AI时代的法律权利可让渡吗
——与朱赫夫、舒国滢商榷
陈燕红｜华北电力大学人文与社会科学学院副教授
范晓波｜中国政法大学国际法学院教授
本文原载《探索与争鸣》2026年第6期
具体内容以正刊为准
非经注明，文中图片均来自网络
当下，法学界关于“法律人是否会被AI替代”的讨论一直持续。在这场论争中，朱赫夫、舒国滢所撰《生成式人工智能构成对法律人的真正挑战吗——以疑难案件处理为中心》（以下简称“朱文”）一文具有代表性。该文突破了此前学界“简单案件可替代、疑难案件不可替代”的固化范式，直面法律人竞争力的核心——疑难案件处理能力，通过拆解法律方法论中的“等置模式”，结合生成式人工智能的自注意力机制与预训练大语言模型的技术原理，论证了生成式人工智能模拟等置模式的技术可能性，进而得出生成式人工智能将对法律人构成真正挑战的论断。朱文以技术细节廓清了学界对生成式人工智能的诸多误解，将AI与法律人的研究从表象化的功能对比推进至法律思维模式与技术底层逻辑的深层对话层面。
但值得注意的是，朱文的研究有着明确的前提限定：“本文的一个重要的基本假设是，法律人需求是因法律人的技术能力供给的，若生成式人工智能可以模拟法律人的这种技术能力，那么就具备了侵占法律人需求的必要条件，从而形成挑战。”基于这一限定，朱文从实然层面论证生成式人工智能对法律技术能力模拟的可能性及其带来的法律职业需求挑战，其论证逻辑在其设定的论域内具有充分的合理性。而本文的讨论，则是在朱文研究的基础上，向应然层面的延伸与拓展——如果生成式人工智能能够在技术上模拟疑难案件处理中的等置模式，是否就意味着法律权利的核心领域可以被制度性让渡？法律人在现代法治体系中存续的根基，究竟是源于对法律技术的垄断，还是由其不可被技术替代的主体性、规范性与公共性本质所决定的？当我们将法律适用过程还原为一套可被概率推理模拟的技术流程时，是否会在一定程度上遮蔽法律人的法治内涵？这些问题，不仅关乎生成式人工智能时代法律人的发展走向，更关乎我们对法治实践本质的理解，而这正是本文与朱文展开学术对话的核心。
需要明确的是，本文与朱文的学术对话并非简单的观点对立，而是围绕“生成式人工智能与法律人的关系”这一核心命题的递进式探讨：朱文开创性地回答了“技术上是否具备模拟法律核心作业的可能性”这一实然问题，其对技术底层逻辑与法律方法论的融合分析具有重要的理论价值；本文则在认可其技术模拟可能性分析的前提下，进一步追问“即便技术上能够模拟，法律人核心职能是否可以被制度性让渡”这一深层问题，同时对“技术能力可模拟即构成对法律职业真正挑战”的核心逻辑展开讨论。两者虽共同指向“AI时代法律人共同体如何存续与发展”的时代命题，但只是在分析维度与核心关切上各有侧重。同时，朱文始终强调的是生成式人工智能将对法律人构成“真正挑战”，而非“已造成职业颠覆”或“法律人可被全面替代”，本文后续的讨论也将严格基于这一前提展开，避免对朱文观点的不当引申。
生成式人工智能对法律人的冲击，目前主要体现为工具理性层面的技术功能替代，尚未触及法律权利不可让渡的核心。本文认为，不能将法律思维的形式逻辑完全等同于法律实践的规范本质，不能将等置模式的技术操作流程等同于法律判断的价值正当性建构，更不能将“技术功能的可模拟性”直接等同于“法律人的可替代性”。现代法治体系中的法律人，其合法性根基从来不是源于法律技术的垄断，而是因为其作为法治实践的主体，承载着规范适用、价值权衡、公共责任与制度性担当的核心职能。厘清这一本质差异，方能跳出单一的“技术替代”叙事，在生成式人工智能时代与学界同仁共同思考法律人的主体定位与发展方向。
对“真正挑战”与“等置模式”的再澄清
朱文的论证逻辑如下：其一，生成式人工智能对法律人的真正挑战，是对法律人核心需求的侵占，其核心标准是生成式人工智能能否处理疑难案件；其二，疑难案件的核心处理模式是“等置模式”，该模式的本质是事实与规范比对的概率推理；其三，生成式人工智能的自注意力机制与预训练大语言模型，与法律人的知识体系具有同构性，能够通过概率推理模拟等置模式；其四，生成式人工智能能够模拟等置模式，因此构成对法律人的真正挑战，法律人需通过方法论转型予以因应。这一论证链条的起点，是对“真正挑战”与“等置模式”两个核心概念的界定，而本文与朱文的根本分歧，也恰恰始于对这两个概念的不同理解。唯有先澄清这两个核心概念的规范内涵，才能让后续的商榷建立在坚实的理论基础之上。
