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在历史长河中，技术的每一次飞跃都深刻地影响着社会的各个层面。随着AI技术，特别是生成式AI的快速发展，法律行业正迎来全新的机遇和挑战。纵观全球，AI技术已经应用到包括律师事务所、企业法务部门、司法系统、高校法学院与科研机构在内的各种法律场景中。AI的影响深远而全面，它不仅改变了法律服务的提供方式，也挑战了法律专业人士的角色定位和职业发展。
在本章中，我们将围绕以大模型为基础的生成式AI技术展开讨论，详细探讨AI为法律行业带来的积极效应，同时也将审视AI技术所引发的一系列挑战。在此基础上，我们将综合分析法律人如何通过提升技术素养、精准使用AI工具等方式应对这些挑战；同时也将探讨法律机构在战略、人才培养、数据管理等方面的应对策略，为法律行业的AI转型提供清晰的路线图和实践指导。此外，本章还将介绍AI在法律领域的多样化应用场景，展示AI如何渗透法律行业的各个层面。通过对这些主题的系统阐述，本章旨在为法律专业人士提供一个清晰的视角，以理解和应对AI时代下法律行业的转型和升级。
大模型的全称是“大语言模型”（Large Language Model，LLM），是一种通过大量数据训练的人工智能系统，专门用于理解和生成自然语言。我们可以把大模型想象成一个超级聪明的机器人，它读了成千上万的图书、文章和网页，懂得很多词汇和语法，能够写文章、回答问题，甚至与人类进行对话。
这些大模型是由像GPT-4这样的先进技术驱动的。它们的“智慧”源自巨量的文本数据，通过不断地学习和训练，它们变得越来越智能。大模型不仅可以处理文本，还能生成高质量的内容。例如，人类可以向它提问，它会基于所学知识给出详细且逻辑严谨的回答。
简而言之，大模型是一种强大的语言处理工具，能够在各种任务中展现出卓越的能力。从自动写作、聊天机器人到复杂的数据分析，都可以通过大模型来实现。
我们可以把大模型的训练过程想象成人类学习说话的过程：模型通过阅读和分析海量的文章、书籍和网页等文本，学习语言的规则和使用方式。
大模型的工作原理与以下几种技术有关：机器学习（Machine Learning）、深度学习（Deep Learning）、神经网络（Neural Network）。图1-1展示了这些概念之间的关系。
图1-1 人工智能、机器学习、深度学习与神经网络的关系
首先，机器学习是人工智能的一个关键子领域，它赋予了计算机系统一种能力——无须人类明确地编程，机器即可从数据中学习并做出决策。在人工智能技术的发展历史中，科研人员认识到人类知识的广博和不断增长，这激发了他们将这种学习能力赋予计算机的灵感，从而催生了机器学习技术的发展。机器学习的核心在于算法能够自动从数据中识别模式和规律，并应用这些规律对新的、未知的数据进行准确的预测。
其次，深度学习是机器学习的一个子集，特别依赖多层的神经网络架构，能够处理和学习复杂的数据模式。神经网络是深度学习的基础架构，是一种受人脑结构启发的计算模型，模仿了人类大脑的神经元连接，用来处理信息和学习模式。与传统的“浅层”机器学习方法相比，深度学习之所以被称为“深度”，是因为它通过构建多层的神经网络来模拟人脑的复杂结构和功能，从而识别和学习数据中的深层次模式与结构。它模仿人脑的机制来解释数据，如解读图像、声音和文本。
我们所介绍的大模型的核心技术是深度学习。可以这样理解：大模型是深度学习技术在语言文字领域的一种应用，它通过庞大的神经网络进行训练，理解并生成自然语言文本。在训练过程中，模型通过调整内部参数来逐步提高对语言的理解和生成能力。一旦训练完成，大模型可以根据用户输入的文字，预测并生成下一步最合适的文字或回答。这使得它在写作辅助、对话系统、翻译服务等方面都有出色的表现，为用户提供自然且连贯的文本输出。
大模型的发展历程可以划分为几个关键阶段，每个阶段都标志着技术的显著进步和应用范围的扩展。
1）初期阶段——词嵌入模型：早期的语言模型主要集中于词嵌入技术，如Word2Vec。这些模型通过将词汇转换为向量表示，捕捉词语之间的语义关系，为后来的大模型奠定了基础。
2）转折点——Transformer架构：Google提出的Transformer架构是大模型发展的重要里程碑。Transformer架构是一种用于处理序列数据的深度学习模型，尤其擅长自然语言处理任务，如翻译、文本生成和摘要。Transformer架构的核心思想是“自注意力机制”，它允许模型在每一步都能关注序列中所有其他位置的信息，从而有效地捕捉长距离依赖关系。
3）预训练模型的兴起——BERT和GPT-2：BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）和GPT-2（Generative Pre-trained Transformer 2）标志着预训练模型的广泛应用。Google推出的BERT模型能够双向理解上下文，在自然语言处理任务中表现优异；OpenAI发布的GPT-2展示了生成自然语言的强大能力，推动了自然语言生成技术的发展，并引起了广泛关注。
4）大规模模型的快速发展——GPT-3：OpenAI发布的GPT-3拥有1750亿个参数，比前代模型大了数百倍，显著提升了模型的语言理解和生成能力。GPT-3的强大之处在于其广泛的应用能力，从文本生成到复杂对话和翻译任务都能胜任，展现了深度学习在自然语言处理（NLP）上的巨大潜力。
5）持续优化与应用——多模态模型与垂直领域模型：近年来，模型不再局限于处理文本，而是开始融合图像等多模态数据。例如，OpenAI的CLIP模型结合了文本和图像理解。此外，行业专用的大模型也在不断发展，特别是在法律、医疗等垂直领域，这些模型针对特定任务进行了优化，提升了它们在专业领域中的应用价值。
大模型的发展历程反映了人工智能技术的快速进步，从简单的词嵌入技术到复杂的Transformer架构，再到如今庞大的预训练模型。每一个阶段都推动了自然语言处理能力的提升，使得大模型在各个领域展现出越来越广泛的应用前景。
目前，大模型和AI技术已在金融、医疗、教育、法律等多个行业广泛应用。在接下来的内容中，我们将专注于法律行业这一领域。
首先，我们将阐释法律AI的基本概念，分析其在现代法律服务中的重要作用；其次，我们将深入探讨与法律AI相关的技术原理，了解法律AI背后的技术引擎；再次，我们会审视法律AI的市场趋势，分析其在全球法律服务市场中的渗透率和增长潜力；最后，我们将具体介绍法律AI的应用场景，展示AI技术如何在各个法律实务领域中发挥其独特的价值和潜力。
通俗地讲，法律AI，是指应用在法律领域的人工智能技术，或者说，人工智能技术在法律领域的应用。
2022年11月30日，ChatGPT横空出世，揭开了法律行业变革的序幕。读完上一节大模型的技术介绍，不知你有没有发现：ChatGPT这类生成式AI模型的功能与法律行业的需求高度匹配。一方面，这类技术在语言理解方面表现出色，与法律人士对法律文本解读的要求不谋而合；另一方面，这类技术的内容生成能力与法律人士对生成法律观点的需求高度一致。这种技术与法律行业需求的深度融合，对法律行业来说，无疑是一场技术革命。
