文章主题：AI, 法律行业, 信息技术, 法律科技
“在预期与现实的巨大反差之下，AI究竟能否达到预期，为法律行业带来革命性的效率提升？如果能，能怎么样？为什么能？最重要的是，怎么样才能？这些就是本文要回答的问题。”忙人极简版：天天码字的法律行业怎么看都应该是高科技，但却一直很low，这都怪程序员搞不定字，现在他们终于搞定了，会自己码字的AI律师也就快要来了。
引言
高盛的预言
ChatGPT的横空出世影响每一个行业。那么，哪个行业将是受生成式AI冲击最大的行业？在一份备受瞩目的研究报告中，高盛在评估生成式AI对各个行业的影响后，认为法律行业将是受AI冲击最大的独立行业（没有之一），并预计接近一半的律师工作在不久的将来可以由AI来自动完成。如果这样的预期能够成立，AI对法律行业的影响不可不谓革命性，一旦预言成真，法律行业的效率必将一飞冲天。
*上表中排名第一的行政职能（office admin) 不是一个独立行业。
原内容描述了一种现象，即传统法律行业是否会被AI取代引起了广泛的讨论，同时Venture Capitalists也开始关注法律科技（LegalTech）这个之前不太受关注的领域。我们可以将这个描述更加详细、生动地呈现出来，使其更具表现力。在近期，传统法律行业的未来是否会被人工智能所取代成为了业内人们广泛热议的话题。不仅如此，甚至有一些风险投资家也开始关注起了之前被忽视的法律科技（LegalTech）领域。这无疑表明了AI在法律行业中的影响力正在逐渐增强，也预示着未来法律行业的发展方向可能会发生重大改变。
沮丧的现状
但是，与高出天际的预期形成巨大反差的是低入尘埃的现状。法律行业是效率最低的现代行业（很可能没有之一）。几乎所有的律师工作都需要律师手工完成，行业自动化程度基本为零。手工生产的弊端——价格贵、交付慢、质量不稳定——是法律行业的常态。手工生产方式也使优秀律师的业务无法规模化。同时，低效造成的高价压抑了大量法律服务需求，无法让法律服务普惠广大消费者。
更令人沮丧的是法律行业的低效由来已久，在过去数十年内没有任何实质性的改观。二十年前，当作者踏入律师行业时，律师使用WORD，Email和电话工作。今天，我们仍然使用WORD，Email（外加微信）和电话（外加Zoom）工作。二十年来，一波又一波信息技术浪潮汹涌而来，拍山而去，很多行业已经沧海桑田，唯独法律行业岿然不动。
那么，在预期与现实的巨大反差之下，AI究竟能否达到预期，为法律行业带来革命性的效率提升？如果能，为什么能？能怎么样？最重要的是，怎么样才能？这些就是本文要回答的问题。
我们的观点
基于我们对法律行业效率的多年研究与实践，我们认为法律行业，由于其自身的行业特质，的确会是受AI影响最大的行业。AI技术将给法律行业带来革命性的效率提升。在不久的将来，可以独立完成端到端的律师工作的人工智能系统（“AI律师”）将开始逐步替代人类律师。
我们将在下文中分四个部分来论述我们的观点。在第一部分中，我们将论证为什么法律行业会是受AI冲击最大的行业？第二部分将讨论运用大语言模型技术实现AI律师尚需解决的问题。第三和第四部分则会分析实现AI律师的不同路径。
一 为什么法律行业会是受AI冲击最大的行业？
行业的本质
在判断法律行业会是否会是受AI冲击最大的行业这一问题之前，我们需要回答三个递进的问题：第一，法律行业长期低效的根源在哪里？第二，生成式AI技术（即大语言模型技术）能否破解法律行业低效的根源？第三，低效的根源被大语言模型技术破解后，法律行业是否会迎来革命性的效率提升。
为此，我们有必要审视法律行业本质。
法律行业的手工劳动状态往往掩盖了一个令人惊讶的真相——法律行业其实是一个非常纯粹的信息产业。律师工作的本质是信息的加工生产,我们的原材料、半成品和最终产品都是信息。法律行业有很多细分领域，律师工作也往往涉及多个步骤，但律师工作的信息生产本质是不变的。
例如，交易律师会根据条款书起草体现约定条件的交易文件；企业律师会对业务部门提交的商业合同提出审核意见；合规律师会根据尽调材料出具提示合规风险和整改意见的合规备忘录；诉讼律师则会根据和当事人的访谈制定有利于其客户的诉讼方案和相关文书，并在法庭上为客户辩护。这些条款书、合同文本、尽调材料、客户访谈内容是律师工作的输入信息，而那些交易文件、审核意见、备忘录、方案、辩护词等工作成果则是律师工作的输出信息。
