原告李某駕駛電動自行車與被告王某駕駛的機動車發生碰撞，李某受傷住院治療。經交警部門認定，王某負事故全部責任。出院後，李某就其醫療費、誤工費等損失向王某及其投保的保險公司主張賠償。為提前了解賠償標準，李某在某AI問答軟件中輸入“交通事故誤工費能算多少天”，軟件根據其傷情描述，給出了“誤工期一般為60天左右”的結論。李某對此深信不疑，遂以60天誤工期為標準，向保險公司提出調解方案。

然而，保險公司核賠後認為，根據李某的傷情和病歷資料，其誤工期僅應認定為15天。雙方差距懸殊，多次調解均未果。李某堅持認為“AI都說了是60天，保險公司就是在壓價”，保險公司則主張其核定標準有據可依。案件陷入僵局，最終訴至法院。

開庭前，法官查閱了李某的病歷資料，並詢問其誤工費的計算依據。李某理直氣壯地出示了AI軟件的問答記錄。法官仔細審核後，向李某釋明：根據現行有效的人身損害誤工期評定規範，結合其傷情實際，誤工期應以20天左右為宜。法官同時向其出示了相關規定的具體條文，並解釋了其中的差異。李某這才恍然大悟：原來AI軟件引用的條款與自己的傷情並不完全吻合，自己一直堅持的60天標準，與現行規定並不相符。

在法官的主持下，李某重新核對了自己的損失，保險公司也同意在20天誤工期的基礎上協商賠償數額，雙方當庭達成調解協議，糾紛得以圓滿解決。

這樣的情況並非個案。當前，網絡信息檢索極為便捷，不少當事人像李某一樣，開庭前都會通過互聯網或AI軟件等“自學”法律知識，以便提前了解自身權利義務。這種主動了解的態度有其積極一面——至少當事人不再是完全的法律“小白”，對自身權利有了初步認識，但問題也隨之而來。法院在審理中發現，有些AI軟件提供的信息並非完全準確，有時甚至會導致當事人對案件產生誤判，影響調解和訴訟進程。究其原因，主要有二：

其一，AI軟件提供的信息存在滯後風險。法律法規、行業標準更新頻繁，而AI訓練數據未必實時同步。有的規定屬於已廢止的舊規，新規早已施行多年，但軟件仍將其作為有效信息推送，導致當事人據此形成不合理預期，最終在調解中陷入被動。

其二，AI軟件的答復隨提問立場而變，缺乏居中客觀性。有法官曾做過測試——以“侵權人”身份提問“我該不該賠償對方”，AI會列舉多種可以不賠或減賠的情形；而以“被侵權人”身份提問“對方該不該賠我的各項損失”，AI又詳細列明法定賠償範圍，結論截然相反。同一事實，同一軟件，只因立場不同，答案便“因人而異”。歸根結底，AI軟件並非居中裁判者，其本質是基於算法對海量信息的概率組合，沒有保持客觀中立的義務，更像一面鏡子，折射出提問者想聽到的內容，而非法律應有的本來面目。

這一問題正在給法院審理帶來新的困擾。一方面，部分當事人對AI回答產生過度信任，在調解中固守錯誤預期，導致調解難度加大；另一方面，法官不得不在庭審中花費時間糾正當事人從AI軟件中習得的錯誤認知，一定程度上影響了審判效率。更有甚者，判決結果與AI給出的“結論”不符時，當事人容易對司法公正產生質疑。

那麽，AI問答軟件到底能不能用？

可以用，但要清醒認識其邊界。

第一，AI不是權威法律來源。真正的法律依據，應以國家公開發布的法律法規、司法解釋及有權機關的官方解讀為準，切莫將AI回答等同於“官方意見”。

第二，AI不了解你的全部案情。法律判斷高度依賴具體事實和證據，AI無法替代專業人員的審查分析，更無法替代法官的個案裁判。

第三，AI沒有中立立場。同樣的案情，換一個問法，答案就可能完全不同，不應將其視為客觀、中立的“準判決”。