半夜十一点，一个小老板拿不准买家递过来的合同公不公平。他掏出手机打字提问，几秒钟后，机器回了话——大白话，后面附着对应的法条。
回话的不是值夜班的律师，是"猇小司"。湖北省宜昌市猇亭区司法局自主研发的AI公共法律服务专员，当地称其为全省首个全流程自主可控的同类系统。
关键要点
- 猇亭区司法局于2025年初上线"猇小司"，覆盖法律咨询、文书生成、合法性审查、企业风险防控等七大场景。
- 系统调度多个大模型按需调用，而不是押注单一"黑箱"，对公众免费开放。
- 据该局介绍，试运行以来累计服务群众超千人次，基层工作效率提升60%以上。
- 复杂案件通过一键预约转给人类律师，定位是"机器先筛、人来闭环"。
- 它是第一道筛子，不是法庭上的代理人。
它到底在做什么
名字的意思是"猇亭的小司法助手"。底座是大模型，接的是法律知识库。设计目标不是做一个搜索框，而是做一个读过法条、知道该翻哪一页的窗口人员。
居民用大白话提问，它给结构化回答：适用哪条规则、怎么理解、很多时候直接给一份文书草稿。对个人，最常用的是即时问答和免费文书生成；对企业，"扫码入企"能评估执法检查风险，"法治体检"能指出哪里可能踩线。
这七个场景摊开看，是基层司法所一天里真正会碰到的事：纠纷调解的心理画像、群众法律咨询、文件与决策的合法性审查、企业风险防控、合规体检、涉企执法评估、以及日常公共法律服务支撑。
一个区为什么要自己造
中国基层司法所普遍事多人少。一个村民想问租房的事，一个小店主拿不准某条款，往往没有便宜、快速的去处。
司法局的算盘很直白：能让机器办的先让机器办，把律师留给真正纠缠的案子。继承纠纷、多方商事争议这类，模型接不住，就一键转人工。
对居民来说，最容易被忽略的其实是转人工那一键：它在不在显眼位置、要按几次，决定了这套系统是帮忙还是添堵。
卡在哪
真正决定它好不好用的，不是模型多大，是知识库有多新。法律改了、地方细则变了、典型案例更新了，喂不进去，它就会用非常自信的语气讲错话。
这也是所有政务大模型的通病：错误不会以"我不知道"的形式出现，而是以一段通顺、格式规范、看起来很专业的文字出现。
另一处容易被忽略的成本是培训。窗口人员得先知道它什么时候会错、错成什么样，才敢把它推给群众。系统上线只是开始，改工作流才是难的那部分。
诚实的局限
- 它筛选，不代理。 "猇小司"能答问题、能起草文书，但不能出庭，不能出具有约束力的法律意见，也不保证结果。
- 质量取决于知识库。 法条、案例、地方规则有缺口或过期，就会产出自信但错误的答案。
- 敏感数据仍然敏感。 人们会向它描述真实的纠纷、真实的家庭矛盾。数据怎么存、谁能读、存多久，是这套系统必须回答而不是假设的问题。
- 覆盖是局部的。 目前它服务的是宜昌市猇亭区，别处的居民打不开。
- 60%是该局自报的。 这是内部工作流指标，不是独立审计的数字；它量的是机关办事速度，不是群众拿到结果的好坏。一个区级系统能把文书起草从两小时压到二十分钟，和"矛盾是不是真的化解了"，是两件完全不同的事。
普通人现在能做什么
- 你所在区县如果上线了类似的AI法律服务，可以拿常规合同、合规问题去试；但涉及重大利益的，仍然要找人类律师复核。
- 主动问一句当地司法局：有没有公共法律服务智能体、免不免费、怎么转人工。很多人是出了事才知道有这东西。
- 把任何AI法律回答当成"理解的初稿"，不要当成最终意见。