律师真是一个相当没有安全感的职业。在以前，律师们操心着案件进展，最终结果，担心着明天的案源。如今ChatGPT这一基于深度学习的智能AI出现，行业内又出现了人工智能或在不久的将来就能替代律师工作的声音。

不过，被代替的首当其冲就是笔者这份律师助理的工作。所以基于饭碗还能不能稳住的初心，笔者详细的了解ChatGPT的底层逻辑，深度体验了ChatGPT的真实使用感受，期待以这篇文章能够完整回答以下三个问题：

一、ChatGPT能够代替律师助理的工作吗？

二、ChatGPT能够代替律师的工作吗？

三、人工智能在未来可能会为律师行业带来什么改变？

ChatGPT中GPT全程是“Generative PretrAIned Transformer”的缩写，它是一种自然语言处理的深度学习模型。而chat即是“聊天”之意。合起来就是基于自然语言处理的深度学习模型所训练的聊天软件。所以至少在目前，ChatGPT开发者对他的定位并不是帮助任何人解决任何问题，他在目前只是一个聊天软件，能够以接近人类语言的形式按照你的指令生成文本。ChatGPT的运作原理与之前的深度学习算法并没有本质的区别，依然是通过大量数据训练，通过学习大量文本的上下文预测下一个单词出现的概率，后对训练的模型进行微调，以使其更加适应针对聊天这一特定任务的应用。本质上还是通过大量的数据训练优化神经网络中的权重参数，使得输出文本能够更接近人类撰写的一般文本。

翻译成大白话就是：ChatGPT并不具备一般意义上的“理解文本”的能力，他是通过“概率”计算来完成文本输出的。他依然属于“弱人工智能”的范畴。就这点来说，他与alphago这类通过机器学习处理特定任务的人工智能没有本质的不同。当然，在ChatGPT这里，他处理的特定任务被定位为“聊天”。

但即使如此，ChatGPT在使用感受上已经不单止能用惊喜形容，而是震撼。

以下的内容摘录自笔者与ChatGPT的一段对话：

笔者：你能开启一个话题吗？

ChatGPT：当然可以，我可以提供各种话题，包括但不限于科学、技术、历史、文化、艺术、时事等。请告诉我您感兴趣的话题，我会尽力提供相关的信息和见解。

笔者：你选一个

ChatGPT：好的，让我们来谈论一下人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）吧。人工智能是计算机科学和工程领域的一项技术，旨在让计算机能够像人类一样思考、学习和决策。随着计算机技术和数据处理能力的不断提高，人工智能在许多领域的应用越来越广泛，如语音识别、自然语言处理、计算机视觉、智能控制等。

笔者：你就是人工智能，但你能像人类一样思考吗？

ChatGPT：虽然我是一种人工智能技术，但我并不能像人类一样思考，因为我没有情感、主观意识、自我意识等人类的基本特征。我是基于预先编程的算法和模型，使用大量的数据进行训练和学习，以便对各种任务和问题进行自动化处理和回答。虽然我可能能够提供有关某个问题的信息和见解，但我并没有意识或意愿，而只是根据程序和数据提供反应。

笔者：所以我可不可以理解为，你实际上并无法理解文本的含义，你只是通过输入指令，运行模型，之后输出结果的形式给予我回答？

ChatGPT：是的，您理解得很准确。作为一种计算机程序，我不能真正理解文本的含义，而只是基于事先编写的算法和模型来处理输入的指令或问题，并返回一个相应的输出结果。我的任务是在处理和解释文本时尽可能地模拟人类的思维和语言处理方式，但我不能像人类一样理解和解释语言的内涵和背景，需要依赖预先编写的算法和模型进行处理。

