AI时代,技术将会如何深层次改变法律行业?(2/3)
作者：微信文章全文共计15108字，阅读时间共计60分钟
本文的核心观点是：生产力决定生产关系，经济基础决定上层建筑。以人工智能等技术为代表的技术新势力的崛起，正通过重塑法学教育、革新研究方法、颠覆职业结构、重构价值理念等方式，重塑原有的“法学江湖”。这是一场涉及知识、方法、人才和理念的由表及里的全方位变革。未来的法律共同体必将走向更深度的文理交叉、人机协同。唯有主动拥抱变革，方能在这场重构中把握先机，推动法治文明迈向智能时代。
目录：
一、传统法学法律共同体的特征
（一）人文根基深厚，但面临现代性与跨学科融合挑战
1、研究方法滞后：实证分析与技术应用的缺失
2、教育体系单一：文科主导与复合型培养的不足
3、应对现实乏力：数字智能时代全新法律挑战回应不足
（二）体系壁垒森严，精英化与资源集中趋势明显
1、传统格局的形成与稳固
2、垄断现象的表现与影响
3、格局变革的动力与新机遇
（三）闭环式培养与价值传承，形成自我强化的生态
1、优质生源的优先选拔：人力资本的源头控制
2、知识生产与传播的主导：学术权力的制度化运作
3、学术网络与职业路径的闭环：社会资本的结构性固化
4、总结
二、技术冲击下的传统法学教育
（一）知识体系迭代：从静态条块分割到动态数据驱动
（二）实践教学脱节：从线性思维训练到数据驱动能力缺失
（三）伦理教育缺位：从规则遵守到技术价值反思的滞后
（四）能力结构单一：从纯法律人才到复合型能力的缺口
（五）教学方法陈旧：从被动接受到个性化学习的壁垒
三、技术驱动下法学领域的变革路径
（一）跨学科融合的降维打击：“新文科”的建设
1、研究工具革新：语言文字生成与知识表达能力的跨越
2、研究范式转型：从解释阐释到数据驱动与可计算化价值
3、价值理性重塑：科技伦理规制与人机协同范式
（二）技术替代与职业结构重塑
1、法院：审判流程的智能化转型
2、检察院：检察监督的精准化与数智化升级
3、泛体制内：泛体制内文科岗位的智能化转型
4、律师：法律服务模式的高效化变革与律师能力重构
5、法律研究：法学研究工具、范式、对象与价值的更新
（三）技术新势力崛起与法学教育研究格局重构
1、整合内部技术资源：构建Lawtech综合实验室
2、外部生态联盟的构建与协同
3、法律科技标准制定与国际AI治理话语权争夺
（四）评价体系革新：从身份认同到能力贡献为本的法律共同体新共识
1、解决实际问题的技术能力是根本
2、技术贡献成为衡量法律行业成就的重要标尺
3、市场与客户认可至关重要
4、国家在全球AI治理中话语权的提升
四、总结：技术革命，正当其时！
（一）天时：政策东风与战略机遇
1、顶层战略明确：国家“人工智能+”行动全面启动
2、国际竞争维度：抢占智能法治高地，输出话语权
（二）地利：技术成熟与行业需求
1、技术演进：从“可用”到“可靠”的跨越
2、行业需求：从“痛点积累”到“刚性呼唤”的爆发
3、基础设施持续完善：数据、算力和场景日益发展
（三）人和：生态形成与共识凝聚
1、法律界拥抱技术的开放心态
2、复合型人才培养与引进加速
3、人机协同、算法伦理、数据保护共识逐步形成
结语：技术带来改变世界的力量，我们每个人都做好应对未来的挑战了吗？
由于内容较多，这个专题将拆分成3篇文章输出，第一篇先主要介绍传统法律共同体的特征以及技术大潮冲击下传统法学应对乏力之处；第二篇主要介绍技术驱动下法学领域的变革路径；第三篇主要介绍当前发展技术的有利条件。
以下是正文内容：
三、技术驱动下法学领域的变革路径
人工智能（AI）技术的迅猛发展，正从多个维度对传统法学界构成深刻挑战，甚至可能颠覆其固有传统法学教育的格局：
（一）跨学科融合的降维打击：“新文科”的建设
AI法律技术本质上是一场理工科对纯文科的“降维打击”。传统的纯文科法学院校在计算法学、法律人工智能、区块链司法、元宇宙法治等前沿领域，普遍面临师资、课程和实验设施的短板。而拥有强大STEM（科学、技术、工程、数学）背景的综合性大学（如清华大学、北京大学、上海交通大学、浙江大学、中山大学、华南理工大学、华中科技大学、东南大学等），则能轻松整合计算机科学、数据科学、伦理学等资源，开设“法律+科技”交叉课程，培养具有复合知识结构的新型法律人才。这种融合产生的创新能量，是传统单一文科背景院校难以匹敌的。以下将简要介绍清华大学、浙江大学和中国人民大学推动法学与科技的交叉融合的情况、实现“新文科”建设的发展情况：
1、清华大学的智能法治研究院
