时代浪潮之下，法律与人工智能深度相融，第二届星瀚杯“全国大学生法律AI应用”创新挑战赛如约而至。以此为契机，我们也邀请到了来自法律行业、法律科技行业的一线从业者与我们进行对谈和分享，以行业洞见传递前行力量，陆续推出系列主题分享专栏。

本期特邀访谈嘉宾，是知名法律科技企业商业化负责人、曾任职顶尖律所的资深法律人李帛汐（Siber）。话题聚焦《当AI改变职业阶梯后，法学生如何成长？》现将访谈实录整理成文，与各位分享~

大家好，谢谢星瀚的邀请。

我和星瀚的渊源其实挺深的。大三那年，我第一次投律所实习，投的就是星瀚。可惜当时马上要去国外交换，时间对不上，遗憾落选了。但星瀚在2019年就给我留下了特别深的印象——那是一家热爱技术、也热爱法律的技术派律所。很高兴看到星瀚在AI时代延续了这个基因，无论是给学生搭建舞台，还是帮律师和法务用更好的工具、培养新的思维。

今天我想聊一个可能让大家有点焦虑的话题：当AI改变了我们的职业阶梯，法学生应当用什么样的心态和方法论去自处？

我今天的副标题是"你和正在挑你简历的人"。我想讲的是，我们因为尚未掌握生产资料、没有足够行业经验而感到焦虑；但同时，律所和企业在这场AI浪潮里，也未必知道该怎么办。当双方都在迷雾中，或许最好的策略就是——往中间走。法学生往律所和企业未来需要的方向走一步，而律所也在适应浪潮的过程中改善人才培养体系。

大概在十年前，资本市场还处于最好的时候。那时候大家去香港出差，住很好的酒店，差旅体面。我们被灌输了一个故事：好好学习，参加竞赛，好好实习，拿到红圈所、外所或精品所的offer，然后用十年时间爬上职业阶梯，成为合伙人——工作自由、时间自由、收入可观。

但当我们现在站在阶梯脚下抬头看，会发现上面挤满了人。资深律师、顾问，他们也在挣扎。因为在现有薪资体系下，他们的成本远高于一个初级律师，AI浪潮中他们也面临着被取代的焦虑。只是他们毕竟积累了行业经验和生产资料，焦虑没有我们这么明显。

我们被承诺的阶梯，现在没那么容易兑现了。

换一种说法：阶梯可能还在，但形式不一样了。上层挤满了人，每前进一步都异常艰难。最近你会发现，大家各寻出路——有人法务上岸，有人彻底换赛道。我自己有一档播客叫"出走律师"，探讨的就是：被法律训练出的专业技能和思维，能不能在法律服务之外创造新的价值？

当每个人都各寻出路时，一个感受愈发强烈：被承诺可以到达任何一条目的地的那个故事，好像不再那么promising了。做律师是，做法务是，考公也是。做什么才是对的？有这种想法非常正常。DeepSeek 时刻至今才过去一年多，AI 正在以极快的速度渗透一切。不确定性是所有人都在面对的，不是你一个人的问题。

面对不确定性，有两种姿态。一种是"苦中作乐"，知道市场不好、环境变了，调侃一下、自我安慰，这非常能理解。另一种是，在苦中作乐之后，真的想要改变现状。

我想请大家看清一个事实：AI最先掀翻的，其实是初级律师的价值。

我们来看看初级律师都在做什么：写尽调报告中的公开信息部分、做验证、整理会议纪要、制作底稿……这些工作被固化成了SOP，目的是让任何人在交付同一件工作成果时都比较稳定，减少质控风险。但这些活儿，本质上就是dirty work。你曾经以为985、五院四系的法学教育会让你去做核心判断，结果你发现自己在复制粘贴。

而现在的问题是：dirty work是否真的是初级律师成长的必经之路？

如果我们沿着这个逻辑深挖，初级律师在dirty work里真正得到的成长是什么？重点其实在于你跟客户交互时发生的那些事——那些信息是AI获取不到的。这个坑我们稍后再填。

再看几组数据：助理律师的就业增长率已经停滞；高盛报告指出法律岗位确实面临AI取代风险；Anthropic的劳动力报告说，理论上八九成的法律工作可以被AI取代，但当前实际被取代的只有20%-30%——这个差值，正是大量法律科技创业公司想分的一杯羹。

