AI会让法律服务需求爆发，但学徒制或不再存在？

最近听了《认知革命》播客，美国两位法学教授Kevin和Alan聊AI对法律行业的冲击。

播客核心表达的是：法律行业面临的不是工具升级，是底层逻辑的重构。

以下是核心观点。

AI在认知能力上已经超过中等律师

法律实务本质上是认知活动。逻辑推理、文本处理、知识检索等是律师的核心工作。

Alan直接指出，前沿AI模型在这些认知能力上，已经超过了中等水平律师了。

如果你每天的工作就是查法条、写文书、做尽职调查，AI能做得更快更好。仅靠信息差和熟练度吃饭远远不够了。

学徒制崩塌会，导致整个行业没有高水平律师

法律一直是学徒制行业。初级律师通过做基础工作磨炼判断力，最终成长为资深合伙人。

但如果AI把所有基础工作都接管了，下一代律师在哪里学习？

这就是认知去技能化。

20年后可能不再有具备深厚判断力的高级律师，因为他们从未经历过底层磨砺。

P.S：目标高水平的AI提示词、Skill实质上是把那些依靠经验的或者很长时间才能掌握的专业技能文本化，多次复用）

这会不会成为整个行业的危机？播客中没有探讨。

法律服务需求会爆发而不是萎缩

很多人担心AI让律师失业。两位教授的判断完全相反。

他们提出了杰文斯悖论：当法律服务因AI变便宜，需求不会减少，反而会暴增（（中国会一样么？）。

比如美国大部分地区每千人只有1名律师，普通人在遗嘱、离婚、租约这些基础法律事务上请不起律师。

AI降低成本后，这些被压抑的需求会井喷。

而且法律和医疗不一样。看病是有限需求，但法律是“军备竞赛”。如果对手用了AI法律顾问，你也必须用。这会推动整个市场规模的扩张。

律师不应该担心失业，应该关注的是如何利用AI进入以前因为成本太高而无法触达的市场。

从按时计费转向按价值计费

按小时计费模式下，AI提高效率就等于收入缩水。能够率先转向按结果付费或订阅制的律师，会利用AI带来的低成本优势获取超额利润。

律所内部已有人悄悄用AI大幅提升业绩但不公开。与其等着被淘汰，不如主动成为这类人。

律师要从写合同变成系统架构师

传统合同受限于人类认知，只能预防常见风险。

但AI可以模拟成千上万种潜在冲突场景，编写出几乎覆盖所有极端情况的完全偶然合同。

这意味着律师的工作会从文本编写变成系统设计。你要学会的是如何利用AI进行大规模场景模拟和压力测试，而不是如何写得更漂亮。

先模拟后发布会成为核心竞争力

Kevin提出的结果导向型立法更激进。未来在起草法律或企业规章时，可以用AI先进行大规模行为模拟，观察规则实施后的实际后果再定稿。

这种先模拟后发布的能力会成为高端法律顾问的核心竞争力。不只是立法，企业合规框架、内部规章制度都可以用这个方法。

AI合规要用原则而不是规则

对话中探讨了Claude的宪法式AI。这给律师的启示是：面对复杂系统，写一堆详细规则往往不如定几条高位阶的原则管用。

在为企业制定AI合规框架时，应该学习这种基于原则的设计。这是新业务领域，也是新的思维方式。

AI会让权力极度集中

Alan提出了“统一AI行政官”的概念。庞大的官僚机构现在很难被实时掌控，但如果引入AI，高层可以对每个行政动作进行精细化实时控制。

效率提高了，但权力制衡被削弱了。

同样的逻辑也适用于监控。AI可以让政府对公共空间进行无处不在的模式识别和实时监控。

隐私保护在AI时代需要完全重写。这些都是律师需要关注的领域。

计算权是新的业务增长点

随着AI成为生产力基础，获取算力的权利会成为新型的人权或法定权利。蒙大拿州已经立法确认了计算权。

这两个方向都会产生大量新的法律业务。建议律师多参与政府或行业的监管沙盒项目，在规则尚未定型的AI领域，谁参与了实验，谁就掌握了制定规则的话语权。

真才实学不在于学会给AI下指令，而在于理解AI如何改变了法律服务的成本结构、合同的完备性上限以及政府的行政逻辑。

会用AI的律师对抗不会用AI的律师，这才是真正的竞争。