个人职业责任
92持证律师可能因执业过失被起诉、被吊销执照或被判藐视法庭;没有任何AI系统能被起诉、被吊销执照或承担个人责任,因此对任何法律意见,都必须由一个人来承担法律责任。
格子越深,表示该主题在这项指标上越高。
低高
在多数普通法国家需要五到七年:三年制本科法律学位,或美国式在无关本科之后攻读的JD学位,加上取得律师资格前一到两年的职业培训和监督下执业。大陆法系国家通常还要求学位之后进行强制性见习,因此真正独立执业往往需要七到九年。
在英格兰和少数几个英联邦国家,这门职业依法分为两类:事务律师负责客户关系、合同和案件准备,出庭律师则专攻法庭辩护,通常由事务律师委托,而非直接受雇于公众。包括美国在内的多数其他国家,把两种职能合并为单一的律师角色。
不是。美国少数几个州,包括加州和佛蒙特州,仍允许候选人在执业律师事务所“研读法律”若干年后直接参加律师资格考试,无需读法学院;英格兰的事务律师学徒制则让中学毕业生边工作边用六年时间取得资格。但多数国家仍要求获得认证的法律学位。
因国家和执业环境而异极大。美国劳工统计局数据显示,2023年5月美国律师年薪中位数为14.576万美元,最低薪十分位约为6.6万美元,最高薪十分位则超过23.92万美元;美国大型律所的一年级律师如今起薪超过22.5万美元,而公益律师和小城镇律师收入则低得多。
部分能。文件审阅、初稿合同和法律研究摘要已经大量实现自动化,高盛2023年一份被广泛引用的分析将法律服务列为最容易受生成式AI冲击的白领领域之一。能够幸存下来的是承载法律责任、需要临场判断的部分:出庭辩护、客户咨询、谈判,以及最终只有人类才能持有的执业资格。
在美国,这两个词几乎可以互换使用,尽管从技术上讲,attorney更强调持有执照、被授权代表客户行事,而lawyer则更广泛地指任何受过法律训练的人。在其他英语国家,counsel、advocate或solicitor才是更常用的正式头衔,而非这两个美式说法。
软件已经能够起草一份保密协议的初稿、总结一份上千页的证据开示文件,并标记出并购合同中风险较高的条款——这些过去要占用初级律师整周计费工时的任务,如今只需几分钟。
本页区分已经被自动化的部分与被证明抗拒得多的部分,说明这一风险相对这门职业其他方面处于什么位置,并展望围绕AI辅助法律执业兴起的新岗位。
这门职业中大约五分之二的工作——文件审阅、初稿合同、法律研究摘要和尽职调查标记——已经很适合自动化,高盛2023年一份被广泛引用的分析将法律服务列为最容易受生成式AI冲击的白领领域之一。其余部分依赖法庭说服力、客户判断,以及任何软件都无法承担的个人法律责任,这使这门职业的整体风险处于中等而非严重水平。
按任务计分,而非头衔。越低越安全。
AI难以取代的职业 →持证律师可能因执业过失被起诉、被吊销执照或被判藐视法庭;没有任何AI系统能被起诉、被吊销执照或承担个人责任,因此对任何法律意见,都必须由一个人来承担法律责任。
实时读懂法官或陪审团的反应并临场调整论点,是一种即兴的现场技能,目前的AI无法在真实法庭内复现。
权衡客户的风险承受能力、财务状况和非法律优先事项,与法律的技术性答案相结合,给出切合实际的建议,需要超越正确陈述法律条文本身的判断力。
构建一个真正全新的论点来扩展或挑战既有先例,而非简单地与过往案例做模式匹配,正是目前AI工具难以可靠地原创出来的那种推理。
读懂动机、建立信任,并判断何时该虚张声势、何时该让步,面对的是对方律师,这些始终是根本上属于人际互动的技能,难以被完全自动化。
机器学习辅助的“技术辅助审阅”,自2012年起在美国获得法院批准,如今已能承担按可能相关性对海量文件产出进行初步分类的工作,这曾是团队初级律师耗费数周的工作。
AI起草工具如今能根据一小段客户指示,生成保密协议、简单租约、常规雇佣合同等标准协议的可用初稿,把律师的工作变成审阅和调整,而非从空白页开始起草。