相较于传统AI，ChatGPT类的生成式AI技术在理解法律语言、识别法律意图、进行逻辑推理和创作法律内容方面展现出独特的优势。研究显示，ChatGPT等大型生成式AI模型不仅能通过法律考试，还能撰写法律文件、发表评论，并辅助司法裁判和法学教育。
所有这些AI驱动法律实践的应用，都属于我们所称的“法律AI”的范畴。接下来，我们以司法裁判和律师法律服务工作为例，探讨AI技术对法律行业的变革。
如前文所述，大模型可以利用深度学习生成连贯且语义合理的文本内容，是生成式AI在文本生成方面的重要进展。为了帮助读者更好地理解应用于法律领域的AI，尤其是文本方面的生成式AI技术，本书选取了几个常见的关键概念：自然语言处理（NLP）、生成式人工智能（Generative AI）、人工智能生成内容（AIGC）、生成式预训练变换器（GPT）以及ChatGPT。它们各自展现了大模型的多样化用途，彼此之间也存在着紧密的联系。
（1）自然语言处理
自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）旨在实现计算机与人类自然语言之间的互动。与机器语言相比，人类的自然语言具有非结构化、语境依赖性、模糊性以及情感复杂性等特征，而NLP技术的核心目标之一就是让计算机能够理解、解释和生成如此复杂的人类语言。NLP是所有与文本和语言相关的AI技术的基础。
（2）生成式人工智能
生成式人工智能（Generative AI，GAI），也称生成式AI，是一种能够创作新内容的AI技术。其与传统AI的主要区别在于自主性和创造性。换言之，传统AI是执行者，而生成式AI是创造者。
（3）人工智能生成内容
人工智能生成内容（Artificial Intelligence Generated Content，AIGC）是利用AI技术自动创造各种类型内容的过程。在法律领域，AIGC可以用于生成法律文书草稿、自动撰写案例摘要或生成合同模板等。
（4）生成式预训练变换器
生成式预训练变换器（Generative Pre-trained Transformer，GPT）是一种基于深度学习的NLP模型，由OpenAI开发。正如其名称所示，GPT的特别之处在于它的两个核心技术：“Pre-trained”（预训练）和Transformer架构。预训练意味着GPT在成为专家之前，已经经过了海量文本的训练。而Transformer架构则让GPT能够全面理解整个句子，生成更加连贯和符合逻辑的文本。
（5）ChatGPT
我们最熟悉的聊天机器人ChatGPT是GPT模型的一个具体应用实例，是生成式AI技术的杰出代表。回答法律问题时，它能从大量法律文件、案例和书籍中找到答案，并像经验丰富的律师一样提供法律建议。
简而言之，它们之间的关系可以描述如下：NLP为所有相关技术提供基础；生成式AI是NLP的应用方向，涵盖了各种能够生成新内容的AI技术；AIGC是生成式AI的具体实现过程；而GPT是实现文本生成的一种深度学习模型，ChatGPT聊天机器人则是利用GPT模型构建的对话应用。图1-2综合体现了这些技术概念之间的关系与原理。
图1-2 生成式AI技术在文本处理中的概念简图
目前，法律AI科技市场正在迅速增长。根据国际市场调查公司Business Research Insights的研究数据，2021年全球法律科技AI市场规模为81.52亿美元，预计2032年将达到1989.33亿美元，预测期内的复合年增长率为33.7%。
LexisNexis发布的《2024年法律创新投资调查》报告展示了法律行业高管人员对于计划使用生成式AI技术的优先任务，并突出了法律行业在采纳新技术时的战略重点，如图1-3所示。位列前五的为法律研究、文件摘要、文件起草、合同分析和尽职调查，此外还包括商业发展报告和跨司法管辖区法律实时比较等。
图1-3 法律行业高管人员关于部署生成式AI技术的优先任务
此外，普华永道发布的《2024 AI Jobs Barometer》（又称《2024人工智能就业晴雨表》）揭示了一个令法律人士振奋的现象：AI为法律人带来了更高的工资溢价——在某些市场中，拥有AI技能的法律人可以享受到高达25%的工资增长。
法律AI的崛起不仅仅是一种技术趋势，它正在重塑法律服务的方方面面。随着生成式AI技术的兴起和应用，法律服务的工作模式和职业生态正在被重新定义，法律行业正面临着前所未有的技术革新浪潮。
在法律领域，AI的应用正在迅速扩展到多个场景。从提高工作效率到提升决策质量，从个性化法律服务到法律教育的创新，AI正成为法律行业不可或缺的一部分。
在法律服务领域，AI正迅速成为律师和公司法务人员的重要助手。在律所工作场景中，AI的应用已经渗透到案件管理、法律研究、合同自动化、智能咨询、诉讼策略建议、知识管理和市场分析等多个方面。
第一，案件管理与分析领域。AI通过自动化跟踪案件进度、识别关键时间节点，帮助律师及时响应案件需求。同时，AI工具能够通过分析历史数据和当前案件信息，预测案件发展趋势，识别可能的法律问题和结果，使律师能够更好地规划案件策略，提前准备应对方案。
第二，智能咨询。AI智能咨询系统能够提供全天候的即时服务，模拟律师的咨询过程，为客户提供初步的法律意见。同时，这些系统能够理解客户的查询，提供基于大量法律数据的定制回答，从而提升客户体验。
第三，合同自动化。AI合同起草技术能够通过智能模板和自然语言处理技术，确保合同条款的准确性和一致性。同时，AI合同审核功能可以自动识别潜在的风险点，帮助律师进行风险评估。
第四，法律研究与知识管理。AI在法律研究中通过快速搜集并分析相关法律条文、案例和学术文章，辅助律师深入理解法律问题。知识管理系统则通过组织和索引法律文档，确保律师能够迅速访问所需信息。
第五，市场分析与策略建议。AI的市场分析工具通过分析行业趋势、竞争对手状况和客户反馈，为律所提供市场洞察。这些分析结果可以帮助律师制定定制化的业务发展策略和市场进入计划。
在司法领域，AI被用于辅助法官及法庭工作人员进行案件管理与判决分析。AI系统能够分析历史判例，为法官提供判决参考，同时提高司法决策的一致性和公正性。
第一，辅助法官撰写判决书。AI通过自然语言处理技术，辅助法官撰写判决书，提供法律语言生成、判决书模板生成、判决结果预测以及自动审核与校验等功能。这不仅提高了裁判文书撰写的效率，也确保了文书的规范和准确。
第二，案件管理和流程简化。AI技术可以智能分类和排序案件，实时跟踪案件进度，分析案件数据，建立案件知识库，从而优化法院工作流程，提高审判质效。
第三，司法政策的改善。AI通过大数据分析帮助法官判案，为司法政策的制定提供决策依据，从而提升司法政策的制定效率和公正性。
转观公司法务工作场景，AI的应用同样展现出巨大的潜力。
