ARTICLE · 1009103
最该拥抱AI的地方,开始主动“断AI”了
最近看到一条很有意思的新闻：美国一些顶尖法学院，开始重新限制学生在课堂和作业里使用 AI。
这件事乍一听有点反常识。案例检索、起草法律意见、整理材料、修改合同——越来越多原本需要律师亲自完成的工作，都可以先让 AI 做一遍。按这个趋势，法学院不是应该更积极地让学生学 AI 吗？
但今年，芝加哥大学法学院和伯克利法学院却开始做另一件事：在一些最基础、最需要训练法律思维的环节里，让学生先把 AI 放下。
《金融时报》的标题说得很直接：Law schools tell students to put AI away.
（法学院要求学生把 AI 收起来。）
▍他们不是不要 AI，而是在区分“学习”和“工作”
芝加哥大学法学院今年 7 月发布了一份 AI 教育战略，名字很直接：Rethinking Legal Education in the AI Era。
里面有一句话特别值得注意：学生应该学会 with AI, without AI, and about AI——会用 AI；不用 AI 也会做；同时还要理解 AI。
换句话说，他们并没有打算把 AI 赶出法学院。事实上，芝加哥大学已经把 AI 放进法律研究与写作课程，也开设 AI 相关课程，并成立 AI Lab。学校真正担心的是：一个人还没有学会怎么思考，就已经学会了怎么让 AI 替自己思考。
官方文件写得很明确：要避免学生依赖 AI 提供的“捷径”，轻易得到答案，却因此阻碍自己的智力成长。
芝加哥大学法学院《Rethinking Legal Education in the AI Era》首页，2026 年 7 月 9 日。
具体到一年级，芝加哥大学做得更直接。2026—2027 学年，一年级核心课程将试行统一规则：课堂上原则上不能使用笔记本电脑、平板和手机；考试在课堂内完成，不能访问互联网、电子文件或 App。
同时，学校继续强化他们传统的苏格拉底式教学。
● 老师问。● 学生答。● 现场追问。● 再继续答。没有一个 AI 窗口可以随时帮你组织答案。
为什么要这么麻烦？文件里用了一个很有意思的词：effortful struggle。大概可以理解成，那些必须自己费力想明白的过程。
读一个判例，第一遍没看懂；再读，发现自己理解错了；重新找规则，重新整理事实；老师突然换一个条件，再想一次。它们看起来都很慢，甚至很“低效”。但法学院认为，恰恰是在这些低效率里，一个人的法律思维才慢慢形成。
AI 最大的优势，就是可以把这段过程大幅缩短；而这也是它在教育阶段最值得警惕的地方。
官方文件第 3 页：一年级核心课程中，将试行禁止课堂使用电脑、平板和手机，并采用无网络课堂考试。
▍工作当然应该追求效率，但学习不一定
如果一个律师已经掌握了某项能力，那么同样一份工作，原来需要四个小时，现在借助 AI 一个小时完成，当然是一件好事。没有必要为了证明自己有能力，再手工做一遍。
但如果一个人还没有形成这项能力，情况就完全不一样。比如一个刚学民法的学生，把全部事实输入 AI，让它分析合同关系、物权变动和请求权基础。几十秒以后，一份结构完整的答案出来了。看完以后，他觉得：懂了。
但这种“懂了”，和真正能够独立分析，是两回事。换一个事实，换一个交易结构；老师突然追问：“如果登记已经完成呢？如果其中一方换成善意第三人呢？”他很可能又需要回去问 AI。
问题不是用了 AI，而是：那条原本应该长在自己脑子里的判断路径，还没有真正形成。
所以法学院现在担心的，早就不只是“学生会不会拿 ChatGPT 作弊”。更深的一层是：如果 AI 直接把答案给了你，那些原本用来形成能力的过程，会不会也一起被跳过去？
伯克利法学院今年的新政策甚至更加具体。从 2026 年夏季开始，默认情况下，学生提交计入学分的作业时，不能用 AI 帮助自己构思选题、设计文章结构、起草正文、修改内容，甚至润色语言；考试环境中则禁止使用 AI。
但伯克利同时明确回答了一个问题：Is Berkeley Law banning AI?答案是：No.
