Sztuczna inteligencja potrafi w kilka sekund wyszukać przepis, streścić orzeczenie, porównać wersje umowy, przygotować szkic pisma, wskazać ryzyka w klauzuli i ułożyć listę argumentów procesowych. Dla studentów prawa, aplikantów, prawników wewnętrznych i kancelarii jest to zmiana praktyczna, a nie odległa futurologia. Narzędzia, które jeszcze niedawno wymagały zespołu asystentów, baz danych i wielu godzin pracy, coraz częściej mieszczą się w oknie czatu albo w systemie do zarządzania dokumentami.
Ta zmiana nie znosi sensu studiów prawniczych. Raczej podnosi wymagania wobec nich. Jeśli maszyna wykonuje część pracy informacyjnej, człowiek musi lepiej rozumieć, czym jest odpowiedzialność zawodowa, interpretacja, konflikt wartości, ocena ryzyka, strategia procesowa i lojalność wobec klienta. Prawo jest praktyką rozumu instytucjonalnego. Obejmuje tekst przepisu, ale także fakty, procedurę, kulturę sądu, ciężar dowodu, zasadę proporcjonalności, tajemnicę zawodową, interes klienta, granice argumentacji i świadomość skutków decyzji dla konkretnego człowieka.
Dlatego najciekawszy wniosek z debaty o AI w prawie brzmi: technologia obniża koszt dostępu do informacji prawnej, ale zwiększa znaczenie oceny prawniczej. To ona decyduje, czy wynik pracy modelu zostanie użyty, odrzucony, sprawdzony, poprawiony, ograniczony albo przekształcony w bezpieczne działanie.
W tym kontekście debiut „Raportu o studiach prawniczych” Dziennika Gazety Prawnej ma znaczenie większe niż zwykła publikacja branżowa. Redakcja przygotowała raport w miejsce tegorocznego rankingu, ponieważ po dwóch dekadach uznała, że ranking i jego metodologia wymagają aktualizacji, a zredefiniowana formuła ma wrócić w przyszłym roku (DGP, 2026a). To dobry moment na szersze pytanie: czego powinny uczyć studia prawnicze, skoro tekst prawa staje się coraz łatwiej dostępny, a sama przewaga informacyjna przestaje wystarczać?
Studia prawnicze po utracie monopolu na informację
Przez długi czas przewaga prawnika opierała się częściowo na dostępie. Prawnik znał źródła, umiał znaleźć przepis, potrafił poruszać się po komentarzach, orzecznictwie, procedurze i praktyce urzędowej. Oczywiście dobry prawnik zawsze robił więcej, ale dla klienta sama zdolność znalezienia właściwej normy była już dużą wartością.
Dziś ten element pracy ulega automatyzacji. Systemy informacji prawnej, wyszukiwarki, bazy orzeczeń, narzędzia kontraktowe i modele językowe obniżają koszt dotarcia do materiału. Student pierwszego roku może poprosić model o streszczenie sporu doktrynalnego. Przedsiębiorca może wkleić projekt umowy i uzyskać listę ryzyk. Dział prawny może porównać setki dokumentów. Kancelaria może przyspieszyć pierwszy research.
Prawnik traci więc część monopolu na znalezienie tekstu. Nie traci funkcji zawodowej, jeśli potrafi wykonać pracę, której model nie ponosi. Chodzi o odpowiedzialną ocenę. Czy podany przepis obowiązuje? Czy dotyczy właściwego stanu faktycznego? Czy orzeczenie ma znaczenie w tej sprawie? Czy argument jest dopuszczalny etycznie? Czy klient rozumie ryzyko? Czy opłaca się iść do sporu? Czy ugoda jest lepsza niż wygrana po pięciu latach? Czy w piśmie można użyć pewnej tezy, nawet jeśli formalnie brzmi atrakcyjnie?
AI może wygenerować argument. Nie ponosi odpowiedzialności dyscyplinarnej za jego nadużycie. Może streścić umowę. Nie odpowie za pominięcie klauzuli, która kosztuje klienta spór. Może zaproponować strategię. Nie spojrzy klientowi w oczy przed rozprawą i nie wyjaśni, że nawet dobry proces można przegrać.
