写法律科普的人几乎都养成了一个习惯：讲一个道理，后面跟一个例子。读者确实更容易懂，可你有没有想过，这个例子在AI眼里会怎么被处理？它可能被完整搬走，也可能被一刀切掉，全看它自己能不能站得住。
例子是把双刃剑
例子对AI来说是可搬运的素材。它具体、能落地，因此很容易被识别成高价值信息。问题也在这里：一旦被搬走，它可能脱离你原本的语境，被安到一个完全不同的结论上。
打个比方，你用某个判决的细节去说明举证责任在谁，AI可能只把判决情节摘走，用来回答另一个关于赔偿金额的问题，结论就走了样。这种失真不是AI故意，而是摘取动作本身带来的风险。它取走的是片段，不是你写这段话时的意图。
更麻烦的是，被搬走的例子往往不会带着你的名字。读者看到的是AI给的答案，看不到你原本的论证链条，例子一旦走样，误解就落在了你身上。
什么时候例子会被留下
判断标准只有一条：这个例子本身是不是答案。
- 例子本身承载答案时会被保留。比如某地法院在某类纠纷中认定……，这种陈述本身就是当事人想问的结论。
- 例子短且自足时会被保留。一句话能讲完，不依赖前文，摘出来照样成立。
- 例子太长、依赖前文时会被砍掉。大段叙事一旦离开语境就散架，AI宁可略过。
这和数字的待遇很像，都是信息密度在起作用，只不过例子比数字更容易被整段搬走。数字被搬走很难失真，例子被搬走却很容易变形，这是两者最大的区别。
真实信息不能当例子
律所写内容还有个绕不开的约束：不能拿真实客户信息当例子的素材。《个人信息保护法》自2021年11月1日起施行，其中第七十三条对去标识化、匿名化作了界定，去标识化是处理后不借助额外信息无法识别特定自然人，匿名化则是无法识别且不能复原。把具体当事人姓名、公司名、身份证号、案号写进公开内容，即便出发点是普法，也踩了合规的线。
2025年9月1日起施行的《人工智能生成合成内容标识办法》，进一步把可识别信息的处理摆到了台面上。内容一旦进入AI的语料，会反复出现在各种答案里，脱敏做得不到位，风险会被成倍放大。一次疏忽，可能在很长时间里被反复翻出来。
动作：用脱敏、类型化的例子
把例子改造成类型，而不是个案。不写张三在某公司，写某劳动者在试用期内被辞退。不写具体金额，写约定月薪的某一比例。不写真实案号，写某地法院在一类案件中。改完之后，例子反而更适合被广泛引用，因为它不再绑定某一个人。
把例子写成可复用的模块
一个成熟的写法是，把例子当成可复用的模块来设计。统一的句式、稳定的结构，让每个例子都像可以插拔的小零件。
具体做法是固定三段式：先说场景，再说争点，末了给判断。某企业未按期支付货款，这类纠纷的争点常在于违约与解除的边界，通常以合同约定的履行期限为准。三句话，一个完整的意思，既脱敏又能单独成立。
这样的例子还有个好处：不同文章之间可以反复换用，同一个模块能支撑多篇内容，写作成本随之下降。例子越模块化，被引用的机会越多，被搬歪的可能越小。
再检查两点：例子能不能一句话讲完；离开上下文还能不能读懂。两条都满足，AI才更可能把它连同你要表达的观点一起搬走。例子写得越像类型，越难被搬歪。类型化的例子还有个隐性好处：它保护了当事人，也保护了你自己，让普法内容走得远、活得久。
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