随着各国陆续出台人工智能监管法规，如何让生成式模型在法律框架内运作成为亟待解决的问题。这项研究提出“法定人工智能”方向，旨在通过技术手段使大型语言模型的行为与法律规范对齐，而非仅依赖事后的合规审查。其核心思路是将法律条文、判例和合规要求转化为模型可理解、可遵循的约束信号，从而在生成内容时主动规避法律风险。该工作的价值在于，它尝试在模型训练与推理阶段嵌入法律推理能力，而不是简单添加过滤规则，这为AI系统的可信部署提供了一条更具可操作性的路径。对于中文读者而言，理解这一思路有助于把握全球AI治理从原则讨论走向工程落地的趋势，也为本土大模型在法律合规方向上的研发提供了参考。该研究涉及的内容跨越法学与计算技术，未来如何平衡法律解释的灵活性与算法的刚性执行，仍是一个值得持续追踪的议题。