Raport DGP jako zmiana akcentu
Dotychczasowe rankingi studiów prawniczych zwykle porządkowały uczelnie według wskaźników: kadry, zdawalności na aplikacje, warunków kształcenia, wymagań wobec studentów, losów absolwentów. Taki format był użyteczny, ale łatwo tworzył złudzenie, że jakość edukacji prawniczej można sprowadzić do jednej tabeli.
Raport ma inną funkcję. Pozwala zobaczyć sektor jako układ kilku napięć naraz: praktyka kontra teoria, AI kontra odpowiedzialność zawodowa, zadowolenie studentów kontra oczekiwania rynku, zdawalność aplikacyjna kontra szersze kompetencje prawnika, prestiż uczelni kontra realne wejście do zawodu.
Z danych przywołanych przez DGP wyłaniają się cztery silne sygnały. Po pierwsze, praktyka w czasie studiów ma wymierny związek z zarobkami absolwentów. Po drugie, AI weszła do codziennego użycia prawników szybciej, niż wiele wydziałów zdążyło dostosować programy. Po trzecie, spadło zadowolenie studentów z jakości kształcenia. Po czwarte, egzaminy wstępne na aplikacje pozostają ważnym miernikiem przygotowania, ale nie wyczerpują pytania o dojrzałość zawodową (DGP, 2026a; DGP, 2026b; DGP, 2026c; Ministerstwo Sprawiedliwości, 2025).
To nie są cztery osobne tematy. One opisują jeden proces: studia prawnicze muszą przejść od modelu akumulacji wiedzy do modelu formowania kompetencji prawniczej w środowisku technologicznym.
Wartość praktyki
Dane ELA są szczególnie istotne, ponieważ przenoszą rozmowę z poziomu opinii na poziom ekonomicznych losów absolwentów. System ELA łączy dane z systemu POL-on i Zakładu Ubezpieczeń Społecznych, pozwalając analizować m.in. wynagrodzenia, ryzyko bezrobocia i relację zarobków absolwentów do lokalnego rynku pracy. Jednym ze stosowanych wskaźników jest Względny Wskaźnik Zarobków, który odnosi średnie zarobki absolwentów danego kierunku do średnich zarobków w ich powiatach zamieszkania (Ministerstwo Nauki, 2026; ELA, 2026).
Według sygnalizowanych przez DGP danych praktyka w czasie studiów wiąże się z istotnie wyższymi wynagrodzeniami po dyplomie: absolwenci zdobywający doświadczenie zawodowe na studiach mogą zarabiać nawet o 35–45% więcej niż osoby bez takiego doświadczenia (DGP, 2026a). Nawet jeśli trzeba ostrożnie interpretować kierunek przyczynowości, związek jest logiczny. Praktyka daje kontakt z dokumentem, klientem, terminem, odpowiedzialnością, konfliktem, zespołem i instytucją. Tego nie zastąpi egzamin z kodeksu.
Praktyka uczy też języka zawodu. Student widzi, że prawo nie istnieje w próżni normatywnej. Umowa musi zostać podpisana przez konkretnych ludzi. Pozew musi trafić do sądu w terminie. Opinia prawna musi być zrozumiała dla zarządu. Klient często nie wie, czego naprawdę potrzebuje. Akta są niepełne. Świadek zmienia wersję. Przepis ma kilka możliwych interpretacji. Ryzyko prawne bywa tylko jednym z ryzyk biznesowych.
Dobra praktyka nie polega na parzeniu kawy, mechanicznym formatowaniu dokumentów i patrzeniu na pracę innych. Polega na stopniowanym udziale w zadaniach: researchu, analizie akt, projekcie pisma, notatce z rozprawy, prostym fragmencie umowy, symulacji rozmowy z klientem, pracy z orzecznictwem, przygotowaniu argumentów i omówieniu błędów z prawnikiem prowadzącym.
Jeżeli praktyka tak silnie różnicuje późniejszą pozycję ekonomiczną, wydziały prawa powinny traktować ją jako część rdzenia edukacji, a nie dodatek do programu.
Problem praktyk pozornych
Praktyka może jednak działać tylko wtedy, gdy jest realna. W badaniach studentów prawa problem praktyk pojawia się od lat: ich jakość, odpłatność, dostępność, rodzaj powierzanych zadań i związek z dalszą karierą. ELSA Poland prowadzi ogólnopolskie badania opinii studentów prawa od wielu lat, pytając m.in. o jakość kształcenia, praktyki i rynek pracy (ELSA Poland, 2024; ELSA Poland, 2025).
