林上倫律师专文》当文字成为流水线：AI对法律产业的工业革命

林上倫律師认为，AI 已全面破解文字生成，法律产业正经歷「福特流水線时刻」，美国顶尖律所已让 AI 融入訴訟檔案整理流程，过去十位律師數百小时的工作量，现在一位资深律師搭配 AI 两到三小时就能完成初稿。短期內初階律師受最大衝擊，但资深律師卻要迎来黄金时代。
（前情提要：《矽谷轻鬆談》Kenji宣布从Phantom钱包裸辭！至少休息5-10年，看到薪水入帳已无感）
（背景補充：Meta超过1500員工连署怒吼！爭到「AI監控鍵盤滑鼠」縮小範圍、每天可暫停半小时）

本文目錄

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• 文字工作的「福特流水線时刻」
• 美国顶尖律所已经发生的事
• 不是「取代」，而是「放大」
• 从福特流水線看 AI 的长期影響
• 资深与初階律師：两極化的衝擊
• 资深律師的黄金时代
• 初階律師的真实處境
• 律所会不会減少人力需求？我只能回答「现在」
• 制度与政策的「拖后腿」效应
• 现階段律師最核心、最难被取代的价值
• 面对 AI 时代，律師应該怎麼做？
• 給年轻法律学生的建议
• 律師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「以文字为主體」的專业服務领域。而法律，就是这场革命中最具代表性、也最值得深入觀察的产业之一。

如果要我用一句話概括 AI 对法律产业帶来的最大改變，我会说：这是一场專屬於法律服務业的工业革命。在我看来，AI 已经完全破解了「文字生成」这件事。文字的深層理解、文字的阅读、文字的撰寫，从来沒有像现在这樣可以被批次化生产。当文字生成进入了流水線时代，律師工作流程裡只要是以文字为主體的環節，都正在被徹底重新定義。

文字工作的「福特流水線时刻」

当你开始思考——律師工作中究竟有哪一段是可以被「批次化生产」的——就必須思考这種批次化会对整个产业造成什麼樣的衝擊。最直觀的影響在於：複雜资料的阅读与擷取、繁瑣表格的整理、判決理由的拆解、因果論述、事实涵攝。这些过去可能需要一位律師累積多年经验才能撰寫的內容，现在卻像生产線一樣，可以準確无誤地大量複製。

这意味著：法律工作流程中，只要是跟文字相关、以文字为主體的部分——不論是檔案的阅读还是檔案的撰寫——过去动輒數十小时的时间，现在都可以被大幅壓縮。

美国顶尖律所已经发生的事

说实話，臺灣的法律工作目前还比较沒有受到 AI 的明顯衝擊，臺灣的法律产业整體还非常原始，甚至法院、还有不少同道仍然抗拒 AI 进入法律工作。但我想从美国的实际狀況分享，让大家看看 AI 已经多麼可怕地滲透进律師工作——不只是滲透，而是已经实际取代了律師非常多的工作內容。我相信，这也是未来臺灣將会发生的事。

在美国，最顶尖的律所其实都已经將 AI 融入工作流程。舉个例子，假设今天有一个專利訴訟，背景事实涉及大量的專利说明书，或者两家公司互相控告对方專利侵權。这類案件牽涉的檔案非常龐雜：「盤根错節的專利说明书、專家鑑定报告、侵權相关的事证资料。」这些东西过去要靠律師一份一份读完。

现在的做法是：他們会让 AI 先全部读过。AI 全部读过之后会发生什麼事？每一个关鍵点都会被 AI 標記。比如说，你问「本案的侵權时点发生在什麼时候」，AI 就会直接跳出来告訴你：被控侵權方有哪些具體作为、在哪些信件裡透露了相关內容，全部一次呈现。

这些初步出稿的內容会交給律師檢視。律師每一次的提问、每一个追问，都会形成新一版的整理稿——把原本的 raw data 依照律師需要的方向重新梳理。接著，律師再把这些被整理好的內容（侵權时点、侵權证明、侵權相关事证）进一步寫成「对方有侵權」的法律主張，最后直接生成书狀。

过去这整个流程是什麼狀況？光是找资料可能就要數十个小时，找完资料后撰寫事实涵攝又要數十个小时，寫完之后还不夠——还要找过去的判例、过去的相关见解有沒有支援你的主張，又是數十个小时。而现在，整个过程透过 AI，可能两到三个小时內就能完成一份出稿。

而且要特別強调：使用这些 AI 工具的，是美国最顶尖的律所。因为 AI 其实非常昂貴，能用得起最顶尖工具的律所，做出来的成品是被最顶尖律師所认可的。他們都已经这樣在做了。

