基于生成式人工智能法律服務的數智化發展邏輯與建構路徑

楊立民

（東華大學人文學院，上海 200051）

引言

長期以來，科技對法律行業的影響往往被視為漸進式的，而不是革命性的。然而，隨著ChatGPT的發布，這種看法發生了根本性的改變。與分析式、判別式人工智能技術相比，以ChatGPT、GPT-4 為代表的人工智能生成內容技術（Artificial Intelligence Generated Content,以下簡稱AIGC）超越了簡單的對話聊天，具有較高的人類意圖識別和知識生成能力，很大程度上改變了人們獲取和生成信息的方式，呈現了人工智能的未來發展前景。AIGC 之所以引發如此大的關注，主要是因為它能夠以適度和深刻的方式影響人類生活甚至生存的能力，使很多職業群體（尤其是知識工作者）面臨社會角色的轉型和工作歸屬的重塑。就法律行業而言，生成式AI 在法律分析方面的強大功能以及對法律知識信息獲取和創建方式的革命性影響，會對法律從業者產生重大沖擊，讓法律職業的未來變得撲朔迷離[1]。實際上，人工智能的崛起及其影響乃至顛覆法律行業的潛力，曾經不止一次被推演和探討過[2]。當ChatGPT剛出現時，就有學者從法律的角度探討了如何應對ChatGPT 帶來的相關沖擊和挑戰[3]。此后，開始陸續出現一批研究成果，集中探討了AIGC 與法律系統的融合及互動[4]，如何將它應用于司法裁判中[5]，以及怎樣界定它的責任能力[6]，并對存在的風險進行防范治理[7]等。整體而言，現有相關研究主要停留在“工具論”的層面，即傾向于將AIGC 視為人類從事法律工作的輔助工具，而對其在司法審判之外的其他法律服務場景中的應用及其產生的“道”“器”等影響缺乏系統的學理討論。

雖然AIGC 對法律服務的影響是從它作為輔助工具開始的，但這種“工具論”的心理一旦成為一種普遍現象，就可能會導致法律人的“去技能化”，給予AI 技術廣泛嵌入法律行業并發揮主導作用的機會。法律服務的數智化發展不是簡單的“法律為本、技術為用”的詞匯組合，更不是在法律服務中嵌入或應用AIGC 就“萬事大吉”了；它會涉及AI 技術是給法律服務業帶來全新機遇，還是會打碎從業者們安身立命的飯碗，進而涉及法律職業理念的重塑、法律行業結構的調整、司法訴訟模式的變革以及“數字正義”框架下相關利益的協調等。因此，從功能主義角度對AIGC 在法律服務中的地位和角色進行考察，不應再囿于現有的制度體系和職業邏輯，而是要超越傳統的職業視角和“工具論”立場，理解法律服務數智化發展的復雜動態和不確定性，著重關注法律職業意義上的方法論探索，厘清AIGC與法律服務之間的邏輯關系，界定法律服務數智化的價值理念、內涵特征、功能結構、運作機理等，并嘗試通過理念重塑和制度調適來促進法律職業理性和AI 技術理性的深度融合。

一、生成式AI 賦能法律服務的機理、場景和影響

（一）生成式AI 應用于法律服務的技術基礎及可行性

目前的AI 大模型已經具備了多模態、跨模態的信息生產能力，可以很好地對海量知識和數據進行總結歸納和整合，然后精簡高效輸出，提高人類生產和獲取信息的能力。而且，AI大模型的功能不會停留在提供信息內容服務這個層面，它已經開始以“技術基座”的形式為專業垂直領域賦能，形成“基礎模型——專業模型——服務應用”的分層業態，在專業領域展現出了強大的“專業”本領[8]。

與生成式AI 的上述專業技術能力“遙相呼應”的是，法律行業本身又比較容易“被智能化”。無論是司法裁判還是法律服務，都高度依賴標準化文件和先例進行知識和信息處理，對法律數據的結構化程度要求比較高。更何況，自動化法律文件的生成一直是法律行業努力的方向之一，因為智能科技手段不僅可以對法律工作中的勞動分工和資源配置進行優化，還可以幫助法律人利用大量高度標準化的模板和先例來生成法律文本，其結果比大多數自由文本輸出更具可預測性。這些情況的存在，為AIGC 構建專業化、通用化的機器學習模型提供了便利，使它能夠存儲和學習大量的法律資源數據，并進行獨特的內容呈現。