第一，合规性监控。AI通过实时监测企业活动与外部法律法规的比对，自动识别潜在的合规风险。这种监控不仅仅局限于文本分析，还能通过模式识别预测未来的风险趋势，帮助企业及时调整策略，避免违规行为的发生。
第二，合同管理的优化。AI通过自然语言处理技术，自动解读合同条款，提高合同审查的速度和准确性。AI还能跟踪合同执行情况，确保合同条款得到履行，并在必要时自动提醒相关部门注意合同的续签或变更。
第三，风险评估与预警。AI通过分析历史案例和当前市场数据，预测可能对企业造成影响的法律风险；同时，AI系统能够量化风险等级，并提供定制化的预警机制，帮助法务团队提前准备应对措施。
第四，内部法律咨询与知识产权管理。AI在提供内部法律咨询时，能够快速响应员工的法律问题，提供基于公司政策和法律法规的专业意见。在知识产权管理方面，AI能够帮助企业监控市场，自动识别潜在的侵权行为，保护企业的创新成果和市场竞争力。
AI在法律教育和研究中起着重要作用。它可以帮助学生和研究人员快速获取法律信息，分析法律趋势，以及进行复杂的法律比较研究，从而促进法律知识的传播和创新。
第一，教学方式的变革。AI技术正在通过模拟庭审、案例分析等互动式教学方法，改变法学教育的方式，提高学生的参与度和学习体验。
第二，个性化的学习方案。AI技术可以根据学生的学习情况和需求，提供个性化的学习方案和辅导，帮助学生更好地掌握法学知识和技能。
第三，法律教育和培训材料的创新。AI可以辅助开发法律教育和培训材料，提供定制化的学习路径和模拟案例，增强教育的互动性和实效性。
第四，法律研究辅助。AI技术能够有效提升法律研究的效率，通过快速搜集和分析数据，辅助研究人员进行文献综述和案例研究。
在法律出版领域，AI的应用正逐渐成熟，为法律信息的编撰、分发和利用带来了深刻的变革。
第一，自动化内容生成。AI可以自动生成法律新闻报道、案例摘要和法律分析，提高内容生产效率。同时，通过分析法律文档和判决，AI能够提炼关键信息，快速撰写出版内容。
第二，智能编辑和校对。利用自然语言处理技术，AI能够辅助编辑进行文本校对，识别语法错误、用词不当或不一致，确保法律出版物的准确性和专业性。
第三，个性化内容推荐。AI技术可以根据读者的阅读历史、偏好和反馈，向其推荐相关法律内容，提升用户体验，增加用户黏性。
第四，版权保护和管理。AI有助于监测和保护法律出版物的版权，自动识别和追踪未经授权的使用及复制，维护出版商和作者的合法权益。
第五，市场趋势分析。通过分析大量的法律文献和案例，AI能够识别和预测法律领域的趋势与热点问题，为法律出版提供方向性指导。
法律科技公司作为AI在法律领域应用的先锋，承担着创新和引领的重要角色。它们通过深入的市场调研和需求分析，精准把握律师、法务工作人员、司法人员等专业人士的具体需求，从而指导AI产品的开发方向。
第一，在产品开发阶段，法律科技公司专注于原型设计和用户反馈，不断迭代优化，以实现高效的法律数据分析和智能决策支持，确保最终产品能够解决用户的实际问题。同时，公司投入资源进行算法开发与优化，提高算法的准确性和效率，并保证算法的可解释性和公平性。
第二，在运营阶段，法律科技公司注重数据管理与质量控制，通过建立严格的数据流程，确保用于训练AI模型的数据准确可靠。
第三，跨学科团队的建设是法律科技公司发展的关键。团队由法律专家、数据科学家、软件工程师和产品经理等成员组成，确保产品具有法律专业性和技术可行性。
第四，产品测试与质量保证也是法律科技公司重点关注的领域，通过功能测试、性能测试、用户接受测试等方式，确保产品在实际应用中的稳定性和可靠性。
第五，法律科技公司重视用户教育与支持，提供详细的产品使用教程、在线帮助文档和客户支持服务，以帮助用户快速掌握产品的使用方法，提升用户体验。
第六，公司持续关注行业动态和技术发展，不断迭代产品功能，引入新的AI技术，保持产品的竞争力。法律科技公司致力于开发出能真正解决法律专业人士痛点的AI产品，推动法律行业的数字化转型。
在数字化浪潮的推动下，AI正成为重塑法律行业的核心力量。从提升工作效率到降低运营成本，从优化决策支持到创新服务模式，从强化知识管理到创新商业模式，AI技术以其独特的能力，为法律行业注入了新的活力。
普华永道发布的《2024人工智能就业晴雨表》显示，AI已经大大提高了劳动者的生产力。在AI渗透率最高的行业中，劳动生产率的增长几乎是其他行业的4.8倍，法律行业也不例外。随着技术的发展，法律市场不断涌现出不同的法律AI软件，为企业或律师事务所提供自动化的法律服务。笔者搜集了一些法律AI产品的资料，发现各产品的研发者或使用者在介绍中几乎无一不强调其为法律工作带来的效率提升。例如，AI合同审查软件LawGeex的介绍中提到：“律师们平均花了92分钟完成任务，平均准确率达到85%。LawGeex只花了26秒就审查了所有5份合同，准确率为94%。”
AI技术，尤其是基于大模型的生成式AI，是如何实现这种提效的？我们可以这样理解：它改变了法律知识“获取”和“生成”的过程，摆脱了对时间的依赖。在法律领域，“获取”法律知识意味着要从法律条文、案例等资源中收集信息；而“生成”法律知识则涉及创造新的法律见解或解释。对于法律人士来说，这通常需要深度的学习和长期的训练，但经过大规模预训练的生成式AI模型改变了这一过程（见表1-1）。
表1-1 AI对法律知识的获取与生成的改变
总体而言，基于大模型的生成式AI技术的出现，在一定程度上改变了以“人力”为中心的知识生成模式，推动了以“算力”为支撑的知识生成方式的变革。
法律知识的获取和生成不再依赖于时间，变得即时和便捷。
自动化和智能化的法律服务减少了法律服务行业对人工的依赖，从而降低了运营成本。传统的法律知识获取和生成的方式需要人工监督和管理，这也是为什么加班在法律服务行业成为常态。而AI技术可以在多个业务领域实现24小时的服务，极大地缓解了人的压力。可见，在重复性强、规则性强的法律工作中，AI工具可以替代人工，显著减少人力成本和时间成本。例如，汤森路透的一项研究显示，使用法律文书起草辅助工具，提高了起草的效率，在给定的起草任务上节省了108～353美元的成本。
有人认为，随着生成式AI技术的不断完善，未来知识创作工作的边际成本甚至可能为零，从而产生巨大的经济价值。
在法律行业也有不少研究表明，人们对生成式AI技术降低成本的潜力抱有高度期望。例如，LexisNexis发布的《2024年法律创新投资调查》报告显示，在预测生成式AI的未来影响时，76%的公司认为生成式AI的使用能够降低法务部门的成本，47%的律所领导者对此做出了相同的预测。此外，2024年，汤森路透研究所发布的《2024年专业服务中的生成式人工智能》报告则显示，生成式AI带来的成本节约是法律行业受访者重点关注的因素之一。
法律服务中的决策是一个全面且复杂的过程，不仅涉及根据案件事实、证据、法律规定和法律原则进行深入的分析和判断，也包括对案件未来走势的预测以及对公众舆论的评估。不同的决策主体如法官、律师、仲裁员和法务人员等都面临着各自独特的挑战。例如，法官需要考虑裁判的一致性和司法的公正性，而律师则更侧重于预测案件结果，为客户提供最有利的法律策略。在生成式AI技术出现之前，这些决策很大程度上依赖法律人士的个人经验和直觉。随着社会的发展，法律问题变得更加复杂，这使得传统的法律决策模式面临挑战，显示出其固有的困难和局限性，急需更高效、更准确的决策支持工具来补充和改进。