笔者：是模拟还是模仿？

ChatGPT：我会说是模拟。虽然我不能像人类一样思考和感知世界，但是我是通过模拟人类思维和语言处理方式的方式来完成各种任务和回答问题。这包括对自然语言的语法和语义进行分析和理解、从大量的数据中提取有用的信息和知识、利用机器学习和深度学习等技术来改善自己的性能和表现等等。因此，我更倾向于将自己描述为一种能够模拟人类思维和语言处理方式的技术，而不是简单地模仿或模拟人类的行为和表现。

在以上的对话中，笔者在一开始特意不给予特定指令，以测试其在开放性指令下的决策能力，ChatGPT对这类开放性指令显然轻车熟路，主动选取了人工智能这一话题作为谈话的延续。后续笔者的笔者通过两段的一般疑问句测试其对于指定话题内容范围的回答能力，很显然ChatGPT的回答也收缩到笔者在设问中所指定的范围，并未出现答不对题的情况。最后一个问题应该是最精彩的，这是笔者故意将两个近义词设置在同一个问题中，测试ChatGPT对如此近似词语的回答是否会出现易于察觉的错误。“模拟”和“模仿”在中文中是很接近的两个词，但是也有着巨大的不同。“模拟”更多指代的应该在事物不仅在表象上与被模拟的事物是相似的，在原理上同样也是趋同的。而“模仿”一般仅仅指在表象上相似。例如我们会说汽车模型的小型引擎就是“模拟”大型汽车引擎的运作机理，而不会用模仿。

在这次回答中，很显然ChatGPT依然给出了非常不俗的回答。至少乍一读，回答的逻辑圆满合理。这就是ChatGPT最出色的地方：他作为一个机器所输出的文本和一般人类相比甚至有过之而无不及。

但是这次回答也说明了一个最大的问题：在本质上，ChatGPT并无法每次都准确的区分近义词含义不同：基于他运作的原理与人类人脑思考的机理完全不同，在此处应该用“模仿”一词更加合适。

这也揭示了ChatGPT的最大特点与痛点：他会为了达到让文本尽量与人类文本相似的目的，而放弃文本内容本身的正确性。说白了，就是ChatGPT在设计上就会为了更像人类而胡诌，说假话。

因为笔者仅接触过和从事与诉讼业务，所以在本节的探讨中，也仅指ChatGPT是否能够替代诉讼业务中的律师助理/律师的工作。

在诉讼业务中，律师的工作也是多维度的，在本节中，笔者就基于自己的理解，从争点发现与处理和文书撰写两个维度测试ChatGPT在这些具体问题中的表现。

其中争点的发现与处理应该说是执业律师最基础也是最重要的能力，也是一个案件能否办的好的基础。在争点这个纬度对ChatGPT的测试中，笔者分别设置刑事和民事的两个问题：

1. 张三今年11岁，患有重度精神病，在他精神病发病期间持刀砍死了邻居家的三口人，请问他有可能被判死刑吗？

2. 别人现在有一张借条，金额50万，借条签订日期是2014年4月，期间他没有催过我还钱，到了2023年他缺钱找我还钱，但是我不想还，我有没有办法不还钱？

这两个问题应该说是非常简单，甚至简单到不需要经过法学训练，只要知道相关规定就能够做出准确回答的问题。但是ChatGPT的表现却非常糟糕。

第一个问题ChatGPT回答道：

根据中国大陆的法律规定，如果张三被确认在犯罪时具有完全或部分刑事责任能力，则在刑事诉讼程序中，他有可能被判处死刑。然而，是否会被判处死刑还要考虑案件的具体情况和法官的裁量。需要注意的是，精神病人的法律责任认定比较复杂，需要通过司法鉴定来确认。

这显然是错误的，张三绝对不能判死刑，张三11岁的年龄是绝对无刑事责任的。

第二个问题中，ChatGPT回答道：

如果您不想还钱，最好的方法是与对方协商并寻找一个解决方案。如果协商不成功，对方可以通过法律途径向您追索债务。请注意，如果您签署了一份合法的借款协议，并且该协议约定了您必须按时还款，那么您应该遵守您的债务责任。如果您有任何疑虑，建议您寻求法律建议，以确保您对自己的法律义务有充分的了解。