（二）生成式AI 賦能法律服務的場景

通過AIGC 的嵌入和應用，可以將法律要素轉化為數據和信息，構建一個人機交互和訓練迭代的平臺，優化法律服務資源的配置和管理，提升它們的應用效率和質量。具體而言：首先，法律服務中的很多工作是瑣碎而重復的，AIGC 可以自動完成法條的檢索歸納、證據的梳理分析、文書的生成審核等技術性工作，還可以析出案件的要點和難點，識別潛在的問題和風險，實現法律規則與事實證據的精準匹配，并進行調整和優化，節約律師的工作時間和精力。其次，AIGC 的即時生成功能可以實現智能化的法律咨詢和預測分析，為客戶提供不同種類的法律服務，這不僅改變了法律知識信息的生產和傳播方式，也在一定程度上提高了民眾的法律認知水平，省去了法律服務中的“普法”說服工作。再次，現代法律服務以掌握情況的本質、預見事情發展的可能性為目標，律師和當事人都需要根據案件的前景來做出決策，制定相應的策略。AIGC 不僅可以利用微調技術領會人類的意圖，生成具有一定“人格化”的精準對話內容，還可以結合案情和法律規則，利用數據驅動和自動化的方法對證據和案例進行快速整理、分析和歸納，幫助律師和當事人更好地理解和預測案件的裁判走向?？傊?，對于AIGC這樣的“得力助手”，無論是法官還是律師抑或是當事人，都沒有理由拒之不用，而且很可能會越來越依賴它。

（三）生成式AI 對法律服務的“工具性”影響

科學技術不僅具有顯性的工具性，還具有隱性的操縱性。生成式AI 的特殊之處在于，人們明知道它只是一項先進的智能技術，但還是會在與它的互動中受到某些心理和行為上的控制性影響。AI大模型簡化了知識信息的獲取方式，可以讓法律人不怎么費力地得到所需要的內容，但這也存在某種程度的“反噬”，因為這種功能可能會弱化他們在法律檢索、案件分析以及批判思維等方面的能力。隨著AIGC 在法律場景中的應用愈發精準，無論是法律從業者還是普通民眾，都將潛移默化地產生“正向偏見”——在沒有足夠信息的情況下，對技術產生天然的信任感，進而形成技術崇拜與技術依賴慣性?！罢蚱姟钡膹娀瘜狗蓮臉I者即使有理由相信AIGC 存在缺陷，仍然可能會傾向于依賴技術決策。最終，AIGC 可能完成對法律從業者的隱性操縱并使其“去技能化”——逐漸失去運用法律知識自主處理法律問題的能力[9]。換言之，“工具論”的心理一旦演變為一種普遍現象，就會慢慢衍生出AIGC 廣泛嵌入法律行業并最終主導法律行業的局面——如果各方都相信技術可以改變現實，那么它就真的可以改變現實；如果各方都認為數字能產生正義并且都能接受AIGC 生成的結果，那么它就可以成為預防和解決糾紛的主要方式。因此，上述這種形式主義“工具論”的心理是不容小覷的，它很有可能導致法律從業者失去賴以生存的專業技能。

二、生成式AI 重塑法律服務的職業范式與市場結構

生成式AI 對人類的影響顯然是從它作為一種技術和工具開始的，但是顯性的工具性背后或許隱藏著某種技術“操控”。具體到法律行業，如果說AIGC 基于大數據和自然語言處理技術幫助法律從業者便捷地查找和分析法律規范、司法案例還只是“器”的層面的影響，展現的是它的技術性，那么它在“道”的層面產生的深層次結構性影響則是重新定義法律服務的基本內涵、運作范式、群體構成以及供給關系等，進而引發法律服務市場的規模、結構和特征等發生質的變化。

（一）重新定義法律服務的基本內涵和運作范式

律師等法律人士之所以能夠在法律事務和一些公共事件中對普通民眾產生較強的影響力，形成了職業精英話語對社會公眾話語的單向主導，主要是因為他們具有一定的知識資本和職業聲望，擁有普通民眾所沒有的角色優勢和技術能力?；蛘哒f，專業的法學教育背景、較高的學歷水平以及系統的技術訓練，使得法律職業者能夠成為法律這一“元語言”的詮釋者，并可以基于所處的中間階層形成專業話語權[10]。而隨著法律體系和訴訟程序的復雜化和形式理性化，民眾的法律盲區越來越多，律師等法律人作為法律知識權力壟斷者的角色愈發明顯。在韋伯看來，權力是在共同體的行動中貫徹自己意志的支配力，即對其他成員的影響等[11]。知識和權力具有一定的共性，擁有了某種專業知識就意味著擁有了某種權力[12]。?？聞t更為深刻地指出“知識就是權力”，知識和權力是直接相關聯的，知識產生和鞏固權力，權力也可以制造知識[13]。而“法律職業”概念的建構及制度化，則進一步把法律從業者確立為一個獨立的享有較高社會地位的“法律權威”角色，擁有了一種促使他人基于信賴而自發接受其規范的力量[14]?，F實中，律師行業普遍具有一種精英主義的傾向，這不僅表現為越來越商業化的穿著打扮和辦公環境，還表現為話語和理念上的技術理性化，比如操縱法律術語，以“法言法語”來彰顯自身專業性；以法律職業精英的身份來“關懷”社會公共輿論，對社會公眾會表現出一種父愛主義的傾向。