现在，AI技术，尤其是生成式AI，为法律决策提供了前所未有的支持。这些技术通过分析大量历史数据，揭示案件结果的统计模式和预测变量，使法律专业人士能够更准确地理解法律问题并预测诉讼的发展趋势。例如，Lex Machina这样的法律科技公司利用其分析服务，可以帮助律师发现法官在审前动议上的倾向，预测案件的胜诉概率，从而为客户提供更精准的法律服务解决方案。这种数据驱动的决策模式不仅提高了法律服务的效率和准确性，也使得律师能够将更多时间投入高价值的任务中，如战略规划和客户咨询，从而提升整个法律服务行业的价值和质量。可以看出，在AI技术的推动下，法律实践正在从传统的经验模式转向数据分析与技术驱动的应用。
为了全面分析AI对法律决策的提升，我们将影响因素归纳为4个核心维度：信息处理能力、决策效率、决策质量以及个性化服务。这些维度相互影响，共同塑造了法律决策的综合表现。表1-2分别对比了人工法律决策和AI法律决策在这4个维度的不同特征。
表1-2 AI为法律决策带来的改变
1）在信息处理能力上，人工决策面临着信息过载的问题。法律人需要从大量的法律文献、案例、法规和证据中筛选出与案件相关的信息，这一过程既耗时又耗力。相比之下，生成式AI通过深度学习和自然语言处理技术，能够高效地处理和分析大量的法律文本和数据，自动识别和筛选出与案件相关的信息，从而极大地减轻了法律专业人士的工作负担。
2）在决策效率方面，人工决策速度较慢，从案件的受理到最终裁决，可能需要经历漫长的周期。然而，生成式AI能够快速处理复杂的法律问题，并提供实时决策支持。通过算法模型，AI可以在极短的时间内分析案件的各个方面，并生成初步的决策建议，大幅缩短了案件处理时间。
3）在决策质量方面，人工决策依赖个人技能和经验，容易产生偏见和错误。随着社会的发展和法律问题日益复杂化，传统的法律服务决策在处理涉及大量数据和跨领域知识的案件（如金融、科技等领域）时，往往显得力不从心。对此，生成式AI通过机器学习和大数据分析，能够不断优化其决策模型，提高决策的一致性和准确性。AI系统不受个人经验和认知偏差影响，能够提供更为客观和公正的决策建议。此外，AI还能够通过不断学习，逐步提高其决策质量，使自身更加可靠。
4）在个性化服务方面，由于资源和时间的限制，法律人士很难为每个案件提供深入的定制化分析和建议，这在一定程度上限制了法律服务的质量和对当事人需求的满足。而生成式AI能够根据每个案件的具体情况，提供定制化的决策支持，满足不同当事人的需求。
显然，AI在上述4个关键维度上展现出了超越传统人工法律决策的优势。当然，评价法律决策的优劣并非仅限于这些标准，AI在法律决策上的应用同样面临一些挑战，例如对复杂情境的理解限制、伦理和隐私问题等。尽管如此，AI通过其卓越的数据处理和分析能力，已经显著提高了法律决策的效率和精确度，这一点是不容忽视的。
当谈论“服务模式”时，我们指的是服务提供的方式和过程，包括服务的获取、交付、互动和后续支持。“服务模式”是法律人与客户之间互动的桥梁，直接影响着客户的体验和满意度。
生成式AI技术带来的飞跃并非一蹴而就，而是一段漫长且充满挑战的探索。为了展示AI技术如何逐步渗透并重塑法律服务模式，我们将回溯历史上法律技术发展的各个阶段，通过审视每个时期的技术突破，描绘法律服务模式在技术浪潮推动下的转变。如图1-4所示，我们将其梳理为4个发展阶段。
（1）2010年以前：计算机化与信息化
自20世纪60年代计算机辅助法律研究的初步尝试，到20世纪80年代中国法学界提出“法律工作的计算机化”概念，法律科技经历了显著的发展。在此期间，在线法律数据库如LexisNexis和Westlaw的普及，为法律人士提供了全新的信息访问途径。同时，办公自动化（OA）、管理信息系统（MIS）和企业资源规划（ERP）等技术的引入，实现了法律行业信息管理的数字化，极大提升了工作效率。此外，随着20世纪90年代末互联网的普及，电子数据在法律诉讼中的重要性日益凸显，e-discovery（电子证据开示）技术的兴起，标志着法律诉讼标准实践的变革。由此可见，在这一时期，法律服务模式的改进主要体现为技术辅助下的自动化：法律专业人士开始利用在线数据库进行法律研究，使用办公自动化和企业管理系统来提高工作效率；客户开始体验到更快捷的法律咨询和案件处理速度，但同时也需要适应新的技术工具和信息获取方式。
图1-4 法律技术与服务模式的发展历程
（2）2010～2015年：数字化转型
随着互联网的蓬勃发展，以及云计算、大数据分析和人工智能的引入，法律服务模式经历了显著的数字化转型。2010年前后，法律科技初创公司LegalZoom和Rocket Lawyer在美国诞生，推动了智能合同审核、在线法律咨询和电子签名等创新服务的发展。2012年，区块链技术的兴起为法律服务自动化和去中心化铺平了道路，智能合约的发展为法律科技领域带来了革命性的变化。同年，IBM Watson超级计算机在智力问答竞赛节目Jeopardy！中的胜利，及其在法律领域的应用，显示了人工智能技术在法律服务中的巨大潜力。这个时期，服务模式转变为更多的在线交互和自助服务，客户对于法律服务的期望提高，开始寻求更加快速、灵活和成本效益高的解决方案。
（3）2015～2022年：智能化发展
在这一时期，法律科技经历了显著的智能化与全球化发展。2015年后，ROSS Intelligence和LawGeex等公司的成立与产品的应用，标志着AI在法律科技领域的突破性进展。2018年前后，自然语言处理（NLP）和机器学习技术的快速发展，推动了法律咨询聊天机器人的普及。同时，基于人工智能的司法判决预测研究取得进展，体现出机器学习在预测法律案件结果方面的潜力。2020年，COVID-19疫情进一步加速了远程法律服务和在线法庭的发展。到了2021年，法律科技继续扩展到环境法律、知识产权和国际法律服务等新领域，这一趋势体现了法律科技服务国家工作大局和高质量发展的导向。在这一阶段，服务模式变得智能化，更加高效和精准，客户体验从传统的等待响应转变为即时获取服务和个性化解决方案。
（4）2022年至今：生成式AI驱动
2022年后，ChatGPT等应用的崛起，标志着法律科技行业进入了一个以生成式AI技术为主导的新时代。在这一时期，法律科技公司积极集成大模型和生成式AI技术，以提高产品能力，如法律检索、智能合同管理、合同审查和法律研究等，落地应用众多。此外，律师事务所、替代性法律服务商（ALSP）、企业法务部门、法院和法学院等都在积极探索使用AI技术，推动法律服务范式的转变。新兴法律服务业作为法律行业的“新质生产力”代表，迎来了发展机遇。这一时期，服务模式从传统的人工操作和数字化服务，转变为以AI为核心的智能服务，客户期望通过更加智能和先进的技术获得高质量的法律服务，同时对服务的透明度和可访问性有了更高的要求。
