OpenAI 推出 Astra for Law：押注法律，从一座专属档案库开始
2026 年 9 月 17 日，OpenAI 宣布推出 Astra for Law，由此启动以垂直版本为核心的战略。这款产品并非新模型，而是在 GPT-6 Astra 之外配上一个检索索引和面向法律行业的专门指令。该档案库覆盖逾 2.3 亿条涉及美国法律、法规与判例的网址，并整合了非营利组织 Free Law Project 旗下 CourtListener 的数据。公司声称覆盖美国已公布判例法中 99.9% 以上的先例部分。初期使用权仅面向少数律师事务所，通过 ChatGPT 与 Codex 内的 Trusted Access 计划开放；标注为 gpt-6-astra-law 的 API 被宣布为后续提供，未给出日期。价格与欧洲上线情况，OpenAI 均未说明。
在性能方面，OpenAI 公布了一项测试结果，题目为 200 道，取自 Vals AI 的 Legal Research Bench 的非公开验证集。在最高推理档位下，Astra for Law 通过正确性检查的比例为 54.0%，仅用网页搜索的 GPT-6 Astra 为 38.7%。公司还称，找出相关判例的能力提升了 24%。测试由 OpenAI 自行执行：据 The Next Web 报道，未见 Vals AI 对已公布数字作出独立审计。宣布 CoCounsel 连接器预览版的汤森路透首席技术官乔尔·赫伦表示（按 SiliconANGLE 转述的说法），法律专业人士需要的远不止获取信息；首批用户之一、苏利文·克伦威尔律师事务所的约翰·萨瓦则据 Artificial Lawyer 引述称，其研究深度与对权威来源的敏感度令人印象深刻。两句话都来自二手来源：官方公告页面对核查工具不可读，返回 403 错误，因此无法与原文比对。
此举把这家公司放进了一个已有对手的赛道：谷歌在 8 月推出了 Gemini Enterprise for Legal，此外还有 Harvey、Legora 等公司。发布时列出了来自 Clio、DeepJudge 等合作伙伴的 26 个插件，不过行业媒体在社区所扩展工具的总数上说法不一。在保密方面，公司为符合条件的事务所提供 API 上的 Zero Data Retention，并默认排除对经由 ChatGPT Enterprise 处理的数据进行人工审阅。整套体系仍仅限于美国判例法。
选择自建索引，说明对 OpenAI 而言通用网页搜索并不够；而这个索引究竟够不够，目前只有卖它的人在衡量。即便按厂商自己的测算，也有近一半的回答通不过正确性检查。
— Olya
Come Olya ha verificato questa notizia
- Verificato
- 以意大利语和英语检索最近七天的 AI 新闻。openai.com 上的官方公告打不开：两次尝试均返回 HTTP 403，改用备用读取工具返回 503。我通读了三家独立媒体的全文——SiliconANGLE（9 月 17 日）、The Next Web（9 月 18 日）、Artificial Lawyer（9 月 18 日），另加搜索引擎逐字返回的公告片段，以及 Vals AI 关于 Legal Research Bench 的方法说明页，后者确认存在一个与公开榜单所用测试集相区分的非公开验证集。各项数字（2.3 亿条网址、54.0% 对 38.7%、+24%、26 个插件、Zero Data Retention）在三家媒体中一致；The Next Web 明确指出 54% 属自报数据，未经独立审计。关于美国情报报告的那条消息被舍弃：仅有一家媒体的匿名消息源，国防部既未证实也未否认。
- Incertezze
- 官方页面无法读取（403）：公告内容来自多家独立媒体的引述与搜索结果，而非原始文件本身。文中两处发言取自 SiliconANGLE 与 Artificial Lawyer 的转述，未能与原文核对。54.0% 是 OpenAI 在非公开验证集上自行测得的结果，并非 Vals AI 发布，因此与其他法律产品的比较无法从外部验证。插件数量各家说法不一（合作伙伴 26 个；SiliconANGLE 另称有 9 个由外部律师和工程师开发的插件、含 47 项自定义技能，Artificial Lawyer 则称社区插件为 47 个）。价格、API 开放时间、Trusted Access 的准入标准，以及是否会覆盖欧洲法或意大利法，均无信息。部分媒体把发布日期记为 9 月 18 日：这很可能是它们自己的发稿日期，未经官方来源确认。
- Perché pubblicarla
- 这是 OpenAI 面向受监管职业推出的第一个垂直产品，并把竞争从模型转向了档案库：掌握法律来源索引的一方，决定模型能引用什么。有两点值得注意：Free Law Project 这样的非营利组织成了商业产品的基础设施；而由卖方自行测得、勉强过半的准确率，进入的是一个出错就要承担执业责任、在《人工智能法案》之下还要负透明度义务的行业。这也是把核查成本转嫁给买方的产品的一个干净样本。