林上倫律師認為，AI 已全面破解文字生成，法律產業正經歷「福特流水線時刻」，美國頂尖律所已讓 AI 融入訴訟檔案整理流程，過去十位律師數百小時的工作量，現在一位資深律師搭配 AI 兩到三小時就能完成初稿。短期內初階律師受最大衝擊，但資深律師卻要迎來黃金時代。
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過去兩年，AI 顛覆了科技產業，但它真正開始重塑的，其實是那些「以文字為主體」的專業服務領域。而法律，就是這場革命中最具代表性、也最值得深入觀察的產業之一。
如果要我用一句話概括 AI 對法律產業帶來的最大改變，我會說：這是一場專屬於法律服務業的工業革命。在我看來，AI 已經完全破解了「文字生成」這件事。文字的深層理解、文字的閱讀、文字的撰寫，從來沒有像現在這樣可以被批次化生產。當文字生成進入了流水線時代，律師工作流程裡只要是以文字為主體的環節，都正在被徹底重新定義。
文字工作的「福特流水線時刻」
當你開始思考——律師工作中究竟有哪一段是可以被「批次化生產」的——就必須思考這種批次化會對整個產業造成什麼樣的衝擊。最直觀的影響在於：複雜資料的閱讀與擷取、繁瑣表格的整理、判決理由的拆解、因果論述、事實涵攝。這些過去可能需要一位律師累積多年經驗才能撰寫的內容，現在卻像生產線一樣，可以準確無誤地大量複製。
這意味著：法律工作流程中，只要是跟文字相關、以文字為主體的部分——不論是檔案的閱讀還是檔案的撰寫——過去動輒數十小時的時間，現在都可以被大幅壓縮。
美國頂尖律所已經發生的事
說實話，臺灣的法律工作目前還比較沒有受到 AI 的明顯衝擊，臺灣的法律產業整體還非常原始，甚至法院、還有不少同道仍然抗拒 AI 進入法律工作。但我想從美國的實際狀況分享，讓大家看看 AI 已經多麼可怕地滲透進律師工作——不只是滲透，而是已經實際取代了律師非常多的工作內容。我相信，這也是未來臺灣將會發生的事。
在美國，最頂尖的律所其實都已經將 AI 融入工作流程。舉個例子，假設今天有一個專利訴訟，背景事實涉及大量的專利說明書，或者兩家公司互相控告對方專利侵權。這類案件牽涉的檔案非常龐雜：「盤根錯節的專利說明書、專家鑑定報告、侵權相關的事證資料。」這些東西過去要靠律師一份一份讀完。
現在的做法是：他們會讓 AI 先全部讀過。AI 全部讀過之後會發生什麼事？每一個關鍵點都會被 AI 標記。比如說，你問「本案的侵權時點發生在什麼時候」，AI 就會直接跳出來告訴你：被控侵權方有哪些具體作為、在哪些信件裡透露了相關內容，全部一次呈現。
這些初步出稿的內容會交給律師檢視。律師每一次的提問、每一個追問，都會形成新一版的整理稿——把原本的 raw data 依照律師需要的方向重新梳理。接著，律師再把這些被整理好的內容（侵權時點、侵權證明、侵權相關事證）進一步寫成「對方有侵權」的法律主張，最後直接生成書狀。
過去這整個流程是什麼狀況？光是找資料可能就要數十個小時，找完資料後撰寫事實涵攝又要數十個小時，寫完之後還不夠——還要找過去的判例、過去的相關見解有沒有支援你的主張，又是數十個小時。而現在，整個過程透過 AI，可能兩到三個小時內就能完成一份出稿。
而且要特別強調：使用這些 AI 工具的，是美國最頂尖的律所。因為 AI 其實非常昂貴，能用得起最頂尖工具的律所，做出來的成品是被最頂尖律師所認可的。他們都已經這樣在做了。
不是「取代」，而是「放大」
如果要問 AI 究竟取代了律師的哪些工作？我認為用「取代」這個角度來看並不精準。相反地，你應該觀察 AI 加強了一位律師多少能力。
過去一個大型專利案件可能需要十位律師、花費無數小時的努力才能完成；現在只要一位律師，花過去十分之一甚至更少的時間就能做完。但你知道是誰取代誰嗎？其實不是。如果今天沒有一位資深的律師去做正確的問題提問、做正確的資料統合、做正確的判決原意分析、做最後內容的整合，這份書狀根本出不來。沒有律師，這個產品做不出來。
但反過來說，當這位律師的工作量被 AI 放大、被加速時，會有多少律師的工作機會被擠壓？這才是核心問題。重點不是「哪些工作內容被取代」，而是 AI 在徹底破解文字理解與生成之後，可以讓過去的工作有飛躍式的效率提升。
從福特流水線看 AI 的長期影響