（一）职业需求侵占并非职业主体性消解
朱文将“对法律人的挑战”严格限定在“对法律人需求的侵占”这一论域，认为生成式人工智能对法律人需求的挤占，将导致法律人基本盘的萎缩，动摇法律人共同体存续的根基，而只有当生成式人工智能能够侵占疑难案件处理这一核心职业需求时，才构成对法律人的“真正挑战”。这一界定，精准捕捉到了法律人对技术冲击的核心焦虑，也为讨论划定了清晰的论域，但其内在的理论偏差同样不容忽视，其将“法律人需求的侵占”等同于“法律权利本身的可让渡性”，将法律人存续的根基锚定在对法律作业技术能力的垄断之上；而这一锚定，实际上窄化了法律人的规范内涵。
法律人共同体的存续，从来不是因为其垄断了某种不可被复制的技术操作能力，而是因为其在现代法治体系中具有不可替代的结构性位置。在马克斯·韦伯的理论框架中，形式理性化的法律体系，是现代官僚制国家的核心支柱，而受过专业训练的法律人，正是形式理性法的执行者与守护者。在现代法治国的架构中，法官、检察官、律师等法律人主体，并非单纯的“法律技术操作员”，而是国家司法权的行使者、公民权利的守护者，其职业合法性来自法治体系的制度性授权，而非对法律技术的垄断。即便是朱文重点讨论的疑难案件处理，其之所以构成法律人的核心竞争力，也并非因为这是一种不可被技术模拟的“独门技艺”，而是因为疑难案件的处理本质上是司法权行使的核心环节，是法官通过法律解释与价值权衡，将抽象规范适用于具体个案、实现个案正义与法秩序统一的过程。这一过程的核心，不是技术操作的熟练度，而是裁判权行使的主体性与正当性。生成式人工智能或许能够生成与优秀法官高度相似的裁判结论，但它永远无法成为司法权的行使主体——现代法治国家的司法权，只能由具有主体性的自然人行使，这是由司法权的人民性、政治性与责任属性所决定的，与技术能力无关。
理查德·萨斯坎德著，《法律人的明天会怎样》
因此，朱文对“真正挑战”的界定，陷入了“技术决定论”的误区，忽视了法律人的制度性与社会性意涵。即便生成式人工智能在技术上能够完美模拟疑难案件的处理流程，现代法治体系也绝不会将裁判权、公诉权、辩护权等核心法律职能完整让渡给人工智能。这不是技术能力的问题，而是制度设计与法治原则的问题。现代法治的核心原则之一，是“责任自负”，任何权力的行使，都必须有明确的责任主体。由于AI无法承担刑事责任、民事责任与政治责任，一旦AI生成的裁判出现错误，最终的责任依然要由法官来承担。既然责任无法让渡，那么与之对应的权利自然也不可能完全让渡。这是现代法治体系不可突破的制度底线，不因技术的发达程度和演化速度而改变。
（二）AI的应用无法挑战法律判断的规范性本质
必须承认的是，朱文精准地捕捉到了疑难案件等置模式的形式操作流程，也为我们理解法律思维与AI技术逻辑的关联提供了全新视角。但朱文对等置模式的还原，本质上是一种技术化、形式化的拆解，其剥离了等置模式背后的哲学诠释学根基与规范性内涵，将其简化为一套可被概率计算复刻的特征匹配流程。这一简化，恰恰消解了等置模式的核心。
等置模式的理论源头，是哲学诠释学在法学方法论中的应用，其核心是实然与应然之间的“诠释学循环”，而非形式化的特征匹配。考夫曼作为等置模式的集大成者，其核心论断是，法律适用的过程从来不是简单的三段论演绎，而是实然案件事实与应然法律规范之间的对应与调适，而连接实然与应然的中介，就是“事物的本质”。在考夫曼的理论框架中，等置模式的核心，不是案件事实的特征与构成要件的要素之间的形式比对，而是通过对“事物的本质”的把握，实现规范意义与事实意义的相互敞开与共同塑造。恩吉施所言的“目光在规范与事实之间往返流盼”，从来不是单向度的特征匹配，而是一个双向的意义创造过程：一方面，法律规范的意义，只有在与具体案件事实的对话中，才能得到清晰的界定与具体化；另一方面，案件事实的法律意义，也只有在法律规范的评价视角下，才能被完整地揭示与建构。
