此前，网络平台上曾流传着一个段子：“AI永远取代不了投行、律师、会计师、评估师、独董，由于AI不能坐牢。背锅，才是核心竞争力。”

在这个被算法和代码编织的时代，AI犹如一位不眠的智者，悄然渗入进各行各业。律师界也不例外，面对这股汹涌的科技浪潮，有人惊呼“末日”，有人则视之为“新生”。

那么，AI对律师行业的真正意义——是职业的终结，仍是转型的号角？

01律师们背的锅还少吗？！

律师业内也一直有句老话：“律师最大的敌人是自己的当事人”。律师是通过接受当事人的委托处理案件从而获得律师费，因此当事人始终是律师绕不开的难关。

在过往的案例中，律师被自己的当事人背刺，最后沦为“背锅侠”的案例不乏其人。今年4月“女律师为农民工讨薪被逮捕”的案件还历历在目（详情请看：被捕的女律师，是真正的罪犯，仍是法律的牺牲品？）。

本是“为农民工讨薪”的案件，几经辗转最后却成了“虚假诉讼案”，长短对错我们暂且不论，但这一案件的曝光，让许多律师悲观的表示，假如女律师高某确实不知情，却被判有罪，将让更多律师在面临农民工讨薪案件时，产生心理芥蒂，不愿意再接手。

甚至，在日常的简朴案件中，也极其轻易泛起以下对话：小A：我这个案件怎么可以这样判呢！我不服。

小B：我感觉你找的律师不行啊，看上去就不靠谱。

小C：你找的律师怎么一点都不专心的，也没见他多来找你沟通案情。

小D：哎，你找的律师怎么还耍大牌啊，想见都见不到。

面对当事人诸如此类的质疑，很多律师往往也是有口难辨的，究竟当事人对案件办理过程及结果的接受程度，取决于他们的主观熟悉，假如当事人认满足则息事宁人，如当事人不满则会吵闹甚至投诉，终极酿成跟严峻的后果。

02律师的核心竞争力在哪？

律师作为法律顾问，在处理法律事务时不仅需要具备扎实的法律知识和技能，还必需在人际沟通、道德判定等方面表现出色。这些能力对于律师来说至关重要，由于它们直接影响到案件的处理结果和客户的满意度，也是决定律师毕竟会不会被AI取代的关键因素。

律师需要与客户建立信任关系，这要求他们能够倾听客户的需求，理解客户的情感，并以同理心来处理敏感问题。简朴来说，就是给客户提供情绪价值，固然听起来和主打“理性”的律师相去甚远，但这恰恰是AI无法做到的。

例如，在一起离婚案件中，律师不仅要处理法律文件，还要匡助客户处理与配偶、子女和其他家庭成员的关系。通过有效的沟通，律师可以匡助缓解紧张情绪，促进各方达成和解。这也难怪有些青年律师可能自己都没谈过恋爱，就要充当客户的“情感导师”。

除此之外，律师在处理案件时，必需遵守法律职业的道德规范，如守旧客户秘密、避免利益冲突等。而作为新兴技术的AI，或多或少存在着“技术黑箱”，让客户在数据安全、商业秘密保护、隐私安全等方面仍有顾虑，无法完全信任。

同时，比拟于AI，律师在处理案件时，还会受到道德约束，好比客户要求律师采取不合法的手段来赢得案件，那么律师就要坚守职业操守，即使这可能导致客户不满或损失业务，而在同样情况下，AI可能就“拒绝”不了客户。

律师在承担责任时所表现出的“背锅”精神，实际上是一种责任与信任的体现。当案件泛起不利情况时，律师需要勇于承担责任，这种行为建立在与客户之间深挚的信任基础之上。这种情感纽带是人与人之间的联系，是AI无法替换的。AI固然可以处理大量数据并提供法律建议，但它无法理解人类情感，也无法在道德和情感层面上与客户建立联系。

03AI的冲击下律师怎么保住“饭碗”？

在AI技术日益成熟的今天，律师与AI的共生未来已经不再是遥不可及的概念。律师作为法律服务的提供者，需要拥抱技术，利用AI工具晋升工作效率和专业服务品质。同时，法律教育与培训体系也需进行相应的调整，以培养能够适应AI时代的复合型法律人才。

对此，律师应介入有关AI和其他法律科技工具的培训，了解它们的功能和应用场景。而对于AI工具的强盛功能，如自动文档审查、案例研究和猜测分析等，这些可以进步工作效率，减少重复性工作的功能，律师们也不应先入为主的抱有偏见，而是把AI当作自己的工作助手，利用AI提供更加个性化的客户服务，例如通过聊天机器人进行初步咨询，或使用算法为客户提供定制化的法律解决方案。

为了适应行业变迁的格式，高校应注重培养适应AI时代的复合型法律人才，如在法律专业课程中加入法律科技、数据分析和AI伦理等内容，并鼓励学生介入实际的法律科技项目，通过实践学习如何运用AI工具处理法律问题，同时也鼓励法律学生跨学科学习，如计算机科学、数据科学等，以便更好地理解和应用AI技术。

在当今这个快速发展的时代，法律行业正经历着前所未有的变革，AI在法律行业中的应用已经越来越广泛。从最初的简朴信息检索，到如今的法律数据分析、案例推理、合同写审改等，AI正在逐渐改变着律师的工作方式。然而，面对法律行业的不断内卷化，真正淘汰律师的，并非AI本身，而是那些能够纯熟运用AI技术的其他律师同仁。

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