如今AI日渐发展的时代，律师、法务如何生存，如何成为不被AI替代的法律人？ 第1页

这是一个非常有意思的问题，我和一些法律人工智能的创业者讨论过。

要回答这个问题，不如反过来，先考虑怎样的律师工作容易被人工智能取代。

如前面的答案所说，最容易被取代的工作，当然是结构化、重复性、劳动密集型的工作。首当其冲的，上市业务中的验证，并购业务中的合同审阅，合规业务中的文件审阅等等，这些都是通过较为简单的文字识别和语义分析即可实现的功能。

但是为什么直到今天，都没有出现足以撼动法律市场的人工智能工具？

技术的限制是一方面，但我认为更重要的是数据的缺乏。

例如合同审阅，并购项目中最需要关注的合同之一是包含控制权变更条款的合同。机器只需要把包含“控制权”“股权”“变更”“转让”“同意”“通知”等关键词的条款找出来，做一点简单的分析，就能节省律师大量的审阅合同无关条款的时间。

技术上并不复杂，但难点是没有机器学习的初始数据。通常来讲，商业合同都是保密的，即便是已经履行完毕的合同，也很少有公司愿意把合同拿出来给人工智能公司使用。

哪怕是像阿里这种自己签了很多各类合同的大公司，如果想把自己的合同提供给机器学习团队，也可能需要得到合同相对方的同意。

没有初始的数据，要研发可以智能识别合同条款的机器，无异于空中楼阁。

这也是为什么，现在的所谓法律大数据软件，都把目标投向了诉讼领域。因为裁判文书网公布了足够的判决书，对判决书进行深入的学习和挖掘，再找到其中可以利用的部分，理论上是可行的。

但一个不可忽视的事实是，中国法律市场统共只有五六百亿元，诉讼业务只是其中一部分。对于前段的律所来说，诉讼的创收往往比非诉业务低。而在处理诉讼业务的过程中，需要查案例，运用裁判文书大数据的情况，又只是一小部分。

这一点业务量，是容不下现在这么多所谓大数据公司的。

更何况，人工智能是不太可能真正完全替代律师在诉讼中的工作。诉讼策略的因案而异暂且不论，不管怎么样，机器也没法替代自然人出庭应诉。

所以我的观点是，如果说人工智能替代律师是大趋势，这一趋势的爆发点必定是在非诉领域（尤其是交易，上市等成熟的流程化业务）。

而要打通这一领域的任督二脉，目前最大的困难在于数据，谁掌握了数据，谁就是日后法律服务行业的领军者。

在2017年即将过去时写下这篇回答，提出一点展望。

我认为，法律工作者不会被AI替代，只不过工作的方式会做出转变。

举一个上一次技术更新换代时的例子：法律检索的方式。目前，美国很多法院和学校仍然保留了专门的法律图书馆。回溯到上世纪九十年代之前，在里面苦读不辍的，除了学生之外，更多的是律师和法官。难道这么多人都有终生学习、不断充电的意识吗？并非如此，只是因为他们的工作离不开法律图书馆而已。

法律图书馆的书架画风大概是这样的，上面整齐划一的，并不是一般意义上的“书”，而是判例汇编，按照年份和索引编号，刊印着美国联邦和各州法院发布的判决书。

在美国这样的判例法国家，既往判例的判决书就是“法律”本身，一名律师在起草答辩状和进行法庭辩论的时候，必须通过判例来说明自己所要运用的法律规则，找到事实和法律问题相近的判例支持自己的论证。

在电子数据库普及之前，律师就要通过各式各样的检索目录和二手资料，结合自己在某一领域的经验，不断缩小范围，找到合适的判例。然后翻开上图这样的大部头，定位到判决书中的具体语句加以引用。这种大海捞针式的法律检索，不仅占用了大量的时间，而且意味着律师的从业领域不可能非常广泛。毕竟，在自己熟悉的领域，对于什么时候哪里的法院发布了怎样的判决还大概心里有谱，但在不同领域之间切换的成本就实在太高了。

电子数据库的出现，则从根本上改变了这个情况。不管是Lexis还是Westlaw，现在的法律检索工具都能轻松按照关键词、年份、法院级别等条件进行搜索，而且还可以智能识别判决书的不同部分，定位到最核心的论证部分。某种意义上来说，这也是一种类似“人工智能”的变革，替代了律师去法律图书馆检索的工作。同时，电子化的数据库也降低了学习成本，削弱了工作经验在细分领域的重要性，让每个人掌握了法律检索的方法后都能对一类案件快速上手。

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这个例子也可以用于帮助我们理解在AI普及后律师工作方式的变化。或许有一天，AI可以代替律师起草基本的法律文书，根据当事人输入的事实信息，自动检所相关法律和司法解释，通过机器学习分析类似的法律文书，自动生成起诉状。或者可以指导法官判案，对于庭审期间的质证过程进行大数据分析，结合之前的判决数据库，指导法官得出符合此类案件一般处理方式的结论。

正如上面想象的例子一样，也许很快AI就可以替代律师进行写作，替代法官起草判决书，但类似的事情，在历史上同样发生过。您看，在线数据库的普及，不就是替代了律师在法律检索时的相当一部分工作吗？但律师这个行业的规模，并没有因此而萎缩。

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回到问题本身，如何做到不被替代呢？无他，无非就是不断探索，要将自己被更新颖的工具所解放出来的生产力用在哪里。从起草各种文书中解放出来的生产力，可以用于和客户更深入地沟通，发觉更深层次需求；从重复劳动中解放出来的时间和精力，可以用来学习金融、会计、工程、IT等方面的知识，从而更好地服务于不同行业的客户。例如，优秀的专利律师很多都具有自然科学知识背景，股权运作方面的顶级律师，很多持有CFA资格证。

而在未来，我们甚至可以想象，律师掌握一点编程，真正理解技术，对于服务于互联网企业也大有裨益。这都是生产力的不断提升所能带来的改变。