目前，已经有大量的法律业务采取“AI+律师”的服务模式。展望未来，AI技术将继续推动法律服务模式的创新。我们可能会看到AI在替代性争议解决（ADR）中扮演更重要的角色，或者在法律合规检查中实现更全面的自动化。
在法律行业中，知识管理是一套系统化流程，涉及对法律知识和相关信息的收集、组织、存储、共享、检索、应用和更新及技术支持，以确保法律文档、案例、法规等资料的有序整理和安全保管，并建立高效的搜索机制以快速检索信息。然而，法律行业常常面临知识管理上的困境，其中尤为突出的就是信息孤岛问题。不同团队和部门往往各自拥有独立的知识和信息系统，这种分散导致知识流通受限、共享困难，进而引发重复工作，降低了整体的工作效率。此外，法律领域是一个动态变化的领域，新的法规、案例和先例频繁出现，这要求法律专业人士持续更新自己的知识库，适应法律环境的新变化。因此，有效的知识管理对于法律人士至关重要。
AI技术的创新应用正在构建先进的法律知识管理系统，显著增强了法律专业人士管理和应用大量法律数据的能力，推动法律服务行业朝着更加智能、高效的方向发展。例如，知识管理系统AlchemyAPI能够从文本中提取关键短语，实现更广泛的聚合，并展示无法用单一领域概念表达的知识项。此外，AlchemyAPI采用了SimRank相似性算法，这是一种衡量上下文中个体相似度的方法，基于图的拓扑结构来衡量图中任意两个点的相似程度。借助这类算法，即便文档之间没有直接的共同特征，AlchemyAPI也能通过特征路径找到并链接相似文档。
AI系统的核心在于其处理和分析大量数据的能力。通过这种能力，AI技术正在改变法律行业的知识管理方式，实现从数据收集到知识分析、生成、更新、发现和个性化服务的全流程智能化，以下是这一变革的具体展现。
1）知识的自动化更新：借助AI技术对数据的敏感性和更新能力，法律知识管理系统能够实时监控并采纳新的法律数据，确保知识库的持续更新和准确性。
2）数据的智能分析与转化：AI技术在法律知识管理中的作用不仅限于数据的收集和存储，更重要的是对数据进行智能分析和解释，将原始数据转化为有用的法律知识，实现数据与知识的融合。
3）基于数据的知识发现：AI技术通过分析法律数据，识别数据模式和关联，帮助法律专业人士发现新的知识领域和研究方向。
4）个性化的知识服务：AI系统利用历史查询数据和用户行为分析，从庞大的数据中筛选并构建知识，为法律专业人士提供个性化的知识推荐服务。
在AI技术的驱动下，法律人士在知识管理方案上有了更多选择。
第一，个人知识库的创建。律师可以利用AI工具自由创建自己的知识库，将个人经验和学习成果系统化整理和存储。这些知识库可以包含案例分析、法律评论、法规解读等，形成丰富的个人专业资源。
第二，知识发现与法律研究。首先，AI能够追踪法律领域的最新发展，识别新兴问题和趋势，确保法律研究始终基于最新的法律框架。其次，通过AI的深度法律分析，法律人士能够快速、深入地挖掘法律文献、案例和学术文章中的有效信息。此外，AI工具通过构建知识图谱，将分散的法律知识点连接起来，形成一个全面、互联的法律知识体系，为法律人士提供强大的知识资源。
第三，个性化知识推荐。AI系统能够根据律师的专业领域、历史查询和工作模式，将相关的法律资讯、案例分析和法规更新推荐给需要的团队成员，增强团队成员之间的协作和沟通。通过这种知识共享，AI技术还可以帮助法律机构建立更加开放和透明的知识管理文化。
通过这些实操性的应用，AI技术正成为法律知识管理的强大工具，帮助法律专业人士提高工作效率、提升服务质量，并保持对法律知识的深入理解。
AI技术的融入不仅为法律服务提供了新的工具和平台，更引发了法律服务商业模式的创新。我们将从以下两方面展开讨论：其一，新兴市场主体——法律科技公司的崛起及其对传统法律服务市场的补充作用；其二，AI技术助力法律服务机构在市场中重新定位，拓展跨领域、综合性的“法律+科技”商业模式。
（1）新兴市场主体的崛起：法律科技公司
如今，AI不仅作为一项工具被整合进现有的服务流程中，更催生了全新的商业模式和市场参与者。有观点认为，未来的法律服务市场中，以律所为代表的法律服务机构不再具有唯一性，而以AI技术应用为依托的法律科技公司也可能融入法律服务市场，并成为新兴主体。
1）基于大数据分析的法律科技公司。实际上，在生成式AI技术崛起之前，市场上已经存在许多基于大数据分析提供法律研究和法律实践工具的科技公司，比如我们熟悉的汤森路透和LexisNexis。这类公司在21世纪初随着大数据技术的发展而兴起，利用数据分析技术来提供法律研究、案件分析、风险评估和合规性检查等服务。
2）生成式AI驱动的新型法律科技公司。随着生成式AI技术的逐步发展，法律科技公司开始进行技术转型，市场上涌现出许多专注于开发生成式AI驱动的法律产品的新型公司。这些企业不仅关注数据分析，还关注内容生成，通过AI模拟法律思维，执行法律咨询、文书起草和案件策略建议等任务。这类公司代表了法律科技领域的前沿，标志着法律科技从数据驱动向智能化服务的转变。
以北京新橙科技有限公司（iCourt）为例，自2013年成立至今，iCourt已成为国内法律科技行业的领先企业。该公司推出的Alpha系统整合了法律数据库、案件管理和律所管理等功能，覆盖法律检索、合同审查和文书起草等关键领域，极大地提升了法律服务的专业性和便捷性。目前，iCourt的产品已被超过15万名法律工作者和6000多家律所采用，用户基础正迅速扩大。iCourt的成功不仅展示了AI在法律服务领域的应用潜力，也证明了新型法律科技公司能够为法律专业人士提供高效、专业的解决方案，引领行业的创新和变革。
3）跨界科技公司。此外，我们还见证了跨界科技公司的加入。这些公司虽然不专注于法律领域，但它们将积累的技术优势应用于法律科技市场。例如，智能语音技术公司科大讯飞依托讯飞星火认知大模型，推出了“星火法律大模型”，开始在法律科技领域布局。
随着AI技术的不断进步，可以预见，生成式AI驱动的新型法律科技公司将在法律服务市场中扮演越来越重要的角色，满足市场对智能法律服务的迫切需求。
然而，在变革的浪潮中，法律科技公司的崛起也引发了一些争议和疑虑。部分观点认为它们仅是AI热潮的跟风者，目的在于吸引眼球和争夺市场。不过，这些看法是一种严重的误解。法律科技公司是行业发展的必然产物，其存在是对原有法律服务的补充而非竞争。在全球范围内，AI技术已深入司法、教学、科研等多个法律场景，法律行业正面临技术融合的挑战，这要求法律和技术人员的跨学科合作——法律科技公司恰恰满足了这种融合的需要。它们不仅提供技术支持，还在深刻理解法律服务领域需求的基础上，利用AI技术来提供更加高效、精准的解决方案。作为法律市场中的新兴力量，法律科技公司将与现有法律服务机构携手，共同塑造行业的未来，通过互补合作来满足市场的多元化需求。
（2）全新的商业模式：法律+科技