这一过程本质上是一种规范性的意义诠释，而非统计学意义上的概率计算。以德国著名的“盐酸案”为例，行为人携带盐酸实施抢劫，盐酸是否属于德国刑法中抢劫罪所规定的“武器”，是该案的核心争议点。按照朱文对等置模式的技术化还原，这一问题的解决，是将盐酸的特征与“武器”的构成要件特征进行比对，通过概率计算得出两者的相似度，最终得出结论。但事实上，德国联邦最高法院对该案的裁判，核心恰恰不是计算特征匹配的概率，而是对抢劫罪规范目的的诠释。抢劫罪中“武器”这一概念的规范目的，是保护公民的人身安全，惩治使用危险手段实施抢劫、提升法益侵害程度的行为。盐酸在该案中，被行为人用于对被害人造成人身伤害，其危险性与传统意义上的武器并无本质差异，因此应当被认定为“武器”。在这一经典的等置模式适用案例中，我们可以清晰地看到朱文技术化还原的核心偏差：等置模式的核心，不是“事件性质”与“构成要件”之间的特征相似度计算，而是通过对规范目的的诠释，对事实的法律意义进行规范性评价。这种评价，不是基于既有数据的概率推理，而是基于法秩序的价值体系，对规范与事实的意义进行的创造性建构。它不是一个“是与否”的事实判断，而是一个“应当与否”的价值判断。而这一点，恰恰是朱文在技术化还原的过程中未能充分展开的部分——其将等置模式的形式操作流程提炼为可被概率计算的特征匹配，为生成式人工智能的技术模拟提供了理论依据，但这种对形式流程的聚焦，在一定程度上遮蔽了等置模式背后的价值判断与规范诠释内核，未能完整呈现等置模式的本质内涵。
更进一步，等置模式的适用，始终离不开适用主体的主体性与“前理解”。哲学诠释学告诉我们，任何理解与诠释，都离不开主体的“前理解”。这种“前理解”，来自主体在生活世界中的实践经验、对法秩序的整体把握、对正义价值的内在信仰等。法律人在适用等置模式时，其对规范意义的诠释、对事实法律意义的评价，始终受到“前理解”的影响，而这种“前理解”，是在长期的法律实践与生活实践中形成的，是无法被还原为数据与算法的。生成式人工智能没有生活世界，没有对社会生活的亲身体验，没有对正义与非正义的内在感知，自然也无法形成法律诠释所必需的“前理解”，更无法完成等置模式中核心的意义创造与价值判断环节。它只能基于既有训练数据，对特征匹配的概率进行计算，却无法真正理解规范的意义与事实的法律本质，这也是其无法真正模拟等置模式的关键障碍。
技术模拟与规范实践的分野
在澄清了核心概念的前提下，我们可以进一步直面朱文的核心论断：生成式人工智能能够通过自注意力机制与预训练大语言模型模拟等置模式，进而对法律人构成真正挑战。本文认为，这一论断的核心问题，在于混淆了“技术模拟”与“规范实践”的本质差异。生成式人工智能对法律适用过程的模拟，始终停留在形式逻辑与符号操作的层面，无法触及法律实践的规范性本质。在法律人的核心边界上，生成式人工智能存在着三重无法突破的根本性困境。
（一）知识体系的符号化复刻并非规范性理解
朱文认为，预训练大语言模型与法律人的知识体系具有同构性，法律知识是由概念网络组成的“概念金字塔”，而生成式人工智能可以通过对法律文本的深度学习，形成法律领域的词向量空间，完美复刻法律概念谱系，甚至发现未被法学研究与实践关注的词向量关系。这一论断，精准把握了预训练大语言模型的技术特征，却陷入了“同构性假象”的理论误区。其将法律知识体系的符号化表达等同于法律知识体系本身，将法律概念的符号关联等同于对法律概念的规范性理解。
法律知识体系，从来不是一套封闭的、静态的符号概念体系，而是一套开放的、动态的规范性意义体系。自哈特以来，法理学界已经形成了一个基本共识：法律概念具有“开放结构”，法律规范的意义，不是由概念符号之间的关联所决定的，而是由其在法律实践中的适用所决定的，是由其承载的规范目的价值内涵所决定的。即便是看似高度形式化的法释义学体系，其本质也不是一套概念符号的逻辑演绎体系，而是对法律规范的意义进行体系化诠释的实践科学。法释义学的核心任务，是在具体的法律适用中，通过对法律规范的解释，实现法秩序的统一性与个案正义之间的平衡。这一任务的完成，离不开对规范背后的价值体系与目的的精准把握，而绝非单纯的概念符号演绎。
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预训练大语言模型对法律知识体系的学习，本质上是对法律文本进行符号化处理。其通过Token技术，将法律概念、规范、学说转化为可计算的向量符号，通过自注意力机制计算符号之间的关联权重，最终形成法律领域的词向量空间。这种机器学习，只能捕捉到法律概念之间的形式化关联，却无法理解概念背后的规范性意义。比如，生成式人工智能可以通过深度学习，精准捕捉到“公序良俗”这一概念与“民事法律行为效力”“权利行使边界”等概念之间的关联，也可以检索到所有适用公序良俗原则的案例。但它永远无法真正理解“公序良俗”的内涵——因为公序良俗的本质，是一个社会在特定历史时期的公共秩序与善良风俗，其内涵由社会生活的实践所赋予，反映了特定历史时期公众的价值共识和司法者对社会伦理秩序的把握。没有对社会生活的亲身体验，没有对社会价值共识的感知，就不可能真正理解公序良俗的规范意义。
