法律工作的固定总量谬误

达米安·沙洛廷 2026年6月5日

关于“AI将取代所有工作”的担忧，一个标准回应是指出“固定劳动总量”谬误。这种谬误认为，存在有限的工作总量，可以通过调整工作参数进行再分配，但容易受到劳动力供求的外部冲击。例如，减少标准工作时间（如法国推行35小时工作周）理论上可以释放足够的工作来解决失业。这一谬误之所以流行，是因为它直观上很有吸引力。生活中许多事物确实是零和的，比如物质对象、带宽甚至“注意力”。然而，将同样的逻辑套用到“工作”上是错误的，因为“工作”是人与机构之间复杂关系和义务的简称。工作量的变化会影响收入、消费，进而影响他人的工作，形成动态且影响深远的关系。历史记录也不支持过去的悲观预言：新技术或移民劳动力并没有摧毁所有工作；法国也没有解决失业问题。

现在，在关于AI和律师的辩论中，同样隐含或明确地出现了类似的论点：一些人假设法律工作是固定量，如果AI能替代法务人员，就会抢走后者的饭碗。他们警告说，大量初级律师将被简单的AI程序摧毁，LLM将带来价格竞争，整个行业将变得无关紧要。但作者一直认为，中期内律师数量会增加而非减少，这很大程度上源于对“法律工作固定总量”谬误的拒绝。

法律作为一个平衡系统

首先，“法律”（或“法律工作”）本身是更复杂事物的简称。它包括实体规范、监管规范、私人规范、软法以及行为准则和道德期望等。正如工作一样，法律框架某一方面的变动会引发连锁反应。例如，违反一项规范可能触发其他规范；规范可以通过技术或人为手段被规避，从而需要更多规范来修补漏洞；解释的漂移意味着每次应用规范都会稍微改变其含义，需要持续跟踪和适应；司法管辖的叠加确保一种法律状态在多元主义世界中保持合规。所有这些例子都表明，无论AI对法律工作做什么，更多的工作很可能会出现，因为劳动召唤劳动。这在一定程度上源于法律的“分形”本质——不存在明确的“足够好”标准，同时也因为多种力量——政治、对抗性、经济——同时影响着法律的动态平衡。

杰文斯效应

第一个向量是典型的杰文斯效应，应用于合规成本。许多规范是由进取的规范制定者（监管者、立法者或任何有动力制定规范的人）满足潜在需求（即使微弱或人为制造）而产生的。这种需求默认是最大化主义的：你想彻底监管一切。但什么阻止了立法者微观管理一切？一定程度上是常识，但更普遍的是，感觉规范能够被遵守。尽管不可行或无法遵守的规范并非没有，但很多法律和规范在设计时就是最大化主义的，明知最终会形成一种对执法者有利的操作方式。然而，这仍然受限于合规的人性可能、善意审查所能支持的内容以及法律共同体愿意承受的程度。AI可能会降低合规成本，提高合规的便利性。例如，对于大量无人阅读的文本和表格，LLM擅长编写和解析。那么平衡会发生什么变化？规范企业家不会消失，他们会设定新的基线，并在此基础上制定更多规范。规范会催生元规范，如关于技术能力的规则，这些规则正是为了让初级规范得到遵守。每一代工具都会产生新一代的期望和使用能力的要求，进而成为下一轮的基础。简化合规，规范负担就会上升。

对抗性/红皇后效应

第二个向量是法律是一场与其他玩家对抗的游戏，而非等待应用的规则目录。税务筹划与税务执法、原告与被告、围绕先例的诉讼与延伸先例、合规团队与监管者之间的相互调整等等。法律工作通常不仅由规范本身决定，还由其他人可能如何使用规范决定。AI改变了竞赛的水平，但没有改变其结构。AI作为先进企业的专有优势是护城河；但当所有人都拥有它时，它就是底线。就像交易员追逐阿尔法一样，律师必须提升自己的水平（并增加工作量）才能保持同等水平。这又回到了分形点：对法律服务的需求可以增加，因为尽职调查可以更彻底，合同可以预料更多偶发情况，监控可以覆盖更广的范围。换句话说，在对抗性背景下，AI指向了更多工作：FTC大规模抓取营销文案会催生大规模合规审查的需求；在诉讼中使用AI会激励使用使LLM出错的方法，从而需要新的防御手段。在此过程中，法律活动的平衡量可能上升而不是下降，因为每一方能力的提升都增加了赌注和竞争的复杂性。许多“AI将取代律师”的故事误解了法律需求的性质和范围：需求并不总是与法律安全所需相匹配，而是源于内在约束（支付能力和意愿），部分取决于对手的能力，并止于“足够好”的水平。

进入鲍莫尔

还有一个值得注意的方面：法律服务的供应从未真正满足需求。部分原因是认证（律师资格考试）等人为限制，另一部分可能是鲍莫尔成本病的结果：法律是一个生产率增长缓慢的领域，但报酬必须跟上其他高薪行业；高成本反过来抑制了需求。假设AI降低了这些成本，那么故事就变成了需求膨胀：法律服务的潜在需求具有高价格弹性，许多潜在消费者在较低价格下会出现。诚然，部分需求将以最便宜的价格得到满足，但许多活动仍需要真正的人类律师，就像许多消费者更喜欢专业人士一样。此外，较低的法律价格将影响“解绑”：一些法律服务由于需要捆绑购买而受到限制，例如，你不能仅购买资深律师的“十分钟判断”而不附带助理和文书工作时间。这里提到低价并不意味着律师必须加倍工作才能维持生计；相反，平凡法律服务价格的降低只会加剧鲍莫尔成本病中瓶颈部分——人类判断和专业知识——的稀缺性。资深律师不会因为助理变便宜而变便宜，反而会更贵，因为他们现在是廉价机器所生产的一切的约束条件。

但这次不同

对上述所有论点的主要反驳与“劳动力总量”谬误相同：尽管过去如此，但这次不同。作者承认这种立场并非没有道理。LLM的出现确实是前所未有的，我们才刚刚开始触及先进AI系统的可能性范围。即使模型能力今天停止进步，也足以在短期内催生无数新应用、新业务和新想法。然而，“不是固定总量”并不能保证特定律师保住特定工作；重组可能对个人不友好。