当现代界面临百年未有之大变局，新一轮的科技革命和家当革命正在颠覆传统的行业模式，重塑人们的生产生活。
同样人工智能的快速发展也必将对法治领域带来重大寻衅和影响。
与实现自动化体力劳动的传统工业革命不同，人工智能是一场自动化的脑力劳动革命。
那么人工智能将对状师和法官产生哪些深远的影响，以及未来发展的趋势是什么，无疑是当下诸多法律人关注的共同话题。
对付前者的关注可能是出于对状师作为做事供应者，这一职业是否会消亡的忧虑，对付后者的关注可能是出于对法律公正公道终极代价能否实现的担心。
鉴于此，本文将磋商人工智能对状师和法官的影响。

人工智能对状师的影响

当前，人们对人工智能对付状师的影响存在两种不雅观点。
一种不雅观点较为激进，认为人工智能将成为未来法律格局的主导者。
另一种不雅观点较为温和，认为法律界对付人工智能对法律实践的影响保持中立。

客不雅观地说，人工智能在法律做事中已经显现出巨大上风。
人工智能可以用于自动化优化许多法律任务，匆匆使效率得到极大提升。
尤其是人工智能在法律检索、文件起草、文件审阅、案件预测、咨询做事等领域中已经成为状师强有力的助手和替代者。
乃至被称为“天下上第一个机器人状师”背后的科技初创公司DoNotPay将利用人工智能为被告辩解。
据《新科学家》的Matthew Sparkes宣布，在第一个此类操持中，人工智能将见告被告如何利用具有蓝牙功能的耳机实时回应法官。

人工智能在带来上风的同时，也可能会给法律做事市场带来构造性的变革。
这表现在：第一，部分从事大略性重复性脑力事情的状师助理将可能面临失落业，同时新的法律职业可能涌现，例如法律知识工程师、GPT法律提示工程师等。
随着天生式人工智能的不断更新迭代，诸如法律检索、起草文件等根本性事情被人工智能替代肯定是未来的大势。
如何让人工智能输出更为“智能化”的答案，还依赖于人类的“智能提问”，法律提示工程师也就应势而生。
提示工程师是伴随GPT涌现的一种新职业，其事情便是通过对话、谈天等输入不断调度或演习GPT输出用户最想要、最靠近需求的“精确”答案，调度或者演习的“法宝”便是Prompt。
第二，可能会加速状师做事市场的分解。
这是由于技能引发的竞争力强弱导致的分解，这种分解将表现在不同状师之间，不同状师事务所之间，以及状师事务所与外部客户之间。
专业能力强，节制并闇练利用人工智能技能的状师未来必将成为金字塔尖的状师。
布局人工智能的律所和未布局人工智能的律所在核心竞争力上也会进一步分解，进而在市场霸占份额中表现出来。
随着人工智能化程度的提高，外部客户可能会选择购买人工智能产品来替代部分状师的事情。

人工智能对法官的影响

人工智能在环球许多法律系统中得到了运用。
但是，人工智能在不同地区嵌入法律系统的程度是不同的，因而对法官的影响也是不同的。

第一种是人工智能仅作为审判过程中的赞助系统。
比如，在巴西，一种名为VICTOR的人工智能工具被用于进行初步案件剖析，为巴西最高法院供应支持。
新加坡法院系统采取了语音翻译系统。
该系统利用经由措辞模型和特定领域术语演习的神经网络实时转录庭审，许可法官和当事人即时审查口头证词。
在奥地利，人工智能用于文件管理，如法庭文件的匿名化和仿照文件的数字化助理。
布宜诺斯艾利斯（阿根廷）公诉办公室和哥伦比亚宪法法院利用一种名为Prometa的工具来预测案件结果，到目前为止，该工具的成功率为96％。
它还能够在不到2分钟的韶光内识别大量文件中的紧急情形，而这常日须要一个人均匀事情96天。

第二种授予了人工智能真正裁判者的主体角色。
比如爱沙尼亚法律部设计了一个“机器人法官”来裁决低于7000欧元（约8000美元）的小额索赔轇轕。
第一次试点测试是为理解决条约轇轕，法律部希望终极将“机器人法官”的利用扩大到其他索赔。
在加拿大，人工智能也被用于法律的某些领域，如财产分割轇轕和低于一定金额的机动车索赔。

第三种虽然人工智能还是一种赞助工具，但是在法律运用方面走得更向前一步。
以美国和英国为例。
美国和英国已经利用人工智能来设计风险评估工具。
在美国，很早以前就针对刑事法律开拓了COMPAS、PSA和LSI-R三种风险评估软件，并已广泛运用在刑事诉讼程序中。
通过预测工具的再犯率、出庭可能性等成分，软件对犯罪者的保释、量刑和假释作出决策。
目前美国已有50％以上的州法官利用这些人工智能模型来进行量刑。
英国也在利用类似的工具来预测哪些罪犯最有可能是惯犯，这些信息被用来建议被告在狱中该当受到何种监督。

目前人工智能在我国法律系统的运用还限于第一种。
例如，“上海刑事案件智能赞助办案系统”（又称“206工程”）、类案推送系统、裁判文诗人成系统、裁判偏离预警系统等，这些系统的目标或是为了促进裁判尺度统一，或是为了提高法律效率，抑或为了保障法律廉明。
它们的功能无一例外均被定位为赞助性功能。
《最高公民法院关于规范和加强人工智能法律运用的见地》在原则部分强调了人工智能的赞助审判原则，坚持对审判事情的赞助性定位和用户自主决策权，无论技能发展到何种水平，人工智能都不得代替法官裁判，人工智能赞助结果仅可作为审判事情或审判监督管理的参考，确保法律裁判始终由审判职员作出，裁判权益始终由审判组织行使，法律任务终极由裁判者承担。
各种用户有权选择是否利用法律人工智能供应的赞助，有权随时退出与人工智能产品和做事的交互。