最直觀的市場影響可能是——律師暫時不需要這麼多了。但這會是常態嗎？我不這麼認為。
每一次重大的工業革命，每一次超過十倍、甚至百倍的產量增長，從長遠來看，往往並不會直接帶來大規模失業。現在我們正在經歷的，可以說是「法律文字工作者的工業革命」。
以前工業革命發生過嗎？當然有。福特流水線出來之後，造一臺車的速度是過去的數百倍、數千倍，產量也是數百數千倍。可是這樣有造成大家失業找不到工作嗎？其實沒有。反而帶來什麼？造成更多人需要開車。當汽車的價格下降，人人都用得起汽車、用得起手機，爆量的需求反而讓人類文明前進了一大步。
這種高度生產力的暴增，比起讓很多人失業，我看到的反而是「增加新的需求、產生更多新的工作崗位」。以前可能根本沒有什麼汽車銷售點，因為一天就只做出一臺車。但當一天可以做數千數萬臺時，多少人需要汽車？需要多少經銷商？汽車做好之後又衍生出多少周邊服務——螢幕、衛星導航、自動駕駛、車載電腦……種種新的工作崗位反而被創造出來。
所以在我看來，短期內法律工作一定會受到 AI 衝擊，市場可能會暫時飽和。但當人人都熟悉 AI 工具、律師一個人可處理的案量從過去的 1 倍提升到 100 倍時，整個律師業的環境會發生巨大的改變。律師費用會下降，更多人能享受到很好的法律服務，就跟汽車普及一樣，會有更多周邊產業隨之而生。
資深與初階律師：兩極化的衝擊
那麼比較資深律師與初階律師，AI 對哪邊影響更大？老實說，兩邊影響都超大。但我認為，在 AI 還處於初期階段的現在，這對資深律師是非常非常好的時刻，但對初階律師的衝擊則非常巨大。
為什麼？回到剛剛美國律所的工作流程，裡面支撐律師的能力到底重不重要？超級重要。事實的篩選、輸出內容的調整、原因的邏輯、正確的問題意識評估——這些都需要靠多年經驗的累積才能做到。即使 AI 可以完成部分工作，資深律師還能透過更多的人為介入，讓 AI 的初稿變得更好。
所以對資深律師來說，AI 是強力的放大器；但對初階律師而言，使用 AI 做出來的品質絕對遠不如資深律師，速度可能更慢，甚至還會出錯。
過去，初階律師需要透過實作來培養經驗，律所也願意付這個錢來訓練。但現在的問題是：當整個流程都可以由一位資深律師搭配 AI 一手包辦時，他還需要聘請那麼多初階律師嗎？以前需要十位初階律師才能完成的事，現在一位資深律師搭配 AI 就能輕鬆做完。這確實會讓初階律師的養成出現斷層。
資深律師的黃金時代
目前全世界使用 AI 的人口比例不到 1%。在 99% 的人還沒在用 AI 的時候，一個懂 AI 的資深律師，可以爆發出驚人的生產力。
以業界資料來看，一個律師獨立做業務，做到累，一年大概可以做到 400 萬左右的營收。過去如果要做超過這個數字，可能就要多請一兩位受僱律師，而一位受僱律師的年薪大概落在 80 到 100 萬。
但現在的情況呢？當有 AI 工具存在時，一位資深律師會選擇多請受僱律師，還是搭配 AI 工具？我認為答案是後者。所以目前正在使用 AI 的資深律師自營業者，比起請更多律師，他們選擇請更多的秘書。
以前一個律師配一個秘書綽綽有餘，因為一個律師的工作量就那樣。但當一位律師透過 AI 把工作量爆增到十倍的時候，他甚至需要兩位秘書來處理週邊事務。秘書的薪水大概 40 到 50 萬，比起律師的 100 萬便宜很多，而秘書可以瘋狂地幫資深律師處理出狀流程。產值高不高？比以前高多了。
初階律師的真實處境
但實際職場上，我並不覺得初階律師會這麼難找出路。其實人力市場目前還是非常短缺，很多律所都在徵人，初階律師要找實習其實也不會找不到。我這個年紀的同道，或者比我更年長的道長，都還是在找年輕律師。
但如果 AI 在法律產業真的非常普及之後，確實會造成初階律師沒有辦法透過實際資料經驗來累積能力。不過，類似的事情在美國其實已經發生了。以前美國大所的 Summer Associate 就是跟著律師開會、做一些雜事、初步看看資料；但現在美國大所 Summer Associate有非常明確的工作分配。
以前律師的工作沒有被工業整合過，初階律師做的可能就是資深律師工作裡 1% 的內容，差別只在「量變」，不太有「質變」。但現在不一樣了，因為資深律師都會非常喜歡 AI 整理出又快又好的內容。而在 AI 工程裡，「資料處理」這件事至關重要。