律师的核心生产力则是律师的专业知识（legal
expertise）。从信息的视角看，专业知识的本质就是“算法”，将输入信息转化为输出信息的规则与方法。专业知识的质与量区分了好律师与差律师，资深律师与初级律师，也决定了某个律师能否胜任某项律师工作。
例如，交易律师需要按照合同文本的对应规则将交易条件（和市场惯例，如适用）映射到合同条款；企业律师需要遵照企业的合同政策来审核业务部门提供的商业合同；合规律师需要将法规的规定应用到企业的业务场景，形成是否合规的判断；而诉讼律师则需要根据法律和过往案例，预判可能的判决结果，并在可能结果的范围内，基于不同策略的利弊选择最佳的诉讼方案。
这些专业知识算法的核心是规则。法律法规当然是规则；合同约定也是规则；内部政策是规则；对市场惯例的理解也是规则。例如，在中国的VC投资市场，创始人一般与公司承担连带责任，但以股权为限。这就是一条算法规则。根据这条规则，有经验的VC律师在代表投资人处理中国项目的时候，会在其撰写的初稿交易文件中会要求创始人承担无限连带责任，但也会在后续的文件谈判中接受创始人律师以股权为限的修改意见。正是通过这条算法规则，律师可以将项目所在的市场和代表方这些输入信息转化为正确的输出信息（初稿条款、修改意见和谈判立场等）。
尽管律师用到的算法规则纷繁复杂，但它们并不神秘。和上面所举的例子一样，这些规则都是可以解释的，因为，律师必需向客户、对方律师、和法官说明他们的理由。（在讨论实现AI律师的路径时，我们会进一步分析律师的专业知识。）
低效的根源
作为一个算法驱动的信息产业，法律行业理应是信息技术的用武之地。不难想象一个能自动完成律师工作的信息系统——根据输入信息，调用并执行正确的算法，自动生成输出信息。然而，这样的信息系统只存在于想象之中。
有人可能会认为，信息技术对于一个纯粹的信息产业来说，可能会完全无能为力。然而，这种观点并不准确。实际上，法律行业就是一个很好的例子，说明信息技术对其影响有限。尽管法律行业的复杂度较高，但这并不是其低效的原因。相反，法律行业的价值链非常简短，没有供应商和上下游之分，也不需要专用设备来生产物理产品。几乎所有法律服务的价值都由律师通过手工劳动创造，他们主要在两种服务组织中工作，即律师事务所和机构法务部。在这些服务组织中，最大的成本是律师的人力成本。律师的项目团队人数通常较少，而且没有复杂的内部流程。因此，即使是在这个看似“纯粹”的信息产业中，信息技术也有其广泛的应用和影响。
很难找到一个比法律行业更单纯的行业了。
法律行业的低效并非源于缺乏努力，而在于其固有的局限性。在法律行业内部，虽然部分律师可能倾向于保守，但自动化技术能够显著地降低人力成本所带来的巨大效益，这一点是不容忽视的。而在法律行业外部，过去的二十年见证了众多法律科技创业者试图通过信息技术来提高法律行业的效率。然而，尽管在信息收集、工作流程管理等领域已经实现了信息技术的应用，但这些技术却并未触及法律工作的核心——信息的生产，更别提替代律师的工作了。
由此可见，法律行业的低科技，是诚不能也，非不为也。
纯粹的信息产业、算法驱动、和简短的价值链，这些行业特质不都应该让法律行业走在信息化与自动化的最前列吗，为何现实却恰恰相反？
在反复尝试运用技术来提升效率的努力中，我们认识到问题的症结所在：法律行业低效的根源在于律师需要处理的信息是语言文字，而在大语言模型技术出现之前，原有的技术无法有效处理非结构化的语言文字。如果一个行业，它的生产过程的每个步骤的输入和输出都无法用技术处理，那么这个行业必然停滞在手工生产阶段，一个依赖手工生产的行业也必然低效。由于语言文字对法律行业是如此之根本，这一底层的技术局限决定了法律行业的低科技和低效率是全局性的。
技术对语言文字的无力也解释了为什么多年来法律科技应用始终徘徊在信息的收集、搜索、分类和流转这些边缘领域，而无法触达律师工作的核心——信息的生产。
革命的逻辑
语言与文字，如同法律行业的一道难以逾越的障碍。尽管这并非唯一的阻碍，内部地形一片平坦，然而，这道障碍却坚不可摧，将众多技术人才挡在了法律领域之外。
终于，大语言模型技术攻下了这座曾经一夫当关，万夫莫开的雄关。技术有史以来第一次能够有效地自动处理非结构化的语言文字，从而解决了造成法律行业长期低效的根源，即技术对语言文字的无能为力。
