王禄生｜从进化到革命：ChatGPT类技术影响下的法律行业
The following article is from 上海市法学会 东方法学 Author 王禄生
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关键词：ChatGPT 大模型 生成式人工智能 法律服务市场 法律职业 人机协同
目次
一、ChatGPT类技术在法律行业的应用现状与前景
二、ChatGPT类技术影响下法律知识范式进化与革命的潜在可能
三、ChatGPT类技术影响下法律服务市场进化与革命的潜在可能
四、ChatGPT类技术影响下法律职业群体进化与革命的潜在可能
五、法律行业对ChatGPT类技术影响的应对之策
一、ChatGPT类技术在法律行业的应用现状与前景
ChatGPT类技术的本质是基于大型语言模型的自然语言处理技术，具备良好的自然语言理解、运用以及生成能力。这与法律行业的内在逻辑之间具有高度契合性。事实上，现阶段ChatGPT类技术已经具备了一定的人机交互场景下的法律问答、法律案件分析乃至法律文书撰写等能力。可以预见，随着技术的加速迭代以及面向法律场景应用的定向优化，ChatGPT类技术将可能在法律领域迸发出巨大潜力。
（一）ChatGPT类技术与法律行业逻辑的契合性
法律行业的核心是对法言法语的理解、运用以及以法言法语为基础的法律知识生成。从技术逻辑来看，法律行业所强调的法律自然语言处理与法律内容生成能力和ChatGPT等大模型具有内在逻辑的契合性。一方面，ChatGPT类技术具备强大的语言理解与运用能力，契合法律行业对法言法语的理解与运用需求。大型语言模型的“涌现能力”使其在各种任务中表现出色，不仅“记住”训练期间获取的大量事实，还可以“理解”人类语言的大部分句法和语义。随着法律领域相关的语料与参数的持续引入，ChatGPT类技术通过语境学习、指令遵循以及循序渐进的推理等能力，有望实现对法律问题的理解与运用。另一方面，ChatGPT类技术具备强大的内容生成能力，契合法律行业对法律知识生成的业务需求。基于人工反馈的强化学习在法律领域的定向优化还可以输出更符合法律人偏好的结果。可以预见，随着ChatGPT类技术的持续迭代，它将逐步适应法律场景中自然语言的处理，表现出优秀的法言法语理解、法律意图识别、法律逻辑推理和法律文本生成能力。在理解法律用户需求基础之上生成高质量法律知识的技术实践将有望形成。正因如此，法律行业也是可能受此类人工智能影响最大的行业之一。在“职业受人工智能影响”榜单（AIOccupationalExposure，简称AIOE）中，法律行业高居二十种最受大模型影响行业之首。
（二）ChatGPT类技术在法律行业的应用
受益于大模型的语料训练，具备持续改进能力的ChatGPT类技术呈现出由日常生活向专业领域过渡的趋势。在法律场景中，ChatGPT类技术正在形成由低阶向高阶、由浅层向深层的应用改进。首先，ChatGPT类技术凭借出色的意图识别与知识生成能力，已经具备在法律场景提供自动化法律咨询服务的能力。例如，在基于ChatGPT拓展的LawDroidCopilot平台的交互就被认为“这有点像与博览群书的法律助理交谈”。其次，ChatGPT类技术还可以基于问答进一步实现对法律文本的生成，具备法律场景下的文书撰写功能。例如，在法律文书的起草方面，ChatGPT可以识别合同中的潜在问题，并进而实现合同文本的起草与审查。有研究通过一起真实司法案例的应用发现，ChatGPT不仅能够实现包括具体医疗损害请求等内容的文书起草，而且还能基于对案件事实的理解在文书中准确阐明索赔的法律依据。除此之外，利用ChatGPT模拟法学教学，并以此撰写的法律教学文本也被认为已经达到语法准确、语调适宜、合乎逻辑的高标准。最后，ChatGPT类技术还具备一定的对法律案件的分析能力，可以实现对复杂案件事实的理解与法律的准确适用。法律案件分析能力是法律从业者的核心能力，同时也是法律行业的核心业务。