AI 把律师拉到 80 分之后,青年律师怎么成长?

▲ 封面

“AI 把律师拉到 80 分之后”系列之一

一份过于像样的初稿

现在把一批材料交给智能体，它很快就能给出一份结构完整的成果：争议焦点有了，法律分析有了，结论也写得像模像样。有时，材料是否被充分覆盖还值得怀疑，文章的逻辑和措辞却已经很成熟。

这类成果最容易让人放松警惕。荒腔走板的答案并不可怕，谁都知道要重做；麻烦的是那种看上去已经有八十分的答案。它足够完整，也足够顺滑，很容易让一个尚未形成判断力的年轻律师误以为，自己已经理解了问题。

对成熟律师来说，这是效率工具。对青年律师来说，它有时会遮住能力上的空洞。

我越来越关心的，已经不是“青年律师该不该用 AI”。这个问题没有多少讨论价值。他一定会用，也不可能靠制度管住他的每一个工作场景。真正的问题是：过去那条成长道路正在消失，新的路在哪里？

从 30 分到 80 分，工具走得很快

我在发言时用了一个并不严谨、但很直观的刻度：智能体可以把一个原本只能做出三四十分成果的人，很快拉到八十分。

这里的八十分，主要是成果形态上的八十分。框架完整，语言通顺，常见问题大致都有回应，放在日常工作流里已经足以继续讨论。它不代表材料读透了，也不代表依据准确，更不代表在几种相互冲突的处理方案中作出了合适的取舍。

过去，能力不足经常直接写在纸面上。遗漏了争点，段落接不上，法条和事实对不起来，带教律师一眼就能看到问题出在哪里。现在，智能体会先把这些表面的裂缝补好。青年律师的短板不再那么显眼，甚至连他本人也不容易察觉。

▲ 示意图

从八十分再往上走，考验的仍是人。哪一份材料不可信，哪个事实还缺证据，哪个法律结论虽然成立却不适合客户当前的商业目标，智能体可以参与分析，最后的取舍不能交给它。

老办法已经很难维持

我们这一代律师大多是从“手搓”法律文本走过来的。一个案子一个案子看，一条规定一条规定翻，初稿被退回来，再从批注里理解自己为什么错。这个过程慢，有时也很笨，但专业判断和文字审美就是在这些反复中长出来的。

今天再要求青年律师完整复制这条路，现实上很困难。

制度可以规定某项作业不得使用 AI，却无法覆盖他一天里的所有工作。更现实的一层是，客户不会为了培养一名年轻律师，接受更长的交付时间和更高的成本。成熟律师直接使用智能体完成初稿，在一些任务上可能比“低年级起草、中年级审核、合伙人把关”更省力。原来的协作链一旦变贵，附着在这条链上的培养方式也会一起松动。

我不认为解决办法是把青年律师赶回纯手工时代。工具已经进入工作现场，训练只能重新设计。

带教要开始追问：你的判断是怎么来的

以前带教，主要看最后那份文本。以后可能需要把注意力往前移，去看结论形成的过程。

我倾向于保留几个训练动作。

调用智能体之前，青年律师先写一页任务底稿。不必写完整文章，但要列出他认为真正需要回答的问题、已经掌握的事实、仍然缺少的材料，以及一个可以被推翻的初步判断。这样做的目的，是防止工具替他定义问题。

拿到生成结果以后，不是马上润色，而是做出处对应。每一个影响结论的事实来自哪一份材料，每一个法律判断由什么依据支撑，找不到就明确标出来。智能体最会制造的错觉，就是让没有依据的句子也保持语法上的自信。

还要做一次反向攻击。站到对方律师、法官或者客户业务部门的位置，找出这份成果最薄弱的地方。是关键事实未经核实，还是推理中跳过了一步？如果某个事实反过来，结论是否还站得住？

带教律师的工作也会变化。逐句修改措辞的价值会下降，追问的价值会上升：为什么先处理这个问题？两份材料冲突时你信哪一份？为什么？这个方案法律上可行，客户执行得了吗？

这类追问不会直接让文章更漂亮，却会留下训练痕迹。青年律师需要解释自己的依据，也要面对判断被推翻的可能。八十分以上的能力，大多在这里形成。

做了三十多场分享以后，我对“听懂”越来越不乐观

我接触人工智能并不算早。DeepSeek-R1 发布以后，我才开始集中实践。后来一边学，一边在所内和不同组织做分享，一年里讲了三十多场。讲课又反过来逼着我继续做，这个正向循环建立得很快。

但课讲得越多，我越觉得一次性讲座解决不了多少问题。现场觉得“这个东西很厉害”，和第二天真的把它用进工作，是两回事。

后来我把培训拉长到两个月。讲完一个内容，让学员回去做作业，放进真实任务里试，再带着失败和疑问回来。效果反而明显得多。AI 培训有一个和传统专业培训很不一样的地方：只要使用者在自己的工作里拿到一次可靠的正反馈，他往往会自己往下学。难的是让他真正迈进来，并且第一次没有被错误结果带偏。

律所培养青年律师，也需要这种任务、反馈、复盘的循环。教他认识产品界面并不难，难的是让他在一次次使用中形成自己的校验习惯。

那丢掉的 20 分在哪里

我现在没有一套完整答案，可以保证青年律师在智能体时代一定沿着什么路径成长。组织也还在试。

但有一种结果值得警惕：五年以后，一名律师的年龄增长了，交出的文本越来越漂亮，却说不清材料是否完整、结论依赖哪些前提，也无法判断客户真正承担的风险。那时我们得到的只是更熟练的工具使用者，不是成熟律师。

以后评价一名青年律师，不能只看他多久交出一份八十分的成果。带教时还要把问题留到最后：这份答案丢掉的二十分在哪里？

如果他能指出没有覆盖的材料、经不起追问的前提，以及必须由人作出的取舍，这份八十分的稿子才真正产生了训练价值。

作者简介： 陈石律师，浙江海泰律师事务所副主任、高级合伙人、房地产与建设工程部主任，宁波市律师协会常务理事、第七届宁波仲裁委员会仲裁员，聚焦建筑房地产、投融资、并购重组及商事争议解决。曾获多家法律媒体与专业机构认可，荣登 LegalOne 2025 中国区建工及房地产实务先锋 45 强、律新社 2025 年度管理合伙人 20 佳（华东），入选《商法》The A-List 法律精英，获评 ALB China 区域市场十五佳长三角地区律师新星，并获律新社 2024 年度并购领域品牌之星。长期为万科、华润置地、信达地产、保利置业、招商蛇口、中海地产等企业提供法律服务，承办"首宗百亿地王""长春第一高楼""台州第一高楼"等代表性项目，累计服务项目投资额超千亿。近年来持续推动 AI 与法律实务融合，强调以结构化方法打通技术逻辑、法律判断与商业场景；著有《赋能法律人：AI 底层思维与应用范式》，并在多地开展相关主题讲座与分享。四明山法师 AI 夜校（legalAGI.cn）发起人。