在技术难题得到根本性解决之后，法律行业作为一个纯粹的信息产业，其特性——算法驱动，以及简短的价值链——使其成为了受到人工智能技术影响最大的行业。这个行业成功地实现了从效率最低到效率最高的转变，展现了其强大的适应能力和创新力。
故知，高盛是对的。
现在，雄关瓦解，天下逐鹿。
AI律师
AI技术的出现，正在对法律行业产生深远的影响。在这个行业中，律师作为价值创造的主要力量，其与AI技术的结合将是未来的趋势。根据律师的角色和与AI技术的关系，可以将潜在的AI技术应用划分为三大类：（1）工具型，（2）辅助型，（3）替代型。
对于一项原来需要一名三年级律师才能独立完成的法律工作，如果在使用技术后，这项工作仍然需要三年级律师完成，但所需的工作时间缩短了，和/或工作质量提升了，那么这样的技术应用就是工具型的（例如，文件自动摘要工具）；如果在使用技术后，这项工作可以由二年级律师独立完成了，而且工作质量没有降低，那么这样的技术应用就是辅助型的（例如，自动建议合同条款的专家系统）；如果在使用技术后，这项工作已经不再需要律师，而是由系统来自动完成了，那么这样的技术应用就是替代型的。（需要说明的是，根据团队的工作流程，替代型的应用自动完成的工作成果可能像之前一样仍然需要由资深律师复核后才能交付给客户。但这并不影响该技术应用的替代性，因为它所替代的是那名三年级律师，而不是所有与其协作的律师。）
在这三种技术应用类型中，替代型应用显然价值最高，但难度也最大。在大语言模型问世之前，法律科技创业公司已经开发了一些工具型和辅助型的应用，但是，替代型应用却是闻所未闻。
今天的AI技术已经在催生一大批工具型和辅助型的法律科技应用，但是，我们认为AI技术对法律行业能产生决定性影响的方式将是替代型的AI律师应用。我们将“AI律师”定义为可以独立完成端到端的律师工作的人工智能系统，其工作成果的质量能够达到有相关经验的律师的标准水平，可以直接向客户交付。在不久的将来，法律行业的生成方式将从由人类律师手工生产逐步转变为由AI律师自动生产。
AI律师的革命性在于它与人类律师的关系是替代性的，而非仅仅是工具性的或辅助性的。若以律师的合同业务为例，AI律师应该能够与客户交互并按照客户的需求独立完成某类合同的起草、审查、修改和谈判。这样的AI合同律师能够从头至尾完成这些工作，向客户提供质量合格的合同稿本、审查意见、文本修改和谈判话术等工作成果，而不仅仅是合同摘要，或文本校对这样的工具性的工作，或者是从过往合同中找到相关的条款样本这样的辅助性的工作。换言之，在处理该类合同时，人类律师需要做到的，AI律师都应该能做到。
当然，AI律师不可能自动化所有的律师工作，也就不会替代所有的律师。但毋庸讳言，AI律师一旦实现，是能够如预期那样自动化大部分律师工作，从而替代相当多的人类律师。在法律行业的AI未来里，人类律师将和AI律师共存、合作、并竞争。
AI律师的概念听起来可能太过前卫，甚至有些科幻。但是，如果只是和其他行业一样，AI能带来的仅仅是辅助型的副驾系统（Co-Pilot）或工具型的问答系统，那么，律师工作就不可能大规模自动化，法律行业也不可能是受AI影响最大的行业，更不可能从效率最低的行业一跃成为效率最高的行业。（当然，AI律师欢迎工具型或辅助型AI应用。人类律师可以使用工具来提高效率，AI律师也可以使用工具来提高效率。替代型AI应用替代的是人而不是工具。）
所以，从逻辑上讲，既然法律行业是受AI影响最大的行业，那么AI律师就终将实现。AI律师的可行性不仅受到逻辑的支持，我们的实践也表明AI律师在今天的技术水平下就能够实现。（例如，我们开发的AI律师系统原型已经能够独立地起草、审查、修改和谈判保密协议这样的日常商业合同。）
在本文的剩余部分，我们将探讨如何实现AI律师，这一法律科技的圣杯。
二 实现AI律师尚需解决的问题
ChatGPT的成绩单
今天，AI律师离我们还有多远？以ChatGPT（包括GPT-4）为代表的通用大语言模式是否已经是合格的AI律师呢？这个问题很好回答，因为在过去的几个月内，世界各地几百万律师已经对ChatGPT进行了业务水平考试。几乎每一个律师都曾尝试让ChatGPT完成这样或那样的律师工作，起草合同也好，分析案例也好。
