1.4 法律人与法律机构如何应对AI

现在，我们正站在“法律+科技”智能化浪潮的巅峰。数据建模和智能应用变得无处不在，从预测分析到个性化推荐，数据模型将人类智慧嵌入法律业务流程中，实现了法律业务自动化，甚至在某些情况下超越了人类的能力。正如美国商业创新咨询机构（Board of Innovation）首席执行官Phil De Ridder所言，AI不会取代创新者，但使用AI的创新者将会取代那些不使用AI的创新者。

1.4.1 法律人如何应对AI

面对AI带来的技术革新，我们应该相信，人类将继续在法律行业中扮演核心角色，只不过具体的角色、技能和专业将迎来调整，以与新兴技术互补，而非相互对抗。未来的法律专业人士必须能够熟练掌握如何以及何时使用AI工具，如何编写能够生成最佳输出的AI提示词，如何评估AI结果的准确性和质量等，从而提供切实的法律策略。

1.提升技术素养

AI的关键在于其技术联结能力。展望未来，那些擅长使用生成式AI技术辅助法律研究和分析的“超级律师”将更受市场青睐。这些律师能够为客户提供更精准、全面的法律建议，因为他们掌握了将AI技术与专业法律知识相结合的方法，以提供更高质量的服务。

首先，培养有效的“提示”（Prompt）能力。“提示”指的是用户向AI系统提供的信息或问题，用以引导系统理解用户的需求并生成相应的回答或输出。高质量的输出依赖于高质量的输入提示，在ChatGPT时代，“提示”是形成所需知识的关键。

在法律领域中，“提示”的应用可以是律师向AI法律助手提出的具体问题，比如：“显示与合同违约相关的最新司法解释”或者“列出适用此案的法律条文”。有效的提示能力意味着能够清晰、具体地向AI系统提出问题或请求，以便获得最准确和有用的信息。

为了更好地理解“提示”的作用，我们通过图1-7描述一个对话型AI法律服务模型，展示使用者从输入到获得结果的过程。

结合图1-7，我们可简要概括法律人士在日常场景中使用AI工具的步骤原理：

第一步，准确向AI描述需求。我们知道，AI工具能够处理和理解人类的自然语言，将输入的内容转化为具体的查询或指令。因此，我们首先需要准确理解并捕捉当前的问题，并输入法律AI工具中。

第二步，AI进行法律知识检索。AI工具具备从大量数据中提取和整合信息的能力，法律从业者可以利用AI工具进行法律知识的检索，快速访问相关的法律法规、案例和学术资源。

第三步，AI整合生成结果。AI工具能够自动生成新的法律知识，为法律人提供决策支持。

在这个过程中，反馈循环和系统优化是提升AI工具效能的关键。法律专业人士可以不断调整和改进AI工具的应用，以实现更佳的服务效果。

为了提升“提示”技能，法律专业人士应该在日常工作中不断练习，例如通过模拟不同的法律问题场景，练习构建“提示”，并根据AI的输出结果进行调整。此外，法律专业人士应该积极参与AI技术的培训课程，学习如何最大限度地利用这些技术。他们还需要跟进技术的最新发展，以便及时调整自己的“提示”策略。

同时，我们也必须意识到，法律人士的技术素养需要持续提升。定期参加研讨会、工作坊或网络研讨会，与同行交流技术应用经验，是提升技术素养的有效途径。此外，法律人士还应该与技术团队合作，了解AI系统的最新功能，并探讨如何根据法律专业的需求进行定制。通过跨学科的合作，法律人士可以更好地将AI技术应用于法律实践，提高工作效率，为客户提供更高质量的服务。

2.应用专业工具

现今，市场上已有各类研发成熟的AI工具，包括但不限于类案检索、案情分析、法律咨询自动化、文书写作辅助以及合同审查等。在使用这些工具时，法律人士只需按照功能指引，进行基本需求的输入和文件上传，便可借助工具的能力，得到想要的结果。

