美國多間頂尖法學院在 2026 至 2027 學年收緊課堂科技規定，芝加哥大學法學院禁止一年級核心課堂使用手提電腦、平板與智能電話，加州大學柏克萊法學院則明文禁止學生用生成式人工智能構思、起草與修改計分功課，校方判斷當業界將初階工作全數交給 AI 系統，年輕從業員就會失去養成專業判斷力的機會。
同一道難題正在企業內部重演，人工智能率先淘汰過去用來訓練新人的低階任務，Stanford Digital Economy Lab 的薪資數據顯示 22 至 25 歲從事高暴露職業的年輕人就業表現已落後同輩 19 個百分點。
課堂關掉螢幕，換回真人即場對答的訓練場
芝加哥大學法學院由新學年起在一年級核心課堂禁止使用手提電腦、平板與智能電話，校方認為科技捷徑會妨礙學生智性成長，該校人工智能委員會主席 William Hubbard 表示重點是用傳統方法做事，因為學習本來就是這樣發生，而世代相傳的蘇格拉底式問答要求學生在教授與同輩面前即場拆解案例與法律原則，生成式人工智能正好阻礙這個過程。
校方未有全面封鎖 AI 系統，院長 Adam Chilton 認為學生自然會使用相關工具，因此課程需要調整配合而非假裝科技不存在，所以學校容許學生在課堂以外的腦力激盪、法律診所與相關課程使用人工智能，目標是讓學生學會使用、不依賴以及認識人工智能。
加州大學柏克萊法學院採用另一種策略，新政策預設禁止學生用生成式人工智能構思、擬定大綱、起草、修改、翻譯或編輯任何計分功課，只有個別教授可按課程性質決定是否放寬限制，院長 Erwin Chemerinsky 坦言學生呈交的功課不應該是 Claude 的生成結果，如果思考與寫作都由 AI 系統代勞就等同學院沒有教導學生任何知識。芝加哥大學把同一套邏輯延伸至本科生，核心社會科學課程要求學生回復紙本閱讀等學習模式，社會科學學部主管 Jenny Trinitapoli 解釋學校期望能教導學生一生受用的能力，確保他們在沒有電力與網絡的情況下仍然具備決策能力。
研究說明捷徑代價會延後兩年浮現
Hubbard 引述一項研究將這種憂慮轉化為可量度的實際損失，研究由 Stockholm University 的 David Strömberg 與 Victor Lei 聯同香港大學學者共同完成，團隊追蹤中國內地一個縣 26,811 名中學生共 30 個月，發現學生採用生成式人工智能後功課分數上升 18%，完成時間減少 30%，然而 6 個月內的月考成績卻下跌 20%，升學考試成績跌幅介乎 18% 至 24%，而且這些負面影響要 2 年後才完全顯現。
約 8 成的考試成績跌幅集中在依賴工具的「外判型」學生身上，這批學生做功課時間異常短且分數異常高，明顯是直接抄襲答案而沒有利用工具學習，當中成績原本最好的一群跌幅反而最大達 24%。Hubbard 總結時指出關鍵在於學生有否投入時間學習，人工智能在職場是極具效率的生產力工具，在教育領域卻產生完全相反的效果。
人工智能抽走律師行槓桿模式的最底層
企業層面的數字比校園爭論更早反映市場壓力，SurePoint 的報告顯示 AmLaw 200 律師行的入職律師人數由 2022 年的 7,489 人與 2023 年的 7,640 人，跌至 2024 年的 7,417 人與 2025 年的 7,426 人，在同期收入明顯上升的情況下招聘人數幾乎原地踏步，2025 年招聘資深轉會律師的人數更是多於初級新人。
Clifford Chance 裁員時直接指出原因是人工智能應用增加，同時多間大型律師行亦縮減暑期實習規模。Stanford Law 教授 Nik Guggenberger 點出當中的結構問題，自動化系統取代愈來愈多訓練初級律師的工作，新人失去可供練習的材料，而合夥人帶領大批計時律師的槓桿營運模式正是建基於這批基層人手。
企業要把訓練由副產品改為刻意設計
任何依賴師徒制的行業都可以參考法學院的做法來制定執行路線，過去新人的判斷力是透過處理低階工作時累積培養，當 AI 系統接手相關工作後，企業需要將員工培訓由副產品轉化為刻意設計的流程，管理層必須明確界定哪些任務交由人類草擬第一稿，哪些部分可以直接交給 AI 工具處理，同時要保留一定比例的工序讓新人親手經歷完整推理過程。
Mayer Brown 合夥人 Kiel Bowen 提出另一種應用方式，人工智能有時是比資深同事更合適的對練對手，因為系統能發現人類受個人與專業經驗限制的盲點，管理層可以將 AI 工具設定為質詢角色而非單純的代筆工具。
企業的風險管理政策亦需要與時並進，海外已多次發生律師引用 AI 系統虛構案例的事件，機構必須建立覆核與問責機制並明確規定由誰為輸出結果承擔責任，成本層面的取捨同樣難以迴避，Chilton 提出當部分訓練已經無法符合成本效益地交由人手完成時，社會應如何培養具備專業判斷力的人才，這些成本最終會反映在客戶價格、企業培訓預算以及行業准入門檻之中。
香港的準備時間比想像中短
香港本地監管機構與業界已陸續展開應對行動，大律師公會主席毛樂禮在 2026 年 5 月表示公會已成立人工智能工作小組研究業界應用情況，計劃參考英格蘭與新加坡的做法向會員發出指引，並會與相關機構合作提供價格合理且能保障法律專業保密權的 AI 工具，避免小型律師行在技術發展上落後。律政司方面正試行由本地人工智能研究中心開發的「港文通」，並研究推出「港法通」系統，全面配合先教育、再展示產品、後推動應用的 3 階段策略。
Stanford 的數據點出對僱主極為重要的一大分野，依賴編碼化知識的職位就業率出現明顯下跌，而依靠經驗累積的隱性知識職位則保持穩定甚至有上升趨勢，這些隱性知識的產生正正需要時間與處理真實案件來累積，Hubbard 指出法律工作有部分核心價值無法寫進教科書，而是涉及安撫人心讓當事人在陷入困境時知道有專業人士為自己爭取權益。
