Goh Yihan 法官：
下午好。
很高兴回来，也很高兴有机会分享一些关于在 AI 时代，初级律师所需法律技能的想法。
你们可能听说过 AI 培训和教育的重要性。很明显，AI 的进步将彻底改变法律行业。在座的各位，作为我们这个行业未来的代表，要想在 AI 时代做得好，需要知道些什么呢？
今天下午我的分享涵盖三个要点。首先，一名优秀律师需要具备哪些技能？第二，AI 时代是什么，以及这项技术将如何影响法律行业？第三，考虑到前面的问题，在 AI 时代，初级律师需要强化、学习和摒弃哪些技能？
一名优秀律师需要哪些技能
我认为，一名优秀律师需要的技能可以归纳为以下三点：
进行高水平的批判性分析 为复杂问题提供创造性的解决方案 提供以客户为中心、富有情感的代理
从根本上说，律师是解决问题的人，但这里有个重要的注意事项 —— 他或她根据法律解决问题，但要有适当的常识和务实性。法律必须始终优先，因为我们是律师行业。
在最初的法律教育中，你们可能已经接触过这些想法。以著名的 Donoghue v Stevenson 案子为例，该案的核心裁决是，人们必须采取合理的谨慎措施，以免伤害那些可能受到影响的人。然而，这个裁决并不是凭空得出的，而是应用了我刚才提到的三项技能。
首先，对现行的判例法进行批判性分析，以此作为制定法律的基线。其次，有一些创造力的火花，即将侵权行为中人身伤害的可诉性，从基于直接的身体接触扩展到基于过错的制度。第三，还需要有人告诉 Donoghue 夫人这个好消息，即她至少在中间阶段胜诉了。
这三项技能，要求律师首先知道法律是什么。他们需要理解和解释判决和立法，但律师能够带来的真正价值不是告诉客户法律是什么，而是将法律应用于手头上的问题，并提出创造性解决方案。这要求他们整合不同学科的知识，从而为当今的重要问题提供创造性解决方案。
对我来说，这就是律师的本质：一个使用法律工具解决问题的人。毕竟，法律不是作为哲学而创造的，而是为了应对实际的问题。
AI 如何影响法律行业
现在我来谈谈 AI 和法律行业。
很明显，AI 工具将彻底改变法律实践。汤森路透的一篇博客文章指出，其专业级的生成式 AI 助手 CoCounsel，可以在一个用户友好的界面处理各种法律任务，比如准备裁决、搜索数据库、审查文件和合同、总结冗长而复杂的文件、提取合同数据、监测合同政策的合规性、起草信函、整理时间线等。
举个具体的例子，据说 CoCounsel 能够快速且准确地阅读和分析大量材料。也就是说，当人类律师需要一到四个小时审查 100 页材料时，CoCounsel 可以在三分钟内阅读完成，并回答关于这些材料的复杂问题。
对于律师的工作方式来说，这确实是革命性的变化。但是，如果你在想为什么还需要律师，那么你问错了问题。相反，正确的问题应该是：律师应该具备哪些技能，但在忙碌的工作中可能被遗忘了？我认为 AI 不会让律师变得多余，如果有什么影响的话，它将有助于我们重新关注作为一名律师的意义，这也是法学院培养你们进入这个职业令人兴奋的部分。
事实上，法律行业正在发现，生成式 AI 可以大大提高完成复杂法律任务的效率。这些工具适应了法律环境，可以大大减少审查、分析、起草和其他耗时任务所花费的时间。
例如，许多美国律师用 AI 工具为他们的客户和其他利益相关者，创建法律问题和数据集的简洁摘要，从而腾出时间来推进策略。
正如汤森路透研究所的技术与创新经理 Zach Warren 所解释的那样：“法律生成式 AI 应该增强律师的工作，它不会进行法律推理，也不会制定案件策略。它应该做的是更快、更高效地完成重复的机械性任务”。
那么，在讨论了一名优秀律师需要哪些技能，以及 AI 已经改变并将继续改变法律实践后，在 AI 时代，初级律师需要强化、学习和摒弃哪些技能呢？
需要强化的能力
我先谈谈需要强化的技能，无论有没有 AI，这些技能都是你需要具备的。事实上，正如我已经提到的那样，AI 将我们的注意力重新集中在我们作为律师应该具备的技能上，而这些技能可能被法律实践的严格要求所掩盖。
我已经阐述了“进行高水平的批判性分析、为复杂问题提供创造性的解决方案、提供以客户为中心且富有情感的代理”这三项核心技能，这里就不再赘述了。
