早在2017年，國際商業機器公司IBM研發的世界第一個人工智能律師Ross誕生，就職于紐約Baker &Hostetler律師事務所，幫助公司處理破產等事務。

　　ROSS在其技術優勢的支持下，可以為法律行業的發展提供幫助，并在應用擴大的過程中繼續提升其性能水平。具體來說，ROSS具有4個方面的功能：提出自然問題，回答客戶問題，提出法律預判假設，記錄法律體系發展。

　　在我國，人工智能律師尚未出現，但在DeepSeek等人工智能工具興起后，律師職業赫然出現在所謂的“可能被替代的行業與職業”名單中。

　　律師這一古老而莊重的職業，真的會被AI輕易取代嗎？

　　為探尋答案，我來到位于南京市建鄴區云龍山路1號的北京德恒（南京）律師事務所采訪。

　　該所是中國規模最大的綜合性律師事務所之一——德恒律師事務所在江蘇的分支機構，有執業律師及工作人員100余名，在其業務領域具有扎實的理論功底和豐富的執業經驗。

　　該所主任朱德堂是一位從事專職律師工作30余年的資深律師，任第十屆全國律協律師行業規則委員會秘書長，曾被評為司法部黨員律師標兵和江蘇省優秀律師。他與青年律師榮雷一起接受了我的采訪。

　　我開門見山地問：現在DeepSeek非常火，你們已經關注并開始使用了嗎？

　　朱德堂介紹道，我們很早就關注過Al，也嘗試著使用過，但并不那么得心應手，所以用得不多。春節期間DeepSeek爆火后，我們有些律師下載使用后，才真正認識到Al的功能，認為DeepSeek必將成為律師們的得力助手。他指著榮雷律師說，他已經在業務工作中與DeepSeek開展了合作，有親身的體驗。

　　這位年輕的律師隨即向我介紹了他使用DS的情況與感受。他說，當DeepSeek在2分鐘內輸出結構嚴謹的《大學生實習協議》初稿時，我清晰地感受到技術對傳統工作模式的顛覆。其生成的協議不僅完整覆蓋實習協議必備條款，闡述了是否適用勞動合同法等問題，更精準預判了學生意外傷害等潛在風險點。相較于人工起草平均1小時/份的耗時，DeepSeek將文書生產效率提升幾十甚至上百倍。而且，這份協議超過了行業內絕大多數實習律師起草類似協議的水平，這種“暴力破解”式進步，讓單個律師批量處理勞動密集型業務成為可能。

　　這是對你工作的幫助。我說，我更關心的問題是，DS能否直接參與到律師的業務工作之中？

　　榮雷律師肯定道，可以。我曾用DeepSeek寫一份關于建設工程施工合同糾紛上訴狀。它能快速理解各方法律關系，也能快速提取判決書關鍵事實，生成的上訴狀基本上可以作為框架使用，并且考慮較為全面，部分內容也可以提示律師將上訴狀內容考慮得更加全面。但在細節的把控上也出現了偏差。如其生成的上訴狀中，關于一審判決對工程價款采用了雙重標準的理解有誤，實際上是一審判決書中計算發包方與承包方采用的是合同約定價款，并未考慮增項的價款，而計算承包人與實際施工人結算卻采納了鑒定機構出具的鑒定報告。

　　我說，你舉的例子，實際上說明了DS的“能”與“不能”。所謂“能”，就是DS能夠幫助甚至替代律師的部分工作；所謂“不能”，就是DS目前還不能準確無誤地完成律師所交給的任務，也就是說不能勝任律師的職位。

　　是的，是的。朱主任說，我們在進一步考驗DS的專業性時發現，它在處理專業性很強或復雜的案件中往往變得束手無策、無能為力。我們將最近接手的一件破產案件中獲得的相關文件交由DS分析，幫助理清各方法律關系和權利義務。而DS在處理該類破產案件時，僅能背誦整部《中華人民共和國企業破產法》，卻不懂“公司經營”為何物。在分析股東權利義務時，并未將抽逃出資的可能性考慮在內，也未考慮企業破產原因。在處理破產企業債權清償時，系統機械適用《中華人民共和國企業破產法》第一百一十三條清償順位，卻對哺乳期女職工、塵肺病工人等特殊群體權益保護只字未提。

