今天，我们推出 Astra 法律版（Astra for Law）：一个面向律师事务所和法律科技公司的新基础，供它们围绕自身专业能力构建 AI 产品和工作流。它把第六代 Astra 模型（GPT‑6 Astra）——我们最新、最强大的模型——与为专业法律工作定制的设置、工具和上下文结合起来。
正文
今天我们推出 Astra for Law，为律所和法律科技公司提供新基础，让他们围绕自身专业知识构建 AI 产品和流程。它结合了我们最新最强大的模型 GPT‑6 Astra，以及为专业法律工作定制的设置、工具和背景信息。Harvey 和 Legora 等 API 客户将能基于它构建，把这种智能带入自有产品和流程；随着前沿模型进步，这些法律能力也会加入我们的最新模型。我们也在拓展隐私与治理工作，为律所处理机密客户工作提供特定管控。律所还能通过新推出的 26 个生态插件（如连接 Relativity 和 Clio）定制 Astra for Law。
面向法律的前沿智能
Astra for Law 将 GPT‑6 Astra 与强大的法律检索索引以及法律分析、写作指令结合，在增强 Astra 法律实务能力的同时，赋予律所和法科技公司以自由构建自有应用和流程的空间。
法律检索：从事实到有据可依的答案
新法律检索索引是 Astra for Law 可用的工具之一。法律检索通常始于找对权威依据、定位相关段落并理解其相关性与约束力，该索引能辅助完成这些工作，并补充汤森路透等供应商提供的授权内容和专业产品。借助它，Astra for Law 可检索超 2.3 亿个 URL 语料库中的美国判例法、成文法、法规、法院规则和行政裁决，数据源每日更新；与 Free Law Project（CourtListener 背后非营利组织）的合作，将其涵盖 超过 99.9% 已发布的美国判例法(opens in a new window) 的判例收藏引入了研究体验。
为衡量改进效果，我们在 Vals AI 法律检索基准私有验证集的 200 道美国法律检索问题上测试了完整配置。在两种系统均用最高推理强度时，Astra for Law 在 54.0% 的问题上通过整体正确性检查，仅用网络检索的 GPT‑6 Astra 为 38.7%，相对提升 40%，且答案更全面。在聚焦判例法的问题上，它找到的参考案例多 24%；在相同推理强度下，从正确法院意见中检索到的相关段落最多多出 54%。这让律师在交易咨询、争议评估或制定策略时，能依托可自行核查的可靠权威，获得更坚实的研究基础。
提升端到端法律流程的性能
法律检索只是第一步。自定义的法律分析和写作指令引导 Astra for Law 将检索应用于客户事实、构建论点或交易条款，并识别弱点和不确定性，例如区分判决要旨与附带意见、处理削弱论点的案例，或解释合同例外如何转移风险。当被要求找出相似事实模式的优良法律时，它比其它前沿模型更能精准定位先例并匹配事实模式。Astra for Law 初期通过 ChatGPT 和 Codex 中的可信访问向选定律所提供，即将登陆 API，模型选择器显示为“GPT‑6 Astra Law”，API 中为 gpt-6-astra-law。
法律级信任与控制
律所需要保护客户机密并控制 AI 使用。我们为符合条件的律所创建了特别可信访问计划，让律师及受监督人员为专业工作访问 Astra for Law，包含 API 零数据保留（ZDR），且 ChatGPT Enterprise 默认排除人工审核。我们还在与 AI 治理领导者 Latham & Watkins 合作，设计信息权限、道德防火墙、客户指令和律所监督。
围绕律所专业知识构建 ChatGPT
凭借前沿智能和恰当控制，律所能将自身先例、方法和判断转化为符合标准的 AI 工具。我们的前线部署工程师与选定律所合作，通过自定义界面和专有数据集成改造 ChatGPT Enterprise，为各所打造工具：
- Sullivan & Cromwell 构建协议分析器，引入谈判手册和先例审查新交易，帮助律师发现条款合并阅读时的风险，并转化为建议修订线和客户建议草稿供完善。
- Ropes & Gray 围绕律师审阅资料室的方式构建交易尽职调查系统，帮助追溯发现至来源，精准定位影响收购的问题（如关键客户合同是否需通知或同意）。
- Cooley 构建 GO Public，将资本市场专长引入公司上市准备，从起草 IPO 文件到识别管理层应关注的风险；交易变更时贯穿整个文件以便律师共审影响。
律所也可用自己的团队和合作产品构建，并定义允许的来源与审查流程。
前沿智能，连接法律界最受信任的工具
