董润青：劳动法业务的标准化与数据化——实操案例分享丨劳动法大咖课

随着这个时代全方位被科技赋能，律师与人工智能之间的矛盾越来越无法被轻易掩盖。以ChatGPT为首的人工智能能够使客户在没有律师参与的情况下，得到看似能够直接适用的法律结论，而近期引人注目的纽约州伪造案例事件又将这个话题推到了风口浪尖。上海保华律师事务所早在2016年即投入开发的HRLC小助手或将给出“效率、质量、价格”三位一体的人工智能时代劳动法律服务新答案。

在“和谐劳动关系 美好人合生态”首届劳动法律服务品牌节上，上海保华律师事务所合伙人董润青作“劳动法业务的标准化与数据化——实操案例分享”主旨演讲。董润青律师对于劳动立法及司法实践的发展趋势有着敏锐的洞察力，并且能够帮助客户采取有效的应对措施。近年来，董润青律师为客户应对人力资源外包、劳务派遣、事业编制转制等新问题提供了卓有成效的法律服务。

本次劳动法律服务品牌节汇聚劳动法律服务行业领袖与专家，“律新V品”将各位大咖的分享整理成文，形成系列“劳动法大咖课”，并同步收录进“律新社友汇”会员课程频道，供劳动法律师学习、参考、交流。董润青律师的主题分享整理如下：

董润青

如果今天你去问一位科技领域的大咖：以后法律服务将向何处发展？其给出的预测很可能是：至少劳动法领域的非诉业务以后可能会消失。我相信这是从专业的科技产品研发角度作出的判断。在当前人工智能已然“君临天下”的时代，科技产品的最终目的一定是取代人，而取代的程度取决于人与人工智能之间的较量。

这种观点对于在传统领域摸爬滚打了这么多年的律师来说，短时间内注定难以接受。以我为例，我认为传统领域固然有很多标准化的内容，但是这其中更多蕴含着律师们的办案经验和与客户沟通的技巧。所以，当你今天告诉我，在未来的某个时间我将面临业务至少减半的困境，我第一时间肯定是难以接受的。

这就引出了我今天演讲的主题之一——产品化和标准化的理解问题。我认为，从传统业务到产品化或标准化，一个核心的参考指标是：律师的工作是否外化给客户。举个例子，客户打电话向律师咨询，律师在电话中告知结论，这就是一个很典型的外化服务。即使现在有些律师会总结很多标准化的法律服务“套餐”提供给客户，但这些“套餐”最终的表现形式依然是律师向客户提供法律服务。

这其实还是在传统领域内对服务方式或效率方面的优化，而很多崇尚科技赋能的专家思考的是：有朝一日，能否有一个系统或算法在没有律师介入的情况下，直接将法律服务的结果交付给客户。在这里，我想宣传一下我们目前提供给客户的产品，它通过律师幕后的工作，能够使客户在没有律师参与的情况下，自己产生相关问题的法律答案。

ChatGPT在法律领域应用的

美好理想与骨感现实

在介绍这个产品之前，我想先跟大家分享一个案例。美国纽约州的Peter LoDuca和Steven A Schwartz两位律师通过ChatGPT检索到了许多对诉讼有利的案例，他们将这些具有说服力的案例提交给了法院；然而法官无法在法院系统中就其中8个案例完成核对，其在进一步核实后发现，这8个案例都源自ChatGPT的虚构。

这个案件涉及“恶意欺骗法庭”这一可能会吊销律师执照的问题。但从最后的处罚结果来看，法院或者律师协会的道德委员会并没有认定这两位律师是在故意欺骗法庭，而依据大概就是图片上提到的“反复确认过这些案例的真实性”。

该案对我们的启示在于，人工智能正实实在在地影响着我们的生活，但也确实无法在短时间内彻底取代律师的工作。因为需要法律意见的是人，而人需要有另一个人来给自己背书。即使客户自己也能够从ChatGPT上查到答案，他们仍需要一位专家就“这个答案是否可信”出具意见。

对于律师而言，只要还具有这种专家的身份，哪怕只是告诉客户ChatGPT给出的答案正确与否，也是其非诉服务的一部分。但这并不完全意味着根据人工智能开发出来的产品是完全在帮助律师，作出这个结论的律师过于低估了客户节约成本的动力。在经济下行期，如果客户知道律师手头有一个工具可以帮助其找到精准解决法律问题的答案，其必定会有充分的理由和动力去绕开律师，节约支付给律师的二次成本。而越是精明、机构设置越完善的客户，就越能够通过自有渠道在市面上找到这种功能完善的产品。

国内法律服务市场

与人工智能技术的供需关系

我认为，当前每个服务业市场都存在高端和中低端两种服务类型，这就好比私立医院和公立医院的区别。高端律师服务就好比私立医院，总是能够给到客户无微不至的关照、随叫随到的响应速度、全面完善的报告以及个性化的答复。

