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？”
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
热门跟贴