AI研究工具能够快速总结判例法和法规,尽管2023年一起被广泛报道的美国制裁案件中,律师提交了一份引用完全虚构的AI生成案例的诉状,暴露出未经核实就信任其输出的真实风险。
在并购交易中,AI工具如今能扫描海量数据室里的合同,标记可能触发风险的条款——控制权变更条款、异常责任——这项初步任务曾耗费初级律师数周时间。
随着AI产出越来越多的初稿,初级律师的时间正转向审阅和修正机器输出,而非从零起草——这引发了一个真实的问题:下一代律师该如何通过过去靠起草练习才能建立起来的判断力。
客户越来越多地要求固定费用或订阅式定价,而非按小时计费,尤其是当AI压缩了一项任务实际耗费的时间之后,纯粹的按小时收费在明知软件存在的客户面前变得更难以自圆其说。
替代性法律服务提供商和法律流程外包商,如今能以比传统律所更低的成本处理合同审阅、合规监测等已商品化的任务,直接与律所过去默认自行完成的业务竞争。
在多起律师提交含有AI虚构引证的诉状被广泛报道之后,多个国家的法院已开始发布常设命令,要求律师披露或证明其在诉状中使用AI的情况,对未纠正的错误予以制裁。
构建、配置并审核律所实际使用的AI起草和工作流工具,在法律实务和软件开发之间充当桥梁——这是一个十年前几乎无人任职的混合角色。
管理大型诉讼的技术辅助审阅工作流,设定检索参数和质量核查标准,确保AI辅助的文件审阅经得起法庭的检验。
为企业提供合规建议,应对新兴的AI专项监管,例如欧盟的《人工智能法案》,这一专业方向在21世纪20年代初之前几乎不存在,如今随着AI应用本身快速增长。
管理企业法务部门的预算、外部律所关系和技术栈——这一角色正是围绕AI和替代性收费安排所加剧的效率与成本控制压力而构建起来的。
三个可逆透镜:增强、替代切片、新缝隙。教学标记,非预测。
保留岗位;AI 加速草稿、分诊或调研,判断与责任仍在人。
狭窄任务堆可能先压缩,相邻手艺反而增长。
在需信任 AI 输出的受监管场景,可能出现监督、集成与领域质检角色。
对律师的需求更多取决于经济活动、监管和诉讼量,而不仅仅是自动化风险——数据隐私、AI治理和气候相关信息披露等新领域,正以快于常规起草工作消失的速度创造出法律业务。
更深层的张力在于AI带来的效率提升与建立在计时收费之上的商业模式之间的矛盾:一家律所如果让AI把一项任务从十小时压缩到一小时,就必须要么只收一小时的费用,要么找到另一种方式,为那种仍需多年才能培养出来的判断力收费——这是这门职业尚未解决的结构性问题。
不限同一领域,六项评分最接近的职业。
研究稀缺性的学者——从亚当·斯密的制针厂到中央银行的决策室,至今仍被要求预测任何模型都无法完全捕捉的东西。
抗AI 62 💊每张处方背后的药物专家——从巴格达最早的药铺与药剂师的研钵,到吗啡、青蒿素与现代药房。
抗AI 58 🧫使用临床、试验和卫生系统数据生成可靠的证据,以实现更安全的护理、研究和运营决策。
抗AI 68 🦾设计那些能感知,决定和采取行动的机器 在物理世界里,困难的问题永远不是智能,而是世界本身.
抗AI 65 🧿构建、测量和控制利用量子态进行计算、传感、通信和材料研究的设备。
抗AI 78 🛰️设计、分析并认证离地而行的飞机、火箭与航天器,在不容猜测的安全裕度下工作。
抗AI 74社会所信赖的裁决者:从汉谟拉比石碑到AI评分的保释听证,最棘手的争端至今仍要交由一位担责的人来了结。
抗AI 90 🕊️从古代的王室使节和威尼斯的常驻大使,到维也纳会议和联合国,至今仍在一字一句谨慎地谈判和平。
抗AI 78 🚓巡逻、侦查并维护治安的宣誓警官,从维多克的便衣侦探和皮尔1829年的警察,到今天备受争议的公众信任。
抗AI 66 🚒贸易走向其他人所逃离的地方——从罗马的维吉利人和江户的守护者到今天的野火船员和24小时的救援班。
抗AI 90 📋政府长期、通过考试挑选的工作人员管理法律和提供公共服务——随着当选官员的到来而不断运作的机制。
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