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（本文转载自北京市京师郑州律师事务所）

摘 要：人工智能技术的快速发展正在深刻改变法律行业生态，“AI取代律师”的论断引发广泛讨论。本文从法律服务的核心逻辑出发，结合技术现状与实务案例，分析AI在法律领域的应用边界及律师职业的不可替代性，提出“人机协同”是未来法律实践的主要方向。

关键词：人工智能；法律职业；技术局限性；人机协同

引 言

JINGSHZHENGZHOU

在当今时代，科技的飞速发展正以前所未有的态势冲击着各个传统行业，法律行业也不例外。2023年，某国际律师事务所启用AI系统“合同审查助手”，在3个月内完成超过10万份商业合同的初步筛查，效率提升90%；同年，中国某地方法院引入“智慧审判系统”，通过自然语言处理技术辅助法官归纳争议焦点，案件平均审理周期缩短25%（来源：《中国法律评论》2023年第4期）。这些案例似乎印证了“AI将取代律师”的预言。然而，法律服务的本质是否会被技术完全颠覆？这是一个值得深入探讨的问题。法律行业有着其独特的专业性、复杂性和人文性，AI虽然带来了新的机遇和挑战，但律师职业是否会被完全取代仍需从多方面进行分析。本文将从法律职业的核心逻辑出发，结合实务案例与技术局限性展开分析。

一、AI在法律领域的应用现状：效率工具还是职业替代者？

JINGSHZHENGZHOU

（一）AI的法律应用场景：从合同审查到智能裁判

当前AI在法律领域的应用主要集中在三类场景。首先是重复性事务处理，如合同审查、法律检索、文书生成。美国LawGeex公司开发的AI系统可在26秒内完成一份商业合同的合规性审查，准确率达94%，而人类律师平均耗时92分钟（来源：《哈佛商业评论》2021年第6期）。这一数据对比鲜明地展示了AI在处理重复性、规律性任务时的高效性。在法律检索方面，AI可以快速在海量的法律法规、司法解释和案例库中精准定位相关信息，大大节省了律师检索资料的时间。文书生成方面，AI能够根据预设的模板和输入的关键信息，快速生成各类法律文书的初稿，如起诉状、答辩状等。

其次是辅助性决策支持，如案例检索、裁判预测。中国“北大法宝”法律数据库通过语义分析技术，可在0.5秒内从百万份裁判文书中匹配相似案例，为律师提供参考（来源：《法律人工智能在中国的发展与应用》，载《法学研究》2022年第3期）。这对于律师在处理案件时了解类似案件的裁判结果、把握法官的裁判思路具有重要意义。通过对大量案例的分析和比对，AI可以帮助律师预测案件的裁判走向，为律师制定诉讼策略提供参考。

最后是流程性事务管理，如诉讼流程跟踪、客户沟通记录。英国“DoNotPay”AI机器人已帮助用户处理超200万起交通罚单申诉、小额索赔等简单纠纷（来源：BBC News, 2023 - 05 - 10）。它可以自动跟踪案件的诉讼进度，及时提醒当事人相关的法律程序和期限，同时记录与当事人的沟通内容，确保信息的完整性和准确性。

（二）AI的优势与局限：技术边界在哪里？

AI的核心优势在于高效处理结构化数据与执行标准化流程。例如，在合同审查中，AI可 通过预设规则快速识别“违约责任”“争议解决条款”等模块的合规性（来源：《人工智能与法律服务的融合路径》，载《中国律师》2022年第8期）。它能够按照既定的算法和规则，对合同中的各项条款进行逐一比对和分析，快速找出可能存在的合规问题。这种高效性和准确性是传统人工审查难以比拟的。

然而，AI的局限性同样明显。其一，无法理解法律背后的价值权衡。例如，在“冷冻胚胎继承案”中，法院需平衡伦理、情感与法律规定（(2014)锡民终字第01235号），AI难以对“生命权”与“财产权”的冲突作出价值判断。法律不仅仅是一系列条文的规定，还蕴含着深刻的价值理念和社会道德观念。在一些涉及伦理道德的案件中，需要法官和律师根据社会的普遍价值观和道德标准进行综合判断，而这是AI目前无法做到的。正如学者在《法律的价值判断与人工智能的局限》（载《法学论坛》2021年第5期）中指出，AI缺乏对人类复杂情感和道德观念的理解能力，在涉及价值权衡的法律问题上表现力不足。

