夜雨聆风
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Anthropic 研究所前两天发了一篇文章，标题叫《当AI构建自身》。我建议每一位法律同行都去读一读原文。
这篇文章的核心论点一句话就能说完：AI 正在加速 AI 自身的开发，而且速度远超大多数机构的想象。 但真正让你坐不住的，是支撑这个论点的数据——不是预测，不是趋势推演，是 Anthropic 内部正在发生的、此前从未公开的事实。
举几个最直接的数字：
2026 年 5 月，Anthropic 合并到代码库的代码中，超过 80% 由 Claude 撰写。在 2025 年 2 月 Claude Code 发布之前，这个比例还在个位数。一年多一点的时间里，一家全球顶尖 AI 公司从"人写代码、AI 帮忙"变成了"AI 写代码、人审阅合并"。
这个转变直接体现在工程师的产出上：2026 年第二季度，Anthropic 每位工程师每天合并的代码量是 2024 年的 8 倍。不是因为他们更努力了——大部分代码根本就不是他们写的。
还有一个数字更值得琢磨：AI 可以独立可靠完成的任务时长，每四个月翻一倍。2024 年 3 月，Claude Opus 3 能处理大约 4 分钟的任务。一年后，一个半小时。再一年后，12 个小时。如果这个趋势延续，按 Anthropic 自己的估算，到 2027 年，AI 可以独立完成需要数周的任务。
这些数据指向同一个结论：在 AI 开发这件事上，"执行层"正在从人类手中移交给机器。人类从"亲自做"变成了"设定方向，然后审阅结果"。而且这个转变发生得比所有人预想的都快。
如果你觉得这只是程序员的事——那我们换个问法：一个行业的执行层在 18 个月内从人移交给了机器。下一个行业会是哪个？
一、速度被低估了
法律行业讨论 AI 替代的时候，有一个默认的时间线假设：真正的冲击大概在 5 到 10 年之后。这个假设让很多人感到安全。"我还能干到退休。""等我做到合伙人再转型也不迟。"
但 Anthropic 这篇文章给了一个让人不太坐得住的数据点：模型的改进速度不是匀速的，而是在加速。此前，AI 可独立完成的任务时长每七个月翻一倍。现在是每四个月。
把这条曲线画出来，5 年后的时间线和 2 年后的时间线，是两个完全不同的世界。而大多数法律从业者对 AI 的认知，还停在 ChatGPT 聊天那个阶段——不知道 Claude Code 这类东西已经能自己跑代码、调用工具、委派子任务、连续工作几个小时不歇气。
这不是"AI 帮你查法条"。这是"你把一个模糊的法律问题丢给它，它自己去检索、分析、草拟、修改，然后把成品交给你审"。
法律人讨论 AI 的时候，讨论的是 2023 年的 AI。AI 自己已经在 2026 年了。
二、被替代的不是"重复劳动"
法律行业有一个自我安慰的说法：AI 替代的是重复性劳动——填表格、整卷宗、格式校对。真正的法律分析、策略判断、价值权衡，这些"高级思维"AI 做不了。
Anthropic 的数据直接把这个说法打穿了。
文章中有一段我反复看了三遍：他们分析了一个特定的研究任务——给 AI 一段训练小型模型的代码，要求它尽可能提升运行速度。2025 年 5 月，Claude Opus 4 相比初始代码实现了约 3 倍的加速。到 2026 年 4 月，Claude Mythos Preview 达到了约 52 倍。而一名熟练的人类研究人员，通常需要四到八个小时才能做到 4 倍加速。
注意，这不是"AI 更快地执行了一个明确的指令"。这是一个需要反复试错、调整策略、从失败中学习的开放式研究任务。在法律行业里，这意味着什么？你把一个案件材料丢给 AI，说"帮我找最有利的论点"，然后它自己去查法规、梳案例、排除死胡同、迭代论证——最后交给你一个比你自己的初稿更好的东西。
文章还披露了一个更让人不安的场景：2026 年 4 月，Anthropic 发布了一个演示——由 Claude 驱动的智能体被赋予了一个 AI 安全领域的开放式研究问题，"任由其自行解决"。两名人类研究人员在一周内弥补了问题差距的约 23%。智能体在累计 800 小时内弥补了 97%，消耗了约 18,000 美元的计算资源。
文章自己加了一个谨慎的说明：问题仍由人类选定，评分标准也由人类制定。但在这个框里，所有实验均由智能体自行设计。
翻译到法律场景里：方向是人定的，判断标准是人定的——但中间的所有工作，从假设提出到方案测试到结果验证，AI 全做了。而且做得比人好。
三、64%
前面说的都是"执行"——写代码、跑实验、调参数。很多人会说：这不就是高级一点的自动化吗？真正的核心是"判断力"——知道该往哪个方向走，知道哪个问题值得解决，知道什么时候该放弃。