人工智能在法律系统中是作为裁判者还是仅作为赞助工具对付法官的影响是完备不同的。
如果人工智能可以独立裁判案件，出具裁判性文件，那么是否意味着其已经被授予同人类法官一样的法律地位？如果智能法官能够代替人类法官审判，那么好的一壁是人类法官可以减轻部分案件压力，不好的一方面是有可能法院不再须要很多的人类法官。
随之而来也会产生更多的问题，比如谁来监督“智能法官”？如果技能异化涌现裁判缺点，那么由谁来承担法律任务？如果人工智能仅作为法官处理事务性事情的赞助系统，比如文件管理、语音转录、文诗人成等功能，那么这样的人工智能险些处于“稚子儿”阶段，不仅有利于提高程序和行政效率，节约法律本钱，减轻法官的事情包袱，而且险些不会带来法律风险。
但是如果人工智能已经能实现案件的预判结果，成为风险评估的工具来为法官供应赞助决策，乃至可以影响法官的判断，那么在人多案少、担保法律裁判的同等性和可预见性、节约法律资源、应对法官考评事情等压力和背景下，法官可能会产生一种技能依赖，涌现技能盲从和被技能绑架的风险，进而引发严重的法律信赖危急。
此外，更为严重的是人工智能依赖一套严密的算法，算法黑箱、算法歧视等也可能会带来法律不公，进而有损法官的威信、法律的公信。

人工智能在未来是否会取代状师和法官?

对付人工智能在未来是否会取代状师和法官这一问题，如果仅从技能层面来说，当人工智能发展到强人工智能阶段时，可以取代状师和法官。
但是从现实层面来说，人工智能无法取代状师和法官，而是和他们一起并肩作战，就像年夜夫利用医疗东西一样。

虽然人工智能的发展确实给状师执业带来部分焦虑，但是未来人工智能在现实中仍旧无法真正替代拥有核心竞争力的状师。
法律做事须要多种综合性能力，不是大略的从输入内容到输出答案的过程，而是包括高超的专业能力、良好的人际沟通能力、卓越的客户管理能力、富有温度的法律做事、良好的荣誉和道德规范等。
在人工智能的冲击下，状师一方面需尽快拥抱新技能为我所用，另一方面状师需将精力专注于处理繁芜的法律问题，以及专注于人工智能无法触及的“末了一公里”，即判断、同理心、创造力温柔应性。
举一个大略的例子，假设一个预测剖析工具见告用户，在某个特定法律统领区的某个确定的法官面前，在某一特定案例中，成功结果的可能性为60％。
这种预测实际上并没有见告客户实际上该当做什么。
也便是说，客户是否该当连续，这须要状师用自己的判断来建议客户，利用状师对客户需求的理解（同理心），选择哪条道路。

同样人工智能也无法取代法官进行法律裁判。
英国哲学家弗朗西斯·培根曾说过：“一次不公道的审判，其恶果乃至超过十次犯罪。
由于犯罪不过弄脏了水流，而不公道的审判则败坏了水的源头。
”因此在法律体系中，法官发挥着重要的浸染，作出的决定可能对个人和全体社会产生深远影响。
人工智能和法官裁判案件时最大的差异在于面对繁芜案件时，尤其是案件事实本身的繁芜性、法律适用的模糊性、不同代价的冲突性，如何从法、情、理三方面进行充分的评估、阐明、论证，进而作出公道的讯断。
案件事实是非曲直须要辨明，这是裁判的根本。
人工智能如何辨明双方当事人陈述的险些完备相反的事实和证据。
案件事实决定着案件的结果，如果事实不明或者不真，那么如何担保预测结果的精确性？更何况案件预测和作出对当事人有短长关系的裁判完备是两回事。
归根结底，判断和预测之间存在巨大差异。
人工智能系统所能做的是预测法官的行为，而不是进行判断。
人们须要的是法官对自己的案件作出讯断。
法律适用的模糊性须要进行阐明，法律人须要区分法律条文与法治精神，只有在总结履历、细心的行动和不雅观察的根本上，整合认识、情绪和反思，才能在案件事实弯曲、人际关系繁芜、掺杂人性和情绪成分的场合，根据法理和知识作出判断并拿捏分寸，进行妥善处理。
法律代价冲突须要作出取舍。
而代价是很难被化约为数据或算法的。
而这些均是人工智能存在的局限。

如今法律人工智能正在迅猛发展，比起人工智能替代状师和法官，并肩协作可能是更好的选择，毕竟法律人工智能和状师、法官的目的都是为了追求公正和效率。
因此最好的办法便是趋利避害，共同协作共同监督。
一方面让人工智能帮忙状师和法官，让他们从繁杂的事务性事情中得以解放，让他们将更多的精力分配在人工智能“不足智能”的地方；另一方面让人工智能对法官裁判案件进行“监督”，减少法律任意性。
同时状师、法官在利用人工智能的同时，要减少依赖和盲从，同时当心算法带来的不透明、偏见等问题，并设置相应的机制进行监督。