这种趋势的形成与法律行业的特征密切相关。法律工作绝对由文本，合同，诉讼文件，尽职调查报告等主导，以文本形式介绍，这些文本可以在大数据平台中找到。同时，法律行业具有强大的知识和逻辑的特征，具有较高的专业障碍和清晰的界限，这对于标准化的建筑和智能应用方便。此外，丰富的数据使法律行业与大型语言模型高度一致，为广泛应用AI奠定了基础。

在应用程序方案方面，AI已广泛渗透到法律咨询，合同审查和法律研究等核心领域。国内市场还显示出爆炸性的趋势，其中有30多个垂直工具，例如Mecheck，Lawgpt和Vico。

未来来了，AI正在以现实的力量重塑法律行业。

法律行业对AI人才的需求分析

AI和Law的深层整合为行业中的“法律+技术”综合才能产生了井喷需求，这主要反映在以下方面：

（i）市场信号

AGI法律事务和法律模型培训师等新兴职位具有重要的高薪特征。以北京为例，相关职位的薪水可以达到35-65K（14薪），通常要求从业者拥有法律专业资格，大型模型开发和数据合规能力的经验。招聘平台发布的AGI法律职位的职责表明，其工作内容涵盖了核心领域，例如支持整个大型模型培训过程，大数据合规系统的构建和风险控制。高薪吸引力和此类职位的多元化责任正成为许多专业人才追求的流行选择，反映了市场对复合法律AI才能的强烈渴望。

（ii）工作转变

技术驱动的立场：例如，大型模型培训师需要掌握法律知识和技术框架，并负责模型优化。风险控制职位：例如AI伦理顾问，监测算法偏见和其他风险，确保根据道德和法律规定使用AI在法律场景中使用。人机协作帖子：例如法律技术产品经理，平衡技术和实际需求，设计智能脱敏和其他功能。 （iii）能力重建

技术能力：您需要掌握自然语言处理（NLP），机器学习和其他技术，并能够通过及时的单词工程提高AI输出的准确性。法律专业：您必须精通《民法典》等实质法律，并且还必须掌握新兴法规，具有预测AI工具风险并避免合规性漏洞的能力。综合扫盲：您需要具有道德判断（与底线的平衡技术创新），批判性思维（对AI输出保持疑问）和跨学科协作能力。根据行业数据，在国内法律技术公司中，超过60的工作显然要求从业人员具有及时的单词工程和法律知识图形构建等专业技能。但是，当前市场上“法律+技术”跨境人才的供应远非满足实际需求，当前的供应不平衡状况进一步凸显了培养复合法律AI人才的紧迫性和重要性。

AI与法务工作的融合

在传统法律工作中，法律人员经常被重复的合同审查任务所困，这不仅是耗时且劳动力密集的，而且很难确保审查质量的稳定性。从长远来看，很容易削弱从业者的工作意识。在处理诉讼案件的过程中，由于缺乏系统的数据支持和准确的分析工具，法律人员通常只能根据其个人直觉和有限的经验来制定策略，这无疑会增加案件结果的不确定性。在某些情况下，公司内部法律部门甚至可能由外部律师事务所领导，并失去对案件的统治地位。

风险控制合规工作还面临一系列困难问题。信息岛的现象严重限制了数据的流通和共享，因此法律人员很难获得全面，及时的信息来进行有效的风险评估和合规性监控。此外，风险处置的滞后通常会导致公司错过最佳响应时间，并且由于缺乏强大的数据支持和深入的分析，法律部门提出的合规性意见通常很难从管理层中得到全面关注。

AI在法律事务中的应用带来了新的希望来解决上述疼痛点。

法律咨询区：AI驱动从传统经验驱动到数据驱动的过渡。依靠大量数据和案例，它可以根据概率和数据支持快速分析和得出结论，从而为决策者提供更准确和可靠的参考。合同审查过程：AI预先研究和关键决策取代了繁琐的手动验证过程。 AI系统不仅在情感上稳定，而且可以24/7工作，而且可以全面，精心识别合同中的风险点，以确保审查的全面性和准确性。这大大减少了法律人员的工作量，并使他们能够将更多的精力投入到更具战略性和创造性的工作中。在法律研究方面：AI已实现了从关键字检索到相关语义挖掘的飞跃。它减少了对关键字的依赖，可以通过自然语言处理技术深入了解问题的性质，并自动生成相关的分析报告。这不仅提高了研究的效率，而且还扩大了研究的深度和广度，从而为法律人员提供了更全面的法律信息支持。此外，DeepSeek使用视觉法律推理过程和全面的开源策略来构建智能的闭环，涵盖了多个链接，例如文本分析，相似的案例检索和风险扣除。这些成功的AI应用程序案件完全证明了AI在法律工作中的巨大潜力，为法律人员提供了强大的工具和支持，以帮助他们更好地应对工作中的各种挑战。

但是，尽管AI为法律行业带来了许多机会，但技术应用需要警惕以下三种风险：

AI幻觉：AI系统有时会产生不存在的案件或错误的法律，这可能会误导法律官员的判决。例如，一位美国律师曾经引用了AI在动议中产生的虚假案件，最终导致了他的惩罚。此事件提醒我们，AI的输出不是绝对可靠的，并且需要“ AI输出- 手动验证”的双轨机制；算法偏差：AI模型的训练数据可能会偏差，从而导致决策过程中的不公平结果。例如，在美国有一个有争议的案件，一名男子因盗窃被判处八年徒刑。高刑期的原因不是因为他的犯罪或法官的判断，而是因为一个名为Compas的软件认为这对社会来说是“高风险”！算法可能意味着在地区，性别等地区进行歧视，并且需要定期公平审核，以避免“数字司法”偏离实质性公平。正如Lexisnexis执行副总裁兼首席技术官Jeff Reihl所说：“法律本质上是建立在价值观，解释和公众信任的人文化系统。AI可以协助法律专业人士，但它不能取代正义核心的人类责任。”

尽管法律人员享受AI带来的便利和效率提高，但他们必须始终保持警惕，并采取有效措施处理风险，以确保AI在法律工作中的应用是安全，可靠和公平的。

未来的应对

杰夫·贝佐斯（Jeff Bezos）曾经说过：“我经常问我的问题：\’未来10年将会发生什么变化？”这是一个有趣的问题……但是几乎没有人问：“未来10年不会改变什么？”我想告诉你，第二个问题实际上更重要。”

面对AI时代的许多变化，法律人员需要积极寻求响应策略：

（i）个人级别

提高复杂的判断力：当面对价值冲突时，人们可以平衡各方的利益并做出最佳选择，这对于AI来说很难实现。例如，在房屋租赁纠纷中，全面考虑合同的条款和实际情况，利用法律和原则来做出合理的判断。增强创新解决方案的能力：将AI与法律工作相结合本身就是一种创新的实践。法律人员需要很好地学习专业知识，掌握大数据和人工智能工具，善于通过及时的单词等将数字语言与法律知识整合在一起，并全面发挥知识整合的优势。加强同理心和沟通技巧：机器无法取代人类的同理心和建立信任的沟通技巧。当法律人员处理案件，争议或进行专业沟通时，他们应注意与通信对象建立信任关系并提高沟通效率。 （ii）组织级别

公司法律部门需要升级和改变其职位和技能：