不是「取代」，而是「放大」

如果要问 AI 究竟取代了律師的哪些工作？我认为用「取代」这个角度来看並不精準。相反地，你应該觀察 AI 加強了一位律師多少能力。

过去一个大型專利案件可能需要十位律師、花费无數小时的努力才能完成；现在只要一位律師，花过去十分之一甚至更少的时间就能做完。但你知道是誰取代誰嗎？其实不是。如果今天沒有一位资深的律師去做正確的问題提问、做正確的资料统合、做正確的判決原意分析、做最后內容的整合，这份书狀根本出不来。沒有律師，这个产品做不出来。

但反过来说，当这位律師的工作量被 AI 放大、被加速时，会有多少律師的工作机会被擠壓？这才是核心问題。重点不是「哪些工作內容被取代」，而是 AI 在徹底破解文字理解与生成之后，可以让过去的工作有飞躍式的效率提升。

从福特流水線看 AI 的长期影響

最直觀的市场影響可能是——律師暫时不需要这麼多了。但这会是常態嗎？我不这麼认为。

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，往往並不会直接帶来大規模失业。现在我們正在经歷的，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嗎？当然有。福特流水線出来之后，造一臺车的速度是过去的數百倍、數千倍，产量也是數百數千倍。可是这樣有造成大家失业找不到工作嗎？其实沒有。反而帶来什麼？造成更多人需要开车。当汽车的价格下降，人人都用得起汽车、用得起手机，爆量的需求反而让人類文明前进了一大步。

这種高度生产力的暴增，比起让很多人失业，我看到的反而是「增加新的需求、产生更多新的工作崗位」。以前可能根本沒有什麼汽车销售点，因为一天就只做出一臺车。但当一天可以做數千數万臺时，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務——螢幕、衛星導航、自动駕駛、车載电腦……種種新的工作崗位反而被創造出来。

所以在我看来，短期內法律工作一定会受到 AI 衝擊，市场可能会暫时飽和。但当人人都熟悉 AI 工具、律師一个人可處理的案量从过去的 1 倍提升到 100 倍时，整个律師业的環境会发生巨大的改變。律師费用会下降，更多人能享受到很好的法律服務，就跟汽车普及一樣，会有更多周边产业随之而生。

资深与初階律師：两極化的衝擊

那麼比较资深律師与初階律師，AI 对哪边影響更大？老实说，两边影響都超大。但我认为，在 AI 还處於初期階段的现在，这对资深律師是非常非常好的时刻，但对初階律師的衝擊則非常巨大。

为什麼？回到剛剛美国律所的工作流程，裡面支撐律師的能力到底重不重要？超級重要。事实的篩选、输出內容的调整、原因的逻辑、正確的问題意识評估——这些都需要靠多年经验的累積才能做到。即使 AI 可以完成部分工作，资深律師还能透过更多的人为介入，让 AI 的初稿變得更好。

所以对资深律師来说，AI 是強力的放大器；但对初階律師而言，使用 AI 做出来的品质絕对远不如资深律師，速度可能更慢，甚至还会出错。

过去，初階律師需要透过实作来培養经验，律所也願意付这个钱来訓練。但现在的问題是：当整个流程都可以由一位资深律師搭配 AI 一手包辦时，他还需要聘请那麼多初階律師嗎？以前需要十位初階律師才能完成的事，现在一位资深律師搭配 AI 就能轻鬆做完。这確实会让初階律師的養成出现斷層。

资深律師的黄金时代

目前全世界使用 AI 的人口比例不到 1%。在 99% 的人还沒在用 AI 的时候，一个懂 AI 的资深律師，可以爆发出驚人的生产力。

以业界资料来看，一个律師獨立做业務，做到累，一年大概可以做到 400 万左右的營收。过去如果要做超过这个數字，可能就要多请一两位受僱律師，而一位受僱律師的年薪大概落在 80 到 100 万。

但现在的情況呢？当有 AI 工具存在时，一位资深律師会选擇多请受僱律師，还是搭配 AI 工具？我认为答案是后者。所以目前正在使用 AI 的资深律師自營业者，比起请更多律師，他們选擇请更多的秘书。

以前一个律師配一个秘书綽綽有餘，因为一个律師的工作量就那樣。但当一位律師透过 AI 把工作量爆增到十倍的时候，他甚至需要两位秘书来處理週边事務。秘书的薪水大概 40 到 50 万，比起律師的 100 万便宜很多，而秘书可以瘋狂地幫资深律師處理出狀流程。产值高不高？比以前高多了。

初階律師的真实處境

但实际職场上，我並不覺得初階律師会这麼难找出路。其实人力市场目前还是非常短缺，很多律所都在徵人，初階律師要找实習其实也不会找不到。我这个年紀的同道，或者比我更年长的道长，都还是在找年轻律師。

