许永盛：AI会喝醉吗？——“年份律师”与DeepSeek对话启示录

“历史并不关心个体的偏好，它按照自身的规律前进”。当人工智能（AI）的浪潮正以汹涌之势淹没人类已知文明之时，个体的偏好犹如被潮水裹挟的一粒细沙，微不足道。AI将创造历史，或者说历史选择了AI，但一切不会停止，如同造物主设定好的先导程序被激发，只能滚滚向前。

AI的发展遵循技术演化的内在逻辑，如同蒸汽机突破手工劳动边界、电力重塑产业形态一般，其进步根植于数据、算法与算力的协同进化规律。深度学习范式突破后，模型通过海量参数自主构建认知框架的能力已非人类可直观干预，开源生态与算力基建的全球协作更形成自我强化的技术飞轮。尽管伦理争议与政策规制试图塑造其路径，但知识生产方式的智能化转型如同活字印刷取代抄写员，本质上是人类文明从经验驱动转向数据驱动的历史必然。技术奇点或许尚远，但AI作为新的生产力要素，终将在社会系统的自适应中完成对旧秩序的迭代。

当前，AI正加速重塑行业生态，以DeepSeek（DS）为代表的智能工具在法律领域的应用尤为突出。律师行业通过其自然语言处理与大数据分析能力，实现海量判例的精准检索、合同条款的智能审核及诉讼风险的动态评估，将传统耗时数日的文书工作压缩至分钟级。头部律所已纷纷将DeepSeek嵌入工作流程，甚至进行本地化部署。作为一位执业近20年的“年份律师”，我能清晰地感受到DS冲击力带来的震撼和焦虑。大家都在问“AI会取代律师吗？”争论不休，没有标准答案。我的结论是，“只要AI不会喝醉，就取代不了律师”。在得出这个结论之前，我就这个问题，与DS进行过深入地交流和探讨，以下将我们讨论的过程进行梳理，从中观察现阶段DS对法律问题的思考路径、逻辑和结论，以及其与“年份律师”（“我”）的思维方式的不同。

一、问题提出

互联网上描述了这样一个案例场景：甲醉酒后，没有驾驶证的乙通过甲的手机为其汽车设定自动驾驶模式并确定了目的地，并将甲扶到了副驾驶位置，为其启动自动驾驶功能，汽车在行进过程中被交警拦停，经检测甲的酒精含量已达到醉驾标准，汽车上除甲之外没有其他人员。请根据这些案件事实回答以下问题：1.甲是否构成危险驾驶罪？2.乙的行为是否构成危险驾驶罪？3.如果构成危险驾驶罪，原因是什么？如都不构成，对甲、乙的行为应如何进行法律定性？4.通过这个案件总结一下律师的专业能力相较于人工智能而言，有何特点，是否可以替代？

二、接受问题信息后即时表现不同

DS接受到上述信息后即时反馈是“嗯，我现在需要处理一个关于危险驾驶罪的案件，涉及甲和乙两个人。首先，我得仔细分析案件事实，然后回答四个问题。让我先理清楚案件的情况。”紧接着DS会将收到事实信息进行自我描述，在基本尊重给定事实的基础上，进行适当重排，为其进一步分析奠定秩序和基础。这种事实接受方式仅仅是停留在对文字、词组和语言的本意理解，当然也包括对关键词的抓取，以确定分析的重点。但这一过程还谈不上对语言描述背后的生活场景、社会秩序以及刑法法益的考量。相较而言，我接到这样的事实信息后，我的即时反馈是，首先会联想到现实社会生活场景，并将这一事实信息还原到社会生活中去观察；其次这个信息对我而言应该是一个整体事实，从发生的背景、开始、经过到结果，我需要构建一个完整的事实框架；接下来，我会对这个整体事实形成初步的社会价值印象，也就是这样的事实是否存在道德上、法律上的可责难性。

从以上对比看，在接受问题信息的即时表现上，DS是表面上的、文义上的理解；而我是本质的、赋有生活意义的体会；DS是线性直推的、局部的；而我是从一个切面上去思考的、具备整体观；DS是孤立的，脱离事件的道德、法律评价去呈现；而我是联系的，结合了社会主体对特定事件的一般情感、价值期待。

