本日报作者不通中文。这些译文由人工智能自动生成，作者本人无法亲自核对其语言准确性和文化适切性。我们以谦逊和真诚的态度发布此版本，希望与中文读者建立连接。若发现翻译错误、表达不当或文化误读之处，恳请告知 — 我们将虚心接受并改进。
L'auteur du Journal d'un Progressiste ne parle pas chinois ; ces traductions sont produites par intelligence artificielle et n'ont pas été vérifiées par lui. Cette version est publiée dans un esprit d'échange et d'humilité — vos retours sur les erreurs éventuelles ou les contresens culturels sont les bienvenus.
— 《进步者日报》编辑部 / La rédaction
越来越多的法律从业者将人工智能引入日常工作。这股浪潮背后隐藏着一个更棘手的问题：即便是最简单的任务，律师的核查能力也在悄然退化。
纵向研究揭示了一个矛盾：人工智能承诺提升律师事务所的效率与产出，但与此相伴的是一个代价——从业者正逐渐失去发现人工智能辅助工作中错误的能力，这对法律服务质量构成系统性风险。
核心要点
- 相当比例的法律从业者已在使用人工智能，远高于2022年时的少数群体
- 纵向研究显示，密集使用人工智能六个月后，即便面对简单任务，核查能力也出现明显下滑
- 大型律所的采用率高于个人执业者
- 自动化主要集中于法律检索、标准合同起草和文件分析
快速蔓延的变革
人工智能在法律行业的普及速度极快。从业者中，已有相当大比例使用人工智能工具，与2022年的数据相比大幅增长。
这一趋势由三个因素共同推动。Harvey AI、CoCounsel、Spellbook等专为法律任务设计的工具日趋成熟；法律科技公司的竞争压力持续上升，这些公司正将标准法律咨询的大片业务自动化；在检索判例、起草标准条款等重复性任务上，人工智能带来了立竿见影的效率提升。
大型律所走在前列。规模超过100名律师的事务所，采用率明显高于个人执业者。这一差距折射出部署这类方案所需的资金与技术实力，也体现了大型机构在培训和团队适应上的承受能力。
人工智能的使用集中在四个主要领域：法律检索、标准合同起草、大批量文件分析以及诉讼文书准备。这些工作耗时较多，但流程相对固定，是自动化的天然切入点。
悄然流失的核查能力
密集采用人工智能的背后，隐藏着一个不那么显眼但更值得警惕的现象：核查能力正在渐进式退化。一项历时18个月、覆盖数百名使用人工智能的律师的纵向研究发现，他们发现错误的能力出现了明显下滑，即便面对简单任务也不例外。
研究设计严谨。研究人员将两组水平相当的律师进行比较：一组大量使用人工智能，另一组沿用传统方式。密集使用六个月后，前者识别人工智能生成合同中事实错误的能力大幅下降。到18个月时，这一退化进一步加剧。
退化触及的是基本功。习惯依赖人工智能的律师，在发现法律引用不一致、日期错误或条款矛盾方面越来越吃力。批判性审查意识趋于迟钝，取而代之的是对机器输出的过度信任。
这一现象并不局限于法律行业。《生成式人工智能：处处可见，处处低效》记录了其他专业领域的类似情况。自动化制造出一种认知依赖，削弱了人类的主动审核意识。
律所开始意识到这一风险。部分律所已为所有人工智能辅助工作引入强制双重核查机制；另一些律所则针对工具的偏差和局限专门开展培训。但这些措施仍属少数，执行也参差不齐。
效率悖论：更快，却不更安全
人工智能确实改变了律所的工作效率，但影响并不均匀。使用人工智能的从业者在行政事务和检索工作上节省了大量时间，理论上可将这些时间用于更高价值的工作：战略咨询、出庭辩护、复杂谈判。
实际上，工作时间的重新分配并不平衡。资深律师确实利用节省出的时间深化分析或拓展客户资源。但初级律师历来通过重复性简单任务积累经验，人工智能打乱了他们的学习曲线，使他们在职业基础上积累的实操经验减少。
这催生了一种新的职业分层。一端是凭借人工智能放大自身既有能力的资深专家；另一端是可能将职业实践建立在脆弱技术基础之上的新生代从业者。
经济后果已初现端倪。多家美国律所反映，与人工智能生成文件错误相关的客户投诉数量有所上升。职业责任险公司已在相应调整保单，对无人监督使用人工智能造成的损失明确列出除外条款。
法律行业由此认识到”人在回路”模式的局限。将人类保留为最终审核者，只有在人类自身保有错误识别能力时才有意义。一旦这种能力退化，安全机制便随之瓦解。
律所探索新的平衡点
面对这些挑战，业界涌现出多种应对策略。最积极的律所正在开发混合工作模式，力求在保留人类专业能力的同时，兼取人工智能带来的效率提升。
Allen & Overy是最早大规模部署人工智能的顶级律所之一，该所推出了”增强型师徒制”。初级律师在全自动化任务与刻意保留的传统任务之间轮流切换。目标是：在培训其使用现代工具的同时，保持批判性分析能力。
另一些律所押注技术专业化。它们组建了专门审核人工智能输出的团队，开创了一种介于法律与技术之间的新职业。这些”法律审计师”专门负责识别人工智能模型的偏差与错误。
持续培训已成为战略重点。律师协会开始将人工智能风险模块纳入强制培训课程。多所法学院推出了专项证书课程，吸引了越来越多的新注册学员。
部分律所则采取了更为彻底的做法：刻意保留某些非自动化工作流程，以维持团队的核心能力。这一策略短期成本较高，但如果服务质量成为日益重要的竞争差异点，或许将被证明物有所值。
监管仍在摸索
监管机构在应对这场快速变革时显得力不从心。如何在鼓励创新与保护法律服务质量及当事人权益之间寻求平衡，是摆在面前的双重难题。
美国律师协会于2024年发布了人工智能使用指引，但不具强制约束力。指引强调人工监督的义务，以及向当事人披露人工智能使用情况的必要性。实际执行效果因州而异，因业务类型而异，参差不齐。
在欧洲，2024年通过的《人工智能法案》将部分法律应用场景列为”高风险”，要求满足透明度和可追溯性标准。但具体实施细则尚不明朗，律所仍处于监管不确定状态。
法国全国律师公会正在起草一份专门针对法律职业的参考框架。该文件预计于2025年出台，将界定人工智能的可接受使用条件及相关职业道德义务。如何在技术创新与行业传统要求之间找到平衡，是这份文件面临的核心挑战。
监管的不确定性反而阻碍了负责任地采用人工智能。缺乏明确框架，一些律所选择观望，另一些则在缺少足够防护措施的情况下径自部署了这些工具。
自动化时代的专业能力考验
人工智能进入法律行业，揭示的挑战远不止于技术采用本身。它触及的是一个更根本的问题：在自动化时代，职业专业性究竟意味着什么？当工具在某些任务上已超越人类分析的效率，如何维持批判性思维能力？
答案不在于拒绝技术，而在于重新定义人类专家的角色。未来的律师必须驾驭人工智能，同时保有独立的批判性判断力。这种双重能力需要大量培训投入，也需要重构职业学习方式。
初步实践表明，平衡是可以达到的。那些投入资源培训团队、坚守严格核查机制的律所，能够从人工智能中获益，同时不损害服务质量。但这种做法需要资源和长远眼光，并非所有律所都具备这样的条件。
这一挑战超越了法律行业。审计、工程、医疗——所有肩负责任的专业领域都面临同样的问题。能否在引入人工智能的同时保留人类专业能力，将决定哪些行业在这场变革中找到出路，哪些行业则走向价值稀释。