然而，現代科技的發展正在改變這種局面，傳統法律服務中的知識權威效應正在被消解，知識壟斷的局面被打破。首先，互聯網和人工智能改變了信息內容的生產和傳播方式，降低了專業知識的獲取門檻和時間成本。隨著AIGC 在法律領域的深度運用，其即時生成功能進一步改變了法律知識的累積范式和傳播格局，縮小了專業知識的鴻溝，淡化了傳統法律服務中資歷和經驗所形成的知識權威效應，形成一種去中心化的法律服務方式，這會使法律職業群體的知識權力地位遭遇挑戰，其群體性結構將受到革命性的沖擊[9]。其次，法律職業的權威有時是需要通過場景建構來傳遞的，現代科技既可以提升它的影響力，也可以解構它因場域優勢而獲得的話語權力。AIGC 在很大程度上克服了時空限制，塑造出虛實融合的法律服務場景，拓展了法律服務的疆界。而隨著法律服務供給的場景日趨線上化，推廣營銷日趨網絡化，線下的物理空間轉換成線上的網絡空間，也會使傳統法律服務的場域優勢被解構，進而弱化法律服務群體的話語權力。此外，目前的人工智能技術已經具備了一定的人機交互能力，“人機融合”的要素開始出現[15]。通過統籌法律系統與技術平臺相互融合過程中存在的各種影響因素，建立一個由AIGC 支撐的虛實共生、人機協作的新型法律服務供給模式并非遙不可及。

（二）改變法律服務主體的群體構成

就外部而言，無需經過長期的學習訓練，AIGC就可以快速將法律信息轉換為法律知識，這為科技精英和資本力量介入到法律領域、打破法律職業群體的行業壟斷提供了機會?？萍脊竞突ヂ摼W平臺會“趁機”進入法律服務市場，成為新興的法律服務供給主體，“分羹”法律業務。資本也可能會將技術平臺作為其權力投射的首要媒介，參與到法律服務市場的分割中。在未來，法律市場或許將要形成新的割據局面：新興供給主體與律師分別負責不同的業務領域，其中前者主要利用大模型開發智能化的法律產品，提供個性化、定制化的法律服務體驗。

就內部而言，隨著AI 技術的發展和普及，它在法律服務中的應用勢必成為未來法律實踐中的一種典型樣態，進行數智化轉型、具備相關的技術手段和創新能力或將成為法律從業者的一項“義務”[16]。換言之，以后律師不僅要懂法律、會辦案，還要熟知科技發展態勢，掌握智能科技產品的運用等。實際上，律師在執業過程中適應、理解并使用新的技術，以合乎法律和道德的方式維護客戶的利益，本質上就是在履行職業義務。同時，AIGC 的廣泛使用還會在很大程度上打破傳統法律服務中基于年齡、資歷、經驗、業務資源掌握度而建立起來的科層式職業權力結構，服務者個體的品牌和能效將會被放大，年輕的后入行者可能會因為對新技術的接受能力和精通程度更強而“后來居上”。

（三）重塑法律服務的市場供給關系

生成式AI 對法律服務的影響具有一定的復雜性，其中一個重要原因是它會重塑律師與客戶之間的關系。它以“對話”的方式提供法律服務，在很大程度上可以超越職業主義的法律服務供給范式，推動服務供給者和需求者之間的關系平等，消解傳統法律服務中因專業知識信息差所產生的話語權不對等的情況。

第一，客戶獲取法律服務的方式發生變化。AIGC 的即時生成功能不僅削弱了知識獲取的時間限制和專業門檻，而且提升了法律知識的可及性。生成式AI 不僅可以輔助律師為客戶提供法律服務，也可以在當事人的直接操作下生產出他們所需要的服務成果，解決諸如一般的法律咨詢、初步的法律文件起草、簡單的訴訟程序了解等法律需求，這會使傳統法律服務供需關系中的權力差序格局發生變化，律師等法律服務者或將失去在與客戶關系中的主導地位。