Praktyka pozorna daje wpis do CV, ale nie daje kompetencji. Student spędza kilka tygodni w instytucji, nie otrzymując zadania, informacji zwrotnej ani zrozumienia procesu. Taka praktyka może nawet szkodzić, ponieważ uczy cynizmu wobec zawodu. Pokazuje, że formalny wymóg można odhaczyć bez uczenia się czegokolwiek.
Praktyka dobra powinna mieć kilka cech. Musi mieć opiekuna. Musi zawierać zadania związane z prawem. Musi kończyć się informacją zwrotną. Musi dawać kontakt z dokumentem albo procedurą. Powinna pozwalać studentowi zrozumieć, jakie błędy popełnił i dlaczego. Dobrze, jeśli pokazuje różne ścieżki zawodowe: sąd, prokuraturę, administrację, kancelarię, dział prawny, organizację pozarządową, compliance, legislację, mediację, arbitraż, podatki, zamówienia publiczne, ochronę danych, nowe technologie.
Uczelnia nie powinna wyłącznie wymagać praktyki. Powinna audytować jej sens. W przeciwnym razie dane o „odbyciu praktyk” będą mieszać doświadczenie formujące z formalnością bez treści.
AI w pracy prawnika
DGP przywołuje wynik z „Raportu Rynku Prawniczego 2025/2026” Supesu Recruitment: 88% z ponad 500 czynnych prawników zadeklarowało używanie sztucznej inteligencji w pracy (DGP, 2026b). To wynik wysoki, ale zgodny z szerszym trendem. Wolters Kluwer w badaniu Future Ready Lawyer 2024 podawał, że 76% prawników w działach prawnych i 68% prawników w kancelariach używa generatywnej AI co najmniej raz w tygodniu, a około jedna trzecia korzysta z niej codziennie (Wolters Kluwer, 2024).
To oznacza, że edukacja prawnicza nie może traktować AI jako ciekawostki. Student, który kończy dziś studia bez rozumienia działania modeli językowych, ich ryzyk, zasad weryfikacji i ograniczeń w pracy z tajemnicą zawodową, wchodzi do zawodu z luką kompetencyjną. Taka luka będzie coraz mniej akceptowalna.
AI ma w prawie kilka naturalnych zastosowań: wyszukiwanie pierwszego tropu, streszczanie dokumentów, porównywanie wersji umów, tworzenie checklist, tłumaczenie języka prawniczego na język biznesowy, przygotowanie konspektu pisma, porządkowanie argumentów, klasyfikację dokumentów, analizę due diligence, wykrywanie niespójności w umowach, generowanie pytań do klienta i symulację argumentacji strony przeciwnej.
Największy błąd polega na używaniu AI jako źródła prawdy. Model językowy generuje tekst prawdopodobny, nie gwarantuje prawdziwości. Może wymyślić sygnaturę, zacytować nieistniejące orzeczenie, połączyć kilka norm w fałszywy wniosek albo przeoczyć wyjątek. W prawie taki błąd nie jest drobnym defektem. Może zniszczyć zaufanie sądu, narazić klienta na stratę albo uruchomić odpowiedzialność zawodową.
Lekcja z fałszywych orzeczeń
Najbardziej znanym przykładem nadużycia generatywnej AI w pracy prawniczej pozostaje sprawa Mata v. Avianca. Prawnicy złożyli do sądu pismo zawierające nieistniejące precedensy wygenerowane przez ChatGPT; sąd federalny w Nowym Jorku nałożył na nich sankcję finansową w wysokości 5000 dolarów (Mata v. Avianca, 2023).
Sprawa jest często traktowana jak anegdota o halucynacjach. Jej znaczenie jest głębsze. Nie zawiódł wyłącznie model. Zawiódł proces zawodowy. Prawnik użył narzędzia, nie sprawdził wyniku, złożył go do sądu, a następnie próbował bronić materiału, którego nie zweryfikował. Błąd technologiczny stał się błędem etycznym i procesowym dopiero wtedy, gdy człowiek nadał mu status argumentu prawnego.
To jest centralna lekcja dla studiów prawniczych. Student nie powinien jedynie uczyć się, jak uzyskać odpowiedź od modelu. Powinien uczyć się, kiedy odpowiedzi nie wolno użyć. Musi umieć zbudować procedurę kontroli: sprawdzić podstawę prawną, źródło, aktualność, jurysdykcję, wyjątki, stan faktyczny, ryzyka tajemnicy, zgodność z interesem klienta i granice własnej wiedzy.