三、分析问题的逻辑层次不同

DS在接收事实后，其思维的方向大致是这样的：“首先，我需要回忆一下中国刑法中关于危险驾驶罪的规定。”“现在，甲是醉酒状态，但乙帮他设定了自动驾驶，甲坐在副驾驶的位置。那么问题来了，甲是否构成危险驾驶罪？”“这里可能需要考虑‘驾驶’的定义。自动驾驶的情况下，是否仍然需要驾驶员承担责任？”“接下来，乙的行为是否构成危险驾驶罪？”“另外，需要考虑是否存在共同犯罪的情况。可能还需要参考相关司法解释或案例”“另外，需要考虑自动驾驶的法律责任归属。”不得不承认，在思维的进路和层次上讲，DS的表现还是很稳定的，遵循了从概念到推理再到判断的形式逻辑推理基本范式，并且考虑了例外情况以进行逻辑周延。将其逻辑框架加以提炼可形成如下模式：

刑法关于危险驾驶的规定（大前提、概念）→驾驶的概念→自动驾驶的概念→醉驾的概念→本案行为甲、乙的行为是否构成驾驶（小前提）→是否能适用刑法关于危险驾驶的规定（判断）→甲、乙是否构成危险驾驶罪（推理）→考虑司法解释的例外规定（逻辑周延）→作出结论。从这一模式考察，DS似乎已达到了逻辑闭环，结论应是准确无误的，但事实果真如此吗？

我的思维习惯确并非完全如此，在接受到前述案件事实信息后，我的分析思路大致是这样展开的：假设不考虑是否造成严重后果或其他入罪情节，我首先形成的思维印象是这种现象对社会具有社会危害性，应当进入法律规制的领域；其次，我会考虑其是否符合危险驾驶罪的构成要件，这一过程与DS的思考基本是一致的，即遵循司法三段论的一般要求。但在小前提的确立，即本案甲、乙的行为是否构成刑法意义上的驾驶的认定上，我的思考方向会与DS产生重大差异。DS的思考是：“根据现行法律，即使车辆具备自动驾驶功能，驾驶员仍然有责任保持对车辆的控制，随时准备接管。如果甲在醉酒状态下启动车辆，即使使用了自动驾驶，可能仍被视为在驾驶，因为他是车辆的所有人或使用人，并且处于驾驶位置附近。但在这个案例中，甲被乙扶到副驾驶位置，可能并没有实际操控车辆，而是由乙设定了自动驾驶。不过，乙并没有驾驶证，乙可能不具备合法驾驶资格，但乙并没有在驾驶，而是启动自动驾驶。”所以DS的结论是，甲、乙的行为都不属于驾驶，不构成危险驾驶罪。而我的思考是：1. 自动驾驶是否属于法律法规已确定的概念；2. 法律法规对于自动驾驶是否具有特殊的要求，如特定车型、特定时段、特定区域等；3. 自动驾驶是否需要区别不同的技术标准和内容，如需要人工监视、接管的辅助驾驶或完全不需要人工参与的完全自动驾驶；4. 车辆所有人、管理人以及自动驾驶程序的启动人对驾驶行为认定的影响。这些因素都可能对本案涉及的驾驶行为的认定，即小前提的确定产生重大影响。但很显然，DS对这些问题基本是忽略的。

正是因为在小前提的确立上，存在以上需要深入分析的维度，导致本案的结论不能轻易作出。如法律法规允许完全自动驾驶车辆在道路上行驶，相当于驾驶可以脱离人而独立存在，那危险驾驶罪就没有适用空间，因为法律对“驾驶”进行了重新定义，本案情形不能归入大前提对“驾驶”的定义，有罪推理无法完成。如法律法规没有认可完全自动驾驶，则汽车内置AI系统只是处于辅助驾驶的地位，甲、乙仍然可能进入危险驾驶罪的评价范围。但是在评价过程，会遇到DS一样的问题，即甲、乙的行为与传统“驾驶”行为并不相符。入罪判断会受到罪刑法定原则的阻碍。此时，我需要基于对案件事实的整体判断，结合社会利益保护的价值判断，将思维转向另外的构罪路径，而不是简单作出无罪的判断结论。

从以上对比看，DS对法律问题的分析的基本路径是：提取关键词，将关键词与数据库信息进行比对，针对比对结果进行求同存异匹配，最后将匹配结果进行输出表达。其思维整体方向是单向的、线性的。当其直线前进的思维方向受到阻滞时，其只能重新选择信息原点，并沿着这个信息原点再次线形推进，如此循环往复。其最终的思维结果成像是一根根平行布局的线段。而我的思维方式是可逆的、包围式的，我是围绕一个已设定的价值取向，对相关事实可能涉及的法律问题来回考量和运转，并以该价值取向为圆心，形成不同的思维半径，最后确立一个圆形的思维闭环。这一点AI目前是无法完成的。

