AI不会自动让法律服务更便宜

本文发表于《Lawfare》研究论文系列，与哈佛法学院三年级学生Justin Curl合著。核心论点是：尽管AI领导者预测AI将彻底改变知识工作，但在法律领域，AI并不会自动使法律服务变得更便宜。法律服务的高昂源于三个结构性因素：质量难以评估（法律属于“信任品”）、价值相对性（结果取决于相对优势）以及专业法规限制竞争。AI的介入面临三大障碍。

首先，监管壁垒，特别是无资质法律执业（UPL）法规，限制了AI的采用。UPL禁止非律师从事法律工作，违者可能面临罚款和刑事责任。例如，非营利组织Upsolve因提供债务催收诉讼的简易帮助而被纽约州起诉，尽管初审法官认为受第一修正案保护，但第二巡回上诉法院推翻了这一裁决。LegalZoom也因UPL诉讼多次调整业务模式。此外，限制非律师投资律所的“实体法规”也扼杀了创新。若消费者无法合法访问AI能力，再先进的技术也无法改善法律结果。

其次，对抗性动力是第二大障碍。在诉讼中，结果取决于相对质量而非绝对质量，因此双方同时提高生产率只会推高竞争基准。历史上，数字化原本可能降低证据开示成本，但律师利用数字文档激增来增加对方成本，导致总成本居高不下。交易性工作（如合同谈判）同样存在类似军备竞赛：律师在披露和措辞上相互较量，合同长度和复杂度持续增加，从1996年的35页增至2016年的88页。

第三，人类参与是最终瓶颈。若AI大幅降低法律工作成本，法官处理案件的时间、客户理解合同的时间将成为新瓶颈。债务催收案件的激增已导致法院不堪重负，出现“无法官法庭”现象。Yonathan Arbel预测诉讼量将增加2至5倍。完全用AI替代法官在法律、技术和道德上均不可行。即使AI能瞬间起草合同，人类仍需时间理解条款含义。

文章最后提出制度改革建议：澄清UPL规则（如创建新型法律服务提供者层级）、允许替代性业务结构（如犹他州和亚利桑那州的监管沙盒）、以及建立监管市场（如英国模式）。例如，犹他州的沙盒允许实体豁免所有权限制，亚利桑那州则彻底取消了限制。早期证据总体积极，但面临律师团体挑战。英国的法律服务委员会作为“超级监管者”也遭遇执行困难。此外，改革裁决过程本身，如法官更积极地管理案件、使用法院指定的专家或特别主事官，以及推广仲裁，也有助于缓解瓶颈。

总而言之，AI能否真正降低法律服务成本，取决于法律制度如何应对这些瓶颈。若无制度改革，AI可能只是让法律产出更丰富，而法律结果依然昂贵且难以获取。