Badania nad modelami prawniczymi potwierdzają, że problem halucynacji nie znika po zastosowaniu narzędzi wyspecjalizowanych. Stanford HAI opisywał testy, w których modele prawnicze wciąż halucynowały w istotnej części zapytań prawniczych, co wymaga ostrożności przy wdrożeniach (Dahl i in., 2024; Stanford HAI, 2024). W polskim kontekście interesujące jest także badanie Karpa i współpracowników dotyczące prób wykorzystania LLM do egzaminu kwalifikacyjnego do Krajowej Izby Odwoławczej. Modele radziły sobie z częścią testową, ale nie osiągały progu zdawalności w praktycznej części pisemnej, a oceny generowane przez inne modele odbiegały od ocen komisji (Karp i in., 2025).
Wniosek jest prosty: AI może być dobrym asystentem w zadaniach informacyjnych i redakcyjnych. W zadaniach wymagających odpowiedzialnego rozstrzygnięcia nadal potrzebny jest człowiek z kompetencją zawodową.
Litera prawa i praca interpretacji
Prawo nie jest tylko zbiorem zdań w dzienniku ustaw. Tekst przepisu jest początkiem pracy, a nie jej końcem. Prawnik musi ustalić znaczenie normy w sprawie, w której występują fakty, interesy, czas, procedura i ryzyko.
Interpretacja wymaga rozumienia języka, systemu prawa, celu regulacji, orzecznictwa, doktryny, konstytucyjnych zasad, prawa unijnego, relacji między normami i konsekwencji społecznych. W wielu sprawach można zbudować więcej niż jedną racjonalną interpretację. Zadanie prawnika polega wtedy na ocenie siły argumentów, przewidywaniu reakcji sądu, uczciwym przedstawieniu ryzyka klientowi i wyborze strategii.
AI może pomóc w przygotowaniu mapy argumentów. Nie ma jednak pozycji zawodowej, która pozwalałaby mu podjąć odpowiedzialność za użycie argumentu. Nie rozumie reputacji klienta, tonu sali sądowej, historii konfliktu między wspólnikami, psychologii negocjacji, wartości ugody ani granicy, po której formalnie dopuszczalny ruch staje się zawodowo nieprzyzwoity.
Dlatego zdanie „AI nie zastąpi prawnika” jest prawdziwe tylko wtedy, gdy prawnik wykonuje pracę prawniczą, a nie jedynie informacyjną. Jeśli prawnik ogranicza się do wyszukiwania przepisu i przepisywania komentarza, narzędzia będą coraz mocniej naciskały na jego model pracy. Jeśli prawnik analizuje ryzyko, rozumie instytucje, prowadzi klienta przez konflikt i bierze odpowiedzialność za decyzję, AI stanie się narzędziem zwiększającym jego skuteczność.
Etyka jako technologia zaufania
Zawody prawnicze istnieją dlatego, że klient powierza prawnikowi sprawy o wysokiej stawce: wolność, majątek, reputację, rodzinę, firmę, zdrowie psychiczne, konflikt z państwem, spór ze wspólnikiem, zwolnienie z pracy, dziedziczenie, odpowiedzialność karną. Ta relacja wymaga zaufania. Zaufanie wymaga reguł.
Kodeks Etyki Adwokackiej wskazuje, że zasady etyki wynikają z norm przystosowanych do zawodu adwokata, a naruszeniem godności zawodu jest postępowanie mogące poniżyć adwokata w opinii publicznej lub poderwać zaufanie do zawodu (NRA, 2023). Kodeks Etyki Radcy Prawnego nakłada m.in. obowiązek zabezpieczenia informacji objętych tajemnicą zawodową adekwatnie do charakteru informacji i ryzyka ich ujawnienia (KRRP, 2023).
AI wprowadza tu nowe pytania. Czy wolno wkleić fragment umowy klienta do publicznego modelu? Czy dostawca narzędzia zachowuje dane? Czy dane są trenowane? Czy można używać AI do akt karnych, danych medycznych, informacji o dzieciach, tajemnicy przedsiębiorstwa? Czy klient powinien wiedzieć, że narzędzie pomagało w pracy? Kto odpowiada za błąd modelu w opinii prawnej? Jak udokumentować weryfikację wyniku?