为了给读者提供参考，我们调研了国内法律市场上的主要法律科技产品，并简要总结了其功能，见表1-4。

关于律师如何将这些AI工具融入工作中，实现法律服务的创新与优化，我们提供了一些思路。

第一步：利用AI工具捕捉用户需求。融入AI工具的第一步，是开始使用AI工具来分析客户需求和市场趋势，并以此为基础提供定制化的服务。

第二步：构建AI法律知识库。法律人士应构建一个全面的AI法律知识库，整合法律法规、案例、学术文章等资源。这将作为法律人士提供高效法律服务的基础。

第三步：设计并实施至少一个利用AI技术提升服务效率的项目，比如自动化合同审查流程或案件管理系统。

第四步：持续反馈与优化。持续收集用户反馈，评估AI服务效果，并据此优化AI系统。这有助于形成正循环，不断提升服务质量。

第五步：跨学科合作与创新。法律专业人士应与技术专家、数据科学家等跨学科团队合作，共同探索AI在法律领域的新应用，推动法律服务模式的创新。

需要注意的是，在使用AI工具的过程中，法律专业人士必须重视数据安全和客户隐私保护，确保所有数据处理活动都符合法律法规，保护客户的敏感信息不受侵害。

3.把握决策核心

在不断提升技术能力的同时，我们也需要认识到，尽管先进的生成式AI能显著提升法律服务的效率和质量，但它们仍存在局限。例如，“知识幻觉”等问题可能会影响AI生成内容的准确性。此外，这些AI工具通常基于大量数据生成标准化答案，但在提供创新性法律见解方面可能存在不足。面对需要深度思考和创新的复杂法律问题，经验丰富的律师仍然不可替代，他们依靠批判性思维和创造性思维来解决问题。

虽然“AI控制人类”最近广受关注，但至少目前及未来一段时间内，法律专业人士应明确AI是辅助工具，而非决策主体，我们仍需要对问题进行独立审查判断，将决策权掌握在自己手中。

首先，法律人应主导法律知识的掌控。尽管AI技术基于大量语言数据进行学习，但法律领域的数据可能存在不足、不准确或结构化不够的问题。此外，法律涉及的隐性知识，如司法经验，难以完全转化为AI能理解的语言。因此，法律人需要独立判断，过滤AI生成的不准确信息，并建立相应的信任水平，定期进行调整，以提高与AI合作的效果。

其次，法律人在法律知识创新中应发挥主导作用。AI技术生成的知识可能对个体用户来说是新的，但对人类知识库而言并非创新。在一个以知识为核心的社会中，进步依赖于对现有知识的创新。法律人应以批判性思维进行实践，不断突破现有知识，推动法律领域的发展。

最后，法律人在法律价值判断中应保持主导地位。法律的价值判断是一个复杂过程，需要法律人运用经验和判断力。虽然AI可以学习人类的价值观念，但它缺乏主观意识和情感体验，无法进行复杂的价值判断。因此，即使AI技术广泛应用于法律行业，法律人也仍需在价值判断中发挥关键作用，确保法律价值的连贯性和一致性。

4.优化人机协作

法律人士应充分利用ChatGPT等生成式AI技术的优势，精心设计AI与法律专业人员的协同工作流程，以确保技术优势得到充分发挥，同时确保法律专业人员的核心地位。

具体而言，AI在处理大数据、执行标准化任务、快速检索和初步分析方面具有显著优势。它能够高效地整理文档、识别模式、生成报告，以及完成其他重复性高的工作。这些自动化的能力让法律专业人员从繁重的劳动中解放出来，专注于更加复杂和具有创造性的任务。而法律专业人员在提供定制化咨询、战略规划以及创新解决方案方面具有不可替代的作用。他们的批判性思维、深刻的法律理解以及对案件情境的敏感度是AI所不具备的。在法律服务中，专业人员的直觉、经验和道德判断对于做出合理决策至关重要。

为了实现有效的人机协作，应采取以下策略：

❑设计包含AI辅助的法律服务流程，在正确的环节让AI提供支持，同时为法律专业人员留出决策空间。

❑明智地分配任务，确保AI处理适合其能力的事务，而将需要专业判断的任务留给法律人员。

❑对法律专业人员进行AI工具使用的培训，同时开发更易使用的AI交互界面。

❑建立质量控制机制，确保AI生成的内容在用于决策前由专业人员审核。

❑鼓励法律专业人员对AI输出提供反馈，以不断优化AI的性能。

❑确立使用AI过程中的伦理准则和责任归属，以确保法律专业人员保有最终决策权。

通过这些措施，我们可以构建一种高效的工作模式，让AI和法律专业人员各自发挥优势，共同提高法律服务的质量和效率。强化这种人机协作不仅能提升法律服务的专业水平，还能确保法律职业的核心价值得到维护和发扬。

1.4.2 法律机构如何应对AI

1.抓住市场机遇，推动技术转型

普华永道的第27次年度全球CEO调查显示，84%的公司CEO已开始采用AI技术提升工作效率，70%的CEO预计AI将在未来3年内显著改变公司的价值创造与获取方式。在法律行业，市场研究机构Mordor Intelligence的研究报告《法律AI软件市场规模和份额分析——增长趋势和预测》显示，目前法律行业的AI软件市场渗透率较低，但由于前景光明、投资不断增加，现有市场参与者和新进入者都有机会塑造这一新兴领域。

