2020年，在生成式AI廣泛進入法律工作之前，牛津大學的三位研究者就注意到，圍繞法律AI的討論，常常停在同一個問題上：“機器能否取代律師？”但在他們看來，要理解技術對這一職業的影響，還需要看法律工作本身，以及組織這些工作的方式將如何改變。
六年后，這個問題有了更迫切的現實背景。
對于律師而言，AI已經不再只是一個需要遠距離觀察的技術命題。它正在進入日常工作，也讓我們有必要重新追問：
當一種新能力變得越來越普遍，律師職業的變化究竟會發生在哪里？
從嘗試，到日常
在更廣闊的職場中看，AI的普及只用了很短的時間。
根據麥肯錫的研究，2023年，報告在工作中使用AI的員工占30%；到2025年，這一比例達到76%。雖然不足以說明每個職業都以相同速度變化，但它描繪了一個清晰的轉向：AI正從一部分人的效率實驗，進入更多工作者的日常。
法律行業的變化同樣迅速。
律商聯訊連續開展的調查顯示，2024年，約三分之二的中國內地受訪法律人士使用過AI；2025年，使用比例達到88%，其中80%的受訪者至少每周使用；到了2026年，在涵蓋律師、企業法務及其他法律相關崗位的411名受訪者中，99%表示自己在工作中使用通用AI或專業法律AI。
當然，普及不等于深入使用。財新對2026年調查的報道顯示，45%的受訪者僅使用通用AI，54%則同時使用專業法律AI。Clio在2026年的調查中也發現，88%的受訪法律專業人士表示使用AI，但只有27%將其嵌入日常工作流程。
這些調查面向不同市場，但共同揭示出一個現實：“用過AI”和“圍繞AI改變工作方式”，仍是兩回事。
所以，99%并不是“律師職業已經被AI改變”的完成時，更不是每位律師都獲得了相同能力的證明。它標記的是一個新的起點：
越來越多法律人已經接觸并使用AI，接下來，差別將發生在他們怎樣把這種能力帶進自己的工作。
從使用AI，到調動能力
AI剛進入法律行業時，“會不會取代律師”確實是一個必要的問題，人們焦慮于它的能力邊界，遲疑于法律判斷和執業責任該由誰承擔。
但到了2026年，如果律師仍把全部注意力放在等待這個問題的最終答案上，就可能錯過眼前已經發生的變化。對律師而言，更有用的追問或許在于：借助AI，我能不能完成一些過去想做、卻受時間和人手限制而做不到的事？
要讓AI真正成為律師自己的能力，至少有兩件事需要解決。
首先，AI必須能夠達到法律工作的專業要求。查到一條規定、寫出一段流暢的文字并不夠；律師需要看到依據從何而來，比較不同事實可能導向的判斷，并能夠核驗、修改結果。其次，這些能力還得能按照實際工作重新組合。一個客戶的委托不會恰好停在“檢索”或“起草”某個功能里，研究之后往往還有溝通、匯報和交付。
把AI放進律師的日常工作，變化往往先發生在那些熟悉又耗時的環節。
智合AI Skill中心提供法規分析、類案檢索、法律研究和文書生成等能力，分別對應尋找依據、比較案例、組織論證與形成初稿。遇到需要深入研究的爭議問題，律師可以讓這些工作先往前走一步，再集中精力判斷：事實有沒有抓準，找到的類案能不能類比，形成的建議是否適合眼前的客戶。工作可以分擔，結論仍要由律師負責。
研究完成后，律師的工作通常還沒有結束。一個判斷要變成客戶聽得懂的匯報，一套經驗要整理成可以再次使用的方法，中間還有不少工作要做。
Skill工作臺支持導入和創建自定義Skill，也提供PPT、Excel、圖表及文檔處理等能力。律師可以嘗試將研究成果整理為客戶匯報或法律服務方案，也可以把反復使用的工作步驟沉淀下來，供下一次調用和修改。對人手有限的律師而言，這意味著一些過去想做、卻常因時間和制作成本擱置的事，有了著手完成的可能。
案件之外，還有許多同樣重要、卻很難持續投入的工作。
一位律師長期深耕某個領域，未必有余力定期制作客戶簡報、更新服務介紹，或把專業見解寫成面向公眾的內容。AI可以幫忙整理資料、準備初稿，讓這些想法不必每次都從一張白紙開始。但內容是否準確、適合講給誰聽、能否體現自己的專業判斷，仍要由律師把關。
工具不會自動帶來客戶，它能改變的，是一些原本受制于時間和人手的計劃，終于有機會被持續地做下去。
從完成一項法律任務，到把成果交付給客戶，再到經營自己的專業積累，律師能借助AI推進的工作正在變多。省下的時間可以用于拓客，也可以用于學習和打磨判斷；新獲得的制作與組織能力，則可能讓服務做得更完整。
至于這些可能性能走多遠，不取決于功能清單有多長，而取決于律師如何把它們接入自己的工作。
杠桿
完成一項任務，和讓律師變得更有能力，是兩回事。
麻省理工學院曾對美國11家律所的133名專利律師進行三個月實驗。AI輔助確實提高了他們提交的工作質量，但持續的判斷能力提升主要出現在資深律師身上，初級律師整體沒有出現同樣的平均增益。這項研究雖然局限，卻提示了一個值得所有律師留意的區別：一份成果做得更好，未必意味著完成它的人也學到了更多。
要讓AI的賦能留在自己的工作里，律師需要把每次使用中作出的判斷留下來。
以一類反復出現的合同審查為例，哪些事實必須先向客戶確認，哪些條款要結合交易方式判斷，風險如何排序、修改建議要寫到什么程度，這些要求可以由律師整理進自定義Skill。遇到新合同，Skill處理可重復的步驟；遇到它漏掉的事實或不適用的判斷，律師再修改自己的要求。
省下的時間，也要作同樣的選擇。
律師當然可以用它完成更多檢索、更多文書，承接更多原本就在做的工作。但如果希望能力進一步增長，就不能讓騰出的時間全部回到同一種勞動里。一部分時間可以用于研究尚不熟悉的業務問題，一部分用于接觸潛在客戶、理解現有客戶下一步可能遇到什么。前者讓律師有機會處理更復雜的委托，后者讓專業能力有機會轉化為新的業務。
這兩種積累需要同時發生：過去的經驗通過Skill進入下一次工作，省出的時間又用于獲得新的經驗和機會。
這些積累不會保證每位律師收入增長，卻解釋了為什么同樣使用AI，長期結果可能不同。有的律師獲得的是處理更多任務的速度；有的律師則逐漸拓寬了自己能夠判斷、交付和經營的工作范圍。
能力差距，以及隨之可能出現的收入差距，都將會從這里產生。
而99%的普及率也意味著，觀望的時間正在過去。AI未必會在某一天突然取代律師，卻已經開始抬高法律服務的基本標準：當一部分律師能夠更快、更充分地回應客戶，客戶對其他律師的期待也會隨之改變。
到那時，真正值得焦慮的不是機器究竟能做多少，而是當法律服務的門檻不斷抬高，我們賴以立身的專業能力，是否也在同步生長。
轉自：鷹潭新聞網
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