Odpowiedź nie powinna polegać na zakazie technologii. Powinna polegać na rygorze użycia. Prawnik może korzystać z narzędzi, jeśli rozumie ich działanie, ryzyka, ograniczenia i sposób zabezpieczenia danych. Narzędzie nie może stać się miejscem ucieczki od odpowiedzialności. W najnowszych zmianach zasad etyki adwokackiej akcentuje się właśnie pomocniczy charakter AI oraz osobistą odpowiedzialność adwokata za treść i formę czynności zawodowych (Rzeczpospolita, 2026).
To przesuwa edukację prawniczą w stronę etyki technologicznej. Student powinien uczyć się nie tylko prawa cywilnego, karnego i administracyjnego, lecz także bezpiecznej pracy z danymi, tajemnicy zawodowej w środowisku chmurowym, śladów cyfrowych, ryzyk promptowania, audytu wyników AI i odpowiedzialności za narzędzia używane w kancelarii.
Spadek zadowolenia studentów
Według przedpremierowo publikowanego przez DGP badania ELSA Poland „Studenci prawa w Polsce 2026” ogólne zadowolenie studentów z jakości kształcenia spadło do 63,2%, podczas gdy wcześniej przekraczało 80% (DGP, 2026c). Ten spadek trzeba czytać ostrożnie, bo badania studenckie zależą od próby, sposobu zadania pytania i kontekstu danego roku. Mimo tego sygnał jest poważny.
Studenci prawa nie oceniają już uczelni wyłącznie przez prestiż dyplomu. Coraz częściej patrzą na przydatność zajęć, kontakt z praktyką, przygotowanie do rynku pracy, jakość prowadzących, dostęp do praktyk, jasność ścieżek kariery, poziom narzędzi cyfrowych i sens metod dydaktycznych. Jeśli wykład polega na czytaniu slajdów, a student może uzyskać lepsze objaśnienie zagadnienia od modelu językowego albo z dobrego kursu online, wartość zajęć spada w oczach odbiorcy.
To nie znaczy, że wykład akademicki przestał mieć sens. Dobry wykład prawniczy może nauczyć struktury myślenia, hierarchii argumentów, historii instytucji, sporów doktrynalnych i sposobu czytania prawa. Słaby wykład jako przekaz treści przegrywa jednak z narzędziami cyfrowymi.
W tym sensie AI nie jest tylko narzędziem dla studentów. Jest testem jakości dydaktyki. Jeśli zajęcia da się zastąpić streszczeniem generowanym automatycznie, problem nie leży w technologii. Problem leży w tym, że dydaktyka nie dawała doświadczenia, którego maszyna nie potrafi dostarczyć: sporu, korekty, pracy na błędzie, rozmowy, oceny argumentu, prowadzenia sprawy, odpowiedzialności za decyzję.
Egzaminy na aplikacje jako miernik częściowy
Zdawalność egzaminów wstępnych na aplikacje prawnicze jest jednym z najbardziej konkretnych wskaźników przygotowania absolwentów. Ministerstwo Sprawiedliwości podało wstępne wyniki egzaminów z 2025 r.: na aplikację adwokacką zdało 70,8% przystępujących, na radcowską 70,6%, na notarialną 52,6%, a na komorniczą 68,0% (Ministerstwo Sprawiedliwości, 2025). Późniejsze zestawienia wskazywały, że łącznie do egzaminów wstępnych na aplikacje adwokacką, radcowską, notarialną i komorniczą przystąpiło 5317 osób, z czego 3658 zdało, czyli 68,8% (Rzeczpospolita, 2026).
DGP podaje także, że krajowym liderem pozostaje WPiA Uniwersytetu Warszawskiego z wynikiem przekraczającym 83% zdawalności (DGP, 2026a). Taki wynik pokazuje wysoką sprawność przygotowania do egzaminu. Trzeba jednak pamiętać, że egzamin wstępny na aplikację mierzy głównie wiedzę testową i sprawność w rozpoznawaniu poprawnej odpowiedzi. Jest potrzebny, ale nie opisuje całej dojrzałości prawniczej.
