1. 引言
数字时代浪潮重塑法律服务形态，人工智能推动法律领域从传统人工向智能化转型，这不仅关乎技术应用，更触及法律职业核心伦理，引发律师职业伦理在数字时代定位与重构的深层思考。
当前，人工智能在法律领域的应用已多元化、深度化：智能合同审查系统效率远超人工，法律咨询机器人可提供标准化解答，预测性裁判系统准确率颇高。这些应用改变了法律服务模式，也对传统律师功能定位构成根本挑战。从深层看，这是法律职业对技术文明的回应，需从被动防御转向积极建构，相关研究兼具风险防范与法治创新价值，对维护司法公正、保障人权意义重大。
然而，技术进步与伦理规范的冲突日益凸显，传统律师伦理准则面临数字适应性危机。一方面，AI法律服务的便捷性等优势将冲击“万金油”律师及辅助从业群体，推动行业再职业化；另一方面，技术效率与伦理价值的冲突具体表现为三方面：其一，AI自主性与律师主体性存在矛盾，如ROSS系统的算法“黑箱”与律师主导决策的传统伦理相悖[1]；其二，数据驱动特性加剧客户信息泄露风险，某法律AI平台曾因漏洞导致数万份案件材料外泄[2]；其三，算法缺陷可能损害程序正义。因此，重构适配数字时代的法律职业伦理体系迫在眉睫。
2. 律师职业伦理的核心范畴
2.1. 保密义务
保密义务是律师职业伦理的基石性原则，其核心在于确保律师与客户之间的信任关系。美国《律师职业行为示范规则》第1.6条明确规定，律师不得泄露与代理客户有关的信息，除非获得客户同意或存在法定例外情形1。从律师职业伦理维度来看，保密义务是构建律师与客户信任关系的核心支柱。其深层伦理价值不仅在于维护客户自由表达的权利，更在于通过保障信息披露的安全性，使律师能够基于完整事实，运用专业知识为客户提供精准、有效的法律支持，进而实现司法公正的最终目标。但随着数字化浪潮席卷法律行业，传统保密模式遭遇了严峻挑战。电子文档的广泛使用、线上会议的常态化，使得信息存储、传输与共享的方式发生根本性变革。云端存储的安全漏洞、电子设备的数据窃取风险，以及网络通信中的信息拦截隐患，都为律师保密工作带来了新的风险点。同时，人工智能技术在法律领域的应用，也让客户信息面临被算法误读、数据过度挖掘等潜在危机，使得保密义务的履行边界和责任认定变得更为复杂。这些变化不仅考验着律师的职业操守，也对现有的保密制度和技术防范手段提出了更高要求。
2.2. 利益冲突规避原则
利益冲突规避原则要求律师在代理过程中避免出现损害客户利益的利益冲突情形。《中华人民共和国律师法》第三十九条规定，律师不得在同一案件中为双方当事人担任代理人，不得代理与本人或者其近亲属有利益冲突的法律事务。这一原则的伦理价值深植于法律职业的核心精神，旨在维护律师代理的公正性和独立性，确保法律天平不被私利或不当关联所撼动。在传统执业模式下，利益冲突的识别与处理高度依赖律师个人的专业敏感度和行业积累的实践智慧。资深律师往往通过细致审查客户名单，敏锐捕捉不同委托人间潜在的商业竞争、股权关联或诉讼对立关系；同时，依据自身对业务领域的深刻理解，预判不同案件可能产生的利益交集。这种依赖人工判断的模式，虽然彰显了律师的专业能动性，但也不可避免地存在主观性过强、标准不统一的弊端。
随着人工智能时代的浪潮席卷法律行业，越来越多的律师事务所开始引入AI系统进行利益冲突检索，试图以技术手段弥补人工审查的不足。这些AI系统通过构建庞大的数据库，将客户信息、案件细节、交易记录等数据进行整合分析，能够在短时间内完成海量数据的交叉比对。然而，算法的局限性使得这一技术革新暗藏隐患。AI系统的冲突识别逻辑依赖于预设的规则和历史数据模型，难以捕捉到复杂的隐性利益关联，如未公开的家族信托关系、间接持股链条或非正式的商业联盟。一旦遇到非常规的利益冲突形态，算法可能出现“盲点”，导致冲突识别不全面。更值得警惕的是，过度依赖AI检索可能削弱律师的主动审查意识，当算法未能发出预警时，潜在的伦理风险便会悄然累积，不仅可能损害当事人的合法权益，还会对整个律师行业的公信力造成冲击。