此外，朱文对维特根斯坦“意义即使用”理论的援引，存在误读。朱文认为，维特根斯坦的“语言游戏”理论，证明了对语言的理解不在于内在的意向性，而在于外在的语境使用，生成式人工智能通过自注意力机制把握了语词在语境中的关联，就实现了对语言的理解。但事实上，维特根斯坦所言的“意义即使用”核心是“语言的意义，只有在特定的生活形式中才能得到理解”。语言游戏的本质，是嵌入在生活形式中的实践活动，语言的使用始终与主体的行动、目的、价值、生活体验紧密相联。脱离了生活形式，单纯的符号语境关联，谈不上对语言的理解。
塞尔的“中文房间”思想实验恰恰揭示了这一点。一个完全不懂中文的人，通过对照字典可以完成中文语句的转换。但即便能够让房间外的人以为其精通中文，他也从未真正理解中文的意义。生成式人工智能的自然语言处理，本质上就是一个升级版的“中文房间”——它能够通过算法计算，生成符合语境、逻辑通顺的法律文本，实现“类人化”，但它却从未真正理解文本的意义，因为它没有生活体验，没有参与社会实践，没有形成真正的意向性。朱文认为，“如果基于transformer架构也不算‘理解’语言，那么人脑的神经网络也不能理解”。这一论断在根本上混淆了人工智能的符号计算与人脑的意识活动的本质差异。人脑的语言理解，是基于主体在生活世界中的实践形成的意向性活动；而生成式人工智能的符号计算，只是基于算法的形式化操作，两者在本质上完全不同，不存在所谓的“同等对待”。
法律知识体系的学习，本质上是一种规范性实践，而非符号化的信息复刻。法律人对法律知识的学习，从来不是简单的记忆与复刻法律规范与概念，而是通过学习，形成“法律人思维”，学会从法律的视角评价社会事实，用法律的方式解决社会纠纷，用法律的价值守护公平正义。这种学习是一种“实践中的学习”，是在法律实践中不断深化对法律的理解、不断调适对规范与事实的把握的过程。而生成式人工智能的预训练过程，只是对既有法律文本的符号化处理，它无法参与法律实践，无法在实践中完成对法律知识的反思与调适，更无法形成法律人所特有的规范性思维。它可以生成符合法释义学体系的文本，却无法真正理解法释义学背后的实践理性，这也是其与法律人知识体系的根本差异，所谓的“同构性”只是一种形式上的假象。
（二）特征匹配的相似性并非价值判断的正当性
朱文论证的核心环节，是认为等置模式的本质是概率推理，而生成式人工智能的核心技术逻辑，正是基于马尔可夫链原理的概率生成，因此生成式人工智能能够完美模拟等置模式。本文认为，这一论断的核心偏差，在于混淆了法律上的“规范性等同评价”与统计学上的“特征相似性概率”的本质差异。等置模式的核心，从来不是概率推理，而是基于规范目的的价值判断，这是生成式人工智能的概率计算永远无法真正模拟的。
法律上的等置是规范性的价值等同评价，而非统计学上的特征相似性判断。正如前文所述，等置模式的核心，是通过对“事物的本质”的把握，实现案件事实与法律规范之间的对应。这种对应，不是看案件事实的特征与构成要件的要素之间有多少重合，而是看案件事实的法律意义是否与法律规范所预设的价值评价相契合。换言之，法律上的等置解决的是“案件事实与规范之间是否具有价值上的等同性”的问题，而非“两者之间是否具有特征上的相似性”的问题。
这种价值等同性的评价，是无法通过概率计算来完成的。因为概率计算的基础，是既有数据中特征之间的关联频率，而价值评价的基础，是法秩序的价值体系、规范的目的、个案正义的需求。在疑难案件中，恰恰是因为既有数据无法提供明确参照，以及规范的意义存在模糊性，才需要法律人进行价值判断。比如，在人工智能生成内容的著作权归属案件中，我们无法通过既有数据的概率计算，得出“AI生成内容是否构成作品”的结论，因为这一问题的核心，是对著作权法的规范目的的判断与理解。著作权法保护作品的核心目的，是鼓励人类的智力创作，促进文化繁荣。理解这一规范目的，我们才能对AI生成内容的法律性质作出评价，而这一评价过程是纯粹的价值判断，与概率计算无关。
