ШІ підтягує молодших юристів лише тимчасово

Як поставили експеримент

Окрім двох завдань на складання патентних заявок, де AI-група мала доступ до InFlow, а контрольна працювала без нього, дослідники додали третє завдання — «редлайнінг»: усі учасники без винятку критично переглядали готову чужу чернетку без жодних інструментів. Це дозволило окремо виміряти якість роботи з AI і те, наскільки власне судження юриста лишилося неушкодженим після роботи з асистентом. Результати оцінювали незалежні патентні повірники «наосліп» за п'ятьма критеріями: юридична сила, технічна точність, стратегічна невизначеність формулювань, повнота і ясність.

Де виграш, а де — розкол

У драфтингу прирости AI-групи трималися на тому, що зникали явно погані оцінки й зростала частка середніх — найкращі оцінки практично не змінилися. У редлайнінгу картина протилежна: загальна перевага AI-групи складалася винятково за рахунок старших юристів, тоді як у джунів, які найбільше виграли від AI в драфтингу, переваги не було зовсім.

Більше того, результати джунів у редлайнінгу розкололися: частка середніх оцінок різко впала, натомість зросла і частка поганих, і частка хороших, а приросту в найвищому сегменті не було. Автори трактують це як ознаку того, що в одних джунів AI прискорював розвиток навичок, а в інших — заміняв їх, хоча експеримент не пояснює, чому ефект розійшовся саме так.

Можлива причина — брак бази

Текстовий аналіз чернеток показав: старші юристи частіше перебудовували недолугий документ і прив'язували правки до юридичних принципів, а джуни помічали серйозні вади, але не виправляли їх — залишали нотатки, схожі на інструкції для AI-асистента. Оскільки така поведінка траплялася й у контрольній групі без AI, автори не пов'язують її зі звичкою, набутою через AI, а бачать базовий дефіцит на рівні джунів, який використання AI не усунуло.

Дослідники припускають, що базова експертиза може бути передумовою для того, щоб робота з AI перетворювалася на стійку навичку, а не замінювала її. Це вписується у ширшу дискусію про «трагедію когнітивної спільноти»: окрема фірма виграє від автоматизації, а витрати на недорозвинений талант розподіляються на всю професію.

Паралелі з іншими галузями й обмеження дослідження

• За даними The Decoder, в іншому дослідженні Anthropic молодші розробники, що вивчали нову бібліотеку з допомогою AI, на 17% гірше пройшли подальший тест знань, ніж ті, хто вчився без AI.
• MIT Media Lab у дослідженні з написання есеїв зафіксував ознаки «когнітивного боргу» від перекладання мислення на AI.
• BCG ще 2023 року показала, що слабші консультанти покращували результати з GPT-4 значно більше, ніж сильні.
• Дослідники зі Стенфорда пояснюють скорочення посад початкового рівня в різних галузях тим, що AI здатен замінити переважно підручникові знання — головний актив молодих спеціалістів, тоді як практичну експертизу досвідчених працівників замінити складніше.
• За словами Anthropic, частка молодших позицій у її інженерних командах скоротилася з 21% до 14% з початку 2025 року.

Автори NBER самі зазначають обмеження роботи: невелика вибірка через високі погодинні ставки топових юристів, фірми-учасниці не репрезентують сферу професійних послуг загалом, відсутність початкового замірювання навичок, а тримісячне вікно — короткий термін порівняно з роками, потрібними для становлення патентного юриста. На їхню думку, напруга між миттєвою продуктивністю і довгостроковим розвитком навичок матиме значення, доки професійна робота вимагає судження без AI — а це, ймовірно, триватиме ще довго: навіть якщо AI колись підтримуватиме редлайнінг, навряд чи він буде доступний у реальному часі під час зустрічей з клієнтами чи судових процесів.