2.3. 勤勉尽责标准
勤勉尽责是律师职业的基本伦理要求，它要求律师具备专业胜任能力，并以合理的谨慎和技能处理法律事务。美国《律师职业行为示范规则》第1.1条将“保持专业(competence)”明确列为律师义务2。这一标准的伦理意义在于确保客户获得高质量的法律服务，维护法律职业的专业性和公信力。传统上，勤勉尽责是律师职业伦理的基石，具体体现在多个关键层面。对法律知识的掌握，要求律师持续深耕法律条文、司法解释与司法判例，敏锐捕捉立法动向，及时更新知识储备，确保在法律论证中精准引用条文。
然而，随着AI技术在法律行业的广泛应用，从合同审查、法律检索到案件预测，AI逐渐渗透法律实践的各个环节，律师是否具备理解和合理运用AI工具的能力，已然成为衡量其是否履行勤勉尽责义务的全新维度。一方面，AI工具虽能大幅提升工作效率，但其存在数据偏差、算法黑箱等问题。若律师盲目依赖AI生成的分析结果，不加以独立思考和专业验证，可能会遗漏关键法律风险，给出错误的法律建议。另一方面，律师还需掌握AI工具的运行逻辑，能够根据案件实际需求准确设置检索条件、解读分析报告，才能充分发挥AI的辅助作用。这意味着新时代的律师不仅要精研法律专业，更要跨越技术鸿沟，在法律与AI的融合中，重新定义勤勉尽责的标准。
3. 数字时代的新内涵
3.1. 数据隐私保护边界
在人工智能时代，律师的保密义务已从传统的信息保密扩展至数据隐私保护的新领域。随着AI法律系统对客户数据的收集、存储和分析，律师不仅需要保护客户的秘密信息，还需确保数据处理符合隐私保护法规。欧盟《通用数据保护条例》(GDPR)要求数据控制者采取适当技术和组织措施保护个人数据3，这一要求同样适用于使用AI技术的律师和律所。数据隐私保护的伦理边界在于平衡技术应用与个人权利。在借助AI系统分析客户社交媒体数据为法律策略提供有力支撑的进程中，由于其对法律策略意义重大，律师肩负着重大且不容推卸的责任。律师必须谨慎行事，严格把关，一方面要保证这一数据使用行为完全契合客户的合理预期，让客户清晰知晓数据用途，确保客户对数据使用有充分的知情权；另一方面更要全方位保障不侵犯客户隐私权，坚决杜绝任何侵犯客户隐私权的情况发生，切实维护客户的合法权益。
3.2. 算法透明度要求
算法透明度成为数字时代律师伦理的新要求，它要求律师在使用AI工具时，应当了解并能够向客户解释算法的基本原理和决策过程。美国律师协会在2023年通过的一项决议中强调，律师有义务确保AI法律产品的透明度，避免“黑箱”操作损害客户权益4。算法透明度的伦理价值在于维护客户的知情权和自主决策权。当AI系统生成法律建议时，客户有权了解该建议的形成依据和潜在局限性，从而做出明智的决策。缺乏透明度的算法应用可能导致律师对AI的过度依赖，甚至放弃专业判断，这与律师应当独立承担责任的伦理要求相悖。
3.3. 技术能力作为新的职业要求
随着AI技术在法律领域的深入应用，掌握必要的技术知识和技能已成为律师履行勤勉尽责义务的内在要求。传统的律师服务业是一个“以人为本”的行业，服务主体和服务对象都是以人类为主体。当人工智能技术在律师服务中主导一些简单案件的解决时，会形成服务主体的多元化现象，传统律师业的服务关系格局随之发生改变。传统的律师服务业是一个“以人为本”的行业，服务主体和服务对象都是以人类为主体。当人工智能技术在律师服务中主导一些简单案件的解决时，会形成服务主体的多元化现象，传统律师业的服务关系格局随之发生改变。