在现有的客观标准下，能否通过法律从业资格考试是衡量是否具备法律案件分析能力的关键指标之一，一定程度上，通过测试的分数越高，也即代表法律案件分析能力越强。从现有的实践状况来看，利用ChatGPT展开的法律资格考试已经获得了相当可观的效果，展现出令人印象深刻的法律案件分析能力。例如，最新版本的人工智能程序ChatGPT就以“显著优势”通过了统一律师考试，获得了297分的综合分数，该分数甚至已经超过美国亚利桑那州设定的273分的高门槛。然而，在数月之前针对ChatGPT前一代的统一法律考试测试上，该系统仅以及格的成绩通过。值得注意的是，ChatGPT类技术在法律场景中由低向高、由浅及深的应用也为该类技术深层嵌入法律行业中带来可能。事实上，许多法律技术公司已经开始将ChatGPT类技术纳入其平台，包括Ironclad、DocketAlarm和Lexion在内的智能平台已经能够形成卷宗文档的要点摘要、法律合同的起草等功能。基于GPT-4模型而研发的Harvey系统已经被世界知名的安理国际律师事务所（Allen&Overy）布局使用。
由此可见，凭借对法言法语良好的理解能力，ChatGPT类技术可以与法律人形成良好的人机协同关系，为全面提升法律服务的数量、质量与可及性带来可能。尽管ChatGPT类技术应用还存在“知识幻觉”等问题，但随着技术的加速迭代和针对法律领域的定向优化，该类技术将可能在法律领域迸发出巨大的潜力，具备胜任常见法律文书的生成与审查、常规案件研究与分析（识别争议焦点、寻找相关法条、推荐相似案例、预测诉讼结果、预警诉讼风险）的潜质。
二、ChatGPT类技术影响下法律知识范式进化与革命的潜在可能
科学技术的每一次进步与跨越都可能引发法律知识范式的进化与革命。互联网技术的进步使得法律知识的获取与传播不受有形载体与物理空间约束，实质提升了法律知识的可及性。智能手机的运用则弱化法律知识获取的时间约束，法律知识得以重新组合并在受众碎片化的时间得以传播。得益于ChatGPT类技术与法律业务需求的高度契合性，其在法律场景中的深度运用将给法律知识范式的进化乃至革命带来潜在可能。
（一）与时间积累“脱藕”形塑法律知识生成的即时性
尽管科学技术的发展在一定程度上弱化了法律知识获取的时间约束，但并未从根本上引发法律知识获取的时间革命。然而，随着ChatGPT类技术在法律领域的深度应用，以时间为砝码调节法律知识生成的模式将可能面临挑战。大模型框架通过海量数据的学习、训练已经使得生成式人工智能具备即时性。在此背景下，一般大众有望实现对法律知识的即问即答。这也意味着ChatGPT类技术赋能的法律知识生成范式将可能与时间相对“脱藕”，法律知识的获取由积累性与延时性转向即时获取、即时使用。
受制于判例法与成文法的制度区分，法律知识的生成呈现出两种不同的演化路径。但整体而言，不管在何种路径下法律知识生成都具有对时间的依赖性。一方面，从经验理性的认识论出发，人类知识的根本源泉是感觉经验，是通过经验的归纳所获得的经验知识。这种对社会生活经验的重视不仅在盎格鲁—撒克逊人那里形成了传统，而且还演变为经验主义哲学，并成为判例法的依据。在此背景下，经验法则对于最终裁判的形成至关重要，司法裁判的过程就是用过去的经验知识来解决当下的司法问题，裁判的过程就是对先例的遵循过程。问题在于，“类案之所以对当下的案件有约束力或说服力，并不在于其外观相似性，而在于其推理上的可参考性”，而对于法律推理方法的掌握无法在短时间内习得。通常而言，必须经过大量逻辑训练才能够掌握并熟练应用。ChatGPT类技术的诞生及其深度应用可能带来实质改变。借助大模型对海量判例的学习，精准理解法言法语进而根据需求便捷地查询以往判决中的类似案例并非难事。除此之外，ChatGPT类技术已经具有一定的逻辑推理能力，在此基础上，可以进行相似推理过程的案例查询。