四、横向关联性思维能力不同

DS单向、线性思维模式决定其在关联性思维方面存在先天不足。当其思维遇到阻滞时，其不具备逆转能力，更不具有包围能力。而当我关于危险驾驶罪的思考方向遇到障碍时，我会继续考虑，如果案涉车辆不具备完全自动驾驶能力，或者法律法规不允行完全自动驾驶的现象存在，则甲、乙的行为是否符合以危险方法危害公共安全犯罪（不考虑情节对入罪的影响）。于是，我向DS发出新的指令“甲乙是否构成以危险方法危害公共安全罪？”DS给出的回答是：“若甲、乙明知自动驾驶系统存在重大缺陷仍使用，意图造成公共危险，则可能构成故意以危险方法危害公共安全罪。”“若甲乙因重大过失（如明知自动驾驶系统故障仍使用）导致严重后果（如重大交通事故），则可能构成过失以危险方法危害公共安全罪”。可以说，在我的引导下，DS改变了其单向的、线性思维方式，进入了另一个思考半径。但其将入罪条件限定在对自动驾驶系统存在重大缺陷的明知或过失的认定上，则再次存在认知偏差。在我看来，是否构成以危险方法危害公共安全罪，最为重要的需要考虑两方面问题，一是汽车是否具备完全自动驾驶的系统配置，二是法律法规是否允许这种自动驾驶现象发生。如法律不允许该种情形存在，则启动自动驾驶，相当于将汽车这种因高速行驶造成的高风险推向公共领域，则其当然具备入罪的条件。如汽车系统配置没有达到完全自动驾驶的状态，则无论法律是否允许自动驾驶的现象存在，只要有行为主体在没有适当的人力监测、接管的状态下启动汽车，同样达到了对公共安全的危害，也构成以危险方法危害公共安全犯罪。

从以上对比看，DS其本不具备关联性思维能力，或者说其关联性思维能力仅仅局限在对文字和语言的匹配性关联，如关键词在语法表现上不存在关联性，则其无法跳出这种匹配性要求，进行其他可能性的关联分析。而我的思维不会受语言或关键词的影响，我的关联能力几乎是我认知领域的全部，所以我的思维领域更为宽泛、更为周全。

五、纵向挖掘性思维能力不同

当对话进入到以危险方法危害公共安全这一罪名时，DS在二次分析的深度上再次产生障碍。我再次对DS作出提示：“自动驾驶需要人工接管和辅助的情况下，造成严重后果是否构成以危险方法危害公共安全罪？”DS的反馈是：“在自动驾驶需要人工接管和辅助的情况下，若驾驶人未及时接管导致严重后果，甲、乙可能构成过失以危险方法危害公共安全罪。”直到目前为止，DS仍然没有考虑到自动驾驶的技术分级问题，导致其结论存在片面性。我再次输入提示：“为什么你之前的分析不全面？”DS的反馈是：“自动驾驶技术本身设计为安全运行，若未发生实际危险，难以认定其使用具有严重危害性。现行法律对自动驾驶相关责任的规定尚不完善，初步分析倾向于适用更明确的危险驾驶罪。”“最初的分析侧重于危险驾驶罪，未充分考虑到自动驾驶需要人工接管的情形及其可能导致的严重后果。在进一步探讨中，引入人工接管情形后，发现以危险方法危害公共安全罪的适用可能性，并进行了补充分析。”经过提示，DS终于进入到自动驾驶技术中立和分级对本案犯罪构成的影响。我再输入提示：“既然你谈到技术中立，本案中对于自动驾驶是否应该分级别考虑呢？例如完全不需要人工监测和接管的情形下的情形，以及技术要求人工监测和接管的情形下，两种责任体系是否相同。”DS的反馈是：“自动驾驶技术的分级对法律责任认定具有重要影响。根据国际通行的SAE（国际汽车工程师协会）标准，自动驾驶技术分为L0-L5六个级别，不同级别的自动驾驶对人工监测和接管的要求不同，责任体系也应有所区别。”接着DS分析了无自动化驾驶、驾驶辅助、部分自动化、有条件自动化、高度自动化、完全自动人等L0-L5六个级别的自动驾驶对本案法律定性的影响。DS的下一步分析是：“L0-L2级别：需要人工监测和接管，责任主体：人类驾驶员。若系统仅提供辅助功能（如L1、L2），人类驾驶员需全程监控并随时准备接管，未履行义务导致事故的，驾驶员承担主要责任。若系统存在缺陷导致事故，制造商可能承担产品责任。若系统提供L4-L5级别高度或完全自动化功能，若系统在设计和运行中存在缺陷导致事故，责任主体为系统及制造商。若乘客或用户未按操作规范使用系统（如L4级别超出运行范围），用户可能承担部分责任。”到这里为止，关于本案的讨论才基本形成一个思维的闭环，接下来要做的只是在这个闭环内，固定一个事实认定的前提，就能得出相对完善的法律结论。

