法律AI实验室近期完成一轮合同审查助手的实验性迭代。通用大模型直接用于合同审查时，暴露出三个稳定复现的问题：审查意见指向模糊（只说"存在风险"，不落到具体条款）、结论缺少依据（无法回溯到法条或内部风控口径）、以及修改建议与原文条款脱节，人工复核成本反而上升。
本轮实验的做法是把任务拆到条款粒度：先按条款结构切分并建立编号索引，再以检索增强方式将候选法源、历史相似条款与内部审查规则一并送入模型，要求输出固定为"风险等级—依据—修改建议"三段式，其中依据必须携带条款编号或法源出处，缺失即判定为无效输出。评测集由实验室与业务法务共同标注，覆盖买卖、服务、保密三类常见合同。
要点：
- 进展：条款级定位与引用溯源接入后，输出可逐条回溯，人工复核由"通读全文"转为"核验指定段落"，无效结论（无依据或无条款指向）在内部评测中明显下降。
- 下一步：加入跨法域条款差异提示，把同一模板在不同适用法下的风险点并列呈现；同时为审查意见引入版本管理，使条款修改历史与审查结论可对照追踪。
实验室认为，法律场景的价值不在于生成更流畅的文本，而在于每一条结论都能被指认、被反驳、被追责，这也是当前工作的主要约束条件。
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