另一方面，在成文法的制度下，裁判的过程一般就是法律的适用过程，而所谓的法律适用则“是一种对向交流的过程，于此，必须在考虑可能适用的法条之下，由‘未经加工的案件事实’形成作为陈述之终局的案件事实，同时也必须在考虑总局的案件事实之下，将应予适用的规范内容尽可能精确化”。在此过程中，作为案件裁判者的法官必须熟练于对法律条文的理解以及解释。重要的是，基于对法律条文的理解与解释所形成的判决必须是法学知识共同体内部“视其为真”的道理。但问题在于，法学“真理”的形成需要经历一个特殊的、复杂的科学化作业，这个过程伴随着从“意见”不断向“知识”或“真理”的梯度上升。因而，尽管存在明确的法律，但在成文法国家，法律知识的生成也并非朝夕之事，非经长时间的法律解释学的学习与训练难以实现由法律信息向法律知识的转换。然而，ChatGPT类技术将一定程度上转变传统模式的法律知识的生成过程。嵌入式、理解式、生成式的大模型不仅有望实现对自然语言表述下的事实理解，同时也有望实现对法律规范语言条件下实体名称的精确识别，在此基础上，可以形成对既有法律条文的精准查找与案件事实间的匹配。
概而言之，ChatGPT类技术的出现在一定程度上转变了以“人力”为中心的知识生成范式，并促进以“算力”为支撑的知识生成范式的变革。法律知识与时间的深度耦合关系将可能出现不同程度的“脱藕”。在知识即时可得的环境下，社会将可能由法律信息过剩和爆炸发展到法律知识过剩与爆炸。互联网与智能手机技术引发的法律知识的可及性提升将可能在ChatGPT类技术的支撑下进一步走向法律知识的普及性。
（二）知识粘性下降导致法律知识传播的去中心化
近年来，受益于互联网、智能手机技术的发展，法律知识的大众化传播得以强化。尽管如此，当前法律知识的传播仍然以法律行业的职业化、专业化和精英化为底色，呈现出以法律人为中心的高粘性传播特征。ChatGPT类技术的诞生与发展可能显著降低法律领域的“知识粘性”，并形成以每一位社会公众为节点的“去中心化”的分布式法律知识传播范式。
一直以来，法律知识的受众对象主要集中在“法律人”这一主体上。在我国古代传统中，对法律知识的解释与制定始终奠基在领主贵族、士族或士大夫这一“法律人”的群体上。在西方现代司法的传统文化中一直强调司法职业化、精英化。问题是，“知识和知识的主体是在社会实践和权力关系中产生的”。这也就意味着，知识会在权力的命令与服从间发生传递。作为命令—服从的典型，“学徒制”成为法律知识传授的主要方式。换言之，要想获取法律知识，就必须进入师与徒的权力差序与知识传播格局之中。随着近现代意义法学教育的兴起、“学徒制”的式微以及互联网等技术的运用，法学知识的传播打破了“学徒制”的藩篱并初步呈现出大众化传播的面相。尽管法律知识的传播不再囿于师与徒的二元主体互动，但考虑到法律知识的专业性壁垒，法律知识传播的叙事仍然主要依赖法律人这一中心主体展开。ChatGPT类技术的进步则可能改变以法律人为中心的知识传播范式，它不仅显著降低了知识生成的时间成本，与此同时也使得每一位公众均可以成为法律知识的享有者，并进而有望促成以每一位公众成为中心的分布式知识传播新范式。
从深层原因来看，上述去中心化的分布式传播范式得益于ChatGPT类技术给降低法律领域的“知识粘性”所带来的潜在可能。整体而言，知识传播在互联网发明之后发生了两次显著跃升。第一次是随着互联网的发明，互联网的介入使得人们，尤其是技术精英得以通过网络的知识整合，打破某一个专业范畴的垄断性霸权；第二次，社交平台和短视频技术的普及和突破，极大降低了知识生产和传播的门槛，人人皆可成为传播者。即便如此，受制于“知识粘性”的影响，法律知识仍然高度领域化与专业化，未经过专业法律训练，往往难以简单掌握并运用法律知识。“知识粘性”的概念最早由埃里克·冯·希普尔（EricvonHipple）于1994年提出，并将其定义为信息需求者在固定领域获取单位信息所消耗的成本。一般认为，知识的隐性程度与知识发送者的意愿程度是影响知识粘性的主要原因之一。其中，隐性知识由于具有“内嵌性”特性从而导致知识的传播需要接受者只有在具备合适工具、符合科学流程的前提下才能顺利实现知识的转移。由于知识发送者拥有的知识是他们获得报酬、占据优越地位的保障，因而不愿意轻易实现知识的发送。