第二，客戶的觀念和信任出現轉變。律師和客戶之間的關系很大程度上是建立在信任、理解和同理心的基礎上。在傳統的法律服務關系中，律師“被推定為”是理解客戶需求的，并會努力維護他們的權益。但在現實中，律師也可能會利用專業優勢和職業地位為自己謀利。比如，對于客戶而言，支付更高價格以獲取更好法律服務、將費用與辦案效果結合的需求始終存在，但是目前法律服務行業的收費機制是閉合的，公眾并不清楚律師為案件所付出的勞動量，以及是否與所收取的費用相匹配[17]。這種信任動態或將被打破，那些接觸到AIGC 法律服務的客戶可能會對傳統律師失去信心和信任。如同在線電商對實體商店的沖擊，服務更加便捷、收費更加開放透明的生成式AI 必然會對實體律師服務造成影響?？偠灾?，法律服務的品牌溢價將會被推薦算法穿透，靠品牌效應獲取業務的情況將會改變，客戶會根據智能算法的推薦來選擇誰為自己服務。

第三，客戶的消費習慣被改變。語言大模型可以提供沉浸式的交流互動和獨特的情景化體驗，讓客戶以連續性人機對話的方式獲取知識和信息。這種智能互動和自然語言表意，讓人們樂于在仿真式、類人化的對話場景中得到具有高匹配度和針對性的答案。數智技術的發展不僅會改變以往那種單向而枯燥的知識信息獲取模式，還會改變人們尋求法律幫助的行為習慣，通過熟人推薦來找律師的情況將慢慢淡出歷史舞臺，人們越來越傾向于通過在線服務或者AIGC 產品來解決法律問題。更何況，信息透明是互聯網的重要特征，人工智能和大數據會使法律服務的供給模式日趨產品化，服務的內容更加清晰，價格更加透明。

三、生成式AI 之于法律服務的角色限定

雖然AIGC 具有很強的重塑和優化法律服務的潛力，但是判斷它能否完全取代法律職業群體的專業知識和經驗智慧，我們還是需要保持一定的理性克制。當前，關于元宇宙、人工智能等現代科技應用于法律行業的討論，更多是一種靜態的技術想象，并沒有置于具體的法律實踐情景中，形成一種穩定且規范的可操作性內容[18]。如果認為僅僅依靠AIGC 本身就能輸出令人滿意的法律服務，顯然是以對技術內涵結構的感性認知來替代對法律職業本質的理性判斷。本部分將圍繞如何辯證看待AIGC 在“道”的層面對法律服務的結構性影響這個問題，以宏觀視角考察人類、法律與技術的關系，分析生成式AI 之于法律服務的角色限定。

（一）“人類-技術”視角下生成式AI 影響法律服務的限度

就人類與技術的關系而言，人類作為基本勞動單元的地位，一直都在被技術撼動和打破。比如，聯合收割機的出現，讓麥客失去了存在的價值；打字機的出現，打破了抄錄員的飯碗；計算機和文字編輯軟件的普及，又讓打字員這個職業退出了歷史舞臺。所以，未來AI 產品代替一些法律崗位并沒有什么可驚奇的。整個科技發展史在很大程度上就是不斷解放人類雙手和機械腦力勞動的過程。人類研發出人工智能技術，卻又慢慢被智能產品所控制，雖然心有不甘，但也不得不承認，人類主宰一切的時代開始褪去。從長遠來看，這或許并非是一件“壞事”，因為只有在遭遇其他力量的碰撞回彈后，人類才會慢慢認識到自己的優缺長短，以及“我何以為我”。實際上，現代科技早已影響甚至改變包括法律在內的很多職業的存在模式與發展前景，只不過沒有產生生成式AI 這般的影響力罷了。生成式AI 對很多行業的影響是革命性的，在法律領域更是觸及核心區域，它替代某些法律崗位甚至改變行業生態的步伐是不可阻擋的，這正好命中了法律職業群體的集體想象和焦慮。從歷史上來看，法律從業者被行業外競爭者“搶飯碗”的情況并不罕見[19]。如果不是有法律職業資格考試等行業準入制度的存在，法律服務業的發展可能會受到智能科技更為深度的影響。

