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？
AI对传统法律工作的冲击与机遇
首先，我们必须认识到AI在法律领域展现出的惊人效率和精准度。在信息检索、文件审阅、案例分析、合同起草、甚至某些程序的自动化等方面，AI已经能够大幅度提升工作效率，降低成本。例如，AI可以快速扫描数以万计的法律文件，找出相关的判例或条款，其速度和准确性远超人工。
然而，这种效率的提升并不意味着人类律师的消亡，而是促使我们从“信息搬运工”转变为“价值创造者”。AI擅长处理重复性、数据驱动的任务，而人类律师的价值，恰恰体现在那些AI尚未触及或难以完全胜任的领域。
律师、法务如何在这个时代生存并脱颖而出？
要成为不被AI替代的法律人，我们需要深耕并发挥人类独有的优势，并与AI协同作战，实现“人机协作”的最大化效能。
1. 深化策略性思维与复杂问题解决能力：
高度的战略规划与判断： 法律案件往往涉及复杂的利益博弈、多方谈判以及深远的社会影响。AI可以提供数据支持和风险评估，但最终的战略方向、风险权衡以及对客户整体利益的长远考量，仍然需要律师凭借其经验、智慧和对人情世故的深刻理解来做出。例如，在争议解决过程中，如何设计最优的谈判策略，如何预测对方的反应，如何把握时机，这些都远非AI所能独立完成。
复杂法律问题的深度解析： 许多法律问题并非简单的“是”或“否”，而是充满了模糊性、灰色地带和伦理困境。AI可以处理结构化的信息，但对于法律条文的解释、司法实践的演变、以及新兴法律领域的挑战，需要律师具备批判性思维、独立判断和创新性解决问题的能力。例如，在新技术带来的新问题（如数据隐私、算法歧视）面前，如何构建新的法律框架和解释体系，便是人类智慧的试金石。
情境理解与人性洞察： 法律的最终目的是服务于人，理解人的需求、动机和情感至关重要。AI可以分析文本，但它无法真正“感受”当事人的痛苦、期望和顾虑。律师需要具备同理心，与客户建立信任关系，理解客户的真实需求，并在此基础上提供量身定制的法律解决方案。一次成功的庭审，很多时候依赖于律师对陪审团或法官心理的把握，对证人情绪的引导，这都需要高度的人际互动和情感智能。
2. 强化人际沟通、谈判与说服能力：
卓越的沟通与表达： 法律工作的核心之一是沟通。无论是与客户沟通案情、解释法律风险，还是在法庭上进行辩护、在谈判桌上据理力争，都需要律师具备清晰、有条理、富有感染力的语言表达能力。AI可以辅助生成文本，但它无法代替律师在关键时刻的情绪调动、逻辑推理和临场应变。
高超的谈判技巧： 律师的价值很大程度上体现在为客户争取最优利益的谈判过程中。这不仅仅是信息的交换，更是策略的博弈、心理的较量。律师需要理解对方的底线、诉求，并能灵活运用各种谈判技巧，达成有利的协议。AI或许能提供谈判的“数据模型”，但人与人之间的信任建立、情感链接以及临场心理战，是AI难以复制的。
强大的说服力： 在法庭上，律师需要用逻辑、证据和情感去说服法官或陪审团；在商业谈判中，律师需要说服对方接受己方的条款。这种说服力来源于对法律的深刻理解、对案件事实的精准把握，更来源于对人心的洞察和有效的沟通策略。
3. 专注于高附加值的“人智”服务：
建立和维护客户关系： 忠诚的客户关系是律师事务所的核心资产。AI可以优化服务流程，但它无法替代人与人之间建立的长期信任和情感连接。律师需要投入时间和精力去理解客户的业务、行业，成为客户信赖的顾问，而不仅仅是一个法律问题的解决者。
创新法律产品与服务： 随着AI的普及，传统的法律服务模式将面临挑战。成功的法律人需要具备创新精神，开发新的法律产品和服务，例如，利用AI工具为客户提供更具前瞻性的法律风险预警、定制化的合规解决方案，或者在特定领域提供高度专业化、个性化的咨询服务。
伦理判断与道德责任： 法律体系建立在道德和伦理基础之上。AI虽然可以遵循规则，但其缺乏真正的道德意识和价值判断能力。在涉及重大伦理抉择、法律解释的边缘地带，以及需要判断行为是否符合社会公义时，律师必须承担起其作为法律职业者的道德责任，做出符合人类价值的判断。
跨领域知识与综合素养： 未来，单纯的法律知识可能不足以应对挑战。那些能够将法律知识与商业、技术、金融、心理学等其他领域知识融会贯通的法律人，将更具竞争力。他们能够站在更高的维度，为客户提供更全面、更具前瞻性的解决方案。
4. 拥抱AI，实现“人机协同”：
学习和掌握AI工具： 抵制AI是徒劳的，积极学习和掌握AI工具，将其视为提升自身能力的助手，才是明智之举。理解AI的能力边界，知道何时何地可以借助AI提高效率，以及如何审查和校正AI的输出结果，将是每一个法律人必备的技能。
利用AI优化工作流程： 将AI用于重复性的信息搜集、初步的合同审查、案件信息的整理等，将律师从繁琐的工作中解放出来，让他们能将更多精力投入到需要智慧、判断和人际互动的核心业务上。
与AI共创价值： 设想一下，在起草一份复杂的合同或法律意见书时，AI可以提供大量的相关法律条文、过往案例、风险提示；而律师则在此基础上，结合客户的具体情况，进行精细化的修改、补充，并加入对未来可能性的预测和策略性建议。这样的“人机协同”，其产出的价值远高于单纯的人工或AI。
总结：
AI的发展并非意味着法律行业的终结，而是对其的一次深刻重塑。在这个时代，律师和法务的生存之道在于“以人为本，智能赋能”。我们要做的不是与AI对抗，而是与AI共舞，扬长避短。
那些能够 深刻理解人性、拥有卓越的战略思维和问题解决能力、精通人际沟通与谈判、并能拥抱新技术、持续学习和创新 的法律人，不仅不会被AI取代，反而会在这个AI赋能的新时代中，焕发出更耀眼的光芒，成为真正不可替代的法律智慧的守护者和价值的创造者。我们要做的是，从“会写法律文书”升级为“能做出明智的法律判断和策略”，从“熟练操作法律工具”升级为“能驾驭智能工具，创造新的法律服务模式”。这不仅是生存的法则，更是进化的方向。
网友意见
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。
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