“你指的大模型是什么？它的功能大概有哪些？你给我描述一下 。”4月初，当数智前线第一次和陆明谈及大模型这个已在科技圈盛行一年多的概念时，这位在行业深耕了20多年的资深律师，表现得有些茫然 。
但很快，在厘清大模型的概念和功能后，陆明确认，自去年七八月份，一家长期为他们团队提供数据库、检索软件、办公自动化等法律科技类产品的公司 ， 向他们推广一款整合了最新AI能力的新产品后，他们就已经在一些日常工作中用上大模型的能力 。只不过，此前他们一直将其笼统地称为“AI的能力” 。
众所周知，律师行业向来资料内容繁杂，需耗费大量时间和精力检索法律、整理文档、撰写文书 。为此 ， 近年来 ， 部分律师已经开始主动寻求一些AI手段提效 。“比如我们团队有一位80后律师，就自己去学了Python/ target=_blank class=infotextkey>Python语言 。”陆明告诉数智前线，这些年轻律师虽然用AI普遍比他们要早 ， 但自从去年用上融合了大模型能力的AI工具后 ， “就不用再学了 ， 直接拿过来用就好 。”
而在他看来 ， 大模型带来的诸多能力提升中，最好用的是案例检索功能 。
“以前一个案子要检索到5~6个相关性很高的案例，需要我们先在裁判文书网上设定关键词，再从搜出来的四五百个案例中，一个个筛选，基本上要花一天时间 。但现在用大模型检索完后，我们再从它给出的10~20个案例中精筛一遍，基本上10分钟就搞定了 。”陆明说，这一功能目前在其团队中已被常规性使用 。
相比之下，法律条文分析和书写诉状方面的功能成熟度则远远不够，陆明认为，AI在这两方面的能力，还很难达到能用的标准 。
“比如我们尝试过让它书写一个工程案子的诉状，但它只是很简单地写了一个记叙文——何时何地发生了什么 。但隐藏在这些事实当中、和法律法规能够紧密相连的一些要素，它完全没去整理 。这样子的判决书写出来，法官就一头雾水 。”陆明说，这也是他们认为AI无法替代的行业壁垒所在 。
“我们作为律师，特别是诉讼律师，很大一部分工作是把当事人的诉求 ， 转化成法官最后能够写到判决书上的内容 。”陆明说，“AI能做一些简单的数据检索和分析，但更进一步地和人的沟通，对人的理解，然后把这些沟通和理解，加工再转化给另外一个人，这个中间只能是人能做，我们认为这是目前AI替代不了的 。”
不过，即便如此，陆明也表示，过去团队一旦有人离职，一定需要再招人，但现在有了AI ， 可能不需要再招新人 。
“这些AI工具 ， 便宜的一年就几千块钱使用费，贵的也就1万多，但光是案例检索这块儿带来的提升，至少代替一个人没有问题 。这个人的其他事情，其他人分一分也做掉了 。”陆明说 。
林辉，大厂程序员，80后
80后程序员林辉发现，来自公司层面对大模型使用的推力正在加大 。
林辉在国内一家大厂做程序员 。去年，大模型刚在国内火起来时，他曾和许多同行一样，兴致勃勃地进行各种测试、找bug，但这些都属于个人尝鲜 。
而自今年开始，尤其是2月份，Sora给大模型市场再添一把火后 ， 公司内部明确提出了两大要求：其一，要他们找出场景来，适配大模型；其二，则是要将市面上的大模型了解清楚，并用起来 。
“现在领导天天催着用大模型 。但对于程序员来说，业务的需求都压得很满 ， 像我经常晚上九、十点才下班，自己的工作都做不完，谁给你研究大模型去 。”林辉说 。
但他同时也坦言，目前的工作中 ， 的确已经用到了部分大模型的能力 。
比如，对应用做一些小的优化时，他们原先会通过百度等搜索工具了解业界的做法，或请一些公司来交流学习，而现在也可以直接询问大模型 ， 再由程序员判断是否参考 。
大模型也可以在一些小工具的代码上提供帮助 。“比如写一个能判断今天是周几的程序，原来这些代码都要我们自己写，但现在可以直接以对话的形式告诉AI，它很快就能给你写好 。”林辉说 。
“但这两个功能，对我们来说影响还算不上很大 。”林辉告诉数智前线，从研发的角度来说，假如一天要干8小时的活，可能写代码的时间只有1个小时，而这一小时里 ， 写这些工具类的代码，可能只会用到10分钟，仅占2%左右 。
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