朱文将等置模式还原为“标签信息与构成要件的相似度计算”，认为法律人的“实践智慧”本质上就是一种概率计算，这一论断在根本上消解了法律判断的规范性本质。法律人的实践智慧，从来不是基于数据的概率直觉，而是基于长期的法律实践所形成的价值判断力，是对法秩序的整体把握，对个案正义的精准感知，以及对规范与事实之间张力的平衡能力。这种实践智慧是无法被还原为概率计算的，因为它不是对既有规律的复刻，而是在面对新的案件事实时，法律人创造性地探索实现规范与事实的对应，进而推动法的安定性与个案正义的平衡。
生成式人工智能的概率推理，本质上是一种“向后看”的数据分析，而法律上的等置，往往需要“向前看”的目的考量与后果权衡。生成式人工智能的概率生成，完全基于预训练数据中的既有信息，其只能根据过往数据中的特征关联计算出概率最高的结论，却无法对裁判的未来社会后果进行预判。而疑难案件的处理，恰恰需要法律人进行“向前看”的后果权衡——法官在作出裁判时，不仅要考虑个案的公平正义，还要考虑裁判所确立的规则会对未来的社会行为产生何种影响，是否能够促进社会公共利益，是否符合社会发展的整体方向等。
这一点在因社会变迁所带来的新型疑难案件中体现得尤为明显。比如，在数字经济时代，数据权益的保护、平台责任的界定、虚拟财产的法律性质的判断等新型案件，没有足够的既有数据可供参照，就需要法官结合数字经济的发展趋势，结合法律的基本原则与价值，作出具有前瞻性的裁判。这种裁判，需要法官对社会发展趋势有精准的把握，对裁判的社会后果有充分的考量，而这是生成式人工智能的概率推理无法做到的。生成式人工智能只能基于过往的数据生成结论，无法预判未来的社会发展，更无法对裁判的社会后果进行实质性衡量。
生成式人工智能的概率推理，本质上是碎片化的符号关联计算，它可以捕捉到单个概念之间的关联，却无法形成对整个法秩序的体系性把握，更无法实现价值判断的融贯性。它可以生成看似符合单个规范的结论，却可能在根本上与法秩序的整体价值相冲突。比如，在处理消费者权益保护案件时，生成式人工智能可能基于既有数据，生成一个严格保护消费者权益的结论，但可能忽视该结论对市场竞争秩序的影响，从而与反垄断法、反不正当竞争法的规范目的相冲突。这种体系性的融贯性判断，只有具备整体性法律思维的法律人才能完成，而生成式人工智能的概率推理无法做到这一点。
（三）疑难案件的本质是法治实践的规范性难题
朱文的论证，建立在一个核心前提之上：疑难案件的核心处理流程可以通过技术进行模拟。而本文认为，这一前提误解了疑难案件的本质。疑难案件之所以疑难，从来不是因为法律人缺乏足够的技术操作能力，而是因为其涉及规范的开放性、价值的冲突性、社会的变迁性，是法治实践中的规范性难题。这些难题是技术永远无法真正解决的，只能由具有主体性的法律人，通过价值权衡与规范诠释来回应。
根据阿列克西与拉伦茨的经典分类，疑难案件可以分为四种基本类型：规则模糊的案件、规则冲突的案件、规则空缺的案件、规则悖反的案件。这四种类型的疑难案件的核心难题都不是事实与规范的匹配问题，而是规范本身的正当性与适用的合理性问题，是技术无法解决的规范性难题。
其一，规则模糊的疑难案件，其核心难题是法律概念的“开放结构”，需要法律人通过法律解释，明确规范的意义边界。正如哈特所言，任何法律概念都有其核心含义与边缘地带，在边缘地带，概念的意义是模糊的，需要通过解释予以具体化。这种解释，不是基于概率计算的特征匹配，而是基于规范目的、体系脉络、历史渊源、社会现实的综合考量，是一种创造性的意义诠释。比如，在网络时代，“侮辱、诽谤他人”的规范内涵与传统线下社会相比发生了巨大的变化，需要法官结合网络传播的特点，结合名誉权保护与公众发表言论权利的平衡，对规范的意义作出新的诠释。这种诠释，是对规范意义的创造性发展，而非对既有数据的复刻，而这正是生成式人工智能的概率计算无法完成的。