除了这些核心技能以外，在 AI 时代，我还要补充另外两件你需要强化的事情。
第一，法律中有一种我们不能忽视的人性。
正如 James Allsop 法官雄辩地指出，逻辑、定义和精确的分类学可能会解决许多问题，但人类对他人的判断才是核心。正如他所说，误认为机器是主导，将会导致作为人类和自由的法律精神的终结。危险不是机器变得人性化，而是人类变成机器。法律中有一种人性，特别是在刑事和家庭案件中，需要培养。
第二，道德，这是一个不可谈判的点。
律师通过良好地解决他人的问题，而受到客户和法院的信任。即使索赔金额很小，那个案件对于你所代理的客户来说可能是最重要的。
正如 David Souter 法官所说：“第一个教导很简单，就是无论我们在哪个法院，无论我们在做什么，在我们的工作结束之后，都会有人受到影响，我们所做的事情将会改变一些人的生活。因此，我们最好运用我们思想、心灵和存在的所有力量，来做出正确的裁决。”
虽然这句话是 Souter 在被任命为美国最高法院助理法官的背景下说的，但对我们所有人都适用。正是因为律师所做的事情可能会对他人产生重大影响，我们不仅应该勤奋，而且应该诚实和正直地对待我们所做的一切。
与此相关的是，使用 AI 工具存在重大的道德问题。律师除了要理解使用的 AI 工具的局限性，绝不能把 AI 的输出视为自己的工作。
需要学习的能力
现在，你需要学习什么呢？
首先，你要知道如何在法律领域使用各种 AI 工具，就像 LexisNexis 和 Westlaw（知名的法律研究工具）已经融入法律教育一样。
鉴于每天都有新工具出现，现在可能很难确定学习某一种工具。但在这个阶段，重要的可能不是掌握某一种特定的 AI 工具，而是对这些工具的使用和相关性具有一般的熟悉程度。具体来说，你需要掌握如何编写有效的提示词的技巧，来引导 AI 产生需要的输出。
但是，即使学习了如何使用这些工具，学生也需要了解 AI 的局限性，以及这些局限性如何影响他们使用的工具。
例如，新西兰法院发布的《法院和法庭使用生成式 AI 指南》，强调法官不仅要了解生成式 AI 聊天机器人的能力，还要了解其局限性。例如，这份指南强调这些聊天机器人不是搜索引擎，当然不能提供来自权威数据库的答案。同样重要的是，要注意用于训练聊天机器人的数据，以及这些数据是否代表当地情况。
也许最重要的是，学生需要了解生成式 AI 聊天机器人的任何输出中可能固有的偏见。
新加坡法院最近发布的《法院用户使用生成式 AI 工具的指南》也提出了类似的观点。
最终，学生在使用 AI 工具增强自身工作时，还要知道如何辨别不准确的输出。某种意义上，这与我们总是要检查来源的可靠性类似。
除了 AI 工具，学生还需要了解 AI 衍生出的法律问题，比如 AI 是否应该被赋予法律权利或承担法律责任。我给你们举两个例子。
机器学习系统的学习能力引发的一个法律争议是，如果机器学习系统出现一个会对个人造成损害的模型，那么与谁的意志相关？
答案可能取决于 AI 系统的性质。其中，如果机器学习系统是确定性的，这个模型可能代表了程序员的意志。例如，新加坡上诉法院在 Quoine 诉 B2C2 案中解决了涉及确定性 AI 系统相关的意志问题，即对于一般的确定性 AI 系统，应该“从程序产生的输出进行反向推导”，相关的知识状态是程序员的意志。
然而，由于 Quoine 案的法院将其推理限制在确定性的 AI 系统，那么如果 AI 系统是非确定性的，上述逻辑可能就不适用了。关于法律如何处理这个意志问题的一些可能性包括：将程序员或用户的意志归因于机器学习系统，将该系统视为相关操作员的代理，或者为非确定性的机器学习系统创造一种新的意图类型。
一些 AI 系统，特别是机器学习系统拥有的另一种能力，粗略地说是“创造”的能力。生成式 AI 系统的独特之处在于，它们的模型不是去发现训练数据之间的相似性，而是预测所它们获得的媒介中缺失的数据。
正是生成式 AI 系统“创造”作品的能力，引发了一些知识产权问题，其中之一涉及应该如何处理 AI 的“发明”和“作品”。