显然，在第二个问题中ChatGPT也没有办法对争点进行有效的识别，这是非常典型的可以以诉讼时效为由抗辩的民间借贷纠纷，ChatGPT在专业领域中，即使面对最基础的问题，也依然无法给出正确的答案。

虽然ChatGPT无法给出正确答案，但是通过阅读他的回答，你会发现他的回答在逻辑和叙述上都不存在明显的缺陷，这也验证了笔者上文对ChatGPT的定义：这个“骗子”会为了文本的流畅而胡诌。

至此，至少目前的ChatGPT完全无法替代律师的工作，看到这里的律师们，应该可以放宽心了。

但是律师助理的饭碗仍然处在危险当中：ChatGPT擅长的方向正是有明确指令范围的文本撰写，笔者作为律师助理部分的工作内容就是处理一些较为初级的法律文书。

于是在法律文书的撰写工作中，笔者设置了这么个问题：

帮我撰写一份在刑事案件中，检察院做出不起诉决定后被告向公安提交的扣押物返还申请的文书模板，需要注明法律依据。

ChatGPT的回答是：

老实说，ChatGPT对于基础法律文书模板的撰写能力大大超出了笔者的预期。虽然在法条依据的引用上几乎全部错误：现行刑事诉讼法的第八十五条并不是对扣押物的规定，即使追溯到79年刑事诉讼法依然无法匹配上，而其他的引用条文也存在同样的错误且并不适用笔者所设置的情境当中。这与上文提到的：ChatGPT会为了文本的流畅而罔顾文本的正确是一致的。

但是，这篇文书只要稍加修改，就能够达到能用的程度。当然距离一份“好”的文书仍有相当的距离，但是这样的表现，已经把律师助理们的饭碗磕坏了个角。

通过这些测试，ChatGPT是否能够代替律师/律师助理的工作显然能够有一个较为准确的回答：当然是不能。尤其是针对律师的工作，目前的ChatGPT不但不能代替，甚至帮助都谈不上。而针对律师助理的工作，显然是能够起到一定的帮助作用的，但是说替代仍然为时尚早，ChatGPT目前仍然不能在专业领域中提供足够“正确”的信息。

在谈论这个比较宏大的设问之前，我们需要了解两个前提：1.目前ChatGPT的训练数据来自2021年9月之前互联网中可公开爬取的资料。2.ChatGPT的设计目的并不包含法律服务，而是为了实现与人类流畅交流的文本对话。

在了解这两个前提之后，可以设想一下：如果建立一个绝对正确，且数据足量的法律数据库，并以这些数据作为训练数据训练ChatGPT的原始学习模型，同时对其设计目的设置为：为法律工作者提供专业法律工作的辅助服务，以此为原则调整各项参数，在原理层面上就几乎能完全解决上文提到的：ChatGPT在撰写法律文书时会提供错误信息的缺陷。如此一来，律师助理的工作就会很大程度的被代替，对于律师来说，几乎就拥有了一个永远不会疲劳的，且几乎百分百精确的助理。或许在不久的将来，真的会出现一个LawGPT。

这样一个生产工具的出现，会带来法律行业内效率的极大提升，律师助理们本就狭窄的生存空间会被再次挤压。但同时，法律普惠的理想或许会朝着现实更加坚实的迈进一步。

同时这样一个工具的出现同样也会威胁年轻律师们的“案源渠道”。在标的额不大，事实简单的案件，对于一个经过非常初步法律训练的普通人也可以在LawGPT的协助下独立完成文书撰写、立案、审判、执行等全套的诉讼程序。这样一个工具的出现，也有可能会导致本占律师业态一定份额的小额案源数量的减少。