随着人工智能的切入，法律服务市场的供求信息会更加透明，各项市场要素会更加高速地流动起来。当明码标价的在线法律服务产品出现在市场上时，律师行业的运作过程、收费标准、盈利模式等将不得不更加开放和透明，各项市场要素会更加高速地流动起来。当明码标价的在线法律服务产品出现在市场上时，律师行业的运作过程、收费标准、盈利模式等将不得不更加开放和透明，其中饱受非议的按时收费制度也有可能会被迅速瓦解。
4. AI法律应用带来的具体挑战
4.1. 主体性危机
4.1.1. 法律决策权归属问题
人工智能的发展使得法律决策权的归属变得模糊，引发了人类律师与算法之间的权力重构。当AI系统如ROSS能够独立处理破产案件并给出法律建议时，传统上由律师垄断的法律决策权面临分流的风险。这种分流引发了深刻的伦理思考即法律决策的本质是否允许由非人类主体承担，另外律师在人工智能时代应当如何定位自己的决策角色。从伦理视角看，法律决策不仅涉及技术判断，更蕴含着价值权衡和伦理考量，而这正是人类律师的核心优势所在。有学者在分析辩护律师伦理模式转型时指出，律师的本质在于维护委托人利益，这一过程需要情感共鸣和价值判断，而非单纯的技术推理[3]。因此，AI技术应当定位于辅助工具，而非决策主体，律师必须保持对法律决策的最终控制权，这是维护职业伦理的必然要求。
4.1.2. 责任划分困境
AI法律应用中的责任划分困境是主体性危机的另一个表现。当AI系统提供的法律建议出现错误并导致客户损失时，责任应当由谁承担：是开发算法的技术人员、提供AI服务的律所，还是使用该系统的律师？这一问题尚未有明确的伦理和法律答案。从伦理视角审视，责任划分的关键要点在于保障问责机制具备完整性与公平性。在人工智能法律系统相关研究中，有学者提出，应构建“人–机系统”的责任分配模式，清晰界定不同主体在AI法律应用场景下的责任边界[4]。这一理念为破解责任困境提供了极具价值的伦理导向，意味着技术开发者、服务提供者以及律师需依据自身角色定位和过错程度来分担相应责任，进而有效规避责任真空状态的出现。
从法理层面深入分析，这一责任归属问题本质上涉及侵权责任归责原则的适用选择。过错责任原则下，律师的责任认定核心在于其是否履行了合理的审慎注意义务即律师在使用AI工具前，是否对工具的资质、算法可靠性、数据来源合法性进行了必要核查；在使用过程中，是否对AI输出结果进行了专业复核与交叉验证；在出现异常提示时，是否及时采取了替代方案或风险预警措施。若律师已全面履行上述义务，仍因AI系统不可预见的技术缺陷导致错误，可认定为无过错，依法减轻或免除责任；反之，若律师盲目信赖AI工具，未履行基本审查义务，直接将AI输出结果作为法律意见提供给客户，则应认定为存在过错，需承担相应赔偿责任。
4.2. 程序正义冲击
4.2.1. 算法偏见对平等代理的不利影响
在人工智能深度融入法律领域时，算法偏见可能对程序正义构成重大阻碍。机器学习模型依赖训练数据，若数据本身存在系统性偏差，算法可能将其放大并输出非中立或有偏差的AI法律建议。“法律面前人人平等”要求司法裁判不应受不当因素影响，而算法偏差可能导致AI法律工具输出不一致的建议，这不仅违背法律追求的公正原则，也可能影响律师履行其提供专业、客观的代理服务的职责，进而可能削弱公众对司法体系的信任。
面对算法偏见挑战，律师作为关键衔接者，需承担技术审查重任。律师在使用AI法律工具时，律师在使用AI工具时应当对训练数据的代表性和算法的公平性进行审慎评估，必要时寻求专业的技术审查，以确保代理活动的公正性。
4.2.2. 黑箱操作与正当程序原则的冲突
当法律人工智能过度依赖裁判文书的数据时，我们需要追问的是：裁判文书就一定是没有偏差的可靠样本吗？比如在中国，法院审判委员会上的讨论和意见、政治压力和社会舆论对审判的影响、法官对案件的真实推理过程等，都是无法全面地体现在裁判文书中的。在这种情况下，以现有裁判文书为基础建立起来的数据模型只能作为参考，而不能作为最终的运算依据。