今天你要把什麼東西丟給 AI 去讀取，這件事其實正是很多 Summer Associate在大所裡做的事情：「把資料做整理、做分類。」這邊要講清楚：「他們做的事情絕對不是給大語言模型做 training，而是把資料整理成 AI 可以用最好的格式去讀取的狀態。」
比如說，解析度非常差的資料要做整理、同型別的資料要併在一起；如果客戶丟來一些手寫、凌亂的草稿資料，是不是可以透過跟客戶的交談去辨識、去重新最佳化資料？在 AI 可以取代這麼多人力的時代，「raw data 該怎麼處理」反而成為一門新的關鍵技藝，這也是目前美國頂級律所內部正在發生的事。
律所會不會減少人力需求？我只能回答「現在」
如果問我未來律所會不會因為 AI 減少人力需求？老實說，我完全不知道。為什麼？因為現在我們看到「AI 系統」，其實是我們未來五年內最弱、最差的版本。我完全無法想像 AI 會進化到什麼樣子。
所以這個問題我必須改成：「現階段的 AI 發展，會不會讓律所減少人力需求？現階段律師最核心、最難被 AI 取代的能力是什麼？」我只能回答現在，不能回答未來。
就現在的狀況來看，AI 在文字的批次生產、批次讀取這一塊是最強的。所以我認為法律事務所會不會因為 AI 而減少人力？我認為會。受僱律師的部分，目前確實沒有那麼必要。這在法律業界也有在常發生：他們覺得某些 AI 工具好用，那就不需要再僱用那麼多 associate 了。
但我認為，減少的是初階律師的人力需求，律所會因此往更健全的方向發展——需要更多 MIS 工程師、可能需要 AI 工程師進駐、需要更多秘書人員。這些都是有可能、也確實正在發生的事。
制度與政策的「拖後腿」效應
不過如果你問我未來會不會出現「一條龍 AI 律師」——AI 完全可以做到所有事？我認為更多時候，這牽涉到法規與政府制度是否配合科技發展做出妥協。如果制度跟上了，那未來就完全不一樣。
但目前在臺灣，律師開庭人一定要實體到場，你不可能拍個 AI 影片過去；今天要給法院的書狀，你能不能用 AI 做好的電子檔直接交付？不行，還是要遞紙本過去。所以目前制度相對沒有更動，我也不會說 AI 會讓法律產業全面消失或不再賺錢。
AI 科技走在最前面，但相對應的政策與配套，不代表會同樣這麼快跟上。
現階段律師最核心、最難被取代的價值
那麼，現階段律師最核心、最難被取代的價值是什麼？
坦白講，過去案件的經驗累積，現在還是非常重要。目前 AI 的每一個工作步驟都仍需要人為介入、人為整理、人為提問——而這些都是經驗的積累。過去文字生成可能因人而有差別，但這種差別會隨著 AI 的發展逐漸被「鈍化」，書狀寫作能力的差異性會越來越小，這我是相信的。
那律師最核心的價值會變成什麼？很明顯，會回到過去那個「銷售為王、業務為王」的年代。
今天反而最關鍵的是：這位律師有沒有具備極強的說服力、極好的人性溫度。能不能在跟客戶溝通、跟客戶諮詢的時候，給予無限的溫暖、無限的信心，讓客戶更願意信任你。
其實這個價值不只在「未來」，連「現在」、甚至「過去」都成立。真正頂尖的國際律所裡的大合夥人，底下都有一群非常強的 associate——非常懂法律、非常會寫狀。但為什麼客戶還是需要看到那位最資深的人出來？因為他出來給人安定的力量、給人說服的力量。
舉個更直觀的例子：你找一個律所裡做了十年、非常頂尖優秀的資深律師，跟那個大所裡的 Managing Partner（最大的老闆）比賽寫書狀、比賽問題意識，誰會贏？坦白講，贏的不一定是 Managing Partner。但為什麼他可以做到最上面？因為他一定是有最頂尖、最有說服力、最厲害的業務手腕。當然他在策略上也有他厲害的地方，但更關鍵的是他面對無數客戶累積出的「對客戶的敏感度」——知道怎麼讓客戶安心、知道怎麼讓客戶被說服。
這就是黃仁勳所講的「人類的溫度、人類的溫暖、同理心」。這些到目前為止，AI 完全沒有辦法取代。
面對 AI 時代，律師應該怎麼做？
面對 AI 時代，我自己的建議是：你一定要先了解 AI 的特性。
很多同道看到 AI 的反應是：「我看我的客戶用 GPT 出來的東西慘不忍睹、非常糟糕，這怎麼用啊？根本在騙人嘛！」確實，非常多客戶自己用 GPT 或 Gemini 亂寫，出來的東西真的很差。可是為什麼差？你要知道為什麼。