不难发现，法律知识同时具备上述的两项特征：法言法语的专业性一定程度上导致接受者在非经专业法律训练的情况下，难以具备理解工具与科学流程的标准。同时，由于法律人的知识保护、法律职业共同体的客观存在以及法律市场的利益追求，法律知识的所有者也呈现出较低的知识转移意愿。在上述因素的共同影响下，法律知识由于其粘性而难以呈现分布式的传播范式。ChatGPT类技术在降低法律知识“内嵌性”特性的同时，也为接受者找寻合适的工具与科学的流程大开方便之门。由此，法律知识的粘性可能进一步降低，并为知识传播的范式向分布式变革提供技术支持。
综上，ChatGPT类技术对于法律场景的渗透可能对法律知识范式产生革命性的影响，减少法律知识的领域粘性，使得法律知识有望跳出传统的个体、团体与组织内部有限传播的窠臼，社会公众得以在平均水平之上获取、理解法律知识并加以运用。
三、ChatGPT类技术影响下法律服务市场进化与革命的潜在可能
法律服务本质上是法律职业者将用户需求与对应法律知识映射。因此，法律知识范式的变迁必然导致法律服务范式的变迁。由于ChatGPT类技术赋能下法律知识在生成与传播方面都可能发生深刻变革。与之对应，随着上述技术的深度运用，法律服务市场的规模、结构也可能发生革命性变化。
（一）整体法律服务市场的“去割据化”
长期以来，我国法律服务市场整体呈现“割据”特征。所谓的“割据”是指社会主体之间稳定的空间结构分化。在法律服务市场中的具体表现是，不同的法律服务群体采用不同的准入标准去从事相似的法律业务，进而在个体之间形成一定的紧张关系，使得同一的法律市场被不同主体所“割据”。影响并形塑法律服务市场“割据”的原因主要源于如下两个方面：一方面，不同服务供给群体对法律知识的储备差异导致一定的市场“割据”。尽管从2018年开始，我国采用九类法律职业统一准入的法律职业资格考试制度，一定程度上尽可能地缩小了服务群体法律知识的储备差异，但在具体法律职业特殊性兼顾方面仍然存在一定不足。例如，尽管均通过法律职业资格考试，但在专业知识、思维方式以及实务技巧上，民商事法律服务显然区别于刑事法律服务。另一方面，法律服务需求群体对法律知识的获取困难也会导致一定的市场“割据”。传统的法律职业主义通过运用法言法语、专门化培训等技巧来保持法律职业的神秘性，法律服务呈现出一种由法律供给群体主导的单向度模式。在此模式下，法律服务的需求者往往不能基于自己的知识判断自由选择法律服务供给方，而只能依靠人脉、口碑以及品牌等因素被动地获取法律服务。问题是，以人脉、口碑以及品牌等因素完成法律服务无疑会进一步加剧法律市场的“割据”。
然而，ChatGPT类技术的深度应用则有可能促进法律市场的“去割据化”。详言之，借助ChatGPT类技术在文书起草、法律检索、法律分析等方面的优势，不同背景的法律服务者能够迅速弥补自身的不足，缩小与职业化、专业化法律服务者之间的差距。该趋势的强化将催生初级法律服务的标准化。对于法律服务需求群体而言，由于ChatGPT类技术转变了法律知识的传播范式，实现由中心化向分布式传播的转变，这也就意味着，非法律专业者也能掌握一定的法律知识，法律服务不再单一依靠职业化的法律工作者。在此基础上，在常规法律服务市场中，法律服务需求群体开始由对服务供给群体的被动依赖转向为主动选择，并推进法律服务方式的多元化。标准化与多元化的双重张力将为法律服务市场，尤其是常规法律服务市场的“去割据化”带来潜在可能。
（二）常规法律服务市场规模萎缩的边际递减
不同于整体法律服务市场的“去割据化”特征，在具象化的法律服务市场中，受ChatGPT类技术影响，常规法律市场短时间内将呈现出较为显著的紧缩趋势，但随着时间的推移，法律服务价格的“亲民化”也可能激活潜在的常规法律服务消费者，进而与常规法律服务市场的紧缩趋势形成“对冲”。
