从法律顾问到AI产品专家,伯克利LLM毕业生如何转型

当人工智能越来越深入法律行业，律师的角色也在发生变化。有些律师开始用AI提高工作效率，也有一些人正在走得更远，直接参与法律人工智能产品的设计和开发。加州大学伯克利分校法学院（UC Berkeley School of Law）近日介绍了2025届LLM毕业生Anthony Shallat的职业转型经历。完成LLM后，他从传统企业法律顾问岗位转向法律科技领域，目前担任合同管理平台Ironclad的产品领域专家，参与开发律师实际使用的人工智能产品。

Anthony Shallat早在2015年就获得了法律学位，此后曾在律师事务所、科技公司和初创企业从事法律工作。2024年，他担任一家成长阶段初创企业的临时法务负责人兼高级法律顾问。当时，生成式人工智能正在快速进入企业业务，他每天需要处理越来越多与人工智能有关的问题，包括AI许可、知识产权、隐私和产品开发。这些经历也让他逐渐意识到，传统法律训练已经不足以回答所有新问题。

最终，Shallat决定暂时离开工作岗位，重新进入法学院，并选择了伯克利法学院LLM项目中的“人工智能法律与监管证书（AI Law and Regulation Certificate）”。这一证书目前面向LLM高管项目学生，课程重点包括知识产权、数据隐私、许可和风险等人工智能相关法律问题。对于一个已经有多年执业经验的律师来说，重新回到学校并不是一个轻松决定。Shallat也承认，在没有下一份工作确定的情况下离职存在明显风险，但在他看来，这一项目与法律行业正在发生的变化，以及自己未来想进入的职业方向高度契合。

在伯克利期间，他进一步研究了人工智能生成代码的版权归属问题，并围绕这一主题展开写作。但真正改变他职业方向的，并不只是增加了一些AI法律知识。Shallat认为，伯克利的经历帮助他把过去的法律判断能力，与一种更强的产品思维结合起来。这也让他从过去主要负责“给技术公司提供法律建议”，逐步转向“参与开发律师实际会使用的技术产品”。

现在，Shallat在人工智能驱动的合同全生命周期管理平台Ironclad工作。该平台帮助企业处理合同从起草、谈判、签署到后续分析的完整流程。Shallat的工作位于法律专业知识与产品开发之间，简单来说，他需要把律师如何思考、如何谈判、如何判断风险，转化成产品能够理解和执行的逻辑。这与传统律师工作存在明显区别。过去，律师通常是法律科技产品的使用者，现在，一部分拥有法律背景的人开始进入产品团队，直接参与工具的设计、测试和风险判断。

Shallat的主管Tapan Kamdar认为，他能够给产品团队带来的关键能力，是执业律师的直觉。在开发可以帮助律师审查和起草合同的人工智能工具时，真正困难的问题往往不是模型能不能生成文字，而是生成结果是否符合一名成熟律师真正的推理方式。因此，Shallat需要参与判断AI输出是否可信、哪些法律风险需要被系统识别，以及哪些问题必须保留给人类律师处理。他的目标并不是让人工智能替代律师，而是希望把重复性较高的工作交给技术处理，从而让律师把更多时间用于需要判断、创造力、谈判和经验的部分。

Shallat此前还曾担任人工智能法律运营和合同平台Streamline AI的产品经理、创始客户经理和法律顾问，也曾担任科技公司Branch Metrics的法务负责人。更早之前，他还曾在律师事务所执业，并联合创办过一家律师事务所，主要为初创企业提供科技交易、法律基础设施和商业化方面的法律服务。这些经历让他逐渐形成一个判断：人工智能不再只是一个律师偶尔会遇到的新工具，而正在变成日常工作的一部分。他也因此不再满足于“告诉公司AI应该怎样合法使用”，而更希望直接参与开发律师自己会使用的产品。

这一变化也反映出法律行业正在出现一种新的职业路径。未来，法律科技公司可能不仅需要软件工程师和产品经理，也需要真正理解律师工作方式的人。因为一个法律AI产品是否可靠，并不能只从技术指标判断，还涉及职业伦理、风险分配、法律推理方式以及律师在真实业务中的工作习惯。也就是说，法律专业知识本身可能正在成为人工智能产品开发中的一种关键能力。

面对“人工智能是否会减少律师需求”这个问题，Shallat并不认为答案一定是肯定的。在他看来，未来人工智能会越来越深地嵌入工作场景，这一趋势很难逆转，但这并不意味着人类专业知识的重要性会下降。人工智能仍然存在边缘情况、判断漏洞以及适用范围上的限制。随着系统能力提升，反而会更加需要真正懂法律的人去训练系统、评估输出、设定使用边界，并决定在哪些情况下可以相信人工智能，哪些情况下必须由人类重新判断。

Shallat尤其提到，判断力、经验、同理心、说服能力和责任意识这些传统律师能力，未来可能不是变得不重要，而是更加重要。这一点对现在的法学生也很有参考意义。如果未来法律检索、合同审查和文书起草越来越多地由人工智能辅助完成，那么法学生真正需要建立的竞争力，可能不只是“会不会使用某个AI工具”，而是能否理解法律问题背后的风险，能否判断AI结果是否可靠，能否把律师的思维方式转化为工作流程，以及能否在法律、技术和商业之间进行沟通。

伯克利法学院近年来也正在强化这一方向。其LLM人工智能法律与监管证书面向高管项目学生，重点覆盖知识产权、隐私、许可和风险等领域，希望帮助已经进入职业阶段的法律从业者理解人工智能带来的新法律问题。Anthony Shallat的经历并不能代表所有律师未来都需要转型成为产品经理或法律科技专家，但他的职业路径至少说明了一种新的可能性：在AI时代，律师不一定只能选择“使用技术”或者“被技术影响”，越来越多具备法律训练的人，也可能直接参与决定技术应该如何设计、如何判断风险，以及什么时候应该被信任。

对未来的法律从业者来说，这或许也是人工智能带来的一个重要变化。法律专业知识不仅可以用于解决法律问题，也开始被用来塑造法律工具本身。

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