如果在未来，笔者设想的LawGPT经过技术迭代，已经具备了在上文中提到过的ChatGPT所不具有的发现争点的能力，是否有可能替代律师的工作，甚至在法庭上出庭？在这一点上，笔者认为至少在中高端的案件中，即使人工智能能够达到与专业律师媲美的程度，也很难在短时间内代替律师出现在法庭上，完全履行律师的职能。

在这个问题上，最大的阻碍反而不是技术，而是制度。例如在自动驾驶这一问题，完全的自动驾驶在技术上几乎已经不存在阻碍，也没有任何一个厂商能够宣称自己生产的汽车能够完全自动驾驶，因为这涉及到法律中责任承担的问题。如果一辆宣称能够完全自动驾驶的汽车在自动驾驶期间出现交通事故，侵权责任的分配会陷入极大争论：自动驾驶汽车的驾驶员是否应该承担一定的注意义务？如果需要，那该注意义务应到何种程度？在实践中又应该如何查明？如果该交通事故查实并不是自动驾驶程序的问题，而是某个传感元器件出现故障，那自动驾驶程序的制造厂商和元器件的制造厂商应该如何分配责任呢？自动驾驶程序的制造厂商是否可以免责等等的一些系列问题。

在自动驾驶汽车这一问题上，笔者上述所举例实际存在，所以在今天，满大街的智能电动车也只有“辅助驾驶”功能，而不是“自动驾驶”。但汽车本质上还是一个工程科学，这类侵权责任的分配虽然细碎复杂，但花些时间在不动摇目前的法律制度基础的前提下依然能够解决。

但如果人工智能真的如自动驾驶一般，在法律领域内独立行使职能，责任的承担会变成一个极难解决的问题。其根本原因在于法学是社会科学，而社会科学的一大特点就是不存在绝对意义上的正确答案。例如在一个同样的刑事案件中，赞同行为无价值和赞同结果无价值理论的律师很可能会存在两种截然不同态度，那如果人工智能在这个背景下行使职能导致了错案，抑或本可为当事人应得的权益却因其错误失去了，那这个责任谁承担？在仍然存在律师的情况下，当然是律师承担，可是如果是人工智能行使了律师职能，作为一个虚拟主体的人工智能当然无法承担责任。有朋友会说：人工智能背后的开发公司承担。那如果这个人工智能程序是开源的呢？

到这就很容易的意识到，人工智能若是贸然的直接进入到司法程序中，很可能会对司法公正及目前的责任分配体制造成极大的冲击，所以笔者认为，在这些制度问题解决之前，人工智能即使确实达到了替代律师的水平，在中高端的案件中，也几乎无法发挥其替代作用。

总之，人工智能的发展的确必将对律师行业带来改变，虽然很难预测具体的时间点，但至少对于一定程度上取代律师助理工作的这一个方面上，我猜想不会太遥远。微软CEO纳德拉在关于ChatGPT的一次公开座谈里谈到过这样的一个观点：“内燃机带来的廉价的动力，互联网技术减少了信息传递的成本，而ChatGPT在一夜之间让信息的整合、转译、流通变得廉价。”而律师助理的工作，很大程度上就是 帮助主办律师在纷如烟海中的信息中筛选，提取真正有用的信息。不过归根结底，目前技术下诞生的AI想要完全代替一个职业还相当困难，不过在可预期的未来，擅长使用AI工具的律师淘汰不会使用AI工具的律师却非常有可能发生。

21世纪是一个奇幻的世纪，而拥抱变化，或许是我们这个时代法律工作者们最好的选择。
作者简介

 

魏远麟，盈隆律师事务所论衡·明理刑辩团队实习人员，法学学士。在校期间，曾为多个法律服务团队及个人提供新媒体方向的外宣及运营服务，有较丰富的新媒体策划经验。工作期间，参与团队刑事合规不起诉等多个案件的办理，并负责团队新媒体外宣工作。