一方面，受ChatGPT类技术影响，作为法律服务市场的商品——常规法律知识将不再具有稀缺性，常规法律服务市场的规模面临显著紧缩。如果将法律知识视为法律服务市场的交换商品。那么，对于商品（法律知识）需求程度的高低不仅决定法律服务的交易价格，也决定了法律服务市场的规模大小。在一定程度上，如果法律服务市场双方均掌握大量且对等的商品（法律知识），则以法律知识作为交换商品的服务基础就将丧失，与之对应的服务市场规模也随之紧缩。ChatGPT类技术对法律市场影响的直接作用点正是法律知识。法律知识生成的时间“脱藕”与传播范式的“去中心化”使得普通社会大众也能够即时掌握诸如法条梳理、法律文书的起草以及简易事实证据的收集等常规法律知识。由此，ChatGPT类技术不仅稀释了常规法律知识的稀缺性，同时也导致法律服务市场供小于需的关系倒置。随着ChatGPT类技术在法律领域的深入应用，面向公众法律服务中一般化法律咨询、常规法律文书起草、简单诉讼辅助等业务规模将可能显著紧缩。
另一方面，在ChatGPT类技术的助力下，常规法律知识的交换价格将更加“亲民化”，并进而激活潜在的法律服务消费者，在中长周期上促使紧缩的常规法律服务市场趋于稳定。整体而言，ChatGPT类技术对常规法律服务价格的影响源于如下两个维度。一是，ChatGPT类技术有助于提升法律工作者的案件处理率，能够使得法律工作者以更小的时间成本处理更多的常规法律案件。二是，常规法律知识由稀缺走向大众，包括律师、法官以及社会普通大众在内的所有人均可能即时获得平均水平之上的常规法律知识。常规法律知识的大众化普及必然导致以常规法律服务为内容的价格降低。从长远效益来看，如果法律服务越便宜，能负担得起法律服务的群体就越多。这也就意味着，当ChatGPT类技术的广泛推广以及有效赋能法律人的业务展开时，将可能降低法律服务的平均成本。由此，那些原来无法负担法律服务而选择“忍受”的群体则可能进入法律服务市场。在中长期内，常规法律服务市场萎缩的速度将可能放缓，呈现出边际递减的样态。
（三）非常规法律服务市场规模扩大与两极分化
随着法律市场交易规模的变化，法律市场交易内部的结构也随之变化。尽管ChatGPT类技术使得法律知识即时性生成与去中心化传播，但同时也必须注意到，在现有的大模型训练框架下，生成式人工智能为用户提供的最终信息却是在海量信息筛选后给出的单一化且标准化的内容，难以有效解决知识创造的问题。因此，法律市场中的交易对象将可能集中在具有高价值的法律知识上，例如，重大、疑难以及新型案件的法律事实认定与分析、法条理解与适用。也即，那些法律服务中非常规的，高度依赖批判性思维和创造性思维的中高端业务可能并不会直接减少。与此同时，由于ChatGPT类技术是一种开放式接口的通用性智能技术，能够根据不同应用者的个性化需求而提供更为专业化、智能化、精准化的定制服务。因此，大型法律服务机构（如律所、公证处）通过与法律科技公司的合作开发定制型的智能工具就成为可能。届时，大型法律服务机构可以借助定制性工具开发时的数据、资金优势而进一步锁定在这部分高端和顶尖法律业务方面的优势，从而进一步拉大与小型法律服务机构之间在中高端定制化、个性化法律服务方面的差距。
（四）科技公司成为法律服务市场的新兴主体
ChatGPT类技术的应用可能进一步提升法律服务市场的开放性，科技公司乃至互联网平台企业可能凭借人工智能的技术应用而进入法律服务市场。从全球发展的趋势来看，智能技术在法律场景中的应用呈现出方兴未艾的趋势，很多国家的科研机构已经纷纷布局法律场景中的智能技术应用，我国的高校法学院、科研机构以智能与数字为核心的研究也已渐成趋势。在此基础上，法律场景中的智能技术应用势必成为未来法律实践中较为典型的样态。因此，可以认为，未来的法律服务市场中，以律所为代表的传统法律服务机构并不具有唯一性，以智能技术应用为依托的法律技术公司也可能融入法律服务市场，并成为新兴主体。更为重要的是，在现有实践中，智能技术本身并非毫无瑕疵，事实上也存在“算法黑箱”等诸多技术问题，但传统法律服务者并非都具备与之比肩的技术能力。因此，从长远来看，智能技术在法律场景中的应用不仅需要进一步强化传统法律工作者对自然科学、信息技术的运用能力，同时也更需要实现不同学科之间的深度交流，促进两者之间的交融发展。因而，各类（法律）科技公司在法律服务市场的介入也就顺理成章。总之，不论是顺应未来法律场景中的发展趋势，还是回应智能技术所可能存在的问题，新兴法律科技公司与传统律师事务所将可能成为并行法律服务市场的重要主体，并分别负责不同的细分业务领域。随着上述趋势的发展，法律科技公司将可能成为传统两方法律服务架构之外至关重要的“第三极权力”。