清华大学计算法学相关研究及人才培养工作主要由清华大学智能法治研究院（全称“清华大学智能法治研究院”）统筹推进。该研究院成立于2018年12月，是清华大学法学院联合计算机系、电子系、自动化系、软件学院等校内单位，以及政府机关、国内知名互联网企业、律师事务所等共同筹建的交叉学科研究平台，旨在打造国际一流、国内领先的“法学+计算科学”融合中心。
同时，清华大学在2018年开设计算法学方向法律硕士项目，其成立背景为回应互联网、数字经济、信息技术产业带来的法律挑战，培养“法律+技术”复合人才。该项目的导师实现双导师制，即法学院教师与计算机系、社科学院、电子系、网研院等相关院系教师或实务专家共同指导。在课程设置方面开设计算法学特色课，重点关注法律智能、自然语言处理等技术在法律中的应用。
2、浙江大学的数字法治实验室
浙江大学的数字法治研究院成立于2021年，其整合法院、检察院及高校优势，助力智慧法院、智慧检务建设，赋能数字法治实践应用。实验室旨在以数字化技术推动中国数字法治建设
3、中国人民大学的未来法治研究院
中国人民大学的未来法治研究院成立于2017年，旨在回应大数据、人工智能、区块链等新技术给全球法治带来的巨大挑战和机遇，该学院拥有多名具有跨学科背景（如计算机、电子信息工程）、海外留学背景的优秀学者。研究方向涵盖个人信息保护与数据治理、人工智能与法律规制、平台责任与平台监管、金融科技、智慧司法等，并开设“数据法学”（数字法学）荣誉辅修学位及“法律与科技”法律硕士方向。
笔者认为，技术的迅猛发展，特别是生成式人工智能的深度应用，正从根本层面上重塑传统文科法学的知识生产、研究方法与应对策略，形成一种结构性的“降维打击”——这种影响不仅体现在工具层面，更触及法学研究范式和价值理性的内核。具体来说，技术对传统文科法学的降维打击体现在以下几点：
1、研究工具革新：语言文字生成与知识表达能力的跨越
AI已经能够自动生成符合教义学规范的法律文本内容，大幅提升法律信息检索、文书生成和文献整理的效率。例如，基于自然语言处理技术的AI工具可快速完成合同审查、判决预测乃至初步的法律推理，其处理速度和数据覆盖范围远超传统人工操作的极限。更进一步的是，在大陆法系国家，生成式AI与法教义学之间显示出思维结构的深层契合性——两者都注重从既定规范出发，通过逻辑分解和体系化方法生成新内容。这意味着AI不仅替代重复性劳动，更已介入法律知识的阐释与再生产过程，动摇了以“人工诠释”为核心的传统法学方法论。（P.S笔者这篇文章也有很多AI的功劳）
2、研究范式转型：从解释阐释到数据驱动与可计算化价值。
传统法学研究长期依赖文本解读、逻辑推演和个案分析，而AI的介入正推动其向数据驱动、模型化和可计算的研究范式转型。
首先，AI可以辅助智能文献处理。AI可高效完成大规模案例统计、法条关联分析、学术观点聚类，甚至自动生成文献综述，使研究者从资料收集与初步整理中解放出来。笔者曾经试过使用中国知网研发的“知网研学”AI帮忙快速形成论文课题的文献综述部分，以往需要花好几天才能完成的文献综述，当前只需要不到半天就可以完成，极大解放科研生产力。
其次，AI可强化对社会事实的量化分析。借助大数据和算法，许多以往难以量化的法律问题（如司法行为偏好、法律规范的社会影响评估等）变得可测量、可预测，从而极大扩展了法学实证研究的边界。
最后，实现AI跨学科方法融合。AI作为技术桥梁，促进法学与计算社会科学、复杂系统建模、认知科学等的深度交叉，形成如“ computational law”、“法律脑科学”等新兴方向，重塑法学问题的提出与解决方式。
3、价值理性重塑：科技伦理规制与人机协同范式
传统法学研究关注公平、人权等问题。但在技术介入的当下，传统法学的未来的法律人才不仅要懂法律，还需理解技术背后的逻辑和伦理影响。法学教育应加强科技伦理、数据法学、算法治理等交叉学科内容的培养，塑造具有科技素养和深厚价值关怀的复合型人才。
（二）技术替代与职业结构重塑
传统法学教育以培养法律适用（law application）能力为核心，旨在塑造能够熟练运用法律规则解决纠纷的专业人才，并以此维系一个由法官、检察官、律师和法学学者等角色构成的法律共同体（Legal Community）。
然而，技术的迅猛发展，特别是人工智能（AI）、大数据和计算法学等的兴起，正从工作模式、能力要求、协作方式乃至共同体的内部结构等方面，深刻影响和重塑着法律共同体。以下，笔者将会分别从法官、检察官、泛体制内、律师和法学学者的角度开展论述。
1、法院：审判流程的智能化转型
AI技术辅助审判，可以使法官得以从重复性事务中解脱，将精力集中于案情研判、规则研究等体现智慧价值的工作AI辅助案件繁简分流、证据审查、裁判文书生成，提升审判效率，促进“同案同判”。