他们也承认，未来的律师需要熟练使用 AI。他们真正想保证的是：当学校在考察一个学生的法律能力时，考察出来的应该是这个学生自己的思考，而不是 AI 的能力。
UC Berkeley School of Law《Artificial Intelligence Policy》：思考仍然是优秀律师不可缺少的东西。
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▍AI 越强，对“判断 AI”的能力要求反而越高
把这件事从法学院放回律师行业，就更有意思了。以前我们经常讨论：AI 会不会替律师写法律意见？现在其实已经没有太大讨论的必要了。会，而且很多时候写得还不错。
案例检索、争议焦点、初步分析、合同条款、法律备忘录，AI 都已经可以参与。所以未来律师的工作，很可能会慢慢发生一个变化：以前更多是律师自己生产答案；以后越来越可能变成，AI 先生产一版答案，律师判断这版答案到底能不能用。
表面看，律师的工作似乎变简单了。但对专业能力的要求其实没有下降，甚至可能更高。你必须知道：法条有没有引用错；案例到底支不支持它写出来的结论；它是不是漏掉了一个关键事实；一段分析读起来逻辑很顺，放到真实案件里到底成不成立。
芝加哥大学也因此把一项能力写进 AI 教学目标：学生最终应该能够 review, assess, improve AI output——审查 AI、评价 AI、修正 AI。
这可能才是 AI 时代真正重要的变化。以后，“会不会让 AI 写”本身会越来越不值钱。真正值钱的是：AI 已经写出来了，你看不看得出它哪里不对。
▍法律 AI 真正需要解决的，也不只是“写得像律师”
这几年，很多法律 AI 产品都在比：谁生成得更快，谁写得更完整，谁的语言更像一个律师。这些当然重要。但如果顺着法学院现在讨论的问题往回看，会发现法律 AI 真正应该解决的，其实远不只是“生成”。
法律行业和很多其他行业不一样。一段营销文案写错了，可能只是不好看；但一个法律依据错了，一个案例不存在，一个关键事实理解偏了，可能影响的是一个真实案件。
所以律师真正需要的，未必是一个永远自信地告诉你“答案是什么”的 AI，而是一个能够尽可能让你知道：它用了什么信息；依据来自哪里；哪些事实已经确定；哪些地方仍然存在不确定性；哪些内容应该继续核验。
从这个角度看，法律 AI 真正重要的能力，并不是替律师思考，而是：让律师更高效地思考，同时把最终判断留给律师。
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▍AI 时代，律师的基本功反而不会消失
有时候我们会有一种错觉：AI 已经可以做这么多工作了，过去那些需要花很多时间练习的能力，是不是就没那么重要了？可能正好相反。
AI 可以迅速拉近很多人在文字表达、结构和基础检索上的差距。一个原本只能写 60 分的人，借助 AI 也许很快就能交出一份看起来 85 分的东西。那真正的差距会跑到哪里？
谁能发现 AI 剩下那 5% 的错误；谁知道某个案例虽然搜到了，却根本不能支撑现在的观点；谁能听出当事人一句不起眼的话，其实改变了整个案件的事实结构；谁能在法官突然追问的时候，离开任何工具，依然把自己的逻辑讲清楚。
这些东西，不是“写得像不像律师”，而是：你是不是真的会做律师。
▍这也是为什么，我们更愿意把 AI 放在“辅助”的位置
做法律 AI 产品，很容易陷进一种惯性：能不能再替律师多做一点？能不能让 AI 直接下判断？能不能最后把结论也一起给出来？
但越往真实的法律工作里走，越会发现，有些边界未必应该被跨过去。AI 当然应该帮律师做更多事：整理材料、提取信息、归纳重点、完成重复工作，把原本需要半个小时处理的事情压缩到几分钟。
但到了最后一步——怎么判断、怎么取舍、怎么制定策略、怎么承担专业责任——还是应该由律师完成。
这也是我们做禾序 AI 一直更看重的一条边界：
不是因为想让 AI 少做一点。恰恰是因为 AI 越来越强，这条边界才越来越重要。
▍法学院让学生关掉 AI，其实并不是一个反 AI 的信号
反而恰恰说明：AI 已经真正进入法律职业了。如果 AI 还只是一个偶尔试一试的新工具，学校根本没有必要如此认真地重新设计课程、考试和评价方式。
正因为所有人都知道，未来律师一定会用 AI，所以现在才不得不重新回答一个问题：什么应该交给 AI，什么必须留在自己身上？
当然应该用 AI。该让它检索，就让它检索；该让它整理，就让它整理；该让它先起一个草稿，也没有必要坚持从第一个字开始全部自己写。
但有一件事情不能一起外包出去，就是你对结果的判断。
未来真正稀缺的，也许不是“会使用 AI 的律师”。而是：关掉 AI 以后，依然知道自己在做什么的律师。
文中来源
Financial Times｜Law schools tell students to put AI away University of Chicago Law School｜Rethinking Legal Education in the AI Era UC Berkeley School of Law｜Artificial Intelligence Policy
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