高质量必然匹配高昂的价格，高端律师通常计时收费；客户拿到一份很漂亮的报告，与之相对应的是律师从客户手中拿到“更漂亮”的账单。在经济上行期，有很多客户愿意支付几万元让律师花费10个小时做一套完整的法律检索，回答自己的某个问题。但在当前的大环境下，每一位律师都心知肚明：这种高端服务未来的发展趋势其实并不乐观。

相较于高端服务，中低端服务在报价低廉的同时，不可避免地具备批量性的特点，如律师提供的包年、包月的法律服务。这虽然能让客户有一种物超所值的感觉，但与之对应的必然是由于性价比压力导致的律师服务品质的下降。

我关注到，现在有越来越多的客户选择从高端向中低端转化，他们一方面保留着某些重要的高端服务，另一方面由于成本压力的大幅提升，不得不将一部分没那么重要的业务向中低端进行转化。基于传统法律服务以及从服务外化的角度来说，律师很难做到兼顾质量、效率与价格，这对于律师而言更像是一个彭罗斯三角形，中间充斥着各方利益的矛盾。

保华所基于人工智能技术的应对方法

彭罗斯三角形的矛盾在很大程度上已经被人工智能弥补。我自己最大的感触就是没有在早些年进行所谓的“盲目”扩张，没有大量地在科技领域内进行投资。我当时还保留着传统律师的视角，不断地将科技公司的产品与我自己的服务作比较，始终认为科技无法取代我的服务，所以一直在“1cm宽”的小产品里把所有的东西都做好。

保华所从2016年起开发的HRLC小助手能走到今天也有这方面的原因。对律所来说，所有的知识成本都是内化的，而科技公司相对应的问题是成本外化。科技公司与律所在数据挖掘中的成本差异是巨大的，这就是科技公司难以存活的主要原因。以劳动法为例，我国有34个省级行政区，那么每个数据就会有34种监管口径在不断变化，而任何科技公司都无法同步这种变化的速度，反倒是保华所用更低的成本开发出来的产品一直存活在市场上。

如果今年一切顺利，明年我们就可以说：我们研发的HRLC小助手也是人工智能产品。这得益于ChatGPT引领的风潮，使得人工智能的门槛远比大家想象的要低得多，比如下列国内正在追随ChatGPT脚步的大数据公司：

我们引入这些公司的大数据接口，再结合自身的HRLC小助手并进行优化，这是目前的阶段性成果：

大语言模型和HRLC小助手结合之后，便成为一个天然的服务提供者，能够快速地帮助客户解决一些比较基本的问题。总体来说，传统律师和HRLC小助手在标准化和数据化方面的比较分析如下：

基于这个分析，我还想提醒大家一点：HRLC数据库的内容存在量变引起质变的过程。数据库的数量可以不断地被堆砌，而且因为律师掌握着法律知识，能够比所有的数据库更灵敏地感知到司法口径的变化，并在自有的数据中进行体现，这就使得HRLC数据的精准程度与更新速度远远高于外界的数据库。

即使外界的人工智能更新迭代的速度能够超过我们，但如果基础数据源出现错误，那它永远也无法得出正确的结论，这就是律师自营数据库的固有优势。在新的时代，我们固然可以在传统的业务上进行很多的优化，但我认为，律师自营数据库才是永恒的主题。

在这个基础上，我想要开放地和大家讨论一个话题。由于我们自营产品的精力和成本已经远远低于当年，而大家都认可只有律师自营数据库才能够真正地让数据库变成我们的得力助手；那么，当我们将HRLC小助手覆盖50个城市，任何客户每问出一个问题就能同时得到50个答案，并且能够提供城市之间的对比选择。

假设某位律师想通过平台获取案源，即使其最终通过高科技实现了这个目的，但最终还是要通过劳动向客户提供法律服务。但如果律师可以直接向客户兜售这个数据库呢？对于这位律师来说，其只需要付出一点点口舌之劳。“好的律师必定是好的销售”，将这部分付出与前述的法律服务进行对比，大家心中应该能作出判断。

当然，有些律师会担心这个数据库会反过来影响自己的业务。我们得到的数据显示，在推出数据库之后，保华所的传统业务量不降反增。这主要是由于数据库人工智能的固有局限性，人工智能的回答能引发出客户更多的问题，而更多的问题就带来了更多的案源。各位律师在推销数据库的同时可以将服务热线设定为自己的手机号，这样在无形之中就增加了客户的黏性。

我当时也困扰于传统业务和数据库之间的替代关系，直到我听到了这样一个故事，我也以这个故事作为今天分享的总结：

在苹果公司内部，Apple Watch和iPhone是由两个团队分别开发的。当Apple Watch的开发总监问及“Apple Watch的开发理念和开发要求是什么”时，公司答复说：“要干掉iPhone，这就是Apple Watch的目的。”

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