其核心价值体现在两方面：一是提升审判质效，例如在复杂家事纠纷中，AI可将审理周期缩短一半以上，并显著提升裁判文书质量。二是促进裁判尺度统一，系统通过植入既定裁判规则，自动呈现审查要点与争议焦点，起到规范审理思路、统一裁判标准的作用。值得注意的是，AI在此过程中始终处于辅助性定位，各环节均设置审核、确认选项，法官掌握最终决策权，确保司法责任始终由裁判者承担。
2、检察院：检察监督的精准化与数智化升级
检察机关正运用大数据与AI技术，推动监督模式从“个案为主”向“类案+大数据”模式转型。数字检察的核心在于通过数据融合与模型创新，发现执法司法领域的深层次问题。
典型实践包括：通过构建特定法律监督模型，如涉毒洗钱犯罪监督平台，融合多源数据（如涉毒人员信息库、金融交易数据），通过信息碰撞与关键词比对，实现穿透式追踪，有效发现犯罪线索；以及运用“民事支持起诉大数据模型”，与城市管理指挥中心、人力社保局等单位共享数据，主动筛查人民群众反映强烈的诉求线索，提升保护弱势群体权益的能力。这种数据驱动的监督模式，不仅提升了办案质效，更能通过归纳类案参与社会治理创新，解决系统性、根源性问题
3、泛体制内：泛体制内文科岗位的智能化转型
在未来，当前，政务数字化与智能化转型已迈入深化攻坚阶段，人工智能技术的渗透正以前所未有的力度重塑政府治理的底层逻辑。这一变革在提升治理效能的同时，也引发了体制内人才需求结构的方向性调整，传统文科背景（中文、新传、法律）公务员的岗位优势逐渐弱化，而具备“技术+治理”复合能力的新型人才成为核心需求。结合地方财政压力（如部分省份已收紧一般性支出）与数字化智能化转型的不可逆性，体制内的“铁饭碗”将不再等同于“稳定不变的岗位结构”，而是在技术冲击下加速重塑。笔者预测，未来的招考趋势将呈现以下几个特征：
首先，技术赋能下的岗位替代。在政务运行的基础环节，AI技术已展现出对标准化、重复性事务的高效替代能力。例如，在公文处理领域，智能系统可通过自然语言处理技术自动分类、摘要、归档文件，将人工处理时间从小时级压缩至分钟级，且准确率提升至95%以上；在民生诉求分拨场景中，AI通过语义分析与需求画像，能精准匹配职能部门并自动派单；在执法文书生成环节，基于法律知识图谱的AI工具可快速调取法条依据、填充案件要素，生成格式规范、逻辑严谨的文书初稿，审核时间大大缩短。
其次，技术治理催生的新需求——STEM背景与复合型人才的需求的增加。与事务型岗位收缩形成鲜明对比的，是数字化转型催生的新技术应用与监管需求。随着“数字政府”建设的推进，政府需要应对算法伦理、数据安全、智能监管等新兴议题——例如，如何规范政务AI的决策逻辑以避免“算法黑箱”？如何监管公共数据跨境流动以平衡效率与安全？如何设计智能审批系统的合规框架以确保公平性？这些问题的解决，亟需具备技术理解能力与治理思维的复合型人才。
最后，笔者猜测，未来更具竞争力的可能是“π型人才”——即同时具备“法律/公共管理/传播”与“技术（如AI、数据科学）”双重背景的复合型人才。例如，既懂公共政策制定又掌握AI模型训练逻辑的公务员，能更精准地预判技术应用中的法律风险；既熟悉行政执法流程又精通数据加密技术的监管者，可更高效地设计隐私保护方案。这类人才在数字化治理场景中展现出显著优势。
上述转型本质上是人工智能时代公共治理能力现代化的必然要求。技术大潮袭来，技术将会成为治理的核心工具，只有拥有与之匹配的人才结构，才能真正实现“数字赋能”的治理升级。对在校学生而言，适应这一趋势的关键在于主动打破学科壁垒，培养“技术理解力+治理思维”的复合能力，方能在未来的竞争中占据先机。
4、律师：法律服务模式的高效化变革与律师能力重构
在人工智能技术深度渗透的背景下，法律服务行业正经历一场从流程优化、模式创新到价值重构的全方位变革。这一进程不仅显著提升了法律服务的效率与可及性，更推动律师能力结构向“技术+专业”复合方向转型，重塑了法律服务的市场格局与社会价值。
首先，工作流程自动化：从“人力密集”到“智能增效”的效率革命。传统的法律行业是劳动密集型、知识密集型行业——其工作内容多以重复性、标准化任务为主（如合同审查、尽职调查、法律文书起草），需投入大量律师时间完成基础工作，难以通过规模化复制降低成本。这种特征在非诉业务中尤为突出，成为传统法律行业的典型标签。
传统法律服务中，法律检索、合同审查、文书生成等任务占据律师大量时间——以合同审查为例，律师需逐条核对条款、比对法律法规、识别潜在风险，单份复杂合同的审查时间常达数小时甚至数天。而AI工具的介入，通过自然语言处理（NLP）、知识图谱与机器学习技术，实现了这些标准化、重复性任务的高效处理。