　　朱主任指出，在破產案件中需要考慮的法律問題較為復雜且系統，需要承辦律師同時具備民法、公司法、企業破產法、稅法等方面的法律知識，并能融會貫通。而且還需充分了解該企業所屬行業的運營規則，甚至需要充分了解企業家為了獲得非法利益而慣用的復雜手段。所以，由于DS對法律行為實質穿透力的缺失，暫不足以支撐其處理相關復雜的法律問題。

　　接著，朱主任和榮律師依據他們已有經驗，對DS應用于律師行業進行了全面而深入的分析。

　　隨著人工智能技術日臻成熟，以DeepSeek為代表的法律AI工具，已然成為律師執業的得力助手。它為律師工作帶來了諸多變革與便利，重構了傳統法律服務模式。

　　DS憑借自然語言處理技術，能在短短30秒內完成過去需耗費數小時的法規檢索工作。其數據庫實時更新，涵蓋全球200多個司法轄區的法律條文、司法解釋以及典型案例，還支持多維度交叉檢索。例如在處理跨境并購案件時，律師借助該工具，一鍵就能調取目標國的公司法、反壟斷法及相關判例，并自動生成法律風險矩陣圖，極大地提升了盡職調查的效率。

　　基于機器學習算法，DS的案件預測準確率高達80%以上。在合同糾紛訴訟中，只要輸入案件關鍵要素，系統便會自動生成5種訴訟策略的勝訴概率分析，同時標注類似案件法官的自由裁量傾向。使用這一功能后，庭前準備時間大幅縮短40%，策略調整響應速度提升了3倍。

　　DS能夠熟練和迅捷地起草法律文本，如股權轉讓協議初稿完成度達92%，資深律師僅需20分鐘修正即可定稿。在批量處理勞動爭議案件時，自動生成的仲裁申請書與律師人工撰寫相似度達89%，效率提升十分顯著。

　　通過實現人機協同的工作模式，初級律師可以利用DS完成80%的基礎工作，如法規檢索、文書初稿起草等，而合伙人則專注于20%的核心價值判斷，如交易結構設計、重要談判等創造性領域。在并購交易中，AI擔負繁瑣的事務性工作，律師則聚焦于關鍵決策，充分發揮雙方優勢。律師還應通過對AI輸出的錯誤案例進行標注，參與訓練數據優化，從而提升AI在特定領域的識別準確率。

　　盡管DS為律師工作帶來諸多便利，但在使用過程中，DS有可能潛藏暗礁，暴露出一些不容忽視的問題，如數據主權問題、決策透明度難題、倫理責任缺失等。

　　面對AI的挑戰，有經驗的律師依然具備不可替代的優勢：價值判斷和人性溫度。

　　在實際案件中，數據只能呈現部分事實，而律師能夠透過數據洞察背后的復雜關系，做出符合法律精神與社會公序良俗的價值判斷。比如在一個商事案件中，AI預測勝訴率僅35%，但律師憑借專業經驗和對案件細節的深入挖掘，找到了關鍵證據，最終贏得了案件。這種基于專業素養和實踐經驗的價值判斷，是AI難以企及的。

　　法律不僅關乎條文，更關乎人。在處理案件時，律師能夠站在當事人的角度，給予他們情感上的支持與理解，這是冰冷的機器無法做到的。在勞動糾紛案件中，當DS建議當事人接受企業賠償方案時，當事人卻表示更希望聽到企業當面道歉。此時，律師能夠理解當事人的訴求，放下手中的AI分析結果，積極幫助當事人與企業進行調解，維護當事人的尊嚴。

　　所以，律師要在Al技術浪潮中堅守初心，時刻銘記法律是為了維護人的權益，在每個案件中關注當事人的情感訴求，傾聽“機器聽不到的哭聲”，始終保持律師的價值判斷和人性溫度，讓法律充滿人文關懷。

　　“正義從來不是簡單的選擇題，而是充滿人性考量的論述題，而這其中的人性溫度，唯有律師能夠感知、讀懂并賦予。” 朱德堂主任最后如是說，并向我推薦了[英]理查德·薩斯次德的《法律人的明天會怎樣？》一書。該書的結尾有這樣一段話：

　　未來法律人應該感到歡欣鼓舞。參與塑造下一代法律服務的機遇前所未有……法律是我們最重要的社會制度，我力薦你們加入“升級正義”這個不斷壯大的運動之中——探索用技術來為法律開辟新的道路。

　　這里的主語還是律師，而不是技術，不是DS。