Dobry prawnik musi znać przepisy. Musi też umieć używać ich w sprawach, w których fakty są niepełne, klient emocjonalny, druga strona agresywna, a czas ograniczony. Test może sprawdzić zakres wiedzy. Nie sprawdzi w pełni umiejętności rozmowy z klientem, prowadzenia negocjacji, oceny dowodów, sformułowania strategii procesowej, rozpoznania konfliktu interesów, zachowania tajemnicy zawodowej czy decyzji, kiedy lepiej nie pisać pisma.
Dlatego uczelnie nie powinny wybierać między przygotowaniem do aplikacji a edukacją praktyczną. Muszą robić jedno i drugie. Egzamin aplikacyjny jest bramą do części zawodów. Kompetencje praktyczne decydują, co dzieje się po przejściu przez bramę.
Czego powinien uczyć wydział prawa
Tradycyjny program prawa jest przeciążony dogmatyką. Student przechodzi przez prawo cywilne, karne, administracyjne, konstytucyjne, handlowe, pracy, podatkowe, unijne, międzynarodowe, rodzinne, procesowe i wiele przedmiotów szczegółowych. Ten rdzeń jest potrzebny. Bez rozumienia systemu prawa nie ma odpowiedzialnej praktyki.
Problem polega na proporcjach i metodzie. Wiedza dogmatyczna powinna być łączona z pracą na materiale praktycznym. Każdy student prawa powinien kończyć studia z doświadczeniem w kilku formatach:
analiza akt sprawy;
pisanie krótkich opinii prawnych;
projektowanie pism procesowych;
rozmowa z klientem w symulacji;
praca z umową;
negocjacje;
argumentacja ustna;
podstawy dowodzenia;
praca w zespole;
research z weryfikacją źródeł;
kontrola wyniku AI;
etyka tajemnicy zawodowej;
ocena ryzyka prawnego i biznesowego;
rozumienie kosztu sporu;
podstawy finansów przedsiębiorstwa;
podstawy technologii i ochrony danych.
Wydział prawa nie musi zamieniać się w szkołę zawodową w wąskim sensie. Powinien jednak przestać udawać, że głęboka teoria i praktyka są przeciwieństwami. Najlepsza praktyka prawna wymaga teorii. Najlepsza teoria prawnicza staje się ostrzejsza, gdy dotyka sprawy.
AI literacy dla prawników
Nowa kompetencja prawnicza powinna obejmować AI literacy, czyli zdolność świadomego używania systemów AI. Nie chodzi o szkolenie z obsługi jednego narzędzia. Narzędzia będą się zmieniały. Chodzi o zasady.
Student powinien wiedzieć, że model może halucynować. Powinien umieć sprawdzić cytat. Powinien rozumieć różnicę między wyszukiwarką, systemem informacji prawnej, modelem językowym i narzędziem RAG. Powinien znać ryzyka danych poufnych. Powinien umieć dokumentować tok weryfikacji. Powinien wiedzieć, kiedy nie wolno używać publicznego narzędzia. Powinien rozumieć, że prompt zawierający dane klienta może być naruszeniem tajemnicy, jeśli system nie daje odpowiednich gwarancji.
Prawo unijne także idzie w stronę regulacji ryzyka. Rozporządzenie 2024/1689, czyli AI Act, ustanawia zharmonizowane zasady dotyczące sztucznej inteligencji w UE, w tym obowiązki zależne od poziomu ryzyka systemu (UE, 2024). Dla prawników oznacza to podwójne zadanie. Muszą rozumieć AI jako narzędzie własnej pracy i jako przedmiot regulacji dla klientów.
To tworzy nowy obszar edukacji prawniczej: prawnik jako użytkownik technologii, doradca regulacyjny i strażnik odpowiedzialności. Te role będą się nakładać. Prawnik, który sam źle używa AI, będzie mniej wiarygodny jako doradca w sprawach AI.
Dziekanat, klinika, laboratorium
Jeżeli studia prawnicze mają odpowiedzieć na zmianę technologiczną, nie wystarczy dodać jednego wykładu o AI. Potrzebne są trzy poziomy.
Pierwszy poziom to przedmiot ogólny dla wszystkich studentów: AI w pracy prawnika, informacja prawna, weryfikacja źródeł, etyka technologiczna, dane poufne, odpowiedzialność za wynik, podstawy AI Act.
