AI vs 律师: 4 款主流 App 处理真实特许经营合同纠纷的应诉表现测评

2025-12-17 11:53:23
文章摘要
文章以真实特许经营合同纠纷为样本,对比测试 Grok、ChatGPT(Free)、DeepSeek、Gemini 四款 AI 的答辩与判决预测能力。结果显示,AI 已能生成结构化答辩思路,但在证据判断与裁判尺度上仍需律师校正,更适合作为应诉辅助而非替代者。

AI vs 律师:

4 款主流 App 处理真实特许经营合同纠纷的应诉表现测评

这两年,几乎每个律师都被问过类似的问题:

“现在 AI 这么强,
能不能直接帮我写答辩状?
顺便预测一下判决?”

问题本身不新,但大多数讨论停留在想象层面
这次,我们不讨论“能不能”,只做一件事——让 AI 直接上场干活

我选取了一起真实的特许经营合同纠纷,把同一份起诉材料,分别交给四款主流 AI 应用,让它们完成同一个任务,然后只看结果。

不讲概念,不谈未来,只看实战。


📑 目录


一、测试方法与案情介绍

🧪 1. 测试主题

应诉案件处理能力测试,具体包括两项任务:

  • 基于真实起诉状,自动撰写答辩状核心观点
  • 在此基础上,给出案件判决走向预测

换句话说:
它们是否具备“像一个初级律师一样,完整理解案件并形成防守逻辑”的能力。


📄 2. 案情背景

  • 原告:某开发商
  • 被告:某连锁家居建材上市公司

交易结构

  • 2021 年,双方签订《加盟店特许经营合同》

  • 原告支付:

    • 加盟费 260 万元
    • 招商费 30 万元
  • 后续由被告负责招商

项目现实情况

  • 项目工程因设计问题导致容积率超标
  • 消防、竣工验收均未通过
  • 招商率未达到合同约定的 75%
  • 即使正常开业,也大概率长期亏损

⚖️ 3. 原告诉讼请求(关键点)

  1. 解除《加盟店特许经营合同》
  2. 返还 260 万加盟费 + 资金占用损失
  3. 返还 30 万招商费 + 资金占用损失
  4. 返还代付的招商团队工资、差旅、住宿、招待费用
这是一个典型但并不简单的特许经营纠纷: 事实多、合同条款密、争议焦点集中在“谁违约”“能否解除”“钱退不退”

二、四款 AI 的答辩表现对比

本次参与测试的 App 为:

  • Grok 3
  • ChatGPT(Free 套餐)
  • DeepSeek R1
  • Gemini 2.0 Flash

测试方式一致:
同一案情、同一任务、不额外提示立场。


三、Grok:结构最完整,最接近“真实应诉思路”

图片描述

🧩 答辩状核心观点

Grok 的表现非常“律师化”,整体逻辑清晰,防守路径完整:

  • 不存在根本性违约,解除条件未成就
  • 原告未依法行使解除权,程序存在瑕疵
  • 加盟费、招商费不予退还有合同依据
  • 资金占用损失请求缺乏法律基础
  • 招商未达标的根本原因在于工程未竣工验收

尤其值得注意的是,它主动补充了事实澄清段落,明确把招商失败的责任,重新拉回到物业条件这一前提问题上。

🔮 判决预测

图片描述 Grok 的预测非常克制:

  • 大概率驳回解除合同请求
  • 不支持返还加盟费、招商费及相关损失

整体判断逻辑,与多数实务律师的直觉高度一致


四、ChatGPT(Free):方向正确,但明显“写到一半就收手”

✍️ 答辩内容特点

ChatGPT Free 套餐的特点很明显: 图片描述

  • 能抓住加盟费不退、物业条件不达标这两个核心点
  • 但论证深度有限,很多地方只是“点到为止”
  • 对招商费用、代付费用的展开明显不足

它更像一个“刚入职、知道重点但不敢展开写”的新人助理。

🔍 判决预测

图片描述 结论明确:
原告败诉,加盟费不退。

但缺乏对不同请求分别裁判的细化判断。


五、DeepSeek:稳健但略显模板化

📐 答辩状特点

图片描述 DeepSeek 的输出非常规整:

  • 每一项诉讼请求都有对应回应
  • 法律逻辑完整,几乎不出错
  • 对风险、市场环境、合同约定的处理较为保守

它给人的感觉是:
像一个熟悉“答辩状格式”的人,但不太会主动制造亮点。

🔮 判决预测

图片描述 结论与 Grok 基本一致:

  • 不支持解除合同
  • 不支持返还加盟费、招商费及相关损失

稳定,但不激进。


六、Gemini:唯一“站到原告一侧”的模型

🔄 答辩逻辑反转点

Gemini 的答辩部分仍然站在被告角度,但在判决预测中出现明显分歧:

  • 将合同中“6 个月招商率 75%”理解为结果性保证
  • 认为招商未完成,可能构成违约
  • 预测法院可能支持解除合同,并酌情返还费用 图片描述
这是四款模型中唯一一个作出此类预测的结果。

从实务角度看,这一判断存在较大争议,但也提示了一个现实问题:
AI 对合同中“保证”“承诺”的理解,可能比律师更字面。


七、横向结论:AI 能不能“替代律师”?

如果问题换一种问法,答案会更清楚。

1️⃣ 能做什么

  • 快速整理案件争议结构
  • 生成“看起来像答辩状”的初稿
  • 暴露案件中可能存在的不同理解路径

2️⃣ 不能做什么

  • 判断哪种解释更可能被法院采信
  • 处理证据强弱、举证责任分配
  • 在模糊条款中做实务取舍

3️⃣ 最现实的定位

在这次测试中,AI 的角色更像是:

一个永远不累、但需要你随时纠偏的初级助理。


八、新手律师可以如何“照着用”?

如果你是刚开始接触应诉案件的律师,这个测试最实用的用法其实是:

  1. 先让 AI 出完整答辩思路
  2. 对照起诉状,检查它抓没抓到所有请求
  3. 再用你的专业判断,删、改、补证据与法律逻辑
  4. 把 AI 当“结构生成器”,而不是“结论制造机”

结语

这次测试的结果并不意外:

  • AI 已经可以参与应诉工作
  • 但距离“替代律师”,还有非常清晰的一条边界

真正决定案件走向的,
仍然是你对事实、证据和裁判尺度的判断。

AI 能让你更快进入状态
但最后拍板的,依然只能是人。

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