今天我们推出 26 个合作伙伴构建的插件，帮助律所深化已有工具与知识，涵盖实务与运营：借助 iManage 可在 ChatGPT 起草谈判简报存至事项文件；Intapp 呈现需计时审查的活动；DeepJudge 引入先前交易对比；汤森路透正将 HighQ 事项背景引入 ChatGPT 并预览 CoCounsel Legal 连接器。发布还包括来自 LegalQuants、LECG 和 Skills.law 的 9 个社区插件，含 47 项自定义技能供从业者调整或借鉴；ChatGPT for Word 今日全面开放，方便律师在校对、改建议和格式标记。我们的方法开放可组合：律所可用专业产品、带自有工具知识、适配社区技能；合作伙伴持续开发，律所自选组合。基于 OpenAI 构建意味着从生态获益而非取代。
与我们共建
OpenAI 长期投资法律领域，将在评估与反馈指引下持续推进 Astra for Law 的模型、设置、工具和指令，并改进 ChatGPT 以便律所围绕专长构建。我们与 Wachtell, Lipton, Rosen & Katz 的合作，将该所诉讼与公司专长同前沿研究工程结合，探索 AI 如何支持复杂法律判断。最具雄心的应用将来自执业律师与并肩构建的公司，我们致力于让律所能将专长、标准和判断带入 AI，以独有方式服务客户。欲了解早期访问、产品集成或围绕专长开发工具，请联系 OpenAI。
评论
社区对 OpenAI 发布法律 AI 模型看法分裂：多数人质疑其基准缺失与商业炒作，担忧法律沦为资本资源博弈；同时较多人依据经验强调专业律师的审核仍不可替代。
认为法律 AI 将沦为富人基于资源取胜的军备竞赛
- 类比云时代破解加密靠成本而非时间，法律攻击同理；担心丧失法律精神，变成滥用条文让资本移除摩擦，钱包最大者赢（较多人） > 这类似加密技术，从反权威理想蜕变为资本消除摩擦的工具，钱最多的人持续获利（@aaimnr）
担忧 AI 全面侵入知识工作引发失业与财富集中
- 模型威胁律师、工程师等几乎所有电脑前职业，若收益不共享只会让少数亿万富翁更富，人类面临大问题（较多人） > 若收益不能由人类共享，我们将面对少数富豪与数百万失业者的反乌托邦（@submeta）
认为专业律师在 AI 时代仍不可替代
- 实际经验表明 AI 起草合同需大量修正，擅长搜索分析但不擅解释法律，使用者需具备验证能力否则如同盲调（较多人） > 就像代码，若能读懂验证便可借其扩展，否则只是凭感觉的产物（@halamadrid）
质疑 OpenAI 商业策略散乱或仅为 IPO 造势
- 模型虽好但业务是乱枪打鸟，不聚焦怕被初创 fine-tune 反超；新法律产品可能半年就砍，只为上市讲故事（较多人） > 这看起来又是活不过半年的产品，但足够为 IPO 营造“法律已解决”的叙事（@Ecstatify）
认为 OpenAI 正转向行业定制 API 并与现有企业共生
- 帖子点名 Harvey 等为客户而非对手，推出金融、法律专用工具，可能是用通用模型加专业外壳按职业收费（较多人） > 文中称客户可在 Astra for Law 上构建，等于表态“我们不会在 IPO 前吃掉自己的孩子”（@piker）
担心责任归属与法院被 AI 诉讼淹没
- 用 AI 生成合同出错谁担责不明；法院将充斥更多 AI 生成的官司，甚至有用户戏谑它能否起诉自己（少数人） > 法院即将被 AI 生成的诉讼淹没，甚于以往（@jumploops）
认为模型遗漏幻觉说明且基准表现存疑
- 官方博文未提幻觉，缺少公开基准，第三方测试显示其在法律类基准上不如竞品，图表呈现也可能有误导（较多人） > 博文对模型幻觉只字未提（@cbg0）
认为律所血汗模式受冲击但律师可能借 AI 寻租
- 传统律所靠初级员工忙活收费，LLM 杀金鹅；但律师可能仅用 AI 半小时却按八小时向客户收费（少数人） > 现在你可以付律师每小时五百美元，他提示 Astra 半小时却按常规八小时计费（@WarmWash）
有价值的补充
- 有文章指出上世纪 80 年代起律所已沦为初级员工血汗工厂，AI 将杀死其靠 busywork 赚钱的“金鹅”模式（@kappi）
- 有用户类比称当 AI 清算法律行业时，真正的“巴特勒圣战”降临，自动化律师进而自动化立法者，或成可行直接民主的入口（@mullingitover）
- 有用户注意到这是 OpenAI 首次在博客中直接点名 Claude，显露针对性竞争姿态（@toephu2）
- 社区开始造词“Lawslop”来描述 AI 生成的低质法律内容，反映对泡沫的调侃（@TomGarden）