在法律检索方面，AI系统可在数秒内从百万级裁判文书、法律法规数据库中精准提取关联案例与法条依据，支持语义级模糊搜索（如输入“民间借贷利率上限的最新司法认定”），并自动生成检索报告，准确率与效率远超传统人工检索。
在合同审查方面，先进的AI合同审查系统（如某法律科技产品）可在短时间内完成复杂合同的风险点标注（如缺失的违约责任条款、不公平的格式条款、管辖权争议风险），，较人工审查速度提升近百倍，且能同步提示合规建议。
在文书生成方面，基于法律知识图谱的AI工具可快速调取模板要素，结合具体案情自动填充关键信息，生成格式规范、逻辑严谨的文书初稿，律师仅需进行专业校对与策略调整即可使用。
这种自动化革新不仅将律师从繁琐的事务性工作中解放出来，使其能够聚焦于复杂的策略分析（如争议解决路径设计、商业谈判方案制定）、客户深度沟通（如需求洞察与信任建立）、价值判断（如法律风险与商业利益的平衡）等高附加值环节，更显著降低了法律服务的边际成本。AI辅助的法律服务平均成本较传统模式下降，为中小微企业、普通民众获取优质法律服务提供了经济可行性。
其次，服务模式创新：从“传统律所”为主导到“科技+法律”生态的格局重构。AI技术的渗透催生“AI+法律服务”的新业态，推动法律服务行业的市场格局从单一律所主导转向多元主体协同的生态体系。法律科技公司（如“幂律智能”“秘塔科技”）与传统律所形成“互补+竞争”的竞合关系——前者凭借技术优势提供标准化、低成本的法律服务（如合同审查、尽职调查），后者则依托专业经验与复杂案件处理能力深耕高端业务（如跨境并购、重大诉讼）。例如，部分律所已与法律科技公司合作开发定制化AI工具（如针对房地产行业的合规审查系统），将技术能力内化为服务优势；同时，律所的资深律师通过指导AI模型训练（如标注典型案例、优化法律逻辑），反哺技术工具的专业性。
这种模式创新不仅拓展法律服务的边界（从线下到线上、从个案到全流程），更推动了服务主体的多元化——企业法务部门、行业协会、甚至个人用户均可通过技术工具直接获取基础法律服务。当然，这并不意味着Lawtech公司会完全取代代替传统律所传统律所则通过“技术+专业”的差异化定位，巩固其在复杂法律事务中的核心地位。
最后，普惠法律与体验优化：从“可及性不足”到“全民共享”的价值升华。AI技术的普及突破法律服务的地域、时间与经济门槛，使“普惠法律”从理念走向现实。偏远地区民众可通过在线法律平台获得与一线城市同质的智能咨询服务（如宅基地纠纷的法律指引、劳动合同签订的注意事项），无需依赖本地稀缺的律师资源。AI客服与自助工具支持“随时响应”（如夜间合同审查、紧急法律问题查询），解决了传统法律服务“工作时间受限”“预约排队周期长”的痛点。基础法律服务的AI化（如文书生成、简单咨询）费用仅为传统模式的1/5-1/10，使低收入群体也能通过“低价高质”的服务维护合法权益（如农民工讨薪的法律文书起草、消费者维权的证据固定）。
更重要的是，AI工具通过交互体验优化提升法律服务的友好性，让不了解法律的人可以低门槛简单直接地去了解法律。例如，智能问答系统采用“对话式引导”（如“您遇到的问题是合同纠纷吗？请描述具体情况”），将专业的法律术语转化为通俗语言；可视化工具（如风险地图、流程图谱）帮助用户直观理解法律后果；多模态交互（如语音输入、视频指导）降低了使用门槛。这种“以用户为中心”的设计理念，让法律服务从“专业壁垒高筑”转向“普惠可及”，切实增强了民众的法治获得感。
5、法律研究：法学研究工具、范式、对象与价值的更新
在人工智能技术深度渗透的背景下，法学研究正经历一场从工具、范式到对象与价值的系统性重构，其核心特征体现为“技术赋能”与“价值引领”的双向驱动——智能工具拓展了研究的边界与效率，计算范式重塑了知识生产的逻辑，而技术治理议题则重新定义了法学研究的使命与关怀。
首先，研究工具智能化：从经验驱动到数据赋能、工具赋能。传统法学研究高度依赖人工收集与分析资料（如查阅纸质案例、手动统计法规适用频率），其效率与覆盖范围受限于研究者的时间精力与样本规模。而人工智能技术的介入，为法学研究提供的数据处理与分析能力，极大拓宽研究的数据规模和边界，推动工具层面实现从“经验驱动”到“数据赋能”的跨越。
比如，研究者可借助自然语言处理（NLP）技术实时解析海量裁判文书（如中国裁判文书网公开的超1亿份案例），通过语义分析与要素提取，快速归纳裁判规则、识别争议焦点、生成类案对比报告，甚至基于历史数据模拟诉讼策略（如预测特定案由的胜诉概率、优化举证方案）。