但如果 AI 在法律产业真的非常普及之后，確实会造成初階律師沒有辦法透过实际资料经验来累積能力。不过，類似的事情在美国其实已经发生了。以前美国大所的 Summer Associate 就是跟著律師开会、做一些雜事、初步看看资料；但现在美国大所 Summer Associate有非常明確的工作分配。

以前律師的工作沒有被工业整合过，初階律師做的可能就是资深律師工作裡 1% 的內容，差別只在「量變」，不太有「质變」。但现在不一樣了，因为资深律師都会非常喜歡 AI 整理出又快又好的內容。而在 AI 工程裡，「资料處理」这件事至关重要。

今天你要把什麼东西丟給 AI 去读取，这件事其实正是很多 Summer Associate在大所裡做的事情：「把资料做整理、做分類。」这边要講清楚：「他們做的事情絕对不是給大语言模型做 training，而是把资料整理成 AI 可以用最好的格式去读取的狀態。」

比如说，解析度非常差的资料要做整理、同型別的资料要併在一起；如果客戶丟来一些手寫、凌亂的草稿资料，是不是可以透过跟客戶的交談去辨识、去重新最佳化资料？在 AI 可以取代这麼多人力的时代，「raw data 該怎麼處理」反而成为一门新的关鍵技藝，这也是目前美国顶級律所內部正在发生的事。

律所会不会減少人力需求？我只能回答「现在」

如果问我未来律所会不会因为 AI 減少人力需求？老实说，我完全不知道。为什麼？因为现在我們看到「AI 系统」，其实是我們未来五年內最弱、最差的版本。我完全无法想像 AI 会进化到什麼樣子。

所以这个问題我必須改成：「现階段的 AI 发展，会不会让律所減少人力需求？现階段律師最核心、最难被 AI 取代的能力是什麼？」我只能回答现在，不能回答未来。

就现在的狀況来看，AI 在文字的批次生产、批次读取这一塊是最強的。所以我认为法律事務所会不会因为 AI 而減少人力？我认为会。受僱律師的部分，目前確实沒有那麼必要。这在法律业界也有在常发生：他們覺得某些 AI 工具好用，那就不需要再僱用那麼多 associate 了。

但我认为，減少的是初階律師的人力需求，律所会因此往更健全的方向发展——需要更多 MIS 工程師、可能需要 AI 工程師进駐、需要更多秘书人員。这些都是有可能、也確实正在发生的事。

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「一條龙 AI 律師」——AI 完全可以做到所有事？我认为更多时候，这牽涉到法規与政府制度是否配合科技发展做出妥協。如果制度跟上了，那未来就完全不一樣。

但目前在臺灣，律師开庭人一定要实體到场，你不可能拍个 AI 影片过去；今天要給法院的书狀，你能不能用 AI 做好的电子檔直接交付？不行，还是要递紙本过去。所以目前制度相对沒有更动，我也不会说 AI 会让法律产业全面消失或不再賺钱。

AI 科技走在最前面，但相对应的政策与配套，不代表会同樣这麼快跟上。

现階段律師最核心、最难被取代的价值

那麼，现階段律師最核心、最难被取代的价值是什麼？

坦白講，过去案件的经验累積，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——而这些都是经验的積累。过去文字生成可能因人而有差別，但这種差別会随著 AI 的发展逐漸被「鈍化」，书狀寫作能力的差異性会越来越小，这我是相信的。

那律師最核心的价值会變成什麼？很明顯，会回到过去那个「销售为王、业務为王」的年代。

今天反而最关鍵的是：这位律師有沒有具備極強的说服力、極好的人性溫度。能不能在跟客戶溝通、跟客戶諮詢的时候，給予无限的溫暖、无限的信心，让客戶更願意信任你。

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裡的大合夥人，底下都有一群非常強的 associate——非常懂法律、非常会寫狀。但为什麼客戶还是需要看到那位最资深的人出来？因为他出来給人安定的力量、給人说服的力量。

舉个更直觀的例子：你找一个律所裡做了十年、非常顶尖優秀的资深律師，跟那个大所裡的 Managing Partner（最大的老闆）比賽寫书狀、比賽问題意识，誰会贏？坦白講，贏的不一定是 Managing Partner。但为什麼他可以做到最上面？因为他一定是有最顶尖、最有说服力、最厲害的业務手腕。当然他在策略上也有他厲害的地方，但更关鍵的是他面对无數客戶累積出的「对客戶的敏感度」——知道怎麼让客戶安心、知道怎麼让客戶被说服。