其二，规则冲突的疑难案件，其核心难题是不同法律规范之间的价值冲突，需要法律人进行价值权衡与优先性判断。在现代法律体系中，不同的法律规范承载着不同的法价值，比如自由与秩序、效率与公平、个人权利与公共利益等。这些价值之间的冲突，在疑难案件中会集中体现。这种冲突的解决，实践中没有固定的形式化规则，只能由法律人结合个案的具体情况进行价值权衡，确定不同价值的优先顺位。比如，在个人信息保护的案件中，个人信息权益与数据企业的经营自由、社会公共利益之间常常发生冲突，需要法官结合个案的具体场景，对不同的价值进行权衡，作出合理的判断。这种价值权衡，是无法通过算法来完成的，因为算法无法对不同的价值进行实质性的评价与排序，更无法在冲突的价值之间作出符合正义要求的取舍。
其三，规则空缺的疑难案件，其核心难题是法律存在漏洞，需要法律人进行漏洞填补，为社会生活确立新的规则。随着社会的发展，总会出现立法者无法预见的新型社会关系与新型纠纷，导致法律出现漏洞。填补法律漏洞的过程本质上是法律续造的过程，要求法官基于法律的基本原则与内在价值，结合社会现实的需求，创造性地确立新的规则。这一过程是对法律体系的发展与完善，是典型的“向前看”的创造性活动，没有既有数据可供参照，自然也无法通过生成式人工智能的概率推理来完成。比如，在人工智能、基因编辑、元宇宙等新兴领域，存在着大量的法律漏洞，需要法律人结合科技发展的趋势，结合法律的基本价值，作出具有前瞻性的规则创设，这种创造性的规则续造，是生成式人工智能无法实现的。
其四，规则悖反的疑难案件，其核心难题是严格适用法律规则，会导致极端不正义的结果，需要法律人进行衡平裁判。这是疑难案件中最考验法律人价值判断力的类型，其核心不是规范与事实的匹配，而是法的安定性与个案正义之间的平衡。当严格适用规则会导致“法不容情”的极端不正义结果时，法官需要基于法律的基本原则，对规则的适用作出例外安排，实现个案正义。这种衡平裁判，需要法官对正义有深刻的感知，对法律的精神有精准的把握，对个案中的当事人处境有充分的共情；而这些，都是没有情感、没有正义感知、没有生活体验的生成式人工智能无法做到的。它只能严格按照既有规则与数据生成结论，却无法判断这种结论是否符合个案正义，更无法为了实现正义而突破形式规则的束缚。
综上，疑难案件的本质，从来不是技术难题，而是法治实践中的规范性难题，是价值判断、意义诠释、规则创设与正义实现的难题。这些难题的解决，离不开法律人的主体性、价值判断力与实践智慧，这是技术永远无法替代的。朱文将疑难案件的处理，还原为可被技术模拟的等置模式操作流程，在根本上误解了疑难案件的本质，自然也就无法准确把握生成式人工智能对法律人冲击的真实边界。
技术功能替代不等于职业合法性消解
通过前文的论证，我们已经清晰地看到，生成式人工智能对法律人的冲击，始终局限于工具理性层面的技术功能替代，而无法触及法律适用的规范性本质。但朱文的核心论断，还隐含着一个更深层次的法理学命题：法律人的合法性建立在对法律技术能力的垄断上，一旦这种技术能力被AI超越，法律人的合法性就会消解，法律权利就可以被让渡。本文认为，这一理论判断在根本上误解了现代法治体系中法律人的合法性根基。法律权利不可让渡的核心，从来不是对法律技术的垄断，而是其在法治国体系中的主体性担当，是其承载的公共性、政治性与伦理性职能，这些职能是永远无法被让渡的。
（一）法律人的核心合法性是法治国下的主体性担当
自近代以来，随着法治国原则的确立，法律人逐渐从传统的“讼师”“幕僚”的角色，转变为现代法治体系的核心建构者与守护者。在这一过程中，法律人的合法性根基，从来不是因为其垄断了法律适用的技术，而是因为其作为法治实践的主体，承担着法治国体系中不可替代的核心职能。
在欧陆法系的理论传统中，法律人被称为“法律的喉舌”，是客观法秩序的代言人。在普通法系的传统中，法官是“正义的化身”，是社会公平正义的最终守护者。无论是大陆法系还是普通法系，现代法律人的核心职能，都可以归结为三个层面：其一，规范适用职能，通过将抽象的法律规范适用于具体个案，实现法的安定性；其二，权利保障职能，通过司法程序与法律服务，守护公民的基本权利，防范公权力的滥用；其三，秩序塑造职能，通过裁判与法律实践，确立社会行为规则，塑造社会公共秩序，回应社会发展的制度需求。这三大职能的实现，都离不开法律人的主体性担当，而这正是法律人合法性的根基。
