1、从进化到革命：类技术影响下的法律行业王禄生￥内容摘要：以为代表的大模型与生成式人工智 能技术因其聚焦语言运用和内容生成而与法律行业需求具有内在逻辑的契合性。随着类技术在法律领域深度运用和相对均质地分布，法律知识将与时间积累“脱藕”而即时生成，法律知识粘性也将显著下降并形成去中心化的分布式传播格局。受上述法律知识范式进化与革命的影响，法律服务市场“去割据化”的进程将有望加速，常规法律服务市场将可能先萎缩后稳定，非常规法律服务市场将得以扩大并两极分化，科技公司可能成为法律服务市场的重要主体。法律服务市场的调整将倒逼法律职 业群体的结构调整。初阶法律职 业群体日益去中心化、去资历化与去技能化，高阶法
2、律职 业群体则因技术赋能而享 受服务溢价。下一阶段，法律人需要通过主导法律知识验证、法律知识创新与法律价值判断的过程形成与之对应的知识权力 与主体地位。在此基础上，掌握架构法律提示的技术素养并打造“人在回路之上”与“人在回路之内”相结合的递进式人机协同的法律业务流程。关键词：大模型生成式人工智 能法律服务市场法律职 业人机协同中图分类号：文献标识码：文章编 号：（）技术的迭代与进化往往带来人类社会各个领域的剧变。长期以来，法律未来主义者一直期待着技术对法律行业的根本性变革。然而，迄今为止包含人工智能在内的各类技术对于法律领域的实 际影响一般仍被视作“进化”而非“革命”。年月日，发布了，这可能预
3、示着革命的开始。已有研究显示，以为代表的大模型与生成式人工智能技术（以下简称类技术）能够通过域外的法律资格考试、起草各类法律文书、撰写法律评论文章、通过法学院 的期末考试、协助法学教授减轻教学负担等。相较于已有的以分析式智能为 主的人工智能技术而言，类技术在特定任务上表现出更加优秀的法言法语理解、法律意图识别、法律逻辑推理和法律内容生成的能力。一时间，有关类技术可能导致“律师被取代”“诉讼律师终结”“让律师服东南大学法学院教授，东南大学人民法院 司法大数据研究基地研究员、博士生导师。本文系国家社科基金重大项目“智能技术赋能政法领域全面深化改革研究”（项目批准号：）、国家社科基金重点项目“大数据
4、与 刑事司法的内生冲突及其双向调和研究”（项目批准号：）的阶段性研究成果。，（）参见左卫民：中 国计算法学的未来：审思与前膽，载清华法学 年第期。，（），：？，？DOI：1019404 j cnki dffx20230714009从进化到革命：类技术影响下的法律行业务过时”的讨论沸沸扬扬。部分知名律师事务所已经第一时间选择拥抱有域外法官还借助作出法庭裁决。铘么，类技术在法律领域究竟有哪些潜在用途？若其深度运用并相对均质分布会给法律行业带来全新机遇还是让法律人失去安身立命之地？面对来势汹 汹的类技术法律人应当作出何种时代选择？本文将结合已有的材料对上述问题作出初步的预测和分析一、类技术在法律行业
5、的应用现状与前景类技术的本质是基于大型语言模型的自然语言处理技术，具备良好的自然语言理解、运用以及生成能力。这与法律行业的内在逻辑之间具有高度契合性。事实上，现阶段技术已经具备了一定的人机交互场景下的法律问答、法律案件分析乃至法律文书撰写等能力。可以预见，随着技术的加速迭代以及面向法律场景应用的定向优化，技术将可能在法律领域迸发出巨大潜力。（一）类技术与法律行业逻辑的契合性法律行业的核心是对法言法语的理解、运用以及以法言法语为基础的法律知识生成。从技术逻辑来看，法律行业所强调的法律自然语言处理与法律内容生成能力和等大模型具有内在逻辑的契合性。一方面，类技术具备强大的语言理解与运用能力，契合法律
6、行业对法言法语的理解与运用需求。大型语言模型的“涌现能力”使其在各种任务中表现出色，不仅“记住”训练期间获取的大量事实，还可以“理解”人类语言的大部分句法和语义。随着法律领域相关的语料与参数的持续引人，类技术通过语境学习、指令遵循以及循序渐进的推理等能力，有望实现对法律问题的理解与运用。另一方面，类技术具备强大的内容生成能力，契合法律行业对法律知识生成的业务需求。基于人工反馈的强化学习在法律领域的定向优化还可以输出更符合法律人偏好的结果。可以预见，随着类技术的持续迭代，它将逐步适应法律场景中自然语言的处理，表现出优秀的法言法语理解、法律意图识别、法律逻辑推理和法律文本生成能力。在理解法律用户需