另一方面，正当程序要求法律决策过程具有可解释性和可审查性，而深度学习算法的复杂性使得其决策过程难以被人类理解，形成“算法黑箱”。这种黑箱操作可能导致律师无法向客户充分解释法律建议的形成依据，也使得对方当事人和裁判者难以对AI辅助的法律主张进行有效质疑。日本学者佐藤博史在讨论辩护律师伦理时指出，律师有义务确保法律程序的透明性和可参与性，这是维护当事人诉讼权利的基础[5]。为调和黑箱操作与正当程序的冲突，律师在使用AI工具时应当优先选择具有可解释性的算法模型，并建立内部审查机制，对AI输出的法律建议进行人工复核。此外，律师还应当向客户明确说明AI工具的局限性，避免过度依赖算法而忽视专业判断。
4.3. 关系重构挑战
4.3.1. 人机协作中的保密漏洞
随着人工智能深度融入法律服务领域，传统律师与客户间的协作范式正经历深刻变革。在此过程中，数据安全与保密问题成为行业新挑战，尤其当律师借助第三方AI平台处理客户信息时，数据流转的各个环节都潜藏着泄密隐患。
从法律伦理视角审视，律师肩负着维护客户信息安全的重大责任，在人机协同作业场景下，这种责任更需强化落实。一方面，律师在遴选AI服务供应商时，必须审慎评估其数据防护体系的完备性与可靠性；另一方面，在实际应用中，应通过严格的数据访问权限管理与加密技术，构建坚实的信息安全屏障。此外，律师还需秉持透明原则，就AI应用中可能存在的保密风险与客户展开充分沟通，确保客户在充分知情的基础上，作出理性的授权决策。
4.3.2. 客户信任机制的重建
人工智能技术的深度应用正在重塑律师与客户之间的传统信任机制。在数字化转型的背景下，客户往往因对AI技术原理的认知不足以及对算法公正性的合理担忧，可能产生对法律服务质量的信任危机。这种信任危机主要体现在技术认知的不对称性、决策过程的透明度缺失以及责任主体的模糊化三个方面。
正如德国著名法学家罗科信教授在论述辩护律师职业定位时曾精辟指出：“律师应当是客户权利最坚定的守护者”。这一职业定位在AI时代具有特殊价值：当技术工具可能带来异化风险时，律师更应坚守“客户利益至上”的职业伦理，通过专业判断来平衡技术效率与个案正义，使AI真正成为实现客户权益的助力而非障碍。这种人文关怀与技术理性的有机结合，正是重建律师和客户信任关系的关键所在。
4.4. 市场竞争伦理
4.4.1. 技术垄断导致的服务不平等
人工智能技术的研发和应用需要大量资金和技术投入，这可能导致大型律所凭借技术优势形成垄断，加剧法律服务市场的不平等。小型律所和独立执业律师可能因无力承担AI系统的高昂成本而被边缘化，从而影响法律服务的可及性。从法律职业伦理的角度看，这种技术垄断违背了法律职业的公共服务属性。美国律师协会在其报告中指出，应当采取措施确保AI技术在法律领域的公平分配，避免技术优势转化为垄断地位。具体措施可包括建立政府资助的AI法律工具共享平台、对小型律所提供技术补贴等，以促进法律服务的均等化。
4.4.2. 自动化服务对法律援助公益性的稀释
人工智能的自动化特性使得批量处理简单法律事务成为可能，这虽然提高了效率，但也可能导致法律援助的公益性被稀释。当AI系统替代律师处理大量法律援助案件时，服务的个性化和情感支持可能被忽视，从而影响援助质量。英国学者理查德·萨斯坎德在研究法律人工智能时警告，技术应用不应以牺牲法律服务的人文关怀为代价[6]。为维护法律援助的公益性，律师在使用AI工具时应当保持对受援人的情感关注，确保自动化服务不损害援助对象的尊严和权利。此外，应当明确AI工具在法律援助中的应用边界，对于复杂或涉及重大权益的案件，仍应由人类律师主导处理。
5. 伦理重构路径
5.1. 规范层面