即便是朱文所强调的疑难案件处理，其之所以成为法律人的核心职能，本质上也不是因为其技术难度，而是因为对疑难案件的处理集中体现了上述三大职能。在疑难案件中，法律人通过规范解释与价值权衡，明确法律规范的意义边界，实现法秩序的统一；通过对个案中权利义务的界定，守护当事人的合法权益，实现个案正义；通过对新型纠纷的裁判，填补法律漏洞，为社会发展确立新的规则。这些职能的实现，核心不是技术操作，而是主体的责任担当——法官要为自己的裁判承担法律责任、政治责任与社会责任；律师要为自己的代理行为承担职业伦理责任与法律责任。这种责任担当，只能由具有自由意志与主体性的自然人来承担，这是现代法治体系不可突破的底线。
朱文的理论误区，在于其将法律人的合法性窄化为对法律技术能力的垄断，进而陷入了“技术能力被超越=职业可被替代”的逻辑陷阱。事实上，在人类社会的发展历程中，工具的技术能力超越人类是一种常态。比如，起重机的力量远超人类，却从未替代建筑工人；计算器的计算能力远超人类，却从未替代数学家；望远镜的观测能力远超人类，却从未替代天文学家。工具的价值在于赋能而非替代人类，同理，生成式人工智能在法律检索、文书起草、特征匹配等技术环节的能力超越人类，只会成为法律人强大的辅助工具，而不会替代法律人本身，因为法律人的核心合法性，从来不是建立在这些技术能力之上的。
（二）工具理性的扩张无法取代价值理性的实践
朱文对生成式人工智能技术能力的分析，始终停留在工具理性的层面，而法律人的核心恰恰是价值理性的实践。马克斯·韦伯将人类的理性分为工具理性与价值理性：工具理性关注的是“如何最优地实现既定目标”，是一种手段——目的的计算；而价值理性关注的是“目标本身是否正当、是否符合终极价值”，是一种对意义与正当性的追求。现代法律体系的形式理性化，确实离不开工具理性的支撑，但法律的本质从来不是一套由工具理性构筑的技术体系，而是一套承载着公平、正义、自由、秩序等终极价值的规范体系。法律人的实践，本质上是价值理性的实践，是通过法律适用以实现法的终极价值。
生成式人工智能的技术逻辑，是纯粹的工具理性逻辑。其核心是通过算法计算，找到实现既定目标的最优解，生成概率最高、最符合用户预期的文本。它可以完美地完成工具理性层面的任务，如根据既定的规范与事实，生成逻辑通顺的法律文书；根据用户的需求，检索相关性最高的法条与案例；根据既定的构成要件，对案件事实进行特征匹配。但它永远无法进行价值理性层面的思考，因为它没有自身的价值追求，没有对正义的信仰，没有对善与恶的感知，无法判断一个目标本身是否正当，无法判断一个结论是否符合法的终极价值。
法律人的实践从来不是单纯的工具理性计算，而是工具理性与价值理性的统一。即便是最简单的案件，法律人在适用法律时，也需要判断这种适用是否符合公平正义的要求，是否符合法的价值。而在疑难案件中，价值理性的作用更是占据核心地位，当法律人需要在冲突的价值之间作出取舍，需要为了实现个案正义突破形式规则的束缚，需要通过法律解释填补法律漏洞时，其核心判断标准始终是法的终极价值。这种价值理性的实践，是纯粹工具理性的生成式人工智能无法完成的。
朱文将法律人的“实践智慧”还原为概率计算，本质上就是将法律实践中的价值理性还原为了工具理性的计算，这在根本上消解了法律实践的价值内涵。法律人的实践智慧，核心不是对概率的精准把握，而是对正义的精准感知，是在复杂的个案中，实现工具理性与价值理性的平衡，实现法的安定性与个案正义的统一。这种实践智慧是AI永远无法习得的，因为它没有价值理性，没有对正义的追求，自然也无法形成真正的法律实践智慧。
（三）法律人的公共性与政治性维度
朱文始终将法律行业视为一种单纯的技术服务行业，却忽视了法律人与生俱来的公共性与政治性维度，而这恰恰是法律权利不可让渡的关键。现代法律行业从来不是一个单纯的“私人服务业”，而是现代国家治理体系的核心组成部分，承担着重要的公共职能与政治职能。这些职能具有强烈的主体性与公共性，永远不可能让渡给人工智能。
司法权的行使，具有强烈的政治性与公共性，只能由作为国家权力主体的法官行使，不可让渡给生成式人工智能。在现代法治国家，司法权是国家权力的重要组成部分，是人民主权的具体体现。法官行使的裁判权，来自于人民的授权，其不仅要解决个案纠纷，还要通过裁判维护国家法律的统一实施，监督行政机关依法行政，保障公民的基本权利，维护社会的公平正义。这种权力的行使，具有强烈的政治属性与公共属性，必须由具有主体性的自然人来承担。