其二，依赖训练数据的完整性与准确性。若训练数据存在偏差（如历史裁判文书中性别歧视案例未被修正），AI可能放大系统性错误。AI的学习和决策是基于大量的数据进行训练的，如果训练数据本身存在问题，那么AI得出的结论也可能会出现偏差。在一些法律领域，历史数据可能存在不完整、不准确甚至是错误的情况，这会影响AI的分析和判断能力。有研究（《法律人工智能的数据困境与出路》，载《法制与社会发展》2022年第3期）表明，不准确的数据训练会使AI在法律推理和判断中出现错误率升高的情况。

其三，缺乏情境化适应能力。在跨境并购、知识产权争议等复杂场景中，AI难以综合考量商业惯例、政策导向与当事人诉求。跨境并购涉及到不同国家的法律制度、商业文化和政策环境，知识产权争议也需要考虑到技术的复杂性、市场的动态变化等因素。在这些复杂的场景中，需要律师具备丰富的实践经验、跨领域的知识和灵活的应变能力，能够根据具体情况进行综合分析和判断，而这是AI难以企及的。正如《复杂法律场景下人工智能的局限性分析》（载《中国法学》2023年第1期）所述，AI在面对复杂多变的现实法律情境时，往往无法做出精准且符合实际情况的决策。

二、律师职业的不可替代性：基于法律服务的核心逻辑

JINGSHZHENGZHOU

（一）法律服务的本质：从“规则适用”到“价值平衡”

法律服务的核心并非简单套用条文，而是通过专业判断实现多方利益的动态平衡。例如，在“彭宇案”中，法院的判决不仅涉及到法律条文的适用，还引发了社会对道德和信任的广泛讨论。“彭宇案”的判决结果在一定程度上影响了社会公众的行为和价值观，让人们在进行救助行为时产生了顾虑。这表明在法律实践中，法官和律师不仅要考虑法律的明确规定，还要考虑到案件的社会影响和价值导向。有学者在《法律裁判中的价值衡量》（载《政法论坛》2020年第4期）中提到，法律裁判不仅仅是法律条文的机械适用，更需要考虑社会的公序良俗和道德观念，以实现法律效果和社会效果的统一。

在“于欢案”中，同样涉及到正当防卫的认定和法律适用问题。该案的判决引起了社会的广泛关注和热议，也促使人们对正当防卫的法律规定进行了重新审视和思考。律师在处理此类案件时，需要综合考虑法律、道德、社会舆论等多方面的因素，为客户提供全面的法律服务。这体现了法律服务不仅仅是法律条文的简单应用，更是一种价值平衡的过程。正如《正当防卫认定的价值考量》（载《法学评论》2021年第3期）所阐述的，在正当防卫案件中，律师需要在法律规定和社会价值之间找到平衡点，为当事人争取最大的合法权益。

（二）法律职业的三大壁垒：技术无法跨越的鸿沟

法律解释与价值判断：在“许霆案”中，ATM机故障导致许霆取款17.5万元，一审法院以盗窃罪判处许霆无期徒刑，引发了社会的广泛争议。二审法院综合考虑了案件的特殊情况和社会影响，改判许霆有期徒刑五年。这一案例表明，在司法实践中，法官需要对法律条文进行解释和适用，同时要考虑案件的具体情况和价值导向。律师在为当事人提供法律服务时，也需要对法律进行深入的解释和分析，结合案件的具体情况提出合理的法律建议。这种法律解释和价值判断的能力需要长期的实践经验和专业知识积累，是AI难以替代的。学者在《法律解释的困境与出路——兼论人工智能在法律解释中的作用》（载《现代法学》2022年第2期）中指出，法律解释需要考虑法律的目的、立法背景、社会价值观等多方面因素，AI目前还无法具备这样的综合分析能力。

复杂事实的归纳与重构：在“e租宝非法集资案”中，律师团队耗时半年梳理超2万份交易记录、3000份证人证言，最终构建出资金流向图谱（(2016)京刑终字第XXX号）。此类需从海量非结构化数据中提取关键事实的能力，远超当前AI的数据处理极限。在处理复杂的案件时，律师需要对大量的证据进行筛选、分析和归纳，从中找出关键的事实和证据，构建出完整的案件事实体系。这需要律师具备敏锐的观察力、严谨的逻辑思维能力和丰富的实践经验，而AI目前还无法达到这样的水平。《复杂案件事实认定的律师实务分析》（载《中国律师》2023年第6期）强调，律师在复杂案件中通过实地调查、与当事人沟通等方式获取的信息，是AI难以获取和整合的。