还有一个更现实的矛盾：billable hours。内地所虽然很少直接按小时向客户收费，但billable hours 早已变成了内部考核工具。如果一个律师很会用AI，八小时的工作两小时就做完了，该记八小时还是两小时？这是当下律所和律师之间真实的摩擦点。效率提升了，价格怎么办？考核怎么办？层层传递下来，最终指向一个问题：律所的收费模式会不会改变？

还有一个微妙的现象：法学院申请人数处于高位，但律所却在缩减初级律师的 headcount。研究显示，初级岗位一旦消失，是不会反弹的——要么工作被倒霉的同事接盘，要么倒逼律所用更有效率的方式整合初级工作。这些岗位，以后可能不会再出现了。

与此同时，2024年美国律所就业率却是历史最高。为什么？因为律所招人是为了占领更多市场、拿下更多项目。但招进来之后，如果没有足够的 AI 培训，没有告诉这些初级律师该做什么、怎么成长，那就回到了最初的问题：律所也很焦虑，他们不知道如何在AI时代培养一名优秀的人才。

深度使用AI的律师，和没有深度使用AI的律师，正在变成两类人。

我所说的"深度使用"，不是说你参加了星瀚杯、做了一个产品出来——这当然很好——而是当你每天做任何一件工作时，你会本能地问一句：这件事能不能用AI帮我做？这个"阀门"，就是用 AI 的人和不用 AI 的人之间最核心的思维差距。

我们以前判断一个律师从初级走向资深，关键在于他对项目中不确定性的应对能力——有没有解决问题的主动性。现在，AI时代的法学生已经可以开始有这种主动性了。你完全可能把三年的成长，浓缩到三个月。

怎么做到？多问自己一句：这些dirty work，是不是可以被AI做？如果AI可以做，那我省下来的时间应该做什么？

这里我要填前面挖的坑。在尽调验证这类dirty work中，你跟公司要材料、解释需求、反复沟通——第一版第二版对方就是听不懂，这说明你们之间有信息gap。为什么会有gap？是我写得不清楚，还是这个项目有特殊情况？这些细节、这些隐藏的信息，在AI已经吃掉了所有公开数据之后，变得比以前更加重要。

所以，判断自己的价值，要从单一维度变成多维矩阵：

第一，法律判断力。以前你可能说，法条这么写的，我用三要件或四要件检查一下，OK了。现在这活儿AI完全可以做。你要做的是：AI给了你五个答案、一堆案例，你怎么判断？坐在那里空想是想不出来的。你要站起来，去敲开你导师的门，去问、去讨论——这些才是提升法律判断力的关键。

第二，技术协作力。熟练使用Word、Excel已经不够了，现在还要会用GPT、Kimi、Agent工具。但"会玩"和"能交付"是两回事。很多朋友是在把AI当玩具用，这没问题，闲暇时手搓一个小游戏、发到网上，可能还能遇到意想不到的机会。但回到你每天工作的几个小时里，你会发现AI还有很多不好用的地方。比如核查，不同AI产品的能力完全不同；比如让AI梳理工商内档，问他"这个在哪里找到的"，他会编造。

发现问题后，最简单的做法是多花人力去核验。但更进一步的做法是：他核查做得不好，我们用什么方式让AI核查做得更好？去测评不同模型在不同任务上的表现，把结果剖出来、分享出去、共同建设。目前法律行业非常缺失这种人——发现交付中的真实痛点，愿意自己做测评，然后把结果公开给大家。律师不是专业做产品的，但如果你想在法律AI领域有所发展，这种产品思维是必不可少的。

第三，人际的不可替代性。AI没有身体，不能走动，不能观察谈判对手的微表情。我现在做商业化，谈判时会故意记录对方的表情和反应，然后跟AI一起复盘。但我告诉AI的，是会议纪要里没有的东西——"我发现我问他这个问题时，他的口吻有些迟疑"——AI知道了这些上下文，会给我更好的反馈。这个复盘的过程，让我在做dirty work 或日常工作时都能获得成长。