如大数据模型的应用进一步拓展实证研究的深度和广度。通过挖掘跨区域、跨时期的执法司法数据（如行政处罚裁量偏差、刑事案件量刑规律），研究者能够精准发现执法漏洞（如“同案不同判”的地域性差异）、监管盲区（如新兴领域法律适用的滞后性），为立法完善与政策优化提供数据支撑。比如，小包公法律AI平台就是通过大数据的赋能法律实证研究，目前已经在珠三角地区出具影响力。
又如，AI生成内容（AIGC）技术成为学术生产的“效率工具”——研究者可通过与AI的交互快速开拓研究思路、提炼文献综述的核心观点、优化论文提纲的逻辑结构，甚至在初稿撰写阶段获得语言润色与观点补充的建议，显著提升学术生产的速度与质量。
其次，法学研究前沿的拓展与全球学术对话的深化。传统法学研究以“文本阐释”为核心范式——通过对法律条文、经典著作的语义解读与逻辑推演，构建规范性的理论体系。但在人工智能时代，这种依赖主观经验与定性分析的模式逐渐向“数据驱动”与“计算范式”转型，计算法学与实证法律研究日益兴起。
计算法学强调以数据为研究对象、以算法为分析工具，通过量化方法揭示法律现象背后的规律性。例如，研究者可运用机器学习模型分析百万份合同文本，提取“高风险条款”的共性特征（如模糊的责任划分、缺失的违约救济机制）；通过社会网络分析技术刻画法官的裁判风格与司法协作网络，评估司法裁判的一致性与独立性。实证法律研究则更注重“从实践中提炼理论”——通过收集司法统计数据、执法案例、市场主体行为数据（如企业合规记录），运用统计模型验证法律规则的实际效果（如“认罪认罚从宽制度”的适用率与司法效率的关系），推动法学研究从“应然论证”转向“实然分析”。
这种范式转变不仅提升了研究的客观性与可验证性，更催生新的学术增长点：跨学科方法（如将经济学中的博弈论、社会学中的群体行为理论融入法律分析）、动态视角（如追踪法律规则在技术迭代中的适应性变化）、精准预测（如基于历史数据模拟法律修订的社会影响）逐渐成为法学研究的前沿方向。
尤为重要的是，这种范式转变是我国法学研究实现国际化、深度融入全球学术对话体系的关键一环。长期以来，我国法学研究存在一定程度的“自说自话”现象——过于强调本土特色与既有理论体系的自我循环，缺乏与国际主流学术话语的实质性对话；研究方法上偏重规范阐释与价值判断，对实证分析与跨学科工具的应用相对不足；成果传播上多局限于中文语境，国际学术影响力有待提升。这种状况既不利于我国法学研究吸收国际先进经验，也限制中国法治智慧对全球治理的贡献。
而在技术治理的背景下，数据、代码和公式是无国界的——法律实证研究中的裁判文书分析模型、法律文本挖掘算法、司法行为预测公式等研究工具与方法，其核心逻辑与技术路径具有超越国界的通用性。例如，美国学者利用自然语言处理技术分析联邦最高法院判决书中的法官投票模式与意见分歧，揭示司法决策中的政治因素与法律逻辑；中国学者同样可以运用相同的技术方法，对中国裁判文书网的海量数据进行类似研究，比较不同法域下司法行为的共性与差异。再如，计算法学领域常用的“回归分析”、“社会网络分析”、“机器学习预测模型”等方法，其数学原理与代码实现逻辑在全球范围内具有高度一致性，研究者只需根据本国法律数据特点调整参数与变量，即可开展具有国际可比性的研究。
这种基于通用技术语言的研究实践，为中外法学学者搭建了实质性的对话平台。当不同国家的学者使用相同的数据分析方法研究类似的法律问题（如算法歧视、数据隐私保护、平台责任界定）时，其研究过程与结论具有更强的可比性与互鉴性。例如，美国学者通过大数据分析发现“预测性警务”，算法可能加剧对少数族裔的执法偏见，中国学者同样可以运用类似方法评估“智慧警务”系统中的算法公平性问题；欧盟学者构建数学模型分析GDPR实施对数字经济发展的影响，中国研究者也可采用相同范式测算《个人信息保护法》对国内互联网产业的效应。这种基于数据、代码与公式的“科学语言”，有效消解了法律文化差异带来的理解障碍，使法学研究从传统的“规范阐释”走向更具普遍性的“规律发现”。
我国法学研究既要保持中国特色与中国智慧，立足本土法治实践与历史文化传统，发展符合中国国情、解决中国问题的法学理论与制度方案；更要大力推动与国际主流学术的对话交流，主动融入全球学术共同体。这意味着：一方面，需要积极借鉴国际学界在研究方法、分析工具与理论建构上的先进经验（如美国法律经济学运动的跨学科思维、欧洲大陆法系的体系化传统），提升我国法学研究的科学性与国际化水平；另一方面，需要以更加开放的姿态向世界讲述中国法治故事，将中国在数字治理、营商环境优化、基层法治建设等领域的实践经验提炼为具有普遍意义的理论成果，为全球法治文明贡献中国方案。通过这种双向互动，我国法学研究不仅能够吸收国际养分实现自我革新，更能以平等姿态参与全球学术对话，推动形成兼容并蓄、互学互鉴的全球法学研究新格局。这是我国作为负责任大国为全球治理体系变革贡献智慧与力量的时代责任。
