一名独立执业律师,连续五个月没有接到案子,也没有任何收入。
到后来,他实在忍不住了,就在社交平台上问了一句:“还有谁跟我一样,最近根本接不到案子?”
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原本只是一次个人诉苦,没想到评论区很快聚集了上百名律师。
有人说自己几个月没有进账,有人说接到的案子越来越小,律师费却越压越低,还有人已经开始考虑转行。
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很多人看到这些留言时,第一反应都是意外,律师不是一直被认为是高收入职业吗?
法庭上据理力争,办公室里谈几百万元的合同,出场费动辄几千上万元,怎么也会陷入没有案子可做的处境?
问题在于,大多数人看到的,只是少数知名律师和头部律所。
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真正处在行业中下层的律师,工作状态完全是另一回事。
从2016年到去年,全国律师人数从32。8万增加到83万,短短几年里增长了数十万人。
按照相关预测,到2026年底,律师总人数可能接近90万。
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律师人数快速增长,案件和企业法律服务却没有以同样的速度增加。
2021年至2022年,律师诉讼业务的增量只有1。6%,非诉业务反而减少了15。7%。
可以理解成,进入这个行业的人越来越多,桌子上的饭菜却没有明显增加。
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过去十个人争的业务,现在可能有二十个人甚至三十个人在争,最明显的变化就是价格。
以前一家企业聘请律所担任常年法律顾问,第一年的费用通常在二三十万元。
现在不少律所为了拿下客户,报价已经降到15万元,有些甚至更低。
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报价降下来,企业当然高兴,律师却很难轻松。
一个项目的工作量没有减少,沟通、审查合同、处理纠纷、出具意见书一样都不能少。
收入却接近腰斩,年轻律师感受得更明显。
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他们刚进入律所时,没有稳定客户,也没有成熟的人脉,只能跟着资深律师做基础工作。
一个月拿几千元工资,遇到没有底薪的授薪模式,甚至只能靠办案分成生活。
过去,年轻律师虽然辛苦,但至少有一条比较清楚的成长路径。
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先查法条、找案例、整理证据、起草合同和法律文书,慢慢熟悉业务,再独立处理案件。
人工智能出现以后,这条路突然变窄了。
2023年以后,法律大模型快速进入律所、企业法务和普通人的日常使用场景。
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很多过去需要年轻律师花几小时甚至几天完成的工作,现在用人工智能几分钟就能给出初稿。
一份几十页的商业合同,初级律师从头到尾审查一遍,可能需要大半天,合同复杂一些,两三天也很正常。
现在,一些法律人工智能工具可以在较短时间内标出违约责任、付款条件、管辖条款和潜在风险。
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过去想找一个与案件相似的判决,律师需要在多个数据库里反复输入关键词,再把几十份文书逐一打开。
找到真正有参考价值的案例,往往已经过去几天。
现在,人工智能可以快速整理大量裁判文书,把可能相关的案例直接列出来。
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一位企业法务人员曾提到,去年初,他用人工智能起草文件时,还需要自己大幅修改,很多内容只能作为参考。
到一年以后,同类工具写出的部分文件。
已经接近有三到五年经验律师的工作水平,这才是年轻律师真正担心的地方。
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律所过去招聘大量新人,是因为合同审查、案例检索、材料整理和文书起草都需要人来做。
新人通过这些工作学习,律所也可以用相对较低的成本完成大量基础任务。
现在,人工智能把不少基础工作压缩到了几分钟。
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律所自然会考虑,原来需要五个人完成的工作,是不是两个人配合工具就够了。
新人没有机会做基础工作,就很难积累经验;没有经验,又不可能直接去处理复杂案件。
过去一步一步向上走的梯子,还没有完全消失,但最下面几级已经开始松动。
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除了新人,依靠小额纠纷生活的律师也感受到了压力。
一两万元的劳动争议、借款纠纷或者普通离婚案件。
过去很多当事人因为不会写起诉状、不懂诉讼流程,只能花几千元请律师。
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现在,各地法院陆续推出要素式起诉状。
当事人扫描二维码,按照提示填写姓名、金额、事情经过和诉讼请求,就能形成基本材料。
不懂怎么写,还可以把情况告诉人工智能,让它生成一份起诉状或者仲裁申请书。
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内容未必完全正确,但对于事实简单、金额不大的案件,很多人觉得已经够用。
过去一年,全国法院一审案件中,当事人没有委托律师、自行起诉的比例达到78%。
其中,标的额在一万元以下的案件有888万件,对普通人来说,这是一笔很现实的账。
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为了追回一万元,要先支付几千元律师费,诉讼还不一定成功。
既然法院提供了标准表格,人工智能又能帮忙整理文字,不少人就决定自己处理。
这并不代表人工智能已经可以完全代替律师。
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2026年1月,杭州互联网法院审理了一起受到关注的案件。
事情的起因是,一款人工智能工具在向用户提供法律咨询时,给出了可以索赔十万元的说法。
用户相信了这一结果,但后续发现,相关判断并没有可靠的法律依据。
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法院在审理中指出,人工智能不是自然人,不具有民事主体资格。
它可以生成回答,却无法像律师一样对意见负责。
这正是法律人工智能最危险的地方,它不会因为不确定就一定停止回答。
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有时即使找不到依据,也可能编出一个看起来很像真的法条、案号或者判例。
文字通顺,分析完整,普通人很难一眼看出问题。
在聊天或者写普通材料时,出现错误可能只是带来麻烦。
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放到法律案件中,一个错误的法条、一项已经失效的规定或者一个根本不存在的判例。
都可能让当事人错过期限、选错法院,甚至承担严重损失。
如果人工智能给错了建议,当事人很难要求一套程序承担后果。
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它没有律师执业证,也没有可以用于赔偿的个人资产。
更不会因为办错案件被行业协会处分,真正的律师却不一样。
律师在意见书上签字,在法庭上发言,接受当事人委托,就必须对自己的专业判断承担责任。
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涉及几千元的小纠纷,有人可能愿意相信人工智能。
可一旦关系到是否会被判刑、孩子由谁抚养、房产如何分割。
或者一家企业上亿元的资产,大多数人仍然不敢只听一个程序的回答。
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还有一些事情,人工智能根本接触不到。
一场厂房火灾造成上亿元损失,律师面对的不是几份整理好的电子文件。
而是混乱的现场、情绪激动的负责人、说法不一的员工,以及随时可能灭失的证据。
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一艘货船在新加坡发生纠纷,案件不由中方法院管辖。
律师需要联系当地律所,确认管辖和法律规定,申请扣船或者财产保全。
还要在船东、货主、保险公司之间反复协调。
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这些工作不只是查询法律规定,更需要判断谁的话可信、哪个证据必须马上固定、哪一步走错后很难补救。
客户焦虑时,也需要有人把风险说清楚,而不是收到一段格式完整却无法负责的文字。
以后真正值钱的律师,可能不再是写文书最快的人,也不是背诵法条最多的人。
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人工智能可以帮助律师快速检索材料、整理合同、生成初稿。
却无法替律师确认每一份证据的真假,也无法代替律师出庭、谈判和承担责任。
问题也会落到每一名从业者面前:当合同审查、案例检索和基础文书都能交给工具完成时。
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客户为什么还要付费请你?面对一堆相互矛盾的说法,你能不能找到真正有用的证据?
人工智能给出的答案看上去很完整,你能不能发现其中隐藏的错误?律师行业原本依靠基础业务培养新人,现在这些业务正在减少。
律所可以提高效率,客户可以降低成本,但刚进入行业的人,要从哪里获得处理真实案件的经验,仍然没有一个现成答案。
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