AI可以计算万物,但只有人能理解万物:AI 时代律师的 8 种新活法
作者：微信文章前几天，看了大佬段永平说：
我立马拿了一份《广告物料制作与安装》合同做测试，故意只扔给 AI 一句“帮我审核”，没给任何提示。
AI 秒回了洋洋洒洒的修改意见，乍一看非常专业。但我一眼就看到了致命硬伤：它因识别到“广告”二字，机械地把本该适用 13% 税率的“实物交付”，错误识别成了 6% 的“现代服务”。
就这一字之差，如果老板真听了它的，直接白白损失将近 6 万块的进项抵扣（如果合同价款是 100 万的话。更何况，大佬的合同，动辄一个小目标，可不是闹着玩的）。
大佬还是过于乐观了，工具能替代流水线上的工人，但永远替代不了能为结果兜底的专家。
不过，大佬确实也有一些道理。因为，确实，在未来的人机协作模式下，律师的核心价值将发生一次巨大的迁移——从生产端撤退，向决策端、风控端和商业端进军。
具体来说，未来真正值钱的律师，将占据这 8 个不可替代的生态位。
01 能够驾驭工具的实务能力
清晰下达指令的能力
AI 很强，但它不懂业务背景。它就像一个超级实习生，能力强但没脑子。
在实务中，你必须精准地描述复杂的案情，告诉它你的立场、你的依据、你想要的输出格式。
以前，资深律师的时间花在改助理写的烂稿子上；以后，你的时间要花在“把需求想清楚”这件事上。你若是逻辑混乱，AI 给你的就是垃圾。
定义核心法律争点的能力
AI 的局限在于，它更擅长回答问题，但是不擅长主动提出问题、发现问题。
在面对复杂的商业纠纷或并购案时，AI 可以快速检索一万个案例，但它无法告诉你“这一仗该不该打”或者“切入点在哪里”。
如果你的策略方向错了——就像我那个合同测试，明明是税率定性的问题，你却让 AI 去检索违约责任——那 AI 跑得越快，你错得越离谱。从海量事实中抽丝剥茧，找到那个决定胜负的题眼，这是律师的战略价值。
对输出结果的“审计”与质检能力
目前 AI 最大的风险是一本正经地胡说八道。谁敢直接用 AI 生成的法律意见书？只有不懂行的人。
这就需要资深律师扮演质检员的角色。你需要凭借深厚的功底，一眼看出逻辑漏洞、过时法条或事实错误。
法律行业容错率极低。能看出 AI 哪里错了，你才配拥有 AI 的效率。
线下博弈与执行能力
法律服务不仅仅是交付文书，更是解决现实世界的冲突。
文书可以在云端生成，但信任和博弈，必须在地面发生。
出庭时的临场应变、谈判桌上观察对手的微表情、调查取证时的现场勘察、面对客户崩溃情绪时的安抚——这些涉及物理世界互动的工作，是 AI 在很长一段时间内无法触达的盲区。
承担决策责任的“背锅”能力
这是最本质的一点。
AI 只是软件，它无法承担法律责任。当法律意见书出现重大偏差导致客户巨额损失时，AI 不需要面对律协的惩戒，也不需要赔偿。
客户支付高昂的律师费，买的不仅仅是技术服务，更是信任背书和风险转嫁。在文件上签字，意味着你把职业声誉押在了上面。这种“背锅”兜底的属性，是法律作为专业服务业的基石。
02 超越工具的商业能力
如果说前 5 点是术，那么这 3 点就是资深律师、合伙人律师安身立命的道。
听懂“弦外之音”，提供替代方案
AI 只能读懂字面上的法律风险，它会告诉你“根据法条 A，这个条款有风险，建议删除”。但客户听到的是“这也不行，那也不行”。
而高阶律师，能听懂老板的弦外之音——老板不是要你提示风险，而是要你把事做成。
AI 只能告诉你 No（法律禁止），但只有懂商业的律师能告诉客户 How（如何合规地绕过去）。将法律语言转化为商业语言，促成交易而非阻碍交易，这是 AI 学不会的。
链接“局外资源”，做资源的节点
AI 的知识库再大，它也只是一个封闭的系统。它无法帮你介绍一个靠谱的投资人，无法帮你对接当地的政府关系，也无法帮你引荐一位行业专家。
但资深律师往往是信息的集散地。客户找你，有时候不光是为了解决法律问题，更是为了找人、找钱、找路子。
法律服务往往只是切入口，背后的资源撮合才是深层交付。
在“无路处”开路，解决新型合规难题
当面对 Web3、AIGC、自动驾驶等新兴领域时，往往面临法律滞后的局面。
这时候你去问 AI，它要么给你一堆尚无明确规定的正确废话，要么机械地套用旧法条，甚至编造虚假案例来迎合你。
但真正的高手，敢于在法律的空白地带，通过类案分析和监管逻辑的穿透，为客户设计一套自洽的商业闭环。
在有路的地方，AI 一般跑得比你快；但在没路的地方，只有人类律师知道路该怎么修。
写在最后
未来的法律行业，可能会分化为两种人：一种是被 AI 驱使的文书生产工，另一种是驾驭 AI 的决策者与连接者。
从机械的生产端往后撤，撤到决策端、风控端和商业端去。毕竟，机器可以计算万物，但只有人，能理解万物。
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