7、求基础之上生成高质量法律知识的技术实践将有望形成。正因如此，法律行业也是可能受此类人工智能影响最大的行业之一。在“？只业受人工智能影响”榜单（，简称）中，法律行业高居二十种最受大模型影响行业之首。（二）类技术在法律行业的应用受益于大模型的语料训练，具备持续改进能力的类技术呈现出由日常生活向专业领域过渡的趋势。在法律场景中，类技术正在形成由低阶向高 阶、由浅层向深层的应用改进。首 ，：？，（），：，：，（），：，参见陈育超：会否冲击司法底层逻辑？，载人民法院报 年月日，第版。，：，参见张华平、李林翰、李春锦：中文性能测评与风险应对，载数据分析与知识发现 年第期。在榜单中，每种职业需求都被视作种人
8、类能力中不同种类的组合（如口语理解、口语表达、归纳推理等），同时将人工智能应用细分为个主要领域（如图像识别、图像生成、阅读理解、语言建模等），然后计算人工智能个主要领域与种人类能力之间 的相关性，：，（），？，：，参见唐林垚：具身伦理下的法律规制及中 国路径，载东方法学 年第期。？东方 法学年第期先，类技术凭借出色的意图识别与知识生成能力，已经具备在法律场景提供自动化法律咨询服务的能力。例如，在基于拓展的平台的交互就被认为“这有点像与博览群书的法律助理交谈”。其次，技术还可以基于问答进一步实现对法律文本的生成，具备法律场景下的文书撰写功能。例如，在法律文书的起草方面，可以识别合同中的潜在问题，
9、并进而实现合同文本的起草与审查。有研究通过一起真实司法案例的应用发现，不仅能够实现包括具体医疗损 害请求等内容的文书起草，而且还能基于对案件事实的理解在文书中准确阐 明索赔的法律依据。除此之外，利用模拟法学教学，并以此撰写的法律教学文本也被认为已经达到语法准确、语调适宜、合乎逻辑的高标准。最后，类技术还具备一定的对法律案件的分析能力，可以实现对复杂案件事实的理解与法律的准确适用。法律案件分析能力是法律从业者的核心能力，同时也是法律行业的核心业务。在现有的客观标准下，能否通过法律从业资格考试是衡量是否具备法律案件分析能力的关键指标之一，一定程度上，通过测试的分数越高，也即代表法律案件分析能力越强
10、。从现有的实践状况来看，利用展开的法律资格考试已经获得了相当可观的效果，展现出令人印象深刻的法律案件分析能力。例如，最新版本的人工智能程序就以“显著优势”通过了统一律师考试，获得了分的综合分数，该分数甚至已经超过美国亚利桑那州设定的分的高门槛。然而，在数月之前针对前一代的统一法律考试测试上，该系统仅以及格的成绩通过。值得注意的是，类技术在法律场景中由低向高、由浅及深的应用也为该类技术深层嵌人法律行业中带来可能。事实上，许多法律技术公司已经开始将类技术纳人其平台，包括、和在内的智能平台已经能够形成卷宗文档的要点摘要、法律合同的起草等功能。模型而研发的 系统已经被世界知名 的安理国际律师事务所（）
11、布局使用。由此可见，凭借对法言法语良好的理解能力，类技术可以与法律人形成良好的人机协同关系，为全面提升法律服务的数量、质量与可及性带来可能。尽管技术应用还存在“知识幻觉”等问题，但随着技术的加速迭代和针对法律领域的定向优化，该类技术将可能在法律领域迸发出巨大的潜力，具备胜任常见法律文书的生成与 审查、常规案件研究与分析（识别争议焦点、寻找相关法条、推荐相似案例、预测诉讼结果、预警诉讼风险）的潜质。，：，：，（），：，：？，（），：？，（），：？，？，（），：？，（），：，参见陈育超：会否冲击司法底层逻辑？，载人民法院报 年月日，第版。，：，：，：，（），：，从进化到革命：类技术影响下的法律行业