法律机构应识别并利用AI带来的市场机遇，积极推进技术转型，引入和应用先进的AI技术，提升法律服务的效率和质量。正如1.3.1节在讲述AI创新商业模式时所提到的，律师事务所需要加强技术投入，例如采用最新的AI技术优化数据处理和分析能力，开发新的服务工具和平台。而尚未具备此能力的律所可以通过与科技公司合作，获得技术支持，加速技术整合。

我们也需要注意，在“法律+科技”的商业模式下，法律服务市场的竞争格局可能会发生变化。大型律所可能会利用其资源丰富的优势，投资AI技术开发高级定制工具，从而在个性化法律服务方面进一步扩大与小型律所之间的差距；中型律所通常具备一定的资源，可以通过AI技术的灵活性快速适应市场，提升服务能力。相比之下，小型律所可能面临着更大的竞争压力。但是，这类律所不必对AI技术感到惊慌，而应在明确自己的市场定位的同时，积极参与到法律科技的发展中来，专注于提供高价值的法律服务，不断提升自身的竞争力。

2.重视人才培养，应对结构性变化

随着生成式AI技术的发展和普及，法律等专业服务行业将经历结构性变化，例如现有职业受到影响、新的工作角色出现。许多组织已经开始为适应这些变化进行规划，积极培训员工正确使用生成式AI，并预计在未来几年内会出现如AI专家、数据分析师和AI实施协调员等全新职位。

汤森路透研究所《2024年专业服务中的生成式人工智能》报告展示了法律等领域的专业人士对生成式AI的态度，以及他们为应对生成式AI带来的结构变化而在人员教育培训上的做法。这项调查基于2024年1月和2月对1128名受访者进行的在线调查，受访者主要来自美国（占总数的48%）、英国（19%）、加拿大（16%）、澳大利亚（14%）和新西兰（4%），包括公司内部法律、税务和风险管理团队成员，以及外部的律师事务所、税务和会计事务所，还有政府法律部门和法院的专业人士。大多数受访者担任合伙人、经理、董事、总法律顾问、助理总法律顾问、律师或法官等职位。

根据调查结果，许多组织已经开始积极培训员工正确使用生成式AI。尽管在调查受访者中，这样的组织仍然是少数，但在公司风险管理部门，这一比例已接近40%。具体而言，19%的受访者表示他们的组织已经提供了关于生成式AI的教育或培训。在法律行业（律所/公司法务）中，21%的受访者表示他们已经提供了生成式AI的培训，这一比例略高于平均水平。

可见，随着生成式AI在各类组织中的应用增加，雇用熟悉生成式AI并具备相关技能的员工将变得越来越普遍。报告显示，越来越多的组织，尤其是在公司风险管理、法律和税务领域，称生成式AI技能是招聘时的必备条件。

3.控制数据安全，加强风险管理

在1.3.2节中，我们提到，AI法律服务的过程面临隐私保护和数据安全方面的挑战。数据作为法律行业的核心资产，其保护尤为关键。法律机构必须采取一系列措施确保敏感信息的安全，同时制定策略应对与AI技术使用相关的风险。

第一，实施强有力的保护措施，包括采用先进的加密技术保护数据传输的安全，使用安全的数据存储解决方案防止未经授权的访问，以及建立严格的访问控制限制对敏感数据的访问。

第二，制定合理的风险管理策略。识别和评估与AI技术使用相关的风险，进行定期的安全审计，监控潜在的数据泄露风险，并制订应急计划以应对可能的安全事件。

第三，合规性也是法律机构必须考虑的重要因素。随着数据保护法规的日益严格，法律机构必须确保其数据处理活动符合所有适用的法律和行业标准。

第四，法律机构在与科技公司合作时，应确保合作伙伴遵守相同的数据安全和风险管理标准，这可能需要在合作协议中明确数据保护和风险管理的要求。同时，在开发和部署AI工具时，法律机构应将数据安全和风险管理纳入产品设计的核心。

数据安全和风险管理是一个持续的过程。法律机构应定期评估其数据安全措施的有效性，并根据新的威胁和漏洞更新其风险管理策略。

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[1]参见王禄生的文章《从进化到革命：ChatGPT类技术影响下的法律行业》，刊载于《东方法学》2023年第4期。

[2]参见丁波涛主编的《全球信息社会发展报告（2023）：生成式人工智能赋能高质量发展》，由社会科学文献出版社于2023年11月出版。

[3]参见王大顺的论文《马克思主义视角下“人工智能”技术变革对就业的影响研究》。

[4]参见田凤娟、徐建红编著的《人工智能伦理素养》，由北京邮电大学出版社于2023年3月出版。

[5]参见田凤娟、徐建红编著的《人工智能伦理素养》，由北京邮电大学出版社于2023年3月出版。

[6]访问链接为https://epaper.gmw.cn/gmrb/html/2022-06/20/nw.D110000gmrb_20220620_1-12.htm。

[7]访问链接为https://arxiv.org/abs/2101.05783。