那么，AIGC 是否會導致法律服務業的結構性坍塌呢？這實際上是一個復雜的哲學命題，涉及AI產品能否擁有“人”的特質。雖然與以往的AI 技術相比，AIGC 在一些情況下可以操縱人類的情緒和行為，有時還可以塑造人們的感覺、思維和信念，在某種程度上構成了對人類社會更大、更普遍的威脅。但是，從技術的角度來講，這些都是“影響”，而不是“替代”，它還遠沒有發展到具有“意識”和“自我”的程度，因此也就無法取代人類法官和律師。具體而言，首先，AIGC 尚不具備類人化的思維意識、情感體驗和價值判斷能力。雖然AIGC 通過大量的數據基礎和語序規律，在一定程度上可以“學習”和“理解”人類的思維方式與價值觀念，但是法律的價值判斷是一個高度復雜的思維過程，需要法律人具備豐富的經驗和判斷力，AIGC 顯然還不具備這種能力。其次，AIGC 在本質上是一種知識催化劑，可以自由地組合生成特定內容，但是一些原創性和源頭性的專業信息則仍需兼具專業知識、技術經驗和創作能力的人類專家來生成。所以，AIGC 可以實現專業知識的“大一統”，可以為司法裁判和法律服務提供多元化的思路和切入點，但無法取代人類思想創造的獨特性。最后，AIGC 尚未完全擁有類人的認知學習能力，也沒有完全掌握法律人的思維方式和實務技巧。所以說，在AI 技術擁有“人”的特質之前，只要法律服務的對象還是“人”，律師等法律從業者還不用擔心自己會被AIGC 完全替代。

（二）“職業-技術”視角下生成式AI 與法律服務的內在張力

無論是將AIGC 應用于司法裁判還是法律服務，都具有自身的特殊性，不能與其他行業共用一個普適性的技術方案。法律人處理法律問題，與工程師處理機器故障、醫生處理病患有很大的不同，前者研究的客體是社會規范以及如何適用它們，而后兩者更多的是依據一些與人的行為和意志無關的規律和規則。對于法律糾紛，法律人的極端工具理性和對法條的精確把握，并不一定能得到受認可的處理結果。就形式理性而言，可能沒有哪一種模式比AI 技術更具“程序性”和“格式化”，但是法律最終要解決的是“人”的問題，法院和律所也都不是流水線式地生產法律文書的電子工廠，法官裁判和律師服務都需要“人性化”的關切。在掌握數據信息和生成標準化知識方面，生成式AI 是一臺精準的機器，能夠生產出良好的標準化產品，但是在情感、價值觀、辨識能力等方面，它會處于一種蒙昧狀態，表現出某種高智商和低情商,缺乏“人性化”的關切能力。

此外，法律人賴以生存的很多技能往往與法律無關。律師在為當事人提供法律服務時，不僅要用到法律知識，還要發揮各種各樣的社會知識和經驗，如商業經驗、個人關系、社交技能以及企業內部知識等，這些知識信息與法律沒有必然聯系，但是與法律知識同等重要。即便AI 大模型通過對海量數據的系統學習和預訓練，可以精準掌握和理解法律規范，便捷地查詢既往判例中的類案，甚至還具備了一定的邏輯能力，使用法言法語生成法律文件，但是這與人類經過大量的實踐積累和邏輯訓練而掌握的法律推理還有很大差距?，F階段的AIGC 還缺乏人類所具有的主觀思維意識和情感體驗，無法在具體場景和實踐中進行價值判斷，更不能全面考慮到案情的復雜性、具體細節以及各種影響因素（如證據的真實性、人類情感和社會背景等）。法律行業需要遵循一定的規則和標準，但是也要求從業者根據案件的不同要求進行靈活應對，而AIGC 暫時還無法處理某些特殊情況或個性化需求，它對某些主題的討論缺乏細微差別，一般只能簡單回答問題，給出框架型的答案，難以生成故事序列。

總之，我們要辯證地看待AIGC 與人類及法律的關系，雖然它的出現和普及會對法律行業造成很大的影響，但是智能技術與法律固有屬性之間的內在張力決定了這種影響并不意味著對整個法律服務業的顛覆，更不會導致法律職業群體被完全替代。我們也應意識到，法律服務不是文化創作，一般不需要太多的創作靈感，也不需要考慮如何保持作品的獨特性、原創性以及創作者的個性和創新能力等。所以，對于法律服務業而言，是否需要AI 產品具備和人類一樣的智力和能力并做出“類人化”的應答或者具有創新性的內容，也是值得探討的。