四、ChatGPT类技术影响下法律职业群体进化与革命的潜在可能
与知识范式与服务市场革命紧密关联的是，ChatGPT类技术在法律领域的深度应用可能将法律任务进一步解构为更一般的“劳动生产”范畴，在未来一段时间内可能倒逼法律职业结构进行调整。一方面，ChatGPT类技术可能会导致初阶法律职业群体的去中心化、去资历化和去技能化；另一方面，则可以为高阶法律职业群体提供增强赋能作用。作为其直接结果，法律领域知识权力结构将可能重构。
（一）初阶法律职业群体的去中心化、去资历化与去技能化
有学者曾预言，在未来的若干年内，人工智能将主导法律实践，并导致法律职业的“结构性坍塌”。在ChatGPT类技术时代，这一预言或许会加速成真。ChatGPT类技术的深度应用可能导致初阶法律职业群体的“去中心化”。ChatGPT类技术善于归纳格式化、标准的法律知识，对于法律检索、法律文书起草、法律咨询等简单初级法律任务具有较强的替代性。因此，可以预见到，随着大模型与生成式智能的深度应用，个人作为基本劳动单元的地位将可能被打破，主要从事包含专业知识的机械脑力劳动的一些初阶法律助理岗位将可能被取代，未经专业技能培训的非专业人士也可以胜任部分法律工作，法律人不再是初阶法律服务的中心。事实上，初阶法律职业群体的“去中心化”恰恰是法律人失去法律知识生成中心地位对法律服务市场上的衍生影响。此外，ChatGPT类技术还会带来律所科层格局的“结构性”变迁。一般而言，年龄较大的法律职业者因其丰富的执业经验和业务资源优势而在法律机构内部科层结构中处于主导性地位，但由于年轻法律职业者在学习和利用ChatGPT类技术方面更具优势，可能会平衡法律执业资历的固有优势，由此引发法律机构科层格局的去资历化变动。
与此同时，ChatGPT类技术的深度应用还可能进一步导致初阶法律职业群体的“去技能化”。科技哲学认为，科学技术不仅具有显性工具性，还具有隐性操纵性。随着ChatGPT类技术在法律场景愈发精准，法律职业群体将潜移默化产生“正向偏见”——在没有足够信息的情况下，对技术产生天然的信任感，进而形成技术崇拜与技术依赖惯性。“正向偏见”作用的强化还将使得法律职业群体即使有理由相信ChatGPT类技术存在缺陷，仍然可能会倾向于依赖技术决策。最终，ChatGPT类技术可能完成对初阶法律职业群体的隐性操纵并使得后者“去技能化”，逐渐失去运用法律知识自主处理法律问题的能力。
（二）高阶法律职业群体的增强赋能与服务溢价
技术联结能力是人工智能技术成功赋能的关键之所在。高阶法律职业群体因为同时具备良好的法律素养与技术素养，可以有效实现法律业务与ChatGPT类技术的深度联结，进而为高阶法律职业群体实现赋能。一方面，ChatGPT类技术可以赋能高阶法律职业群体突破认知局限。有限理性理论认为，决策者不可能掌握全部信息，决策过程也容易受到信息不完全性的支配或干扰，因此，决策者无法作出完全理性的决策，而只能在其能力范围作出有限决策。ChatGPT类技术能够根据其接收的海量知识进行精简高效的归纳输出，通过提取和挖掘数据中有意义的知识和模型，在几分钟内就事项预测、流程改进、法律战略等提供见解，揭示过去诉讼中的趋势与模式，即实现“法律解析”，由此突破律师的认知局限。另一方面，ChatGPT类技术可以赋能高阶法律职业群体实现知识创新。律师基于ChatGPT类技术不仅可以专注于高阶法律服务市场，提升工作效率，降低人力成本，还可以在提供基础法律服务之上进一步创造性运用，进而制定更有可能胜诉的诉讼策略，并可能获得溢价。一如佩雷尔曼所言，法律逻辑离不开价值判断。