本文发表于 Lawfare 的研究论文系列。应引用的正式版本链接在此。
本文由哈佛法学院三年级学生 Justin Curl 联合撰写。此前，他曾在清华大学担任 Schwarzman Scholar，并在普林斯顿大学获得计算机科学学位，我们也正是在那里首次合作。你可以在这里查看更多他关于 AI 与法律的写作。
许多 AI 领域的领军人物认为，这项技术将重塑知识工作。OpenAI 首席执行官 Sam Altman 预测，到 2030 年，AI 系统将“比人类更聪明”，1 而 Anthropic 首席执行官 Dario Amodei 则将未来的 AI 模型比作“数据中心里的一个天才国家”。2
研究人员认为，法律服务尤其容易受到 AI 的颠覆。3 而自从 GPT-4 通过律师资格考试后，4 这一专业领域的许多人似乎也赞同这一点。法学院已经开始将 AI 纳入课程体系，5 并与专注于 AI 的法律科技公司合作，为未来的律师适应一个正在变化的行业做准备。6 一位知名律师甚至认为，AI 目前已经可以取代法官助理和口头辩论。7 另有观点预测，AI 可能会在 2035 年“取代传统律师”。8
对 AI 的这种热情，正值法律服务费用高昂之际。数百万个人因费用过高而无法获得法律援助，9 而企业法律费用也在持续上升，大型律师事务所合伙人的小时费率如今已超过 2300 美元。10 因此，不难理解为何许多观察者认为，AI 有潜力通过以更低成本交付结果，使法律服务更加可及。11
我们的核心观点是，先进 AI 默认并不会帮助消费者以更低成本获得他们想要的法律结果。我们考察了阻碍因素，12 它们横亘在 AI 能力提升与一些人所设想的法律实践积极转型之间。要让 AI 开启一个法律服务充裕的世界，法律行业必须解决三大瓶颈：监管障碍、对抗性博弈，以及人的参与。
首先，未经授权从事法律服务（UPL）的监管可能会限制消费者（以及在某种程度上律师）使用 AI。此类法律禁止非律师从事法律工作。13 如果法院认定某些系统已跨越到执业法律的边界，个人和组织可能面临巨额罚款和刑事责任，14 这迫使潜在服务提供者要么限制其 AI 工具在法律领域的功能，要么冒着执法行动的风险。基于实体的监管——即限制提供法律服务的企业可由谁持有股权——也会限制法律服务的提供方式，进而再次限制律师和消费者使用 AI 的方式。如果不进行改革，若消费者无法接触到 AI 能力，或者律师没有动机善用 AI，那么无论 AI 变得多么先进，它都无法帮助人们实现其法律目标。
其次，即便 AI 得到有效且广泛的采用，美国15 法律体系的对抗性结构，也可能阻止先进 AI 降低实现客户结果的成本。16 由于法律结果往往取决于相对质量，而非绝对质量，当双方都变得更高效时，竞争均衡只会整体上移。17 在一个拥有先进 AI 的世界里，要获得同样的结果——比如达成有利和解或在审判中胜诉——将需要更多数量、也更高质量的法律工作。因此，即便生产率提高、单项法律任务成本下降，双方仍会被锁定在一场军备竞赛中，不断增加所需的法律工作量，才能达到相同结果。
从历史类比来看，数字化本可以通过让文件审查更容易，从而降低证据开示成本。18 但在诉讼的对抗性框架下从业的诉讼律师，利用数字文档激增的机会，把对手的成本不断抬高，结果使总体诉讼成本依然居高不下。19
尽管交易性工作（如合同谈判）不那么明显具有对抗性，但也可能呈现类似动态：律师在起草和谈判协议时，会竞争着控制披露内容，并在与对方律师的博弈中争取主动。20 当然，某些法律结果（如有效的遗产规划）并不依赖对抗性程序，而这一瓶颈对它们就不适用。
我们讨论的第三个也是最后一个瓶颈，是人类对法律工作的参与。在一个 AI 增益超过法律工作量增长的世界里，我们希望由人类来裁决案件、理解自己签署的合同，这本身就是最后一道瓶颈。在诉讼中，如果 AI 促成法律工作激增，法官很可能会通过延长解决争议的时间（推迟结果），或将更多工作交给助理（降低裁决质量）来应对。21 而在交易性工作中，即便 AI 已经在起草整份合同，人类律师仍然需要时间来理解这些条款对某个组织利益意味着什么。人类的速度