四、基于生成式AI 的法律服務數智化建構路徑

ChatGPT 展示了生成式AI 的強大能力，一系列對產業發展具有革命性、里程碑意義的技術創新在短短幾個月的時間里不斷涌現。無論是對法律服務還是更廣泛的社會發展，AIGC 都將呈現出非凡的影響力和潛在的復雜性。所以，以AIGC 賦能法律服務，不應只是理念的衍生和技術的建構，而是要在制度、職業、市場、技術之間的復雜關系中動態地考察相關宏觀要素和微觀機理。

（一）國家層面：以法律明確生成式AI 的屬性、責任與監管

第一，明確法律屬性。AIGC 概念的核心定義及性質界定，特別是它的法律屬性定位，決定了它在法律服務關系中的角色和地位。只有AIGC 的屬性地位和功能用途得到法律明確，那么它在法律領域中的應用才會規范有序。因此，建議以我國的《生成式人工智能服務管理暫行辦法》為基礎，進一步明確AIGC 的法律屬性和角色定位，構建規范化的數智技術應用生態體系。

第二，重視技術對法律制度的補強作用。隨著信息化和數字化，技術架構成為社會溝通開展的底層裝置，并成為法律運作的基礎設施，越來越多的社會經濟活動將轉化到AI 產品中進行，這不僅會導致很多新興行業領域以及一系列全新法律服務需求的產生，還會反過來倒逼法律規范和監管機制的改革。換言之，技術不再只是法律規制的客體和對象，而是開始成為一種承載法律發展和轉型的母體，深刻影響并重塑著法律規范、司法審判、法律服務等法律體系所處的宏觀環境以及它們本身[20]。所以，我們還需要轉變對法律與技術關系的關注視角——之前更多關注法律如何規制技術、法律人如何應對技術及其運作模式帶來的法律問題，如今需要思考技術如何補充和增強法律以及如何改變法律行業等[21]。

第三，建立責任分配機制。AIGC 在法律工作中的使用會影響到法律服務供給者的責任問題。例如，正常情況下，律師有責任向客戶提供不具有誤導性的信息，但是AI 技術的使用會使這一義務的遵循變得困難和復雜，因為生成式AI 是通過學習數據和模型自動完成工作的，一旦出現了錯誤或違規行為，如何確定和追究責任就變得困難了。如果承擔責任的是律師，那就意味著AIGC 不只會輔助律師，還會“坑”律師。因此，要實現法律服務的數智化轉型，不僅需要提升AIGC 的公正性、透明度和隱私保護能力，還要建立起合理的責任分配機制和倫理評估體系，以保障服務供給者的合法權益和社會正義。

第四，加強技術監管。如果以技術至上主義為指導，大力推動AIGC 在法律服務領域的普遍應用，那么對法律服務質量的監管和確保公眾的信任將會成為一個新課題。生成式AI 在改變互聯網信息內容生態的同時，也引發了一系列的監管和科技倫理責任問題，包括劣質信息泛濫、初始信息源被污染、生成帶有錯誤或偏見的信息等。因此，在使用AIGC 產品生成法律文本時，需要進行必要的審核和修正，以確保內容的準確性和合法性。實際上，在AI 技術進入到法律領域之后，如何確保其所使用數據的真實性和生成結果的正確性，在很大程度上取決于該技術對法律數據的正向處理與合成。所以，國家要加強技術監管，從規則和制度層面推動AIGC 的公開透明和民主參與，避免利益輸送和信息不對稱引發的倫理責任問題，著力破解算法污染、算法黑箱、可解釋性缺陷等問題[22]。

（二）職業層面：轉變理念和定位，進行再職業化和自我革新

第一，法律職業群體要轉變自己的理念和定位。當科技影響疊加市場需求的萎縮，使法律從業者們面臨生存壓力時，法律職業不應只是提升行業準入門檻，限制源自于外部的競爭，而是要轉變價值理念，順應時代潮流，建構AIGC 在法律服務領域的應用底座。在這個過程中，法律從業者要在“技術-職業”的話語格局中重新找準自己的位置，將數智技術理性與人的實質理性結合起來，即先由AIGC基于海量數據的篩選和對專業法律語言的理解來生成相對應的法律知識和建議，再由法律職業群體進行質量和價值的控制與驗證，做出價值判斷和最終決策。