Anthropic 显然也在想这个问题。他们做了一件很聪明的事：去翻真实的内部研究会话记录，找出那些"人类研究者曾经走入歧途"的时刻——走了一条后来被证明是错的路，之后才纠正过来。然后，他们把"走错路之前"的会话内容喂给 AI 模型，问它：如果是你，接下来会怎么做？另一个能看到完整会话结局的 AI 模型当裁判：人和 AI，谁的建议更好？
结果：2025 年 11 月的 Opus 4.5，在 51% 的情况下优于人类选择。2026 年 4 月的 Mythos Preview，64%。
我不是说 64% 是一个毁灭性的数字。但请注意两件事。
第一，这个数字在五个月内提升了 13 个百分点。如果这个趋势能延续，"判断力差距"就不再是一个哲学问题，而是一个工程问题——什么时候追上，不是能不能追上。
第二，这些"走入歧途"的时刻，来自 Anthropic 自己的资深研究者——不是实习生，不是初级员工。是全球最顶尖的 AI 研究者。如果 AI 在 64% 的情况下比这些人做出了更好的判断，一个普通律师在"判断力"上对 AI 的优势有多大？这个优势能维持多久？
法律行业把"判断力"当成最后的堡垒。但当一个 AI 在 64% 的情况下判断力已经超过熟练研究者时，问题变成了：你确定自己在另外那 36% 里？
四、一个值得认真对待的反驳——和一个更重要的追问
有一种常见的回应：法律工作需要的不仅是逻辑和推理，还需要价值判断、利益权衡、对"公平"的理解。这些东西 AI 学不会。
Anthropic 的文章其实部分支持了这个说法。文章明确写道："设定方向是人类所扮演的唯一具有实质意义的角色。"人类的比较优势在于"研究的品味与判断力"——选择哪些问题重要、该信任哪些结果、什么时候一条路已经走到头了。
但这个观察恰好指向了一个更尖锐的追问：如果你的工作 80% 是执行而不是方向呢？
今天的法律行业，一个律师的典型工作时间里，法规检索、案例梳理、合同初稿、尽调报告初稿、文书草拟——这些"执行层"的工作占了多少？至少 60% 到 80%。如果这些工作在 2 到 3 年内被 AI 接手，就算"方向判断"永远属于人类律师，一个律所还需要多少人来完成剩下的 20%？
说白了：不是 AI 会不会取代律师。是当 AI 把 80% 的工作量消灭之后，这个行业的组织形态会变成什么样。
Anthropic 的文章提供了一个有意思的参照。即使在 AI 写了 80% 代码的今天，Anthropic 并没有大规模裁员——但工程师的工作内容已经彻底变了。他们不写代码了，做的是"指导和审查"。文章里引了一位员工的话："我上次亲自写代码是 5 个月前。"
翻译到法律行业：你上次亲自写法律意见书初稿是什么时候？
五、最让我不安的不是数据
整篇文章里，我最不能释怀的不是那些数据图表，而是 Anthropic 员工的两句原话。
第一句："在一切顺利的日子里，我忍不住觉得自己的所作所为毫无意义：一切都已自动化，而且比我所能做到的更好、更快。但也有些日子，一切纷纷崩溃，我却不知缘由，这时我才意识到，自己早已不清楚究竟在忙些什么。"
第二句："工作建立在人类之间互施小惠的馈赠经济之上。'你能帮我运行这个脚本吗？'……每一次请求都产生了一点人情债，一点相互的关注。Claude 更快，它不产生任何人情债，但每一次这样的互动，都是人类协作机会的一次流失。"
这两句话抓住了一种很难描述但确实存在的状态。当 AI 做对了大部分事情的时候，你会怀疑自己的价值。当 AI 做错了而你不知道为什么的时候，你会怀疑自己是否还有能力独立工作。两头都不对。
这不仅是效率问题。这是职业身份的问题。
我在此前写的《赋能法律人》里提过一个观点：AI 时代法律人的核心能力是结构化思维——把模糊的问题拆成可执行的步骤、可验证的判断标准。Anthropic 这篇文章让我更确认这个方向是对的，但也让我意识到一个不太舒服的可能性：如果"结构"本身也能被 AI 推断和生成，那人作为"结构的设计者"这个角色，未必永远稳固。
不是悲观。是看清楚牌桌上的牌。
六、不要问错问题
Anthropic 的文章在结尾说了一句很诚实的话："我们缺乏对这样一个世界会呈现何种面貌的直观认知。"
我们都没有。
但有一件事是确定的：法律职业不能再拿"AI 不懂法律"当安慰剂了。Anthropic 的工程师们曾经也以为 AI 写不好代码——直到它写出来的代码质量"与人类大致持平"，并且"预计在今年内超越人类"。
会有一个时刻，AI 写的法律意见书和人类律师写的放在一起，你看不出区别。甚至可能有一个时刻，AI 的判断在多数情况下比人类律师更准。
在那一天到来之前，你还有机会问自己一个问题——不是"AI 会不会替代律师"，而是：如果你的工作可以被拆成"方向"和"执行"两部分，你现在每天做的，主要是哪一部分？
如果答案是"大部分是执行"，那你还有时间。但不多。
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，宁波市律师协会副秘书长、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。