12、、类技术影响下法律知识范式进化与革命的潜在可能科学技术的每一次进步与跨越都可能引发法律知识范式的进化与革命。互联网技术的进步使得法律知识的获取与传播不受有形载体与物理空间约束，实质提升了法律知识的可及性。智能手机的运用则弱化法律知识获取的时间约束，法律知识得以重新组合并在受众碎片化的时间得以传播。得益于类技术与法律业务需求的高度契合性，其在法律场景中的深度运用将给法律知识范式的进化乃至革命带来潜在可能。（一）与时间积累“脱藕”形 塑法律知识生成的 即时性尽管科学技术的发展在一定程度上弱化了法律知识获取的时间约束，但并未从根本上引发法律知识获取的时间革命。然而，随着读技术在法律领域的深度应用，以
13、时间为砝码调节法律知识生成的模式将可能面临挑战。大模型框架通过海量数据的学习、训练已经使得生成式人工智能具备即时性。在此背景下，一般大众有望实现对法律知识的即 问 即答。这也意味着读技术赋能的法律知识生成范式将可能与时间相对“脱藕”，法律知识的获取由积累性与延时性转向即时获取、即时使用。受制于判例法与成文法的制度区分，法律知识的生成呈现出两种不同的演化路径。但整体而言，不管在何种路径下法律知识生成都具有对时间的依赖性。一方面，从经验理性的认识论出发，人类知识的根本源泉是感觉经验，是通过经验的归纳所获得的经验知识。这种对社会生活经验的重视不仅在盎格鲁撒克逊人那里形成了传统，而且还演变为经验主义哲
14、学，并成为判例法的依据。在此背景下，经验法则对于最终裁判的形成至关重要，司法裁判的过程就是用过去的经验知识来解决当下的司法问题，裁判的过程就是对先例的遵循过程。问题在于，“类案之所以对当下的案件有约束力或说服力，并不在于其外观相似性，而在于其推理上的可参考性”，而对于法律推理方法的掌握无法在短时间内 习得。通常而言，必须经过大量逻辑训练才能够掌握并熟练应用。类技术的诞生及其深度应用可能带来实质改变。借助大模型对海量判例的学习，精准理解法言法语进而根据需求便捷地查询以往判决中的类似案例并非难事。除此之外，技术已经具有一定的逻辑推理能力，在此基础上，可以进行相似推理过程的案例查询。另一方面，在成文
15、法的制度下，裁判的过程一般就是法律的适用过程，而所谓的法律适用则“是一种对向交流的过程，于此，必须在考虑可能适用的法条之下，由未经加工的案件事实形成作为 陈述之终局的案件事实，同时也必须在考虑总局的案件事实之下，将应予适用的规范内容尽可能精确化”。在此过程中，作为案件裁判者的法官必须熟练于对法律条文的理解以及解释。重要的是，基于对法律条文的理解与解释所形成的判决必须是法学知识共同体内部“视其为真”的道理。但问题在于，法学“真理”的形成需要经历一个特殊的、复杂的科学化作业，这个过程伴随着从“意见”不断向“知识”或“真理”的梯度上升。而，尽管存在明确的法律，但在成文法国家，法律知识的生成也并非朝夕
16、之事，非经长时间的法律解释学的学习与训练难以实现由法律信息向法律知识的转换。然而，类技术将一定程度上转变传统模式的法律知识的生成过程。嵌人式、理解式、生成式的大模参见谢晖：法律规范的事 实还原与司法中法律知识的生成，载法律科学（西北政法大学学报）年第？。参见周晓亮：西方近代认识论论纲：理性主义与经验主义，载哲学研究 年第期。参见梁兴国：从判例、判例法到案例指导制度“判 例是如何形成的？”理论研讨会综述，载华 东政法大学学报 年第。郑戈：在法律与科技之间智 慧法院与未来司法，载中 国社会科学评价 年第期。德卡尔？拉伦茨：法学方法论，陈爱娥译，商务印书馆 年版，第页。参见舒国滢：“法理”：概念与词义辨正，载中 国政法大学学报年第期。参见舒国滢：论法学的科学性问题，载政法论坛 年第期。东方 法学年第期型不仅有望实现对自然语言表述下的事实理解，同时也有望实现对法律规范语言条件下实体名称的精确识别，在此基础上，可以形成对既有法律条文的精准查找与案件事实间的匹配。概而言之，类技术的出现在一定程度上转变了 以“人力”为中心的知识生成范式，并促进以“算力”为支撑的知识生成范式的变革。法律知识与时间的深