第二，法律從業者要進行“再職業化”。目前中國法律行業內部在執業技能、市場占有、價值理念等方面的分化愈演愈烈，科層化管理結構和市場化運作模式已成為行業主流。AIGC 的介入或許會打破這種狀態，就像電子商務對超市和商業廣場的沖擊一樣。同時，它還會引發法律從業者的“再職業化”，因為法律服務的在線化和非人工化對法律服務的質量和方式提出了要求，優勝劣汰的法則會“迫使”法律人變得更加專業化和職業化。所以，律師等法律人要轉變思維和觀念，積極參與AI 技術的培訓和學習，熟悉各種數智化工具，并將其應用于實踐中。

第三，法律服務機構要進行自我革新。作為一個高度市場化的行業，絕大部分法律服務者應該都已經意識到，以后的運營和發展將“逃不出”智能科技的影響。然而，受客觀能力和條件環境的限制，目前能夠將生成式AI 納入到日常工作的法律服務機構還不多。法律服務數智化轉型不可能一蹴而就，也不是委托第三方開發一套智能辦公系統就算是智能化了，而是要建立一套完整成熟的可落地方案，這需要法律服務機構做好“打持久戰”的準備，根據自己的需求和戰略逐步推進。當前階段，律所等法律服務機構可以與科技公司進行合作創新，開發高端的定制化法律服務產品，滿足客戶的個性化需求，也可以在內部開發使用AI 技術的應用程序，在業務、管理、激勵、工具等方面實現數智化轉型。

（三）市場層面：接受法律服務數智化的實踐樣態，破解現實困境

第一，接受科技公司成為新的法律服務供給主體。前文論及，AIGC 之所以能改變法律服務市場，其中一個很重要的原因是服務供給主體將更加多元，科技公司或將成為重要的法律服務供給者。目前，生成式AI 成為炙手可熱的賽道，不斷有公司入局大模型訓練，引發了所謂的“百模大戰”和“群模亂舞”。在這種發展態勢下，會有越來越多的法律智能產品被開發出來。所以，接受科技平臺成為新的法律服務主體，不僅會使法律服務的產品模型和組織形式得到調整，建立起多元化的服務供給方式，還會導致傳統法律服務組織與科技公司共同分割法律市場的局面出現。樂觀視之，這不僅會帶來更多的商業機會和創新空間，還會因為打破了行業壟斷而在整體上改善法律服務的質量。

第二，破解數據來源困境。AI 大模型的工作原理是在大規模無標注數據上進行訓練，學習其中的特征和規律來預測結果，進而提供內容創意生成等服務。所以，無論是“智慧法院”還是“AI 律師”，都有賴于一個全面的法律數據系統。雖然ChatGPT依靠互聯網的開放度應盡可能多地收集數據，但其主要來源仍然是中心化的數據平臺，而這種方式無法保證有穩定持續的數據源來訓練升級模型，這也是Web2.0 互聯網范式下的數據困境[23]。因此，對于這場由ChatGPT 引發的技術狂歡，或許要對過熱的市場預期和浮躁的跟風模仿保持理智和警醒，因為入場此賽道的科技公司可能很快就要面臨一個現實問題，那就是數據從哪里來？而且，大模型的訓練是一項耗資巨大的燒錢工作，“玩得起”的公司會越來越少，數據和技術壟斷在所難免，最后可能就變成資本集聚、大廠統治的游戲[24]。本文認為，可以借助國家數字化戰略，由政府和市場共同推進法律數據系統建設，盡可能地將法律資源要素上鏈上線，將法律數據信息導入模型，挖掘獲取其中的數據價值，憑借算法和算力將大數據整合到虛擬模型中，推動法律服務的智能化發展。

（四）技術層面：正視生成式AI 賦能法律服務的局限性

雖然AI 大模型在一定程度上擁有了觸類旁通的能力，但它仍處于發展之中，還存有不少風險和挑戰。隨著AIGC 的廣泛應用，這些風險逐漸溢出私域，延伸到公域，并成為引人注目的新課題[25]。下文只探討其中幾個比較明顯而客觀的問題，以展示AIGC 應用于法律服務可能帶來的技術困境。

第一，技術創新的持續性問題。AI 大模型的運轉需要強大的算法、算力、數據、模型以及成本等來支撐。從應用技術的角度來看，AIGC 的發展可能會面臨創造力和創新性的限制，因為一旦出現了數據匱乏、算力缺口、模型簡單或帶有“偏見”以及資金供應不足等情況，就極易造成輸出偏差，生成錯誤結果。實際上，當前很多AI 大模型并沒有發生革命性的迭代，它們能否在法律領域創造或形成專業垂類領域的獨特性，以及現有市場力量和激勵機制是否有能力確保AIGC 持續性地發揮這種功能，都是有待觀察的。

