80余所高校参与的AI比赛，给大学生上了一堂怎样的实践课？

一场法律AI大赛带来的启示：大学生怎样把“会用AI”变成工作能力

2026年9月20日，第二届星瀚杯“全国大学生法律AI应用”创新挑战赛总决赛在华东政法大学长宁校区举行。根据该校发布的报道，视频侵权比对工具“帧证”获得冠军，出海合规助手“规航CompliPilot”和广告合规审查助手“审心（Adsure）”分别获得亚军、季军。

赛事公开资料显示，本届比赛收到全国80余所高校选手提交的97份创意方案，8组团队进入决赛。比数字更值得关注的，是这些作品选择解决的问题：核对视频、检查广告、整理产品出海所需的合规信息。

这些任务听起来没有那么宏大，却离真实岗位很近。对于正在学习AI的大学生，这场比赛提供了一条值得尝试的路径：从具体工作中发现问题，做出可试用的工具，再用实际反馈检验效果。

本文结合赛事公开资料与所提供的现场观察材料整理。具体演示操作来自观察材料，不代表经过独立测试的商业应用效果。

获奖作品里，“帧证”对应的是一项相当费眼睛的工作：核对原始视频与疑似侵权视频，寻找相似片段，再整理截图、时间位置和比对记录。

主办方介绍，这款工具支持视频批量上传和多维比对，并明确了功能边界：提供客观比对结果，由专业人员作法律判断。

现场观察材料还记录了一个细节：系统完成比对后，可以把结果填回原来的Excel表格。

这个细节值得单独拿出来看。

实习生完成任务后，通常还要把材料交给同事复核、汇总或归档。如果工具生成了漂亮报告，使用者却仍要逐条复制粘贴，最让人头疼的整理工作可能还留在原地。

AI工具的实用价值，往往要到下一位同事接手时，才能看得更清楚。

这也给初学者提了一个醒：设计工具时，除了问“AI能生成什么”，还要问“结果由谁接收、以什么格式交付、下一步怎么用”。

“审心”遇到的是另一个常见问题：一个部门提交材料，另一个部门审核，意见来回传递。

按照主办方的介绍，它将广告审核嵌入飞书，把运营提交、AI初审、法务复核和修改留档接在一起。

现场材料进一步提到，团队考虑了问题分流：运营能够处理的修改交回运营，需要专业判断的事项再提交法务。

这比单纯增加报告字数更接近工作需要。

试想一下，法务原本希望少看一些重复材料，AI却为每张海报生成十页意见。即便其中不少内容正确，阅读、筛选、解释和退回修改也会占用时间。

因此，评价这类工具，应该计算完成整项工作的总耗时，包括人工复核和返工。只记录AI生成答案用了几秒，很容易高估效率。

对学生项目来说，一个有用的测试是：同事拿到结果后，能否迅速找到需要自己处理的问题？如果仍然要重新通读所有材料，产品就还有改进空间。

“规航”则把问题向前挪了一步：产品准备出海时，能否更早发现材料缺口和合规疑点？

主办方介绍，它以产品图片和目标市场为入口，提供法规检索、风险证据定位及整改建议等辅助功能。

据现场观察材料，团队在展示一款快充产品进入海外市场的场景时，强调了证据是否充分：已经有依据的事项与仍待补充材料的事项，需要分开呈现。

这里体现出一种重要的AI使用能力——知道什么时候应该保留“待核查”。

一张产品图片，可以帮助识别某些外观和标签信息，却无法完整证明内部设计、检测结果和所有材料是否满足要求。面对缺失信息，系统如果仍然给出确定结论，使用者反而难以判断下一步该做什么。

专业场景中的好答案，应当让人看见依据、缺口和下一步行动。

法律AI领域的研究也支持这种审慎设计。斯坦福大学RegLab在2024年公布的一项评估发现，当时受测的几款商业法律AI研究工具，在研究设定的测试中仍有约17%—33%的幻觉率。“幻觉”是指系统生成错误或缺乏支持的信息。

这组数据针对特定时期、特定产品和测试任务，不能用来评价此次参赛作品，也不能当作2026年所有AI工具的错误率。它说明的是：接入知识库、能够列出引用，仍然需要验证答案。

对大学生而言，专业知识正是在这些地方发挥作用。懂广告业务，才更容易判断哪些修改意见能够执行；懂取证要求，才知道应当保留哪些信息；懂产品研发，才会追问一份报告是否覆盖了真实产品。

AI学习也因此可以从专业内部开始。

关于AI能否帮助新人，一项发表在2025年《经济学季刊》的研究提供了更具体的证据。研究分析了5,172名客服人员的数据，发现使用生成式AI辅助后，以每小时解决问题数衡量的生产率平均提高约15%，不同经验水平的员工受益程度存在差异。

这属于客服工作场景，不能直接推算为法务岗位或大学生实习的提升幅度。但它提示了一种可能：当AI被放进具体任务，并配合可用的知识和操作流程时，新人有机会更快完成工作、积累经验。

因此，大学生可以把“我要学会AI”改写成一个更容易执行的目标：选一项经常重复、输入输出明确、便于核对的小任务，完成一次真实改进。

下面是一份可参考的两周练习安排，属于学习建议，并非保证见效的固定周期：

时间	要做的事	留下的成果
第1—3天	观察反复处理的任务，记录耗时和返工原因	一张问题清单
第4—5天	找实际使用者确认需求，选定一个小场景	明确输入、输出和验收要求
第6—9天	用公开、模拟或经授权的数据制作原型	能试用的表格、脚本或小工具
第10—12天	请使用者试做，观察卡住和手工补录的位置	失败案例与修改记录
第13—14天	比较新旧流程的总耗时、错误及返工情况	一页测试说明

刚开始，可以选择字段提取、格式整理、重复内容比对、材料缺项提醒等任务。涉及法律意见或其他重要判断的环节，应保留专业复核。实习单位的客户资料、合同和内部文件，也应按单位要求使用获准工具处理。

暂时没有实习机会的学生，同样能从课程项目、实验室资料整理、社团协作等场景开始。关键是找到实际使用者，请对方给出反馈。

一次完整练习之后，简历上的项目描述也会发生变化。

“熟练使用AI工具”很难让招聘者判断能力。更有说服力的表达，是说明自己发现了什么问题、原来如何处理、工具做了哪一步、测试覆盖了哪些情况，以及哪些结果仍需要人工检查。

即使最后发现效率提升不明显，只要能讲清原因，这次实践仍有价值。也许任务并不适合自动化，也许输入材料太乱，也许省下的生成时间被复核消耗掉了。这些发现本身，就是对真实工作的理解。

这场比赛提供的启发，可以落在一个很朴素的动作上：找一位实际使用者，观察他每天反复做的一件事，尝试让这件事更容易完成。

从这里开始，大学生会更清楚自己需要补哪些AI能力，也会更清楚，哪些专业知识值得继续学深。

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