这就是黄仁勳所講的「人類的溫度、人類的溫暖、同理心」。这些到目前为止，AI 完全沒有辦法取代。

面对 AI 时代，律師应該怎麼做？

面对 AI 时代，我自己的建议是：你一定要先了解 AI 的特性。

很多同道看到 AI 的反应是：「我看我的客戶用 GPT 出来的东西慘不忍睹、非常糟糕，这怎麼用啊？根本在騙人嘛！」確实，非常多客戶自己用 GPT 或 Gemini 亂寫，出来的东西真的很差。可是为什麼差？你要知道为什麼。

为什麼你认为 GPT 那麼差，可是为什麼有一些 AI 工具卻被顶級律所大量使用？这之间的差別在哪裡？从过去 GPT 的 single-core AI，到后来的 Agentic 協作架構——AI 到底适合人類在哪些地方使用？为什麼消费級 GPT 處理法律问題会这麼糟糕？这些都是我們一定要知道的。

我可以簡單舉个例子。为什麼一般人用消费型 GPT 完全沒辦法解答法律问題？甚至 GPT 自己都会说「我們不建议你用我們的 model 處理法律问題」？很直觀的原因是：GPT 这類消费型工具，在 input token 上你雖然可以放很多资料进去，但它实际能读取的內容量是有上限的。一般消费級可能不到 1 万 token。

对一般人而言，「我问问題根本不会超过一万字啊」，所以覺得 GPT 很棒。可是对專业律師来说，跟客戶討論的內容可能就是四五个小时、五万字的內容；随便一个判決分析的內容就是七八万字。七八万字丟进去要分析，分析得出来嗎？根本不可能，因为它沒有足夠的资源读取你的资料。这樣产出的东西当然会很差。

但如果是專业版、是特別为律師打造的 AI 服務，一定会在这塊去做最佳化——input token 可以读取的範圍会到 10 万、甚至 100 万，甚至用 multi-model 的組合来达到更大量的文字阅读。

所以重点是：不要看到消费級 GPT 的爛成品，就斷定 AI 不能做法律工作。当你用这樣直觀的想法去否定 AI 的时候，其实你就已经非常非常落后了。你应該要去想：为什麼会发生这樣的事情？背后的 AI 科技原理是什麼？

而且现在獲取这些知识的成本極低——我剛剛講的这些问題，你全部都可以丟进 GPT、Gemini、Claude 去问，它們全部都会給你很好的答案。当你可以这麼快取得 AI 的相关资訊时，你还不去学，那就真的非常可惜。

所以我的建议是：秉持著对 AI 的敏感度去做研究。瞭解每一種 AI model 各自的特性、瞭解为什麼现在在檔案读取上会有突破性的进步、瞭解 Agentic 架構是怎麼运作的——这些都是該知道的。

給年轻法律学生的建议

那对年轻的法律学生，我又会給什麼建议？

在臺灣，国考还是非常难考。如果你真的想做律師工作，你就一定要考过国考。而我前面也講过，年轻律師要具備好的法律基本功、好的问題意识、好的案件敏感度，这些都需要靠自己累積经验。而且唯有你自己的能力夠強，你才能更好地駕馭 AI。

我来解釋一下现階段 AI 的能力逻辑：如果今天一个很厲害的律師同时又具備 AI 知识，他用 AI 产出的成果，絕对会比「一个具備 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「放大並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，我們目前还是要考国考，而国考並不会让你用 AI。基本上我覺得对法律学生而言，还是应該好好準備国考，国考準備完之后再开始思考 AI 这些事情。

而对於年轻律師来说，既然已经进入職场了，就確实应該对 AI 的一些基本概念有所掌握，而不是抗拒。当你看到 GPT 很爛的成果时，当你直接斷言「AI 就是不可能做法律工作」的时候，这種直觀的想法其实就让你已经落后一大截了。你应該去想为什麼会发生这樣的事，多瞭解一些 AI 的科技。存在即合理，每一个现象背后都有它的逻辑。

律師业的福特时刻已经到来

每一次科技革命都会重新劃定一个产业的边界。鐵路时代催生了现代債券市场，花了近半个世紀；網路革命让全球商业重新組裝，用了將近 20 年。而 AI 正在对「以文字为核心的專业服務业」做同樣量級的重塑——但这一次的时间表，看来只需要三到五年。

法律产业正在经歷自己的「福特流水線时刻」。短期內，初階律師会受到最直接的衝擊，律所的人力結構会重新洗牌；中期內，资深律師將迎来歷史上最好的黄金时代，因为 AI 是放大器，而 99% 的人还沒上车；长期来看，律師的核心价值会回到「人類的溫度、说服力与信任感」——那是 AI 无論如何也无法複製的部分。

而我們现在所看到的这个「最厲害的 AI」，其实是未来五年內最弱的版本。所以与其爭辯「AI 会不会取代律師」，不如趕快学会：怎麼让自己成为那个駕馭 AI 的律師。