ChatGPT显然有资格参加这场考试。GPT-4已经在美国法学院的入学考试（LSAT）和律师资格考试（Bar Exam）中录得了令人羡慕的高分。如果ChatGPT是人类的话，凭借这个成绩，他/她应该能被美国一线律所录用，成为一名年薪20万美元的一年级律师。
但是，百万律师给ChatGPT打出了一致的评分——“不及格”。ChatGPT无法独立完成常规的律师工作，它的工作成果远远达不到可向客户交付的质量。（个别律师还因为ChatGPT的幻觉而闯了大祸。）ChatGPT充其量只是一个能写简单邮件的AI助理。
律师们给ChatGPT的评语可以总结为以下两条。一是“惊人得好”，ChatGPT不仅听的懂人话，也能说人话，而且还说地相当好，条理清晰，逻辑通顺。二是“远不够好”，ChatGPT的工作成果不仅远远没有达到可向客户交付的水平，而且在绝大多数场景下，连作为内部初稿的价值也不具备。
不过，ChatGPT不必为这份成绩单感到沮丧，因为它的表现并不比绝大多数初出茅庐的律师逊色。在律所里，一年级律师只能从事次要工作，例如文件校对、信息整理等。初级律师必需在资深律师的指导下方能完成重要的律师工作，他们的工作成果也必需在资深律师复核后才能交付给客户。
律师的能力
律师们可以为ChatGPT目前还无法替代律师而长舒一口气。而法律科技创业者则会想，既然大语言模型干不了大事，我们可以让它干小事，可以让它干现在由初级律师干的次要工作，例如信息收集整理，内部知识管理等等，毕竟AI不用领工资（也不用睡觉）。和其他行业的AI应用一样，大语言模型可以成为律师的AI助理或AI副驾。
但是，“干小事”的工具型或辅助型AI应用并不足以让法律行业成为受AI影响最大的行业。我们认为AI是能够“干大事”的，大语言模型技术是可以造就替代型的AI律师。为此，我们需要找到大语言模型目前缺失的能力并设法弥补这一能力缺陷。
既然AI律师要替代人类律师独立完成律师工作，它就需要具备人类律师完成律师工作所需的能力。换言之，要实现AI律师，就需要让大语言模型能够复刻律师的能力。
基于我们在法律行业多年的经历，我们认为律师能力是一种由两部分组成的复合能力。第一部分是语言能力，第二部分是专业知识能力，两者缺一不可。
律师的语言能力指的是律师处理语言文字的能力，包括听说读写的能力和逻辑推理的能力。由于律师工作的输入和输出都是以语言文字形式存在的信息，律师必需有能力理解输入的语言文字，也要有能力生成输出的语言文字。在按规则将输入转化为输出的过程中则需要逻辑推理能力。法律行业并不使用一套与众不同的逻辑体系，但律师在工作中需要具备比普通人更为严谨缜密的逻辑推理能力。
如前文所述，专业知识是将输入信息转化为输出信息的规则与方法，它包括法律法规、也包括相关的法律术语、市场惯例、以及文件模板和条款示例等等。专业知识的本质是算法，而它的核心是可解释的规则。专业知识能力指的是律师在律师工作中运用专业知识生产工作成果的能力。具备专业知识能力的律师不仅掌握丰富的专业知识规则，并能够根据当前的律师工作，选择适当的规则，并正确地执行这些规则，从而生成出合格的工作成果。
律师的语言能力与专业知识能力是相辅相成的。律师往往需要掌握某个法律术语的定义才能正确理解法律文本，也需要强大的中逻辑推理能力才能正确应用某条较为复杂的法规。总之，律师必需同时具备足够的语言能力和专业知识能力才能胜任特定的律师工作。
AI的问题
上述律师能力模型很好地解释了一年级律师为何无法独立完成律师工作——经过多年的教育和严格的筛选，他们具备律师能力中的语言能力，但是他们还不具备足够的专业知识能力。
根据我们的评估，尽管仍然有很大的提升空间（特别是在逻辑推理方面），领先的大语言模型在今天已经具备了“够用”的语言能力。但是，和一年级律师一样，它尚不具备专业知识能力，因此还不能胜任AI律师。
至此，如何实现AI律师之问就收敛为：如何将专业知识能力赋予大语言模型？
这道题，该怎么解？
【未完待续（剧透一下，第三部分的标题是：法律行业垂直大模型，此路不通！）】
* 我们之前的法律服务提效工作的总结在这里 （或点击“阅读原文”）https://leanlegalservice.com/
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