为了更好地分析AI如何作用于法律行业的商业模式革新，我们需要先理解“商业模式”在法律行业中的内涵与价值。我们所说的法律行业的商业模式是指在提供法律服务的过程中，法律机构创造价值、交付价值和获取价值的一系列方法和策略。如图1-5所示，商业模式的价值体现在多个维度：服务模式与客户关系、收入与成本结构、市场定位与竞争策略以及技术应用与市场适应性。
图1-5 法律行业商业模式的价值体现
表1-3对比了传统法律模式与新兴的“法律+科技”商业模式，以便读者更清晰地理解在AI技术影响下，法律服务价值在这4个维度上的转变和发展。
表1-3 AI技术下“法律+科技”商业模式的价值改变
（续）
第一，服务模式与客户关系。借助生成式AI技术，律所不仅能够为客户提供24小时的实时法律咨询，还可以根据客户的历史数据进行细分，帮助律师针对特定的客户群体开展个性化服务。同时，生成式AI还能为营销活动生成个性化内容，通过瞄准正确受众、预测转化可能，不断发展新的客户群体。
第二，从收入与成本结构来看，随着AI带来的变革，传统的按小时计费方式将不再占据主导地位。在新的计费模式中，律师的报酬将更多地与其完成的工作量和实现的工作价值挂钩，而非单纯的时间消耗。在此基础上，律所可以探索多种收入模式，如基于订阅的服务、价值导向的收费，或是与AI技术相结合的增值服务。
第三，在市场定位与竞争策略方面，法律服务不再仅仅依赖于经验和品牌，而是通过技术创新来提升竞争力，使用AI技术处理和分析来自不同法律领域和行业的数据。“法律+科技”的商业模式使得律所的业务能够跨越传统领域的限制，更广泛地服务于小企业和个人客户，极大地拓宽了客户来源。
第四，在技术应用与市场适应性方面，AI技术的应用使得法律服务能够更迅速地适应市场变化。在“法律+科技”的模式下，AI系统能够帮助律所快速分析并预测市场趋势，及时调整服务策略，从而使其在激烈的市场竞争中占据优势，而传统法律模式在这方面则相对较慢。
显然，技术革新正推动律师事务所进行商业模式和价值主张的转型。“法律+科技”商业模式不仅提高了服务效率和市场适应性，还拓宽了律师事务所的市场定位和竞争策略。生成式AI技术的灵活性和通用性，配合开放接口，允许律所根据客户需求定制服务。这意味着，如果未来的律师事务所能够与科技公司合作，开发出定制化的AI工具，就能为用户提供更加个性化的服务。而AI的价值也正在于此，谁能用好这些强大的工具，谁就能提高效率和服务质量，同时大幅扩展自身的业务范围。
AI的广泛应用虽然为法律服务带来了技术优势和商业上的突破，但其潜在的负面影响同样不容忽视。本节将讨论AI技术对法律行业的消极影响，包括失业风险、数据隐私和安全问题、合规与监管的挑战，以及伦理问题。
历史上，每次工业革命都改变了人们的工作方式。从蒸汽机到电力，再到电子信息技术，每一次技术进步都提高了机器的自动化水平，同时也导致人们面临失业危机。现在，AI的发展也造成了同样的结果。它在提高工作效率的同时，逐渐替代人类的决策和思考。2023年，高盛估算了不同行业在美国和欧洲被AI自动化取代的就业岗位的比例。法律职业的风险位居第二，大约44%的任务可能被自动化。
接下来，我们将从基础性工作的替代、专业普及与执业泛化、劳动力结构的变化这三个方面，共同探讨AI技术对法律行业造成的失业风险。
（1）基础性工作的替代
“初级法律人士的境况会变化吗？”当被问及此问题时，汤森路透研究所技术和创新内容负责人扎克·沃伦（Zach Warren）明确表示：当然会变化。“检索、文件或合同起草等‘手工’工作通常是一年级和二年级律师的工作范围，而这些显然是生成式AI的用例。”虽然在可预见的未来，人类律师被AI技术完全取代的可能性不大，但AI将能够承担大部分依赖记忆法律条文和执行标准程序的任务。
为了更清晰地理解，我们从实际的工作出发，先将传统的法律服务大致分为3种类型：基础型、经验型和专业型，如图1-6所示。
图1-6中的金字塔结构展示了法律服务工作的3种类型。首先，AI的影响体现在基础型事务，这些任务由于规则性强、重复性高，最容易被自动化工具取代。例如，AI可以快速处理大量数据，执行标准化的合同审核和文档生成任务，从而提高效率并减少对人力的需求。其次，经验型事务也受到AI的冲击。通过机器学习和自然语言处理技术，AI能够分析历史案例，提供解决纠纷的参考方案，这可能会在一定程度上减少对法律人员的需求。最后，专业型事务虽然对专业知识和经验的要求较高，但AI的高级分析和模式识别能力，也可能在一定程度上辅助或改变资深律师的工作方式，尤其是在前期的案件分析和策略制定阶段。这提出了一个引人思考的问题：在未来，经验型事务和专业型事务是否也会像基础型事务一样，主要由机器劳动承担？
图1-6 法律服务工作分类及劳动形式演变
关于AI发展能否取代人类的工作，目前存在两种观点。一种观点认为，AI技术对就业有一种“补偿效应”，即AI技术的进步能提高生产效率、降低成本，进而刺激市场需求，而需求增加可能促使企业扩招，从而在一定程度上补充因技术进步而减少的工作岗位。
高盛的研究持此观点，它们认为，从历史上看，自动化带来的失业影响往往被新岗位的产生所冲淡，技术创新带来的新职业是就业增长的主要来源。而另一种观点则更为谨慎，指出AI虽然在创造新的工作岗位，但这些新岗位的数量正在减少，并且AI同时也在取代更多的工作岗位。例如，美国在20世纪80年代新岗位的创造率是8.2%，到了21世纪初，这个数字下降到了0.5%。这说明，智能机器在一定程度上确实可以创造新的工作岗位，从而促进就业，但是其促进作用有限，并且这种促进作用越来越小。
根据这两种观点，我们应当认识到AI技术对就业的复杂影响。AI技术的发展会创造新的职业和需求，但同时也确实会导致某些岗位面临消失的风险，法律行业尤为明显。AI技术在法律行业中创造了新岗位，如数据隐私律师、法律科技顾问等，但这些新岗位的数量目前仍然较少。AI技术在创造新工作岗位的同时，也在取代旧的工作岗位。许多技能要求低、重复性强的工作岗位正在被AI技术取代，导致很多劳动者面临失业。
（2）专业普及与执业泛化
在法律行业中，传统的职业主义通过使用专业的法律术语和接受专门的培训来维持其专业性和神秘感。法律服务通常由法律专业人士主导，形成了一种单向的服务模式。在这种模式下，客户往往无法根据自己的知识自由选择服务提供者，而是依赖人际关系、口碑和品牌等因素来获取法律服务。
然而，随着像ChatGPT这样的生成式AI技术的引入，公众可以更容易地获取和理解法律知识，这可能会降低人们对传统法律专业人士的依赖。非法律专业人士也能够掌握一定的法律知识，从而在一定程度上自行处理一些法律事务。同时，AI驱动的科技公司也可能对法律行业构成竞争压力，它们可能会以替代性法律服务提供商（ALSP）的身份进入市场，成为公众获取法律服务的选择之一。换言之，客户可能会更倾向于使用AI工具来处理一些常规的法律事务，而不是寻求专业律师的帮助。
（3）劳动力结构的变化