最后，研究对象和研究价值的重塑。人工智能技术的深度渗透，不仅革新法学研究的方法与工具，更从根本上重构了研究对象与核心价值体系——AI系统本身及其社会影响已成为法学研究的前沿对象，技术治理的伦理挑战推动研究价值向“正义导向”的深度延伸。
在研究对象层面，学者需聚焦技术本体与技术社会影响的双重维度。一方面，AI系统的技术特性（如算法的黑箱性、数据训练的偏差性、决策逻辑的不可解释性）直接衍生出新型法律问题——算法透明度不足如何保障当事人的知情权与抗辩权？数据收集与使用过程中的隐私泄露风险如何通过法律规则平衡安全与自由？自动驾驶汽车的侵权责任如何界定？人工智能生成内容的著作权归属何突破传统法律框架？另一方面，AI技术的社会化应用（如智能司法系统、算法行政决策、平台经济中的算法治理）催生更复杂的治理议题——技术应用如何避免加剧社会不平等（如算法推荐导致的信息茧房、信贷评分中的歧视性结果）？如何构建"技术+制度"的协同治理模式（如算法审计机制、数据伦理委员会的功能定位）？这些问题超越了传统法学的“规范解释”范畴，要求研究者具备技术理解能力与跨学科思维，将法律分析延伸至技术设计的底层逻辑与系统架构之中。
而在研究价值层面，技术治理需始终锚定法律的核心价值坐标，确保技术创新在正义、公平、人权等框架内发展。当算法推荐可能加剧信息茧房、数据垄断可能压制中小企业创新时，法学研究如何以“公平”来校正技术偏向？当人脸识别技术威胁个人自由、深度伪造技术侵害名誉权时，如何以“人权”来框定技术边界？当智能司法系统可能忽视个案正义、算法决策缺乏透明性时，如何以“正义”来引导技术向善？当全球技术竞争加剧数据主权争夺时，更需以AI“主权”来平衡国家利益与全球合作？上述价值引领不仅是对技术风险的防范，应当如何确保技术创新始终服务于“人的尊严与发展”这一根本使命？法学研究的核心使命不仅是回应技术发展带来的现实规制需求，更需穿透技术表象，深入伦理学、哲学层面，追问技术发展的本质目的与价值边界。AI对法学研究对象与价值的重塑，意味着法学应当从被动应对技术冲击转向主动引领技术治理，最终实现技术理性与法律价值的深度融合。
综上，技术对法律共同体的影响并非简单的替代，而是深刻的重塑与增强——其变革的核心在于推动形成一种“人机协同”的新模式：未来法律行业将走向“人机协同”的方式。技术擅长处理海量数据、完成标准化任务、提供数据洞察。人类专长于价值判断、伦理权衡、创造性思维、情感沟通和解决未有先例的复杂问题。未来的法律共同体，将是能够有效利用技术增强自身能力，同时始终保持专业判断力和人文关怀的“增强型”共同体。技术将帮助共同体成员从繁琐事务中解脱，更专注于核心的法律推理、价值判断和规则创新，从而更高效地实现公平正义，更有效地回应社会发展的需求。
（三）技术新势力崛起与法学教育研究格局重构
马克思主义原理深刻指出，生产力决定生产关系，经济基础决定上层建筑。当前，以人工智能、大数据为代表的新技术正作为一种强大的“生产力”，猛烈冲击着传统法学教育、研究与实践的“生产关系”；以技术为代表的“经济基础”最终将推动“上层建筑”领域的格局重构。在这场变革中，综合性大学（特指理科、文科均有的学校）凭借其学科齐全、技术底蕴深厚的优势，未来将会强势崛起为法学领域的“新贵”，挑战着由“五院四系”长期主导的传统格局。
这场变革的本质是技术作为新生产力，重塑法学生产关系的过程。它有望打破垄断、重塑标准，推动法学教育从“书斋”走向“实践”，更好地回应社会发展的现实需求。
1、整合内部技术资源：构建法学科技综合实验室
综合性大学，特别是那些拥有强大理工科背景的院校，正通过高效的内部资源整合，积极发展法律科技，革新法学研究和教育模式。其核心优势在于能够打破学科壁垒，将法学与人工智能、计算机科学、数据科学等前沿技术深度融合，从而在“新文科”建设中占据领先地位。具体如下：
2、外部生态联盟的构建与协同
法律科技的创新绝非闭门造车所能实现，需要积极突破传统学术圈子的边界，主动与积极与科技企业、互联网法院、法律科技公司建立合作关系，共同研发法律AI产品、制定行业标准、开拓“法律+科技”服务市场，构建产教融合的新兴生态网络。
3、法律科技标准制定与国际AI治理话语权争夺
在讨论这一点之前，笔者提出一个问题为什么世界上所有的国家都在不断争夺关键技术、关键行业的标准话语权？标准意味者什么？