第二，數據模型和輸出結果的可靠性問題。生成式AI 的內容生成在本質上是一種知識重組，而不是知識生產或再生產。它在很多情況下輸出的結果是對多個備選答案的隨機抽取，是一種概率化的操作，在某種程度上是無法預測的。尤其是在未給出精確指示的情況下，集中訓練模型導致的信息壓縮可能會帶來輸出偏差。實踐表明，生成式AI 會生成一些看似正確但實際錯誤的誤導性內容，還會就同一問題給出不同的答案。這種情況下，用戶需要依據知識儲備來辨別哪些是正確的，哪些是一本正經地胡說八道。法律服務絕不是僅用法言法語將法律知識呈現出來那么簡單，它還包括甄別哪些法條可適用，判斷哪些信息為真實。所以，無論基于何種技術原因，AIGC 這種輸出偏差和深度偽造功能都會對法治構成威脅。

第三，數據審核和生成內容驗證的問題。AIGC基于大量結構化和非結構化的數據參數，通過人工神經網絡和知識學習機制生產相關內容，并進行持續的訓練和迭代。所以，即便生成式AI 能夠結合對上下文的理解進行回應，但是一旦某個方面的數據出現了“缺口”或者沒有及時迭代更新，那么它就不能根據實時場景做出“隨機應變”的回答。更為重要的是，AI 大模型本身無法審核數據的質量及其正確性，也不能一一驗證生成的結果。這種情況下，AIGC 可能會根據平臺的使用群體而產生內容偏見，一旦用于訓練的數據存在問題或者大模型的算法存在偏見和不公，那么“毒樹之果”現象就會出現[26]。而AIGC 的這些技術局限性可能會因為用戶對它的過度依賴而被忽視，最終引發不良后果。

第四，科技倫理風險。法律服務數智化發展首先要解決的就是數據安全與隱私保護問題，防止數據被濫用和泄漏，確保對話的準確性與合法性。然而，AIGC 在回答問題或執行任務時，需要使用大量可能包含敏感信息、個人隱私、案件細節的數據，還會將用戶不經意提供的信息收集起來，然后進行模型訓練或程序改進，這就有可能將用戶不想公開的個人信息和不想作為生產要素的商業數據置于公共領域。當前大部分AI 工具歸屬于私營企業，這不僅會產生知識碎片化和供給主體各自為政的情況，還存在潛在的操縱、濫用信息以及傳播錯誤信息的風險。因此，需要加強對AI 技術的審核和監管，促使技術開發者遵循法律規定和倫理道德要求，確保算法的公正性與透明度以及數據訓練和輸出結果的真實可靠性。

當然，上述風險和挑戰并不是AIGC 所獨有的，而是具有某種“普世性”，即無論是人類還是AI 技術都無法避免和根除，只能在合理的限度內被約束和降低。像我們擔心的AIGC 的信息源偽誤、價值觀偏見、知識霸權等問題，傳統法律職業群體在提供法律服務時也不可避免，我們不能將它們羅列為AIGC 特有的局限性，更不能因為這些問題而停止法律服務數智化發展的探索和實踐。

五、結語

生成式AI 成為一個熱門話題反映出各界對這一技術的熱切期待以及對其應用前景的關注。在AI 技術所營造的生態圈中，各類活動將會受到代碼所制定規則的影響，法律行為也不例外。AI 大模型展現出的強大推理能力給包括法律在內的專業領域帶來了一種信息上的普惠以及智識上的自我釋放和創造。這項技術不僅為法律職業群體提供了更多的便利工具和工作方式，還給法律知識體系、法律行業的組織形式及其運作邏輯帶來結構性變革，并使法律服務市場的運行規則發生改變，因為由科技公司及社會組織主導的倫理價值觀、透明度、可問責性等行業自律和自愿性規制正在發揮顯著的作用。不過，法律人不用擔心自己會被完全替代，法律行業的運作模式也不會被完全顛覆，因為法律服務有其自身的特殊性，而蘊于AIGC 衍生邏輯中的一些根源性問題尚未得到解決。討論AIGC 對法律服務的影響，除了考察它引發的實踐規范變化外，也需要關注可能存在的風險，探討制度化的治理原則和方法，著力提升技術的透明性和適應度。同時，要盡量避免因生成式AI 的普及和應用而可能導致的潛在濫用或過度依賴技術工具生產信息的新問題。另外，我們還需要在特定情境下把握法律服務數智化的發展，避免出現被理性構建出的技術需求，尤其是要在適應中國國情的實踐探索中確立法律服務數智化轉型的有效性和存續價值。