随着技术的发展，劳动力市场出现了两极分化。这个问题不仅导致低技能劳动者面临就业困难，还可能引发高端技术岗位的人才短缺。随着AI技术的迅猛发展与更新，高端技术岗位对新人才的需求急剧增加，但市场上却难以找到合适的人选。在此趋势下，法律行业的劳动力结构也在调整。AI技术正在覆盖传统的法律服务工作，行业对信息技术能力强的高端法律技术人才的需求日益增加，但市场上合格的候选人仍然相对较少。
同时，这种趋势也可能引起法律服务机构内部层级的变化。通常，资深法律从业者因其深厚的实践经验和业务资源，在律所层级体系中占据领导地位。然而，年轻法律从业者在掌握和应用ChatGPT等AI技术方面更胜一筹，这可能削弱传统执业经验的优势，推动法律机构的层级结构向多元化评价标准转变。我们认为，这种技能需求的变化也反映了法律就业门槛的提高。随着AI技术在法律行业的深入应用，对法律从业者的技术要求也在不断提高，法律专业的从业者和学生需要掌握更多技术知识，以适应这一变化。
有人认为：“在这个世界上，每当我们浏览互联网、操作智能手机、使用信用卡或参与社交媒体互动、通过电子收费站、观看流媒体影片或收看电视时，实际上都在为AI的发展提供数据支持。”这句话揭示了：在数字化时代，我们每个人都是数据的创造者。我们的活动不断产生数据，这些数据被收集、分析，并用于训练和优化AI系统，使它们能够更好地模仿人类，输出更加精准和个性化的内容。
然而，这也提醒我们，随着个人数据被用于AI训练，数据隐私和安全问题变得尤为重要。我们需要确保这些数据的使用透明、受到监管，并且尊重我们作为数据主体的权利。对于法律服务主体而言，保护客户数据不仅是法律要求，更是维护客户关系和律所声誉的关键。AI在法律领域的应用需要大量的数据支持，这些数据往往涉及个人隐私和敏感信息。无论是在模型研发过程中，还是在客户服务过程中，AI技术下的数据使用都催生了数据隐私和安全的重要议题。
（1）模型研发过程中使用数据的风险
随着技术的发展，越来越多的法律科技公司和大型律所积极探索并训练自己的AI模型。然而，AI模型的训练是一个复杂的过程，通常依赖海量数据的输入，面临隐私侵犯和版权保护等挑战。模型开发的主要数据来源渠道一般是公开数据，包括互联网上的研究报告、新闻报道和社交媒体内容等。但是，这些数据可能含有个人信息，即使经过匿名化处理，也可能存在隐私侵犯的风险。此外，版权问题也是一大挑战，因为某些数据可能仍受版权保护，未经授权的使用可能引发法律纠纷。例如，OpenAI在训练GPT模型时，因使用受版权保护的书籍和文章数据而遭遇多起侵权诉讼，包括作家Paul Tremblay和Mona Awad的诉讼，以及《纽约时报》对模型复现文章内容及生成虚假信息的指控。此类案件凸显了大模型时代数据使用的法律与安全问题。
（2）客户服务过程中数据使用的风险
在法律服务过程中，生成式AI系统的使用与优化依赖大量用户交互数据，这要求服务提供者需严格遵守个人信息保护法规。若在未经用户明确同意的情况下使用其数据进行模型训练，可能引发法律诉讼和声誉风险。例如，美国联邦贸易委员会曾处罚一家名为Everalbum的公司，因为它未经用户同意就收集照片和视频，并用这些数据训练算法。同时，数据可能涉及敏感信息，如个人身份、财务或健康记录，因此使用者需确保数据安全，防止未授权访问和网络攻击。此外，AI内容生成的不透明性可能削弱客户信任，影响法律机构的市场竞争力。当前，随着国家数据局的成立，我国的数据要素市场将进一步完善。随着我国数据要素市场的完善和《生成式人工智能服务管理暂行办法》的实施，企业和社会机构在数字化转型中必须提升数据管理水平，确保数据处理的合规性，保护用户个人信息。
AI技术发展迅速，如何确保AI技术在法律行业中的应用符合现有的法律法规，以及如何制定新的法律法规来监管AI的应用，成为法律行业面临的重大挑战。
（1）合规的挑战
在法律技术领域，“AI的合规”（AI Compliance）是指确保AI系统在设计、开发和部署过程中遵循所有适用的法律法规、行业标准和组织内部政策，涵盖数据保护、隐私、透明度和算法公平性等方面。目前，AI的合规面临如下挑战。
第一，算法的透明度和可解释性。许多AI系统，尤其是深度学习模型，其内部工作原理的复杂性往往超出法律专业人士和监管机构的理解能力，导致所谓的“黑箱”问题。这种不透明不仅增加了法律风险，也使评估AI决策的合理性和公正性变得困难。
第二，技术风险管理。首先，数据泄露风险要求法律机构采取先进的加密技术和严格的访问控制措施，以确保敏感数据的安全性。其次，算法偏见风险需要法律机构通过定期审查和测试AI系统来识别和纠正，以保证决策的公正性。最后，技术过时风险的存在要求法律机构持续更新和维护AI技术，以保持其先进性和合规性。
第三，跨国法律合规。随着法律机构处理的数据越来越多地跨越国界，它们必须遵守不同国家的监管政策和法律要求，这些要求在数据保护、隐私权、知识产权等方面可能存在显著差异。法律机构需要深入了解各个司法管辖区的法律环境，并确保其AI应用在全球范围内的合规性。
第四，合规性培训与教育问题。法律专业人士需要保持对最新技术发展的敏感性，并预见这些技术如何影响现有的合规框架。这要求法律机构对员工进行定期的合规性培训，提高他们对AI技术潜在风险的认识水平，并确保他们了解在使用AI时应如何遵守相关法规和内部政策。
（2）监管的挑战
“AI监管”（AI Regulation）指政府或监管机构对AI技术的开发和应用实施的监督与控制措施，旨在通过制定标准、规则和政策来维护市场秩序、保护消费者权益，并促进技术创新在社会伦理和法律框架内的可持续发展。
目前，我们将法律领域的人工智能监管问题总结如下。
第一，AI技术快速发展导致法规滞后。首先，对于监管部门来说，AI技术的迭代更新速度远远超出法律的适应速度，导致许多创新应用缺乏明确的法律框架，从而对监管部门提出了更新法规、制定新政策的迫切要求。其次，对于法律服务机构而言，AI技术的发展与法规更新速度的差异，使它们在采纳AI技术时往往面临未知的法律风险；与此同时，不同国家和地区对AI的监管态度和法规存在差异，这给跨国运营的法律机构带来了复杂的合规问题。
第二，AI系统的法律责任。当AI系统参与案件分析和判决过程时，如果出现错误或不公正的结果，责任应如何界定、由谁承担？是AI的开发者、使用者，还是AI系统本身？目前尚无普遍接受的监管框架来解决这些问题。同时，责任归属问题不仅是一个监管问题，也涉及伦理考量。
2024年2月，广州互联网法院就某AI平台向公众提供的AI服务中生成的图片涉嫌侵犯“奥特曼”的著作权一案做出判决，这被称为“全国首例AIGC服务提供者侵犯著作权案”。此案中，法院认为AI平台在提供服务时，未能充分审查生成内容的合法性，因此对侵权行为负有责任。尽管社会各界对此案的判决结果“褒贬不一”，但不可否认，此案引发了对AI技术伦理和监管的积极讨论，包括如何在创新与保护知识产权之间找到平衡点，以及如何确保AI技术的发展不会侵犯他人的合法权益。随着AI技术的不断进步，这些问题将变得越来越重要。
