「机器能否取代律师？」但在他们看来，要理解技术对这一职业的影响，还需要看法律工作本身，以及组织这些工作的方式将如何改变。
2020 年，在生成式 AI 广泛进入法律工作之前，牛津大学的三位研究者就注意到，围绕法律 AI 的讨论，常常停在同一个问题上：「机器能否取代律师？」但在他们看来，要理解技术对这一职业的影响，还需要看法律工作本身，以及组织这些工作的方式将如何改变。
六年后，这个问题有了更迫切的现实背景。
对于律师而言，AI 已经不再只是一个需要远距离观察的技术命题。它正在进入日常工作，也让我们有必要重新追问：
当一种新能力变得越来越普遍，律师职业的变化究竟会发生在哪里？
从尝试，到日常
在更广阔的职场中看，AI 的普及只用了很短的时间。
根据麦肯锡的研究，2023 年，报告在工作中使用 AI 的员工占 30%；到 2025 年，这一比例达到 76%。虽然不足以说明每个职业都以相同速度变化，但它描绘了一个清晰的转向：AI 正从一部分人的效率实验，进入更多工作者的日常。
法律行业的变化同样迅速。
律商联讯连续开展的调查显示，2024 年，约三分之二的中国内地受访法律人士使用过 AI；2025 年，使用比例达到 88%，其中 80% 的受访者至少每周使用；到了 2026 年，在涵盖律师、企业法务及其他法律相关岗位的 411 名受访者中，99% 表示自己在工作中使用通用 AI 或专业法律 AI。
当然，普及不等于深入使用。财新对 2026 年调查的报道显示，45% 的受访者仅使用通用 AI，54% 则同时使用专业法律 AI。Clio 在 2026 年的调查中也发现，88% 的受访法律专业人士表示使用 AI，但只有 27% 将其嵌入日常工作流程。
这些调查面向不同市场，但共同揭示出一个现实：「用过 AI」和「围绕 AI 改变工作方式」，仍是两回事。
所以，99% 并不是「律师职业已经被 AI 改变」的完成时，更不是每位律师都获得了相同能力的证明。它标记的是一个新的起点：
越来越多法律人已经接触并使用 AI，接下来，差别将发生在他们怎样把这种能力带进自己的工作。
从使用 AI，到调动能力
AI 刚进入法律行业时，「会不会取代律师」确实是一个必要的问题，人们焦虑于它的能力边界，迟疑于法律判断和执业责任该由谁承担。
但到了 2026 年，如果律师仍把全部注意力放在等待这个问题的最终答案上，就可能错过眼前已经发生的变化。对律师而言，更有用的追问或许在于：借助 AI，我能不能完成一些过去想做、却受时间和人手限制而做不到的事？
要让 AI 真正成为律师自己的能力，至少有两件事需要解决。
首先，AI 必须能够达到法律工作的专业要求。查到一条规定、写出一段流畅的文字并不够；律师需要看到依据从何而来，比较不同事实可能导向的判断，并能够核验、修改结果。其次，这些能力还得能按照实际工作重新组合。一个客户的委托不会恰好停在「检索」或「起草」某个功能里，研究之后往往还有沟通、汇报和交付。
把 AI 放进律师的日常工作，变化往往先发生在那些熟悉又耗时的环节。
智合 AI Skill 中心提供法规分析、类案检索、法律研究和文书生成等能力，分别对应寻找依据、比较案例、组织论证与形成初稿。遇到需要深入研究的争议问题，律师可以让这些工作先往前走一步，再集中精力判断：事实有没有抓准，找到的类案能不能类比，形成的建议是否适合眼前的客户。工作可以分担，结论仍要由律师负责。
研究完成后，律师的工作通常还没有结束。一个判断要变成客户听得懂的汇报，一套经验要整理成可以再次使用的方法，中间还有不少工作要做。
Skill 工作台支持导入和创建自定义 Skill，也提供 PPT、Excel、图表及文档处理等能力。律师可以尝试将研究成果整理为客户汇报或法律服务方案，也可以把反复使用的工作步骤沉淀下来，供下一次调用和修改。对人手有限的律师而言，这意味着一些过去想做、却常因时间和制作成本搁置的事，有了着手完成的可能。
案件之外，还有许多同样重要、却很难持续投入的工作。
一位律师长期深耕某个领域，未必有余力定期制作客户简报、更新服务介绍，或把专业见解写成面向公众的内容。AI 可以帮忙整理资料、准备初稿，让这些想法不必每次都从一张白纸开始。但内容是否准确、适合讲给谁听、能否体现自己的专业判断，仍要由律师把关。
工具不会自动带来客户，它能改变的，是一些原本受制于时间和人手的计划，终于有机会被持续地做下去。
从完成一项法律任务，到把成果交付给客户，再到经营自己的专业积累，律师能借助 AI 推进的工作正在变多。省下的时间可以用于拓客，也可以用于学习和打磨判断；新获得的制作与组织能力，则可能让服务做得更完整。
至于这些可能性能走多远，不取决于功能清单有多长，而取决于律师如何把它们接入自己的工作。
杠杆
完成一项任务，和让律师变得更有能力，是两回事。
麻省理工学院曾对美国 11 家律所的 133 名专利律师进行三个月实验。AI 辅助确实提高了他们提交的工作质量，但持续的判断能力提升主要出现在资深律师身上，初级律师整体没有出现同样的平均增益。这项研究虽然局限，却提示了一个值得所有律师留意的区别：一份成果做得更好，未必意味着完成它的人也学到了更多。
要让 AI 的赋能留在自己的工作里，律师需要把每次使用中作出的判断留下来。
以一类反复出现的合同审查为例，哪些事实必须先向客户确认，哪些条款要结合交易方式判断，风险如何排序、修改建议要写到什么程度，这些要求可以由律师整理进自定义 Skill。遇到新合同，Skill 处理可重复的步骤；遇到它漏掉的事实或不适用的判断，律师再修改自己的要求。
省下的时间，也要作同样的选择。
律师当然可以用它完成更多检索、更多文书，承接更多原本就在做的工作。但如果希望能力进一步增长，就不能让腾出的时间全部回到同一种劳动里。一部分时间可以用于研究尚不熟悉的业务问题，一部分用于接触潜在客户、理解现有客户下一步可能遇到什么。前者让律师有机会处理更复杂的委托，后者让专业能力有机会转化为新的业务。
这两种积累需要同时发生：过去的经验通过 Skill 进入下一次工作，省出的时间又用于获得新的经验和机会。
这些积累不会保证每位律师收入增长，却解释了为什么同样使用 AI，长期结果可能不同。有的律师获得的是处理更多任务的速度；有的律师则逐渐拓宽了自己能够判断、交付和经营的工作范围。
能力差距，以及随之可能出现的收入差距，都将会从这里产生。
而 99% 的普及率也意味着，观望的时间正在过去。AI 未必会在某一天突然取代律师，却已经开始抬高法律服务的基本标准：当一部分律师能够更快、更充分地回应客户，客户对其他律师的期待也会随之改变。
到那时，真正值得焦虑的不是机器究竟能做多少，而是当法律服务的门槛不断抬高，我们赖以立身的专业能力，是否也在同步生长。
来源：互联网