法律裁判不仅需要凭借单纯涵摄的方法进行从概念到逻辑的推理和运用，进行对号入座式的法律事实判断，其毋宁更需要依据文本之外的超越法律的公正价值以及实质合理性进行价值判断。在这其中，重要的不是逻辑思维，而是进行目的理性思维。ChatGPT类技术不能取代人类在正常情况下作出道德判断所需的知识、技能和逻辑思维过程，也欠缺在相互冲突的利益和价值观念中进行取舍的能力，这也正是ChatGPT类技术目前不能进行复杂法律学术分析、创造新的法律思维或原则重要原因。也正因如此，高阶法律服务群体利用ChatGPT类技术实现法律创新的能力就显得更加重要。可以预见，精通使用ChatGPT类技术来协助法律研究和分析的“超级律师”可能会更受欢迎，因为他们能够为客户提供更准确和全面的法律建议。
（三）非法律职业群体技术知识权力的兴起
随着ChatGPT类技术在法律领域的广泛推进，在算力、算法和大数据可以覆盖的绝大多数传播构造中，人们对于法律专业经验的倚重和信赖将让位于更加精准、更加全面、更加可靠和结构化的智能算法。法律实践，尤其是非核心的常规法律实践将可能逐步移转给注重计算与形式逻辑的技术专家。按照法兰西学派的观点，技术话语在实践中建构技术知识，而知识与权力之间是“维系与生产”的关系。特定的知识必然产生特定的权力，而特定权力的运作需要特定知识的支撑。新知识的产生和壮大会导致依托其的新权力发展壮大。非法律职业群体依凭技术优势获得知识性权威，进而逐步演化为权力。此种权力将可能对法律规范制定与适用产生决定性影响。由于法律概念并非纯粹形式逻辑的概念，具有模糊性和多义性；法学体系也难以构成像数学那样可以精确计算的公理式体系；法律规范存在不同程度的“波段宽度”，需要通过法律解释、法律续造等方法予以明确，由此可见，法律这种“质料”本质上具有糅杂不纯的特性。非法律职业群体在将法律规则从法言法语翻译成计算机代码时、将司法经验转化为数据时没有标准模板，其势必会融入自身价值观。这将可能导致法官、律师和法律学者围绕“专业话语”构建的专属知识权力不得不与计算机科学家、知识工程师等非法律职业群体围绕“技术话语”构建的“技术权力”形成对话与互动。
五、法律行业对ChatGPT类技术影响的应对之策
面对ChatGPT类技术在法律场景中深度应用的未来趋势，应当充分警惕“去中心化”和“去技能化”的潜在风险，恪守法律人作为知识工作者的主体地位、培养法律工作者的新型技术素养、打造新型人机协作的法律业务流程以回应ChatGPT类技术所带来的冲击。
（一）以知识权力塑造法律知识工作者的主体地位
贝尔的“中轴原理”认为每个社会都是以不同的中轴为核心建立起来的：前工业社会以传统主义为中轴，工业社会以经济增长为中轴，后工业社会则是以知识为中轴，建立的是以科技知识、专门技术和技术政治组织为基础的权力体系。这也就意味着，立足于知识社会的时代背景下，权力结构由经济增长向知识增长转变，知识的拥有者开始成为权力的中心。尽管ChatGPT类技术可能导致法律知识范式的深刻改变，但作为法律人仍然应该以知识为“中轴”，恪守知识工作者的主体地位。这就要求法律人通过主导法律知识验证、法律知识创新与法律价值判断的过程形成与之对应的知识权力。
首先，法律知识工作者应当恪守在法律知识验证中的主导地位。尽管ChatGPT类技术采用大规模语言模型和生成式智能的架构，是在已有海量语料的基础上的“知识习得”，但是，一方面由于法律领域数据不充分、不真实、不客观、结构化不足，难以为ChatGPT类技术提供充足的数据支撑。另一方面，由于法律是一门判断的学问，司法经验等隐性知识难以转化为机器可识别的编码语言，因此难以避免ChatGPT类技术出现事实错误、虚假陈述和错误数据。在此基础上，法律人要成为ChatGPT类技术生成法律知识的验证者，借助批判性思维独立行事并作出自我校准的判断，从而更好地过滤掉ChatGPT类技术中不准确的输出结果。法律人还应构建与ChatGPT类技术可靠性相匹配的信任水平，定期进行信任矫正，练习在不同情形下正确接受或拒绝ChatGPT类技术的能力，这不仅将提升法律人的辨识能力，还有助于实现对ChatGPT类技术数据的“再校准”，进而提高人机合作的水平。