所以，我们现在可能不是说"做律师还是不做律师"，而是"用AI去赋能我律师的某一个方面"。

现在我们可以站在哪里思考这件事？要善于利用AI教育的基础设施。

芝加哥大学JD第一年已经有了必修的AI模块；哈佛更有意思，开了一门叫CS50 for Lawyers的课。这让我想起在NYU时修过一门课叫 Accounting for Lawyers——以前大家觉得律师不用懂财务，但做投融资并购时，你需要看懂报表。现在，最好的法学院开始教AI for Lawyers，教的不是写 Python，而是AI思维，即：

怎样在自己的 lawyering 和 practice 中更好地用 AI ？

国内清华也有相关课程。网上还有很多证书，比如Harvey有一个一小时就能完成的certificate，可以挂在LinkedIn上，也可以写进中文简历。但我至今没有在任何一个投递简历的同学身上看到AI相关证书——一方面说明实践还不够，另一方面说明大家不知道这些资源。这些都是免费的，建议大家去获取。

此外，理解律所在找什么人。现在的律所需要你会用AI做辅助、做出正确的法律判断、交付OK的工作成果。如果你在面试中能大方自然地展现这一点，我相信没有任何团队或面试官不会被惊艳到。如果有这样的人出现在我的团队，我会非常想要。

AI做不了真正稀缺的事情是什么？不是背锅，而是近期、地方性、未公开的职业情报。

这些信息很难在大项目里作为初级律师获得，但如果你做争议解决，或者在一个垂类项目里挖得够深，你就有更稀缺的信息。Information is the key。在AI时代，信息仍然是资源，也是很难被取代的东西。

我们要把自己变成垂类人才。有些朋友说，我不想太垂类，我希望AI帮我服务更多领域——这取决于你的职业方向。但我想强调的是：要么你有无法取代的资源，要么你有无法取代的视角。

视角这件事，很多同学低估了。在AI帮助下，五个人、十个人都可以交付一样的结果，那你跟别人不同的，就是你的思维和视角。你可能不需要亲自做一个完整的产品出来——星瀚杯的朋友们已经能搓东西了，这很好——但在律师的职业道路上，你至少需要知道：这个API怎么工作？数据结构是什么样的？为什么模型做得了这件事，做不了那件事？尤其是在你自己正在做的法律事务上。

我分享一个自己的故事。从魔圈所出来后，我做港股资本市场的验证。我以为很简单：让AI把招股书里的每一句话抽出来放到表格里，分行理解需要什么样的验证信息。比如"公司有几个仓库、一共多少平方米"，底稿就需要租赁合同或产权证明。我让AI把需求写下来，生成Excel方便公司去看、去给材料。

但第一步就卡住了：AI没法把那么长的招股书信息按句提取到表格里。我一直在想，是我的工作流节点设置不对，还是AI现在真的做不到？后来Agent架构出来了，尤其是Claude的自循环机制，它其实可以解决这个问题，而且不用设置那些复杂的节点。这个思维就是技术理解力——站在业务角度看怎么解决dirty work。由此我生发出了很多对技术的新理解，无论是之后做产品还是研究法律AI，都有非常大的帮助。

所以，我建议大家也在技术理解上多进一步。

最后回到当下。AI不会取代律师这个职业。律师存在了很久，工业革命、信息化时代都没有取代它，只是换了一种形式，还发展出了很多新需求——以前哪想得到律师要做资本市场尽调、银行流水检查、合规风控？AI时代，或许也会有新的职业领域。

但我们要定义自己在这个浪潮中站在什么位置。

焦虑不是我们自己的问题。不要把所有的不确定都安在自己身上来苛责自己。焦虑是这个时代的特质，整个时代都是这样。但什么是我们自己的问题？在焦虑下，如果你没有办法行动，那就是你的问题。

你可以选择不解决，继续走传统道路——更多实习、更多竞赛——即使你知道那条路上会被挤得头破血流。你也可以选择行动：积极拥抱AI，参加培训，理解产品，观察行业动态。在当下的路径上，偶尔往AI那边看一眼、走一步。这是比较现实的情况，也是我极其推荐大家去做的。

当AI已经改变了职业阶梯，我们要做的是一边爬梯子，一边观察是否有更好的机遇——或许你就进了一个电梯，不再需要走阶梯了。

最后送大家一句话，我非常喜欢：忧虑是自由的眩晕。

谢谢大家！