OpenAI发布Astra for Law：面向法律行业的GPT-6模型

OpenAI 宣布推出 Astra for Law，为律所及法律科技公司提供结合专业领域知识构建 AI 工具与工作流的基础平台。该产品将 OpenAI 最新的 GPT‑6 Astra 模型与针对专业法律事务定制的配置、工具和上下文深度整合。

包括 Harvey 和 Legora 在内的 API 客户将率先接入 Astra for Law，将其能力注入自身产品流程中。随着前沿模型不断演进，OpenAI 也计划将这些专业法律能力持续同步至后续模型。

专为法律打造的前沿智能与检索

Astra for Law 结合了 GPT‑6 Astra、专属法律检索索引以及法律分析写作专项指令，在放大模型执业能力的同时，赋予机构自主构建定制化应用的自由度。

法律研究通常始于准确定位法律权威、提取关键段落并评估其约束力。新引入的法律检索索引涵盖美国判例法、成文法、法规、法庭规则及行政裁决，索引规模超过 2.3 亿个 URL 且每日更新。OpenAI 通过与非营利机构 Free Law Project（CourtListener 运营方）合作，引入了覆盖超过99.9%的已发布美国先例法判例的数据库，与 Thomson Reuters 等机构提供的授权资源形成互补。

在由 200 道美国法律检索难题组成的 Vals AI 的 Legal Research Bench 私有验证集测试中：

在最高推理算力设定下，Astra for Law 的综合正确率达到 54.0%，相比使用普通网络搜索的 GPT‑6 Astra（38.7%）实现了 40% 的相对提升；
在判例法专题中，Astra for Law 找到的参考判例比通用搜索高出 24%；
在经审查的目标段落中，从正确法院判词里提取的相关段落数量最多提升了 54%。

贯穿端到端法律业务流程

除了检索，专项法律分析与写作指令还能指导 Astra for Law 将研究成果应用到案件事实中，协助拟定论点或交易条款，并排查潜在漏洞与不确定性，例如精准区分法院的判决主旨（Holding）与其他附带意见。

在一项要求根据特定事实模式匹配判例并撰写虚假陈述备忘录的提示测试中，Astra for Law 精准检索出两起高度贴合的事实先例；而在相同测试中，Claude Fable 5.1 在诉讼场景中援引了已被上诉推翻的判决，在非诉场景中则未能检索出匹配案例。

Astra for Law 将首先通过 ChatGPT 和 Codex 的受信任访问权限（Trusted Access）向指定律所开放，后续将推向 API（对应模型名称为 gpt-6-astra-law）。

法律级数据隐私与安全管控

为确保客户机密与业务合规，OpenAI 面向合格律所推出了受信任访问计划。该方案包含 API 端的零数据保留（Zero Data Retention, ZDR）政策，且 ChatGPT Enterprise 的使用记录默认不参与人工审查。OpenAI 还与在 AI 治理领域领先的盛德律师事务所（Latham & Watkins）展开合作，围绕信息权限、利益冲突伦理墙、客户指示管理及律所审计等环节进行制度设计。

目前，多家顶尖律所已通过 ChatGPT Enterprise 深度定制内部工具：

苏利文·克伦威尔（Sullivan & Cromwell） 构建了协议分析器，将律所的谈判指引和过往先例融入新交易审查，辅助律师识别组合条款风险并生成修改红线建议；
睿阁律师事务所（Ropes & Gray） 搭建了交易尽调系统，帮助律师审查数据室文件，溯源潜在收购隐患（如关键客户合同是否需要通知或征得同意）；
高特律师事务所（Cooley） 打造了 GO Public 系统，将资本市场业务专长用于 IPO 申请文件起草与风险提示。