理由如下：因为行业标准话语权的制定，远非单纯的技术规范问题，行业标准话语权直接关系到国家在全球竞争格局中的产业主导权、经济利益分配和国际影响力。掌握标准制定权，意味着能够定义技术路线、掌控市场准入、引领产业发展方向。因此，制定行业标准话语权的重要性怎么强调都不为过。标准话语权不仅是企业掌控市场、获取超额利润的战略工具，更是国家提升产业竞争力、保障经济安全、参与全球治理的核心支柱。在当今科技革命和产业变革加速演进的时代，标准之争已成为全球竞争的前沿。对于志在未来的国家和企业而言，投入标准、主导标准、输出标准，是迈向全球价值链顶端的必由之路。
（四）评价体系革新：从身份认同到能力贡献为本的法律共同体新共识
在传统的法律界评价体系中，个体的价值往往与其毕业院校、师承关系以及所属机构等“身份标签”紧密绑定，形成了一种高度依赖“山头主义”——血缘、学缘、地缘关系的认同模式。这种“看你是谁”而非“看你做了什么”的预设框架，在很大程度上限制人才的公平流动与价值认可，并可能阻碍真正以专业能力与贡献为导向的健康发展。随着人工智能、大数据、区块链等前沿技术的深度介入，这一传统身份认同体系正在被逐渐解构。技术要素的渗透，正推动法律行业的评价标准从注重出身和资历，转向看重实际能力、技术贡献和市场验证。
和传统的身份认同体系相比，技术驱动下的评价体系存在以下特点：
当技术成为驱动发展的核心引擎，传统以出身、学历、资历为主的单一评价标准正在被打破，取而代之的是一套更注重实效、更贴近创新本质的多维价值体系。在技术主导的新评价体系中，人的价值维度从“静态身份”转向“动态贡献”，从“单一标准”转向“多元融合”。在这一体系中，个体的价值不再局限于静态的身份标签，而是通过其在技术实践中的实际贡献、行业推动能力、市场验证结果以及对国家战略的支撑作用来综合衡量。
1.解决实际问题的技术能力是根本。技术的终极价值在于“解决问题”。在技术的评价体系中，评判一个人的核心标准，是其能否运用技术能力精准识别痛点、设计有效方案并推动问题解决。结合法律行业，法律行业的核心价值在于能否高效、精准地解决现实中的法律问题。例如，能否利用AI进行高效法律检索和合同审查？能否通过大数据分析预测案件走向并提供精准策略？能否在复杂谈判中达成对客户最有利的结果。技术时代，客观、可观察、可测量的成果效果成为评价的硬道理。
2、技术贡献也成为衡量法律行业成就的重要标尺。在法律科技（LawTech）蓬勃发展的时代，衡量法律行业成就的标准正经历着深刻变革——技术贡献已跃升为与专业实务能力并重的核心标尺。这一转变突破了传统以诉讼代理、非诉业务为核心的单一评价框架，将视野拓展至技术创新与行业赋能的多元维度。
如今，谈论对法律行业的贡献不再局限于法庭辩论的唇枪舌剑或合同条款的精细打磨。参与开发智能法律AI产品，让机器能够辅助律师完成案件分析、文书生成等重复性工作；创新性地将区块链技术应用于电子证据存证，通过哈希值加密与时间戳技术确保数据不可篡改，为司法审判提供可信依据；构建律所专属知识管理系统，将散落的案例经验、法规解读与实务技巧转化为可复用的数字资产，提升团队整体专业效能；亦或是撰写兼具深度与前瞻性的技术赋能法律文章，通过思想碰撞推动行业对新兴技术的认知与应用——这些创新实践，均成为法律从业者获得行业认可的新途径。
技术贡献的形式愈发丰富多元，既包含直接推动技术落地的研发实践，也涵盖间接引领行业思考的知识传播。每一种形式都在以独特的方式拓展法律行业的价值边界，重塑着专业能力的评价维度。
一直以来，技术人员在法律行业多以“外包服务者”或“工具开发者”的身份存在，工作集中在数据录入、系统维护、基础代码编写等边缘环节，其贡献往往被视为“辅助性”而非“核心”——比如为律所搭建简单的文档管理系统，或为法官开发基础的案例检索工具，这些工作虽必要，却未进入法律业务的核心决策链路。这种定位源于传统法律行业对“专业能力”的狭义定义：法律专业知识与实务经验被视为行业准入的核心门槛，而技术能力则被认为是“加分项”而非“必需项”。
AI时代，法律行业的核心竞争力不再是单一的法律专业知识或技术能力，而是“法律+技术”的复合型能力。技术人员需深入理解法律业务逻辑（如诉讼程序、证据规则、法律解释），才能开发出符合司法实践需求的AI产品。技术人员的地位将与法律专业人员同等重要，二者形成“技术赋能法律、法律指引技术”的协同模式。
3.市场与客户认可至关重要。技术的生命力最终要在市场中检验。一个技术方案能否转化为实际价值，取决于它是否能满足市场需求、解决客户痛点并获得用户的持续信任。在新的评价体系中，市场反馈（如产品渗透率、用户复购率、客户满意度）和商业可持续性（如盈利能力、规模化能力）成为重要参考——这既是对技术实用性的直接验证，也是对个体“从实验室到产业”转化能力的综合考量。
