AI提升初级专利律师表现但可能阻碍其职业发展

这项研究将专利律师分为两组，一组先使用AI辅助工作，然后在没有AI的情况下评估结果。 研究人员通过这种设计测量了AI辅助工作的质量以及律师自身判断力的保持情况。 在一家独立律师事务所，律师们对五类结果进行评分：可执行性、技术准确性、战略模糊性、完整性和清晰度。 谷歌资助的研究中，三分之二的参与者获得了谷歌实验室未发布的AI助手“InFlow”，其余三分之一则没有使用AI。 在两项专利权利要求起草任务中，只有实验组可以使用InFlow，而对照组则无AI辅助完成任务。

在第三项名为“修订”的任务中，所有参与者都必须在没有AI的情况下批判性地审查一份现有的专利草案。 起草任务衡量即时AI辅助表现，而修订任务衡量内化的判断力，这是专利律师通常无需工具即可执行的任务。 AI主要改善初级律师的起草工作 在起草任务中，实验组在10天和90天时都明显优于对照组，效果体现在所有五个评分维度上。 高分主要来自较少的低分和更多的中等分数，而顶尖分数几乎没有变化。 获得AI访问权限的初级律师在专利草案上获得低分的次数大大减少。 | 图：NBER 对于经验少于七年的初级律师来说，收益要大于资深律师。

研究人员表示，这与越来越多的研究表明AI缩小了经验较少和经验较丰富员工之间的绩效差距相一致，这一效应已在使用写作、客户服务和软件开发中观察到。 只有资深律师保持AI优势 修订任务产生了相反的结果。 实验组整体得分更高，但优势完全来自资深律师，初级律师根本没有受益，尽管他们在AI辅助起草期间取得了最大进步。 在AI辅助起草期间，初级律师受益最大。 在没有AI的修订期间，只有资深律师保持优势。 | 图：NBER 相反，初级律师的结果分化，中等分数大幅减少，低分和高分增多，顶尖分数没有增长。

作者认为，这表明AI加速了部分初级律师的技能培养，而取代了其他人的技能，尽管实验没有解释为什么效果出现分歧。 在没有AI的修订期间，实验组初级律师的分数分布更广，低分和高分增多。 | 图：NBER 从AI中获益最多的律师恰恰是保留最少持久技能的律师，这导致研究人员建议，基础专业知识可能是将AI辅助实践转化为持久能力的前提条件。 一项补充文本分析提供了一个可能的解释。 资深律师更经常重构有缺陷的草案，并将他们的更改基于法律原则，而初级律师经常发现严重缺陷但未修复，留下的笔记读起来像是对AI助手的指令。

由于这种行为也出现在对照组中，作者没有将其归因于AI训练习惯，而是将其视为初级水平的基础缺陷，AI的使用并未修复。 实际结果的意义 作者指出了一些局限性，包括由顶尖律师的高计费率导致的小样本量，参与公司不能代表整个专业服务行业，缺乏基线技能测量，以及三个月的时间窗口与建立专利专业知识所需的时间相比太短。 研究人员认为，只要专业工作仍然需要在没有AI的情况下进行判断，即时生产力提升和持久技能发展之间的张力就很重要，而且这种情况可能还会持续很长时间。 即使AI最终支持