Pengacara Lin Shanglun Menulis Artikel Sendiri » Ketika Kata-kata Menjadi Jalur Produksi: Revolusi Industri AI terhadap Industri Hukum

律师林上倫认为，AI 已全面破解文字生成，法律产业正经历「福特流水线时刻」，美国顶尖律所已让 AI 融入诉讼档案整理流程，过去十位律师数百小时的工作量，现在一位资深律师搭配 AI 两到三小时就能完成初稿。短期内初阶律师受最大冲击，但资深律师却要迎来黄金时代。
（前情提要：《硅谷轻松谈》Kenji宣布从Phantom钱包裸辞！至少休息5-10年，看到薪水入账已无感）
（背景补充：Meta超过1500员工连署怒吼！争到「AI监控键盘滑鼠」缩小范围、每天可暂停半小时）

本文目录

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• 文字工作的「福特流水线时刻」
• 美国顶尖律所已经发生的事
• 不是「取代」，而是「放大」
• 从福特流水线看 AI 的长期影响
• 资深与初阶律师：两极化的冲击
• 资深律师的黄金时代
• 初阶律师的真实处境
• 律所会不会减少人力需求？我只能回答「现在」
• 制度与政策的「拖后腿」效应
• 现阶段律师最核心、最难被取代的价值
• 面对 AI 时代，律师应该怎么做？
• 给年轻法律学生的建议
• 律师业的福特时刻已经到来

过去两年，AI 顛覆了科技产业，但它真正开始重塑的，其实是那些「以文字为主体」的专业服务领域。而法律，就是这场革命中最具代表性、也最值得深入观察的产业之一。

如果要我用一句话概括 AI 对法律产业带来的最大改变，我会说：这是一场专属于法律服务业的工业革命。在我看来，AI 已经完全破解了「文字生成」这件事。文字的深层理解、文字的阅读、文字的撰写，从来没有像现在这样可以被批量化生产。当文字生成进入了流水线时代，律师工作流程里只要是以文字为主体的环节，都正在被彻底重新定义。

文字工作的「福特流水线时刻」

当你开始思考——律师工作中究竟有哪一段是可以被「批量化生产」的——就必须思考这种批量化会对整个产业造成什么样的冲击。最直观的影响在于：复杂资料的阅读与擷取、繁琐表格的整理、判决理由的拆解、因果论述、事实涵摄。这些过去可能需要一位律师累积多年经验才能撰写的内容，现在却像生产线一样，可以准确无误地大量复制。

这意味着：法律工作流程中，只要是跟文字相关、以文字为主体的部分——不论是档案的阅读还是档案的撰写——过去动辄数十小时的时间，现在都可以被大幅压缩。

美国顶尖律所已经发生的事

说实话，台湾的法律工作目前还比较没有受到 AI 的明显冲击，台湾的法律产业整体还非常原始，甚至法院、还有不少同行仍然抗拒 AI 进入法律工作。但我想从美国的实际状况分享，让大家看看 AI 已经多么可怕地渗透进律师工作——不只是渗透，而是已经实际取代了律师非常多的工作内容。我相信，这也是未来台湾将会发生的事。

在美国，最顶尖的律所其实都已经将 AI 融入工作流程。举个例子，假设今天有一个专利诉讼，背景事实涉及大量的专利说明书，或者两家公司互相控告对方专利侵权。这类案件牵涉的档案非常庞杂：「盘根错节的专利说明书、专家鉴定报告、侵权相关的事证资料。」这些东西过去要靠律师一份一份读完。

现在的做法是：他们会让 AI 先全部读过。AI 全部读过之后会发生什么事？每一个关键点都会被 AI 标记。比如说，你问「本案的侵权时点发生在什么时候」，AI 就会直接跳出来告诉你：被控侵权方有哪些具体作为、在哪些信件里透露了相关内容，全部一次呈现。