為什麼你認為 GPT 那麼差，可是為什麼有一些 AI 工具卻被頂級律所大量使用？這之間的差別在哪裡？從過去 GPT 的 single-core AI，到後來的 Agentic 協作架構——AI 到底適合人類在哪些地方使用？為什麼消費級 GPT 處理法律問題會這麼糟糕？這些都是我們一定要知道的。
我可以簡單舉個例子。為什麼一般人用消費型 GPT 完全沒辦法解答法律問題？甚至 GPT 自己都會說「我們不建議你用我們的 model 處理法律問題」？很直觀的原因是：GPT 這類消費型工具，在 input token 上你雖然可以放很多資料進去，但它實際能讀取的內容量是有上限的。一般消費級可能不到 1 萬 token。
對一般人而言，「我問問題根本不會超過一萬字啊」，所以覺得 GPT 很棒。可是對專業律師來說，跟客戶討論的內容可能就是四五個小時、五萬字的內容；隨便一個判決分析的內容就是七八萬字。七八萬字丟進去要分析，分析得出來嗎？根本不可能，因為它沒有足夠的資源讀取你的資料。這樣產出的東西當然會很差。
但如果是專業版、是特別為律師打造的 AI 服務，一定會在這塊去做最佳化——input token 可以讀取的範圍會到 10 萬、甚至 100 萬，甚至用 multi-model 的組合來達到更大量的文字閱讀。
所以重點是：不要看到消費級 GPT 的爛成品，就斷定 AI 不能做法律工作。當你用這樣直觀的想法去否定 AI 的時候，其實你就已經非常非常落後了。你應該要去想：為什麼會發生這樣的事情？背後的 AI 科技原理是什麼？
而且現在獲取這些知識的成本極低——我剛剛講的這些問題，你全部都可以丟進 GPT、Gemini、Claude 去問，它們全部都會給你很好的答案。當你可以這麼快取得 AI 的相關資訊時，你還不去學，那就真的非常可惜。
所以我的建議是：秉持著對 AI 的敏感度去做研究。瞭解每一種 AI model 各自的特性、瞭解為什麼現在在檔案讀取上會有突破性的進步、瞭解 Agentic 架構是怎麼運作的——這些都是該知道的。
給年輕法律學生的建議
那對年輕的法律學生，我又會給什麼建議？
在臺灣，國考還是非常難考。如果你真的想做律師工作，你就一定要考過國考。而我前面也講過，年輕律師要具備好的法律基本功、好的問題意識、好的案件敏感度，這些都需要靠自己累積經驗。而且唯有你自己的能力夠強，你才能更好地駕馭 AI。
我來解釋一下現階段 AI 的能力邏輯：如果今天一個很厲害的律師同時又具備 AI 知識，他用 AI 產出的成果，絕對會比「一個具備 AI 知識、但只是法律素人或年輕法律系學生」做出的東西好上千萬倍。因為現在 AI 的使用，本質上是「放大並加速你原本的能力與成果」。如果你原本的能力是零，AI 放大十倍還是零；如果你原本能力是 100，AI 放大十倍就是 1000。
所以對法律系學生來說，我們目前還是要考國考，而國考並不會讓你用 AI。基本上我覺得對法律學生而言，還是應該好好準備國考，國考準備完之後再開始思考 AI 這些事情。
而對於年輕律師來說，既然已經進入職場了，就確實應該對 AI 的一些基本概念有所掌握，而不是抗拒。當你看到 GPT 很爛的成果時，當你直接斷言「AI 就是不可能做法律工作」的時候，這種直觀的想法其實就讓你已經落後一大截了。你應該去想為什麼會發生這樣的事，多瞭解一些 AI 的科技。存在即合理，每一個現象背後都有它的邏輯。
律師業的福特時刻已經到來
每一次科技革命都會重新劃定一個產業的邊界。鐵路時代催生了現代債券市場，花了近半個世紀；網路革命讓全球商業重新組裝，用了將近 20 年。而 AI 正在對「以文字為核心的專業服務業」做同樣量級的重塑——但這一次的時間表，看來只需要三到五年。
法律產業正在經歷自己的「福特流水線時刻」。短期內，初階律師會受到最直接的衝擊，律所的人力結構會重新洗牌；中期內，資深律師將迎來歷史上最好的黃金時代，因為 AI 是放大器，而 99% 的人還沒上車；長期來看，律師的核心價值會回到「人類的溫度、說服力與信任感」——那是 AI 無論如何也無法複製的部分。
而我們現在所看到的這個「最厲害的 AI」，其實是未來五年內最弱的版本。所以與其爭辯「AI 會不會取代律師」，不如趕快學會：怎麼讓自己成為那個駕馭 AI 的律師。
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