一种观点认为，由于 AI 的“发明”或“作品”没有人类发明者或作者，它应该属于公共领域。例如，在 Thaler 诉 Comptroller-General of Patents, Designs and Trade Marks 案中，英国最高法院裁定根据 1977 年英国专利法，发明者必须是自然人，由于 Thaler 博士用于发明的 AI 系统“DABUS”根本不是一个人，所以不能根据该法成为发明者。
与此相反，也有人认为如果没有针对 AI 创造的作品的知识产权，“就没有切实的激励让 AI 机器的开发者继续创造、使用和提高 AI 系统的能力”。为了防止这种不良结果，就出现了各种关于如何保护 AI 创造的作品的法律改革建议。这些建议包括将 AI 系统与创造作品的员工进行比较，将作者身份归因于 AI 系统，或者为 AI 创造的作品创造特殊权利。
无论 AI 引发的法律争议的答案是什么，你都需要意识到它们，并开始思考你所学的法律将如何有意义地应用于这些非常现实的问题。
需要摒弃的能力
到目前为止，我们已经讨论了你们在 AI 时代需要强化和学习的内容，但你需要摒弃什么？
我认为，AI 在教育中最令人兴奋的方面不仅在于内容，而在于它可以如何增强学习过程。所以，你可能需要摒弃你一直以来吸收信息的方式，并对以完全不同的方式进行学习持开放态度，无论是在法学院还是其他地方。
英国议会在一份简报中指出，AI 工具可能会提供不同的学习方式，并帮助教育工作者进行课程规划、评分和其他任务。AI 在法律教育中没有理由不能实现同样的效果。
不难想象的是，未来的学生将与非常真实的 AI 化身开展模拟法庭，而不再是那些不情愿的同学，尴尬地扮演证人或对方律师的角色，往往效果滑稽且有时效果不佳。
鉴于人类通过反复沉浸而不是死记硬背的学习效果更好，有机会与人类培训伙伴一起训练的初级律师应该会受益匪浅。现在，他们也可以通过与 AI 互动获得类似的效果，而不必担心对现实世界造成任何后果。
但是，在使用这些工具时，学生也应该意识到它们的局限性，尤其不要对原本属于人类行为的事情变得不敏感。事实上，研究表明，国际象棋计算机并不是一个完美的替代品，因为与它们一起训练的玩家没有接触到，也因此没有学会利用人类特有的错误。
除了作为一种教学工具以外，AI 还可以彻底改变评估方法。例如，AI 可以通过算法收集数据，为学生提供详细和个性化的反馈。AI 系统可以展示学生的能力、重修课程并为每个学生设计个性化的学习计划。
这并非遥不可及。事实上，我们之中的很多人都有亚马逊的 Alexa 或谷歌助手，它们可以检测用户模式，并根据用户需求提供关于买什么和听什么的建议。因此，AI 将成为强大、始终存在的虚拟教学助手，为每一个学生提供真正个性化的学习。而且，它还可以在其他学习者的集体智慧基础上再造。
最终，在课堂中应用 AI 有可能彻底改变法律培训。作为学生，在 AI 时代，你应该对这些新的学习方法持开放态度，并摒弃你可能无意识中拥有的学习偏见。
结论
总之，我认为律师的本质不会因 AI 而改变。
如果有什么影响的话，AI 有望再次让我们去关注那个包括批判性思维和创造性解决问题等技能，但在法律实践的激烈竞争中已经迷失了的，作为律师的本质。但是，要实现这一点，人们需要强化那些核心的法律技能、人性以及道德，学习 AI 带来的新事物，并摒弃可能不适合 AI 时代的学习偏见。
法律研究与写作这样的课程，是我所说的一切的重要组成部分。事实上，我一直告诉人们，我在法学院上过的所有课程之中，法律研究与写作是最重要的课程。不是因为这些课程教给了我很多法律原则 —— 这些原则可能会随着时间的推移而改变，而是教会了我如何像律师一样思考，以及如何构建我的分析。例如，我的导师告诉我们，一份好的研究备忘录，应该只看各个部分的目录就能被理解，这是我今天在写判决时仍然应用的一个教导。
你们代表了法律职业的下一代，而且你们将是从法律教育一开始就接触到 AI 工具的第一批律师。这是令人生畏的，但也是令人兴奋的，只要你不忽视构成律师本质的必要法律技能、人性和道德价值观。谢谢。
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