相关版本，查清文件有没有已经发给客户、对方当事人或提交法院，再看同一段内容有没有被复制到别的文书里。案件负责人还要结合错误的性质和程序进展，判断该不该通知客户、对方或法院，并把发现、评估和纠正的过程记录下来。

内部复盘也别只盯着“谁用了AI”。更该问的是：引证有没有经过独立检索，复核的人能不能接触到原始材料，提交的版本有没有明确批准，现有的检查机制又为什么没把错误拦下来。对律所和企业法务部门来说，这些记录日后可能成为它们是否尽到职业谨慎义务的说明材料。

生成式AI能提高初步研究和材料整理的效率，但正式的法律判断、引证确认和文书提交，仍然要放进有人负责、可以复核、能够追溯的流程里。本文只作行业与流程观察，不构成法律意见。

相关报道

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• Civil Justice Council：Use of AI for Preparing Court Documents（临时报告与咨询）
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