这些初步出稿的内容会交给律师检视。律师每一次的提问、每一个追问，都会形成新一版的整理稿——把原本的 raw data 依照律师需要的方向重新梳理。接着，律师再把这些被整理好的内容（侵权时点、侵权证明、侵权相关事证）进一步写成「对方有侵权」的法律主张，最后直接生成书状。

过去这整个流程是个什么状况？光是找资料可能就要数十个小时，找完资料后撰写事实涵摄又要数十个小时，写完之后还不够——还要找过去的判例、过去的相关见解有没有支援你的主张，又是数十个小时。而现在，整个过程透过 AI，可能两到三小时内就能完成一份出稿。

而且要特别强调：使用这些 AI 工具的，是美国最顶尖的律所。因为 AI 其实非常昂贵，能用得起最顶尖工具的律所，做出来的成品是被最顶尖律师所认可的。他们都已经这样在做了。

不是「取代」，而是「放大」

如果要问 AI 究竟取代了律师的哪些工作？我认为用「取代」这个角度来看并不精准。相反地，你应该观察 AI 加强了一个律师多少能力。

过去一个大型专利案件可能需要十位律师、花费无数小时的努力才能完成；现在只要一位律师，花过去十分之一甚至更少的时间就能做完。但你知道是谁取代谁吗？其实不是。如果今天没有一位资深的律师去做正确的问题提问、做正确的资料整合、做正确的判决原意分析、做最后内容的整合，这份书状根本出不来。没有律师，这个产品做不出来。

但反过来说，当这位律师的工作量被 AI 放大、被加速时，会有多少律师的工作机会被挤压？这才是核心问题。重点不是「哪些工作内容被取代」，而是 AI 在彻底破解文字理解与生成之后，可以让过去的工作有飞跃式的效率提升。

从福特流水线看 AI 的长期影响

最直观的市场影响可能是——律师暂时不需要这么多了。但这会是常态吗？我不这么认为。

每一次重大的工业革命，每一次超过十倍、甚至百倍的产量增长，从长远来看，往往并不会直接带来大规模失业。现在我们正在经历的，可以说是「法律文字工作者的工业革命」。

以前工业革命发生过吗？当然有。福特流水线出来之后，造一台车的速度是过去的数百倍、数千倍，产量也是数百数千倍。可是这样有造成大家失业找不到工作吗？其实没有。反而带来什么？造成更多人需要开车。當汽车的价格下降，人人都用得起汽车、用得起手机，爆量的需求反而让人类文明前进了一大步。

这种高度生产力的暴增，比起让很多人失业，我看到的反而是「增加新的需求、产生更多新的工作岗位」。以前可能根本没有什么汽车销售点，因为一天就只做出一台车。但当一天可以做数千数万台时，多少人需要汽车？需要多少经销商？汽车做好之后又衍生出多少周边服务——屏幕、卫星导航、自动驾驶、车载电脑……种种新的工作岗位反而被创造出来。

所以在我看来，短期内法律工作一定会受到 AI 冲击，市场可能会暂时饱和。但当人人都熟悉 AI 工具、律师一个人可处理的案量从过去的 1 倍提升到 100 倍时，整个律师业的环境会发生巨大的改变。律师费用会下降，更多人能享受到很好的法律服务，就像汽车普及一样，会有更多周边产业随之而生。

资深与初阶律师：两极化的冲击

那么比较资深律师与初阶律师，AI 对哪边影响更大？老实说，两边影响都超大。但我认为，在 AI 还处于初期阶段的现在，这对资深律师是非常非常好的时刻，但对初阶律师的冲击则非常巨大。

为什么？回到刚刚美国律所的工作流程，里面支撑律师的能力到底重不重要？超级重要。事实的筛选、输出内容的调整、原因的逻辑、正确的问题意识评估——这些都需要靠多年经验的累积才能做到。即使 AI 可以完成部分工作，资深律师还能够通过更多的人为介入，让 AI 的初稿变得更好。

