翻到一篇几年前的法律文章，里面写着"根据《婚姻法》第三十九条，离婚时共同财产由双方协议处理"。这句话当年没错，可它引的《婚姻法》早就不在现行法里了。这种内容，机器会怎么看？
哪些法条已经不在了
2021 年 1 月 1 日《民法典》施行，同一天，婚姻法、继承法、民法通则、收养法、担保法、合同法、物权法、侵权责任法、民法总则 9 部民事法律同时废止（法治陕西网转引公开信息，2021 年）。也就是说，一篇 2020 年之前写的婚姻家庭、合同、物权类文章，引用的很可能就是这九部里的条文。
条号也跟着变了。原来《婚姻法》第三十九条讲离婚财产分割，对应的规则如今在《民法典》第一千零八十七条；原来《合同法》的一整套条文，被《民法典》合同编重新编排。旧文章照抄旧条号，读者觉不出问题，机器一核就露馅。
麻烦的是，这类旧文在网上存量极大。律所官网、公众号往期、问答平台的历史回答，很多都停留在旧法时代，而且往往排在搜索靠前的位置，因为它们年头久、外链多。
机器怎么核法条的时效
平台回答法律问题时，多半会做一次法源比对。检索到的材料里，法条名称、条款号、生效状态会被拿出来核验：这条法还存在吗，有没有被修订，现行的措辞是什么。
核不上，或者明确指向一部已经废止的法律，这段内容的可信度会被压低。更严重的，整段会被判为过时材料，排除在引用之外。
斯坦福大学 RegLab 团队对专门的法律 AI 检索工具做过测试，发现即便这类产品，在 17% 到 33% 的查询里也会出现幻觉（论文 arXiv:2405.20362，2024 年 5 月）。专用工具都会踩坑，通用模型靠印象报条号，靠不住的成分更多。反过来说，当平台认真去核原文时，你页面里的旧条号就很难蒙混过关。
中文法律模型的做法可以参照。有的模型把向量检索和关键词检索结合起来，先把原文捞准再组织答案，目的就是减少凭记忆编法条的情况。检索这一步越严，内容里的时效问题暴露得越彻底。
对律所的含义：存量内容里的硬伤优先修
律所站上的老文章，是踩这个坑最多的地方。当年写的时候没错，法变了，内容没跟着变，就变成了错误信息。
更麻烦的是，这类错误不容易被读者发现。条号看着专业、名称也眼熟，非专业人士分不出新旧。可一旦机器把这篇认成不可靠材料，同一篇里那些正确的内容也会被连累。
所以存量内容的维护，第一优先级不是排版、不是配图，是法条时效。把涉及婚姻、继承、合同、物权的旧文拉出来，逐条核对引用是否还在现行法里。这项工作看着枯燥，回报却很直接：它决定了机器愿不愿意继续拿你的内容当依据。
还有一类内容容易被忽略：程序法条文。民事诉讼法先后改过多次，管辖、送达、举证期限这些条款的表述前后有调整，旧文里的程序性引用同样要对一遍，别只盯着实体法。
动作：抽查旧文的法条引用
挑几篇两三年以上、引用法条较多的文章，把里面的法条名称和条号逐个抄出来。
拿这些条号去现行法律里核一遍，看条号还在不在、措辞对不对。《民法典》《民事诉讼法》这些现行有效的法律，条文都是公开可查的。
发现引用了已经废止的旧法，改的时候别只换条号，还要看结论本身有没有变。旧法和新规的实体内容多数一脉相承，但个别地方有调整，照搬旧结论同样会出错。
改完在页面留一个更新说明，注明核对到哪一天。这既是给读者看的，也是给机器一个"这篇是维护过的"信号。
法条有时效，内容也有寿命。与其等机器把旧文打成不可信再补救，不如把核对时效做成一门常规功课——改一篇是一篇，攒下来的就是律所内容的底子。
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