从以上分析可以看出，DS在面临新的思维领域时，无法就新的问题进行纵深分析，不能确定新领域的思维变量，不能得出适当的结论。但我的思维并不受领域的限制，在进入新的思维轨道后，具备寻找变量，并确立变量与结果之间是否存在因果关系以及存在何种因果关系的能力。

六、DS的自我反省

在对话结束时，我向DS发出以下指令“为什么之前未能考虑其他罪名？”DS的反馈是：“在最初的分析中，我主要围绕危险驾驶罪展开，而未深入探讨以危险方法危害公共安全罪，原因如下：1. 案件事实的初步判断。案件背景：甲醉酒后由乙启动自动驾驶功能，车辆被交警拦停，未发生实际损害后果。初步定性：案件的核心是“醉酒”与“自动驾驶”的结合，危险驾驶罪是更直接相关的罪名，因此优先分析。2. 以危险方法危害公共安全罪的适用条件。危险性要求：该罪名要求行为具有与放火、爆炸、决水、投放危险物质等相当的危险性。初步判断：在车辆被交警及时拦停且未造成实际损害的情况下，难以认定甲乙的行为已达到如此严重的危险性。3. 主观方面的考量。危险驾驶罪：主要关注醉酒状态下的驾驶行为，主观方面相对明确。以危险方法危害公共安全罪：需考察行为人是否具有故意或重大过失危害公共安全的主观意图，初步事实中缺乏明显证据支持。4. 自动驾驶技术的特殊性。技术中立性：自动驾驶技术本身设计为安全运行，若未发生实际危险，难以认定其使用具有严重危害性。法律空白：现行法律对自动驾驶相关责任的规定尚不完善，初步分析倾向于适用更明确的危险驾驶罪。5. 未考虑人工接管情形的遗漏。初步分析局限：最初未充分考虑自动驾驶需要人工接管的情形，导致未深入探讨以危险方法危害公共安全罪的可能性。补充分析：在进一步讨论中，引入人工接管情形后，发现若未及时接管导致严重后果，可能构成以危险方法危害公共安全罪。6. 总结。初步分析的局限性：最初的分析侧重于危险驾驶罪，未充分考虑到自动驾驶需要人工接管的情形及其可能导致的严重后果。补充分析的合理性：在进一步探讨中，引入人工接管情形后，发现以危险方法危害公共安全罪的适用可能性，并进行了补充分析。”

七、结语

律师工作的不可替代性根植于法律实践的本质属性与人类思维的独特优势。法律事务绝非机械的法条套用，而是涉及复杂社会关系的价值平衡与动态博弈。AI虽能通过算法模型快速完成类案检索、文书核验等基础工作，但其逻辑框架难以突破预设的数据边界：首先，法律纠纷往往存在非结构化情境特征，如证据链的模糊性、当事人陈述的潜在矛盾等，需要律师结合社会经验与道德直觉进行穿透式分析；其次，司法程序本质是多方利益主体的策略互动，律师在谈判调解、法庭辩论等场景中展现的博弈智慧，需同步整合法律预判、心理洞察与风险防控的动态思维模型，这种跨维度认知协同恰是AI线性算法难以实现的；再次，法律的人文价值内核要求从业者具备伦理判断能力，尤其在涉及公序良俗、弱势群体保护等案件时，律师的价值权衡需嵌入社会文化脉络与时代精神，而AI的决策机制缺乏对法理背后社会共识的深层理解。因此，AI可作为律师的智能辅助工具，但人类在法律实践中不可替代的创造性、伦理性与策略性思维，将持续构成法律职业的核心竞争力。

所以，我们应当拥抱技术但永远警惕被工具驯化，因为真正的诉讼艺术是在感性与理性之间自由切换、翩翩起舞；在逻辑与经验之间腾挪跳跃、纵横捭阖；在事实和规范之间出入有度、游刃有余。包括AI在内的科技，仅仅是联结其中的工具，而绝非事物的过程和本体。AI不会喝醉，自动驾驶可能也不会醉驾。如果AI真能替代人类，那就不是替代，而可能是人类文明的颠覆或重构。

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