所以对资深律师来说，AI 是强力的放大器；但对初阶律师而言，使用 AI 做出来的品质绝对远不如资深律师，速度可能更慢，甚至还会出错。

过去，初阶律师需要透过实作来培养经验，律所也愿意付这个钱来训练。但现在的问题是：当整个流程都可以由一位资深律师搭配 AI 一手包办时，他还需要聘请那么多初阶律师吗？以前需要十位初阶律师才能完成的事，现在一位资深律师搭配 AI 就能轻松做完。这确实会让初阶律师的养成出现断层。

资深律师的黄金时代

目前全世界使用 AI 的人口比例不到 1%。在 99% 的人还没在用 AI 的时候，一个懂 AI 的资深律师，可以爆发出惊人的生产力。

以业界资料来看，一个律师独立做业务，做到累，一年大概可以做到 400 万左右的营收。过去如果要做超过这个数字，可能就要多请一两位受雇律师，而一位受雇律师的年薪大概落在 80 到 100 万。

但现在的情况呢？当有 AI 工具存在时，一位资深律师会选择多请受雇律师，还是搭配 AI 工具？我认为答案是后者。所以目前正在使用 AI 的资深律师自营业者，比起请更多律师，他们选择请更多的秘书。

以前一位律师配一个秘书绰绰有余，因为一个律师的工作量就那样。但当一位律师透过 AI 把工作量爆增到十倍的时候，他甚至需要两位秘书来处理周边事务。秘书的薪水大概 40 到 50 万，比起律师的 100 万便宜很多，而秘书可以疯狂地帮资深律师处理出状流程。产值高不高？比以前高多了。

初阶律师的真实处境

但实际职场上，我并不觉得初阶律师会这么难找出路。其实人力市场目前还是非常短缺，很多律所都在征人，初阶律师要找实习其实也不会找不到。我这个年纪的同行，或者比我更年长的道长，都还在找年轻律师。

但如果 AI 在法律产业真的非常普及之后，确实会造成初阶律师没有办法透过实际资料经验来累积能力。不过，类似的事情在美国其实已经发生了。以前美国大所的 Summer Associate 就是跟着律师开会、做一些杂事、初步看看资料；但现在美国大所 Summer Associate 有非常明确的工作分配。

以前律师的工作没有被工业整合过，初阶律师做的可能就是资深律师工作里 1% 的内容，差别只在「量变」，不太有「质变」。但现在不一样了，因为资深律师都非常喜欢 AI 整理出又快又好的内容。而在 AI 工程里，「资料处理」这件事至关重要。

今天你要把什么东西丢给 AI 去读取，这件事其实正是很多 Summer Associate 在大所里做的事情：「把资料做整理、做分类。」这里要讲清楚：「他们做的事情绝对不是给大语言模型做 training，而是把资料整理成 AI 可以用最好的格式去读取的状态。」

比如说，解析度非常差的资料要做整理、同类型的资料要并在一起；如果客户丢来一些手写、凌乱的草稿资料，是不是可以透过跟客户的交谈去辨识、去重新最佳化资料？在 AI 可以取代这么多人力的时代，「raw data 該怎麼處理」反而成为一门新的关键技艺，这也是目前美国顶级律所内部正在发生的事。

律所会不会减少人力需求？我只能回答「现在」

如果问我未来律所会不会因为 AI 减少人力需求？老实说，我完全不知道。为什么？因为现在我们看到「AI 系统」，其实是我们未来五年内最弱、最差的版本。我完全无法想象 AI 会进化到什么样子。

所以这个问题我必须改成：「现阶段的 AI 发展，会不会让律所减少人力需求？现阶段律师最核心、最难被 AI 取代的能力是什么？」我只能回答现在，不能回答未来。

就现在的状况来看，AI 在文字的批量生产、批量读取这块是最强的。所以我认为法律事务所会不会因为 AI 而减少人力？我认为会。受雇律师的部分，目前确实没有那么必要。这在法律业界也有在常发生：他们觉得某些 AI 工具好用，那就不需要再雇用那么多 associate 了。