市场与客户的认可，本质上是对技术价值的社会化确认。一个能持续为客户创造价值、提供优质体验的法律科技产品或法律服务提供者，自然会获得更高的声誉和地位。评价标准更加外部化和客观化而非完全依赖于个人的喜好和亲疏远近。评价体系的终极目标，是服务人民群众的根本利益。无论是科技创新、政策制定还是公共服务，其成效最终都要由群众来检验。“大家好才是真的好”——正如习近平总书记强调的"江山就是人民，人民就是江山"，真正的优秀成果必然经得起人民的审视——一项政策好不好，要看群众是否"点赞"；一项技术有没有价值，要看是否改善了人民生活；一个干部是否称职，要看百姓是否"买账"。比如，研发的法律大模型工具是否真正被司法机关和广大律所采用？制定的技术标准是否已经成为行业公认的开发规范？应用模式是否被多个省份借鉴推广？
4、国家在全球AI治理中话语权的提升
正如科学无国家，但科学家有国界——技术无国界，但技术人员有国界。在人工智能成为全球竞争焦点的背景下，技术实践还被赋予了更深远的战略意义：其创新成果是否有助于增强本国在AI伦理规则、技术标准制定、全球AI治理体系中的影响力？例如，参与国家or国际技术标准制定、推动具有自主知识产权的技术成为行业通用范式、通过技术应用为全球性问题提供中国方案等，这些能够提升国家在全球AI治理中话语权的贡献，将成为衡量个体价值的高阶维度。这不仅关乎个人成就的高度，更体现了技术工作者对国家战略的支撑作用。
可能有人会问：为什么要改变这种评价体系？这样不会动了既得利益者的蛋糕吗？评价体系的改变意味着什么？
笔者认为，评价体系改变的本质是打破“身份优先”的分配逻辑，转向“质量优先”和“贡献优先”。评价体系变革绝非简单的规则调整，而是对“人”的重新定义——从“被标签定义的个体”回归“能创造价值的主体”。尽管短期内既得利益者需让渡部分优势，但长远看，这种变革将激活每个人的创新潜能，优化社会资源配置，提升国家整体竞争力。这种转变必然触动既得利益者的“蛋糕”，那些依赖旧有规则获利的人，将失去原有的优势地位；但从长远看，这种触动是推动社会公平与效率提升的必要代价。
管理学家彼得·德鲁克曾言：“组织的使命是让平凡的人做出不平凡的事。”而一个好的评价体系，正是让每个平凡人都有机会通过真实贡献，成为推动时代进步的“不平凡者”。与其在旧有规则构筑的"红海"中残酷厮杀，不如做大蛋糕，让更多的人可以抓住时代机遇和红利获得进步上升，让更多人可以凭借自己的能力成绩“上桌”，让更多人都能在适合自己天赋和擅长赛道上释放潜能，真正实现“天生我材必有用”；而不是“千军万马过独木桥”，在一个拥挤的赛道上不断内卷才能证明自我价值。
具体而言，在技术变革介入法律的时代，整体而言法律界的评价体系将会发生下列几点转变：
首先，评价体系将会迈向开放和多元。评价体系的重心转移，为非法学背景的技术人才（如计算机科学、数据科学、人工智能领域的专家）进入法律行业并获得认可开辟通道。法律领域的人才需求呈现出多元化、专业化的特点，胜任力不仅包括法律知识，还包括信息技术能力、组织管理、团队协作、创新思维等多方面素质。这有助于形成一个更加开放、多元、以知识和技能为本的法学共同体。
其次，推动研究范式的转向，更加面向实际。强力推动法学研究从纯粹的“书斋学问”（注重文本阐释和理论推演）转向以“实践效用”为重要衡量标准的技术驱动型研究，要求学术成果能接受技术落地和现实需求的检验，从而更好地回应社会发展的现实需求。
最后，打破资源垄断，实现促进公平竞争。技术为中青年学者、小型律所、法律科技初创公司以及非传统优势院校的毕业生提供一个相对公平的竞争舞台。只要具备卓越的技术能力、跨学科的思维研究能力、全新的产品思维和创新意识，就有可能凭借出色的作品和解决方案获得声誉和资源，从而弱化传统精英圈层的裙带关系和资源壁垒，促进形成一种更凭借个人能力、才干和本事来获得认可和赞誉的生态和价值观。
总体说来，技术引入法学领域，无疑有助于法学领域打破旧有既得利益者的垄断，激发整个行业的创新活力。
总结：传统法学界以其深厚的文科传统、稳固的学术网络和强大的人才再生产体系，形成特定的利益格局。然而，AI技术的兴起正通过促进跨学科融合、替代传统劳动力、助推综合性学校的崛起、以及重塑行业评价标准等方式，对此格局发起强劲挑战。未来法学领域的实力版图，很可能将不再由传统的“五院四系”完全主导，而是转变为由传统法学强校与具备强大理工技术背景的综合性大学共同主导、相互竞争与合作的新局面。技术的进步不可逆转，适应并引领这一变革，是法学界面临的必然课题。
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