将司法裁判权让渡给生成式人工智能，不仅违背了人民主权原则，更会导致司法责任的悬空。如前文所述，生成式人工智能无法承担法律责任与政治责任，一旦AI作出的裁判出现错误，最终的责任依然要由法官来承担。既然责任无法让渡，职能自然也不能让渡。更重要的是，司法裁判的正当性，不仅来自于裁判结论的合法性，更来自于裁判主体的合法性，来自于诉讼程序中主体之间的交往与论辩。根据哈贝马斯的交往行动理论，法律的有效性来自交往行动中的主体间性，司法裁判的正当性，只能在诉讼程序中，通过原告、被告、法官之间的平等论辩与交往来实现。生成式人工智能无法成为交往行动的主体，无法参与诉讼程序中的主体间论辩，自然也无法承担起司法裁判的职能。
律师职业不仅是为当事人提供法律服务的私人行业，更承担着重要的公共职能，具有不可让渡的伦理属性。根据我国《律师法》的规定，律师的职责是“维护当事人合法权益，维护法律正确实施，维护社会公平和正义”。这三个“维护”，清晰地界定了律师职业的双重属性：一方面，律师是当事人的代理人，为当事人提供专业的法律服务，维护当事人的合法权益；另一方面，律师是法律人共同体的重要组成部分，承担着维护法律正确实施、促进社会公平正义的公共职能。
律师职业的这种双重属性，决定了其执业过程不仅是技术操作的过程，更是职业伦理实践的过程。律师在执业过程中，需要在当事人利益与法律规定、公共利益之间进行衡量，需要坚守职业伦理的底线，不能为了当事人的利益而突破法律规定，更不能损害社会公共利益。这种伦理权衡与坚守，只能由具有主体性的自然人来完成，无法让渡给生成式人工智能。更重要的是，律师与当事人之间的委托关系，不仅是一种服务合同关系，更是一种基于信任的人身关系。当事人委托律师，不仅看重律师的专业技术，更需要律师的共情、陪伴与责任担当，需要律师站在当事人的立场上，为当事人的权益奔走。这种人与人之间的信任与共情，是生成式人工智能永远无法替代的。
法律人共同体是法治国家建设的核心力量，承担着塑造社会法治信仰、推动法律体系完善、促进社会治理现代化的重要公共使命。从立法层面的法律草案起草与论证，到司法层面的法律适用，再到普法层面的法治宣传与教育，法律人共同体始终是法治建设的核心主体。这些公共使命的实现，需要法律人对法治有坚定的信仰，对社会有深刻的洞察，对国家与人民有强烈的责任担当。这些，都是没有意识、没有信仰、没有责任担当的生成式人工智能无法实现的。
最高人民法院发布“法信法律基座大模型”
综上，AI时代法律权利不可让渡的根源，在于法律人与生俱来的主体性、公共性、政治性与伦理性。这些核心属性，与技术能力无关，是现代法治体系的内在要求。生成式人工智能无论在技术上如何迭代，都无法成为具有主体性、能够承担公共责任与政治责任的法律主体，自然也无法撼动法律人的核心根基。
结语
生成式人工智能的飞速发展，无疑为法律行业带来了前所未有的变革，也引发了法律人对自身职业未来的深刻思考。朱文的研究，首次将生成式人工智能的技术底层逻辑与法律方法论的核心——等置模式，进行了深度对话，精准廓清了学界对生成式人工智能的诸多误解。本文的写作，正是受此启发，尝试从应然层面与制度维度对这一重要问题进行补充。本文认为，生成式人工智能对法律人的冲击，始终局限于工具理性层面的技术功能替代，无法触及法律权利不可让渡的核心内核。法律人的本质，从来不是一套可被技术模拟的操作流程，而是现代法治体系中，由具有主体性的法律人承担的规范实践、价值权衡、公共责任与政治担当。法律权利不可让渡的根基，不是对法律技术的垄断，而是对法治的信仰、对正义的追求、对公民权利的守护、对社会公共使命的担当。这些，是永远无法被算法与数据复刻的，也是技术永远无法替代的。
生成式人工智能时代的法律人，真正需要警惕的从来不是AI的技术迭代，而是法律人的自我降格与主体性迷失。如果我们将自己局限于机械的法律技术操作，将自己降格为只会适用法律的“法律工匠”，那么我们终将在与AI的技术竞争中被淘汰。在此意义上，朱文提出的法学教育转型，应该进一步聚焦如下方面：其一，强化法理学、法哲学等基础理论教育，培养法律人的价值判断力与体系性思维；其二，强化法律实践教学，培养法律人对社会生活的洞察力与实践智慧；其三，强化法律人伦理教育，培养法律人的责任担当与伦理坚守。唯有重新锚定法律人的主体性定位，回归法律人的价值本质与公共使命，从“法律工匠”转变为“法治实践的主体性担当者”，我们才能在技术变革的浪潮中牢牢守护法治的根基。
初审：孙冠豪
复审：李 梅
终审：叶祝弟