预印本：大模型法律引用准确但判决不随法条变，审计价值存疑

大模型在生成法律解释时，能高比例正确引用相关法条，但其最终判决往往并不真正依赖于这些被引用的法条。

此前业界常将LLM生成的法律引用视为决策透明度的证明，用于合规审计。然而，一项针对七款开源模型（8B-70B参数）的反事实测试显示，当固定案件事实并替换法律依据时，模型虽仍能正确命名原法条（准确率66.7%-100%），但判决随之改变的比例极低（在CaseHOLD基准上仅为0.0%-21.7%）。

这一差距表明，模型可能只是在模仿法律推理的形式，而非真正执行逻辑推导。此外，红队测试发现模型更容易受隐藏对抗指令影响，进一步降低了其作为独立审计工具的可信度。