其次，法律知识工作者应当恪守在法律知识创新中的主导地位。ChatGPT类技术生成的知识，或许是作为个体的使用者自身所未曾知晓也不能生成的，但对于整个人类知识库而言，它却是“既成的知识”。在知识的本质上，ChatGPT类技术只能实现“传承式”的生成，而非“突破式”的创造，不能像人那样生成先前完全不知道的东西。在以知识为“中轴”的权力社会，进步并不在于对既定知识的肯定与聚合，而在于对已有知识的否定（创新）。否定的革命性意义并不是对某种现实性的拒绝，而是开启一切可能性或任何一种可能性。因此，保持法律人知识生成者的主体地位就演变为对既定知识的否定，或者说对创造性知识的突破。事实上，法律本身就是一项以批判性思维为核心的智力活动，本质上要求法律人以法律创新知识生产的主导者的身份进行实践。
最后，法律知识工作者应当恪守在法律价值判断中的主导地位。法律的价值判断是一个高度复杂的思维过程，需要法律人具备丰富的经验和判断力。ChatGPT类技术基于大模型可以一定程度上“学习”和“理解”人类的价值观念。然而，此种“学习”与“理解”仅限于基于大量语料推测出的相关规律与概念。由于缺乏主观意识和情感体验，ChatGPT类技术无法胜任在具体情境和实践中进行复杂的价值判断。因此，在ChatGPT类技术广泛进入法律行业之后，法律人仍然恪守在法律价值判断中的主导地位，通过对众多因素充分权衡保持法律价值的连贯性与一致性。
（二）培养法律知识工作者架构法律提示的技术素养
根据扩增法则，技术会放大人类现有的力量和意图。通过ChatGPT这样的指数式技术，轻微的优势可以加速变成巨大的优势，而个人能否从ChatGPT类技术中获益，则取决于他们是否拥有足够的知识容量。因此，在保持法律人知识工作者主体地位的基础之上，需要面向ChatGPT类技术培养法律知识工作者的新型技术素养，尤其是架构法律提示的技术素养。所谓“提示”是包含特定意涵的关键词句，用以引导ChatGPT类技术理解用户需求或问题，并生成相关的内容。在ChatGPT时代，“提示”是引导人工智能形成需要的知识的关键力量。唯有通过合理的提示、遵循合理的步骤才能让ChatGPT类技术的任务目标与人类认知需求相一致。高质量的答案输出有赖于高质量“提示”的输入。对于法律人而言，需要掌握精确描述和拆解法律问题的能力，做到目的明确、信息丰富，综合运用法律指令提示、法律角色提示、法律案例提示、法律条文提示等提示技巧，确保提示的有效性、完备性与连贯性，从而引导ChatGPT类技术生产符合法律人需求的答案。
（三）打造递进式的人机协同法律业务流程
面对ChatGPT类技术对法律行业的冲击，应当借助ChatGPT类技术的技术优势，探索构建“以人为中心”的人机协同式法律业务流程，也有学者将其称为“混合智能”。“混合”体现在既充分发挥ChatGPT类技术的理性和善于分析，及其百科全书般的信息储备和强大的运算能力，又充分发挥法律职业群体在专业知识、判断力、直觉、移情、道德准则以及创造力方面的独特优势。该流程的建构不是为了削弱ChatGPT类技术的作用，而是将智能应用擅长的任务于法律人不可替代的任务区分开来，在最大限度地发挥ChatGPT类技术效用的前提下，确保法律决策的最终主体仍然是法律人，进而将ChatGPT类技术的技术理性和人的实质理性结合起来。这就需要根据法律任务的不同，打造递进式的人机协作业务流程。一方面，针对重复性、常规性法律业务建立“人在回路之上”的人机协同业务流程，即由ChatGPT类技术基于法言法语的精准理解生成对应的法律知识，法律人在回路之上进行质量和价值的控制与验证。另一方面，针对需法律论证、法律价值衡量等复杂性、创造性法律业务领域建立“人在回路之内”的人际协同业务流程，即由ChatGPT类技术生成建议，由法律人来进行价值判断与最终决策。
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