但我认为，减少的是初阶律师的人力需求，律所会因此往更健全的方向发展——需要更多 MIS 工程师、可能需要 AI 工程师进驻、需要更多秘书人员。这些都是有可能、也确实正在发生的事。

制度与政策的「拖后腿」效应

不过如果你问我未来会不会出现「一条龙 AI 律师」——AI 完全可以做到所有事？我认为更多时候，这牵涉到法规与政府制度是否配合科技发展做出妥协。如果制度跟上了，那未来就完全不一样。

但目前在台湾，律师开庭一定要实体到场，你不可能拍个 AI 影片过去；今天要给法院的书状，你能不能用 AI 做好的电子档直接交付？不行，还是要递纸本过去。所以目前制度相对没有更动，我也不会说 AI 会让法律产业全面消失或不再赚钱。

AI 科技走在最前面，但相应的政策与配套，不代表会同样这么快跟上。

现阶段律师最核心、最难被取代的价值

那么，现阶段律师最核心、最难被取代的价值是什么？

坦白讲，过去案件的经验累积，现在还是非常重要。目前 AI 的每一个工作步骤都仍需要人为介入、人为整理、人为提问——而这些都是经验的积累。过去文字生成可能因人而有差别，但这种差别会随着 AI 的发展逐渐被「钝化」，书状写作能力的差异性会越来越小，我是相信的。

那律师最核心的价值会变成什么？很明显，会回到过去那个「销售为王、业务为王」的年代。

今天反而最关键的是：这位律师有没有具备极强的说服力、极好的人性温度。能不能在跟客户沟通、跟客户咨询的时候，给予无限的温暖、无限的信心，让客户更愿意信任你。

其实这个价值不只在「未来」，连「现在」、甚至「过去」都成立。真正顶尖的国际律所里的大合伙人，底下都有一群非常强的 associate——非常懂法律、非常会写状。但为什么客户还是需要看到那位最资深的人出来？因为他出来给人安定的力量、给人说服的力量。

举个更直观的例子：你找一个律所里做了十年、非常顶尖优秀的资深律师，跟那个大所里的 Managing Partner（最大的老板）比拼写书状、比拼问题意识，谁会赢？坦白讲，赢的不一定是 Managing Partner。但为什么他可以做到最上面？因为他一定是有最顶尖、最有说服力、最厉害的业务手腕。当然他在策略上也有他厉害的地方，但更关键的是他面对无数客户累积出的「对客户的敏感度」——知道怎么让客户安心、知道怎么让客户被说服。

这就是黄仁勋所讲的「人类的温度、人类的温暖、同理心」。这些到目前为止，AI 完全没有办法取代。

面对 AI 时代，律师应该怎么做？

面对 AI 时代，我自己的建议是：你一定要先了解 AI 的特性。

很多同行看到 AI 的反应是：「我看我的客户用 GPT 出来的东西惨不忍睹、非常糟糕，这怎么用啊？根本在骗人嘛！」确实，非常多客户自己用 GPT 或 Gemini 乱写，出来的东西真的很差。可是为什么差？你要知道为什么。

为什么你认为 GPT 那么差，可是为什么有一些 AI 工具却被顶级律所大量使用？这之间的差别在哪里？从过去 GPT 的 single-core AI，到后来 的 Agentic 协作架构——AI 到底适合人类在哪些地方使用？为什么消费级 GPT 处理法律问题会这么糟糕？这些都是我们一定要知道的。

我可以简单举个例子。为什么一般人用消费型 GPT 完全没办法解答法律问题？甚至 GPT 自己都会说「我们不建议你用我们的 model 处理法律问题」？很直观的原因是：GPT 这类消费型工具，在 input token 上你虽然可以放很多资料进去，但它实际能读取的内容量是有上限的。一般消费级可能不到 1 万 token。