随着AI技术在法律领域的广泛应用，律师职业行为准则亟待更新以满足新的伦理需求。我国现行《律师执业行为规范》于2017年修订，虽已涵盖信息技术应用的一般性原则，但尚未对AI技术的伦理要求作出具体规定。基于此我国《律师执业行为规范》可以借鉴美国律师协会2022年发布的《智能合同时代的法律伦理》报告，对其中的相关问题进行修订。例如律师在使用AI系统为客户提供法律服务时，应向客户明确说明AI工具的角色、功能以及其局限性，并确保客户在充分知情的基础上给予同意。这一要求旨在保障客户对服务过程的知情权，确保其能够对AI辅助法律服务做出自主决策。
另外，律师有责任定期审查所使用AI系统的算法公平性与数据安全性。具体而言，律师需确保AI系统在数据收集、处理和应用过程中不存在歧视性或偏见性结果，并保障客户数据的保密性与完整性。通过算法审查，律师能够监督AI技术的应用是否符合伦理与法律要求，从而维护法律服务的公正性和可靠性。
在AI辅助法律服务中，律师应明确自身作为法律服务提供者的最终责任，不得因技术应用而推卸职业责任。律师需对AI系统的输出结果进行独立判断与验证，并在必要时对AI的建议进行修正或补充。明确责任划分有助于强化律师的职业责任感，确保法律服务的质量与专业性。
5.2. 法律教育层面
在数字技术深刻重塑法律实践的背景下，法学教育也需构建融合科技伦理的课程体系，以培养适应数字时代的复合型法治人才。一方面，可以在法律教育中设置法律与人工智能基础课程，该课程通过阐释AI技术原理及其法律应用场景，帮助学生建立技术与法律交叉认知框架。另一方面，该课程在具体的设置上可以聚焦AI时代的职业伦理重构，通过典型案例分析培养学生应对算法决策等新挑战的伦理判断能力；此外，“技术实务训练”课程采用项目式教学，让学生在智能合约审查等模拟场景中掌握AI工具操作技能，同时结合《数据安全法》等规范开展技术伦理审查实践。通过上述课程体系的设置，从而助力学生在投身律师行业时，能够更从容、更高效地适应数字时代下律师职业的变革与发展。
5.3. 建立律所内部技术伦理审查机制
为了保障律师在职业发展中能够妥善应对人工智能技术带来的伦理挑战，律师事务所内部也应该应当构建一套完善的内部技术伦理审查机制，并将其作为律师持续职业发展的重要支撑。律师事务所要有计划地定期组织律师参加人工智能技术和伦理方面的培训课程。随着人工智能技术的飞速发展，通过持续培训，能让律师及时掌握最新技术动态，确保其技术能力不断更新和提升。针对人工智能在法律实践应用中出现的各类伦理案例，律师事务所应定期组织律师开展研讨活动。在研讨过程中，律师们可以分享观点、交流经验，从而增强对伦理问题的敏锐洞察力，提高解决实际伦理问题的能力。
此外，律师事务所可以设立专门的技术伦理咨询岗位，或者成立技术伦理咨询委员会。当律师在人工智能应用过程中遇到伦理难题时，能够及时向这些专业机构或人员寻求帮助，获得专业的意见和建议。
6. 总结
人工智能技术的迅猛发展正在深刻重塑法律职业的伦理格局，既带来前所未有的机遇，也引发诸多挑战。这种伦理重构并非对传统价值的否定，而是在数字时代背景下对法律职业伦理的拓展与深化。要实现技术进步与伦理价值的平衡，需要多管齐下。在制度层面推动伦理规范更新，在技术层面探索创新应用，在教育层面强化伦理能力培养，在监管层面完善机制设计，从而构建适应数字文明的法律职业伦理体系。
NOTES
1Model Rules of Pro. Conduct r. 1.6 (Am. Bar Ass’n 2023).
2Model Rules of Pro. Conduct r. 1.19(Am. Bar Ass’n 2023).
3《通用数据保护条例》(GDPR)第32条第1款。
4American Bar Association, Resolution 604, Adopted by the House of Delegates (Feb. 5-6, 2023).