利益冲突的动态平衡：在并购交易中，律师需同时维护客户、投资方、员工甚至监管机构的多元利益。例如，某新能源企业IPO项目中，律师设计“对赌协议 + 员工持股平台”的组合方案，既满足投资人退出需求，又保障企业控制权稳定（来源：《公司并购中的交易结构设计》，载《商法》2022年第11期）。此类多方博弈的解决方案，需依赖律师的沟通协调能力与创造性思维。在商业交易中，各方利益往往存在冲突和矛盾，律师需要通过沟通协调和创造性思维，找到各方都能接受的解决方案。这需要律师具备良好的人际交往能力、谈判技巧和创新能力，是AI难以具备的能力。《商业交易中律师的利益平衡策略研究》（载《商业研究》2023年第4期）认为，律师在利益平衡过程中所展现出的灵活性和创造性是AI无法模拟的。

三、未来图景：人机协同的法律服务新模式

JINGSHZHENGZHOU

（一）AI赋能律师：从“工具辅助”到“能力升级”

AI的真正价值在于成为律师的“超级助手”。例如，某红圈所引入“合同审查AI系统”后，初级律师可将合同筛查时间从4小时压缩至30分钟，从而将更多精力投入条款谈判与风险评估；资深律师则通过AI生成的“风险清单”快速定位争议焦点，在客户会议中展现更高专业度（来源：《法律科技如何重塑律所工作流程？》，载《中国法律市场观察》2023年第3期）。AI可以帮助律师提高工作效率，减少重复性的劳动，让律师有更多的时间和精力去关注案件的核心问题和客户的个性化需求。同时，AI还可以为律师提供数据分析和决策支持，帮助律师更好地制定诉讼策略和解决方案。《人工智能时代律师的技能升级与转型》（载《中国司法》2023年第7期）指出，律师应积极利用AI技术提升自己的专业能力，实现从传统法律服务向智能化法律服务的转变。

（二）不可替代的律师角色：从“执行者”到“决策者”

未来律师的核心竞争力将转向以下领域。首先是复杂法律问题的策略设计，如跨境数据合规中的“隐私盾协议”谈判、反垄断调查中的“宽大制度”申请。在跨境数据合规领域，不同国家和地区的数据保护法律和政策存在差异，律师需要具备跨领域的知识和丰富的实践经验，为客户设计出符合当地法律要求和企业实际情况的合规策略。在反垄断调查中，律师需要深入了解反垄断法律法规和政策导向，帮助客户应对反垄断调查，申请“宽大制度”等优惠政策。《跨境数据合规中律师的角色与挑战》（载《国际法研究》2023年第2期）强调，律师在跨境数据合规业务中需要综合运用法律、技术和商业知识，为客户提供全方位的法律服务。

其次是跨领域知识的整合应用，例如，在“元宇宙虚拟资产继承”案件中，律师需同时掌握《民法典》继承编、网络安全法与区块链技术原理。“元宇宙”作为一个新兴的领域，涉及到虚拟资产、网络安全、区块链技术等多个方面的知识。律师需要不断学习和更新自己的知识体系，将不同领域的知识进行整合应用，为客户提供全面的法律服务。《元宇宙法律问题研究综述》（载《法学杂志》2023年第5期）指出，元宇宙法律问题的复杂性要求律师具备跨学科的知识结构和综合分析能力。

最后是伦理与社会责任的重构，在AI偏见检测、算法透明度审查等领域，律师需推动技术应用符合社会公共利益（来源：《法律职业的未来：人类律师与AI的共生之道》，载《清华法学》2023年第2期）。随着人工智能技术的广泛应用，AI偏见和算法不透明等问题也逐渐凸显。律师需要关注这些问题，通过法律手段推动技术应用的公平、公正和透明，保障社会公共利益。《人工智能伦理与法律规制研究》（载《伦理学研究》2023年第3期）认为，律师在人工智能伦理与法律规制方面发挥着重要的作用，应积极推动相关法律法规的制定和完善。

四、结语

JINGSHZHENGZHOU

AI技术必将重塑法律服务的形态，但律师职业的本质——基于人性洞察的价值判断与复杂问题的创造性解决——决定了其不可替代性。未来的法律行业将呈现“人机协同”新格局：AI处理标准化事务，律师聚焦高附加值服务。正如美国联邦最高法院大法官霍姆斯所言：“法律的生命不在于逻辑，而在于经验。”（Oliver Wendell Holmes, The Common Law, 1881）这一判断，在AI时代依然熠熠生辉。在AI时代，律师应积极拥抱技术变革，充分发挥AI的优势，提升自己的专业能力和服务水平，实现从“执行者”到“决策者”的转变。同时，要坚守法律职业的初心和使命，注重人性洞察和价值判断，为客户提供更加优质、高效的法律服务。

作者简介

杨一平

北京市京师（郑州）律师事务所

实习律师