对一般人而言，「我问问题根本不会超过一万字啊」，所以觉得 GPT 很棒。可是对专业律师来说，跟客户讨论的内容可能就是四五个小时、五万字的内容；随便一个判决分析的内容就是七八万字。七八万字丢进去要分析，分析得出来吗？根本不可能，因为它没有足够的资源读取你的资料。这种产出的东西当然会很差。

但如果是专业版、是特别为律师打造的 AI 服务，一定会在这块去做最佳化——input token 可以读取的范围会到 10 万、甚至 100 万，甚至用 multi-model 的组合来达到更大量的文字阅读。

所以重点是：不要看到消费级 GPT 的烂成品，就断定 AI 不能做法律工作。当你用这样直观的想法去否定 AI 的时候，其实你就已经非常非常落后了。你应该要去想：为什么会发生这样的事情？背后的 AI 科技原理是什么？

而且现在获取这些知识的成本极低——我刚刚讲的这些问题，你全部都可以丢进 GPT、Gemini、Claude 去问，它们全部都会给你很好的答案。当你可以这么快取得 AI 的相关资讯时，你还不去学，那就真的非常可惜。

所以我的建议是：秉持着对 AI 的敏感度去做研究。了解每一种 AI model 各自的特性、了解为什么现在在档案读取上会有突破性的进步、了解 Agentic 架构是怎么运作的——这些都是该知道的。

给年轻法律学生的建议

那对年轻的法律学生，我又会给什么建议？

在台湾，国考还是非常难考。如果你真的想做律师工作，你就一定要考过国考。而我前面也讲过，年轻律师要具备好的法律基本功、好的问题意识、好的案件敏感度，这些都需要靠自己累积经验。而且唯有你自己的能力够强，你才能更好地驾驭 AI。

我来解释一下现阶段 AI 的能力逻辑：如果今天一个很厉害的律师同时又具备 AI 知识，他用 AI 产出的成果，绝对会比「一个具备 AI 知识、但只是法律素人或年轻法律系学生」做出的东西好上千万倍。因为现在 AI 的使用，本质上是「放大并加速你原本的能力与成果」。如果你原本的能力是零，AI 放大十倍还是零；如果你原本能力是 100，AI 放大十倍就是 1000。

所以对法律系学生来说，我们目前还是要考国考，而国考并不会让你用 AI。基本上我觉得对法律学生而言，还是应该好好准备国考，国考准备完之后再开始思考 AI 这些事情。

而对于年轻律师来说，既然已经进入职场了，就确实应该对 AI 的一些基本概念有所掌握，而不是抗拒。当你看到 GPT 很烂的成果时，当你直接断言「AI 就是不可能做法律工作」的时候，这种直观的想法其实就让你已经落后了一大截了。你应该去想为什么会发生这样的事，多了解一些 AI 的科技。存在即合理，每一个现象背后都有它的逻辑。

律师业的福特时刻已经到来

每一次科技革命都会重新划定一个产业的边界。铁路时代催生了现代债券市场，花了近半个世纪；网络革命让全球商业重新组装，用了将近 20 年。而 AI 正在对「以文字为核心的专业服务业」做同样量级的重塑——但这一次的时间表，看起来只需要三到五年。

法律产业正在经历自己的「福特流水线时刻」。短期内，初阶律师会受到最直接的冲击，律所的人力结构会重新洗牌；中期内，资深律师将迎来历史上最好的黄金时代，因为 AI 是放大器，而 99% 的人还没上车；长期来看，律师的核心价值会回到「人类的温度、说服力与信任感」——那是 AI 无论如何也无法复制的部分。

而我们现在所看到的这个「最厉害的 AI」，其实是未来五年内最弱的版本。所以与其争辩「AI 会不会取代律师」，不如赶快学会：怎么让自己成为那个驾驭 AI 的律师。