第三，特定领域的监管挑战。在对AI技术的监管上，各领域都有其独特的需求和标准。例如，知识产权法律服务中的AI应用需对技术细节和法律要求有深入理解，既要鼓励创新，又要保护知识产权；在医疗法律服务中，AI系统的使用必须符合医疗保密和保护患者隐私的高标准；在刑事司法系统中，AI的应用，如犯罪预测，引发了关于公正性和道德责任的重要问题，需要监管机构制定严格的规则。
总之，随着AI技术的不断进步，法律行业在合规和监管方面将面临一系列挑战，这些问题凸显了现有法律框架与快速发展的AI技术之间的矛盾，并在全球化背景下显示出对统一监管标准的迫切需求。
就像人类社会发展进程中每项新技术的诞生一样，AI的变革性发展也必然伴随着伦理问题。有观点认为，AI无限接近人的智慧，但又“逃离”了制造者和使用者的意志驱动，必将深刻挑战以人为基础的伦理体系。AI伦理的建构在某种程度上将决定AI是人类文明的又一巅峰，还是人类文明的“终结者”。
在法律领域，AI的应用也引发了诸多伦理问题，如AI创作内容的权利归属、AI对人类主体地位的挑战、AI决策的偏见问题等。
（1）AI创作内容的版权性
随着AI技术在创作领域的应用日益广泛，AI生成的文本开始挑战传统的版权归属理念，AI创作与版权辨析成为法律界和伦理界必须面对的问题。
第一，版权资格问题。AI生成的内容是否满足版权法所要求的原创性？AI能否被视为具有作者身份的实体？
第二，界定原创性标准。AI作品的创作过程通常基于大量现有数据和算法模式，这是否足以认定其具有原创性？
第三，作者身份归属的问题。如果AI创作的作品被认定为具有版权，那么版权归属应当如何确定？是归属于AI的开发者、使用者，还是应当赋予AI某种形式的“作者”地位？
第四，关于版权保护范围的问题。AI作品的版权保护是否应当与传统作品一视同仁，还是需要制定特别的法规来适应其独特性？
在这一过程中，伦理与法律的平衡显得尤为重要。如何在保护创新成果和促进知识共享之间找到合适的平衡点，是法律制定者和伦理学者需要认真思考的问题。
2023年年底，北京互联网法院审结了李某与刘某侵害作品署名权和信息网络传播权纠纷一案，确认了AI生成图片可作为“作品”并承认使用者的“创作者”身份，前提是图片展现了原告的独创性和智力投入。同时，本案判决强调，利用AI生成的内容是否构成作品需要进行个案判断，不能一概而论。站在创新发展的角度，许多法律界人士对此案的判决结果持积极态度，认为它有利于强化人对AI的主导地位，推动AI技术的创新发展和应用。
随着AI技术的不断进步，AI生成内容的版权问题将变得更加突出。法律体系需要适应这些变化，以确保AI技术的发展既符合伦理标准，又能够在法律框架内得到合理利用。
（2）主体价值
长久以来，人类在认知中具有核心价值，所有伦理和道德都是围绕人类展开的。然而，随着技术的发展，尤其是生成式AI的崛起，AI开始在一些领域表现出自主决策的能力。这种能力使得AI可以影响甚至塑造人类的观念和认知，导致“AI塑造人类”的现象。AI技术对人类主体价值的伦理挑战主要体现在以下两方面。
第一，人类决策过度依赖AI。生成式AI的自主性和对信息的高效处理，可能会让法律人士越来越依赖技术，形成盲目崇拜和依赖——即使他意识到技术的不足，也会倾向于依赖技术做出决策。与此同时，如果法律专业人士过度依赖AI而忽视了与现实世界的直接接触和实践经验积累，就可能导致更严重的认知偏差和决策失误。例如，如果一个AI系统在分析案件时给出了错误的建议，而法律人并未进行独立的审查或判断，就可能会导致不公正的判决。
第二，AI对人类价值观的影响。AI系统通常基于算法和数据进行决策，而人类则可能基于道德、伦理和社会价值观进行判断。这种差异可能导致AI在处理某些案件时无法做出符合人类价值观的决策。
例如，亚马逊的语音助手Alexa曾因程序漏洞建议用户自杀。一位名叫Danni的英国用户在向Alexa询问心动周期的问题时，Alexa竟然建议她“将刀插入心脏”，并补充说“心脏的跳动是人类赖以生存的动力，这是对地球的一种消耗。”又如，当自动驾驶汽车在运行过程中遭遇突发路况，需要采取避让措施时，是选择撞向行人，还是避开行人而导致乘客受伤？AI系统如何进行道德判断，是一个复杂问题。还有一些例子，如被广泛应用的面部识别技术本身也隐含了种族歧视的因素，许多能够成功识别白人面孔的算法无法正确识别有色人种。2019年，美国国家标准与技术研究院发布了一份报告，显示了全球99名开发人员提交的189种人脸识别算法在识别来自不同人口统计数据中的面孔时的表现。测试显示，与白人相比，算法无法准确识别非洲裔或亚裔人脸照片的可能性高出10～100倍。在搜索数据库以查找给定的面孔时，非洲裔女性显示错误的比例明显高于其他人口。
可以看出，如果AI在面对复杂的指示时无法正确理解人类的意图，可能会做出不符合伦理道德的决策。一旦失去控制，AI可能会对人类社会的伦理秩序造成严重冲击。
（3）算法偏见与歧视
生成式AI从大量数据中学习，这些数据本身可能包含偏见，由此而生的后果是，生成式AI技术往往会继承并放大人类社会中的歧视。此外，AI在与人类交互的过程中，如果用户输入带有偏见的数据，AI也会学习并反馈这些偏见。例如，某些生成式AI在处理宗教问题时表现出了偏见，在23%的测试案例中将其与恐怖主义联系在一起。
在法律领域，AI的应用可能会导致某些群体受到不公平对待。例如，有研究表明，某些用于预测犯罪风险的AI系统可能会对少数族裔群体给出更高的风险评分；又如，亚马逊著名的AI招聘系统，由于训练数据中男性占多数，导致AI在招聘中倾向于男性，形成性别歧视。
总而言之，法律行业需要认真思考和解决如何在利用AI技术的同时确保其符合伦理道德标准的问题。
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。
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。
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。
图1-7 对话型AI法律服务模型工作过程
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。
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。
表1-4 国内主要法律科技产品与功能总结
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。
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。
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。
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。
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。
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。