Drugi poziom to włączenie AI do przedmiotów dogmatycznych. Na prawie cywilnym student może porównać projekt umowy wygenerowany przez model z poprawioną wersją eksperta. Na procedurze cywilnej może badać błędne uzasadnienie pozwu. Na prawie karnym może analizować ryzyka użycia automatycznych narzędzi w ocenie dowodów. Na prawie administracyjnym może pracować z decyzją generowaną przez system wspierający urząd. Na etyce może rozstrzygać kazusy tajemnicy i odpowiedzialności.
Trzeci poziom to kliniki i laboratoria prawne. Studenci powinni pracować nad realnymi lub realistycznymi problemami pod nadzorem: opiniami dla organizacji społecznych, prostymi sprawami konsumenckimi, analizą regulaminów, narzędziami dla obywateli, symulacjami negocjacji, modelami zgodności, mapowaniem procesów w małych firmach. AI może pomagać, ale wynik musi być sprawdzony przez człowieka.
Taki model uczy nie tylko obsługi narzędzi. Uczy hierarchii odpowiedzialności.
Rynek nie poczeka na program studiów
Tempo zmian w praktyce prawniczej jest szybsze niż cykl reformy programu akademickiego. Kancelarie, działy prawne i firmy legaltech już wdrażają narzędzia AI. Studenci korzystają z nich niezależnie od tego, czy uczelnia ma politykę użycia. Jeśli wydział prawa milczy, powstaje nieformalny program nauczania: studenci uczą się od siebie, z internetu, z przypadkowych poradników i z eksperymentów bez jasnych zasad.
To jest ryzykowne. Student może używać AI do nauki w sposób bardzo dobry: prosząc o pytania kontrolne, streszczenia, porównania instytucji, symulacje kazusów, wyjaśnienie błędu. Może też używać jej w sposób niszczący uczenie: oddając cudzą pracę, generując odpowiedzi bez rozumienia, omijając kontakt z tekstem ustawy i nie rozwijając własnej argumentacji.
Uczelnia powinna jasno rozróżnić dopuszczalne i niedopuszczalne użycia. Może wymagać deklaracji użycia AI w pracy pisemnej. Może tworzyć zadania ustne i kazusowe, które sprawdzają rozumienie. Może oceniać proces, a nie tylko produkt. Może uczyć studentów, jak korzystać z AI do nauki, bez rezygnacji z samodzielnego myślenia.
Zakaz totalny będzie nieskuteczny. Zgoda bez reguł będzie szkodliwa. Potrzebna jest jawna dydaktyka pracy z narzędziem.
Prawnik technologiczny i prawnik bezradny technologicznie
Teza dziekanów przywoływana przez DGP — AI nie zastąpi prawnika, ale lider technologiczny zastąpi prawnika, który z narzędzi nie korzysta — dobrze oddaje kierunek rynku (DGP, 2026a). Nie chodzi o to, że każdy prawnik musi programować. Chodzi o zdolność rozumienia narzędzi, które zmieniają koszt i tempo pracy.
Prawnik technologicznie sprawny szybciej przygotuje pierwszy research, lepiej porówna dokumenty, zbuduje checklistę, sprawdzi ryzyka, uporządkuje akta, przygotuje warianty argumentu, stworzy dla klienta prostsze objaśnienie i znajdzie niespójności. Jeśli zachowa rygor weryfikacji, jego przewaga będzie realna.
Prawnik technologicznie bezradny będzie pracował wolniej i drożej. Może próbować bronić tradycyjnego modelu, ale klient coraz częściej zapyta, dlaczego ma płacić za czynność, którą narzędzie wykonuje wstępnie w kilka minut. Wartość prawnika przesunie się w stronę tego, co dzieje się po pierwszym wyniku AI: oceny, korekty, strategii, odpowiedzialności i komunikacji.
Nie każdy prawnik musi stać się specjalistą od AI. Każdy powinien znać minimalny standard bezpiecznego użycia. Tak jak prawnik nie musi być informatykiem, ale musi rozumieć pocztę elektroniczną, podpis elektroniczny, poufność dokumentów i ryzyko wysłania pisma do złego adresata.
Prawo jako zawód zaufania w gospodarce automatyzacji
Im więcej zadań wykonują narzędzia, tym bardziej widoczna staje się funkcja zaufania. Klient nie płaci wyłącznie za tekst. Płaci za to, że ktoś bierze odpowiedzialność za sens tekstu. Sąd nie czyta pisma dlatego, że jest poprawnie sformatowane. Czyta je jako stanowisko strony reprezentowanej przez osobę lub podmiot ponoszący konsekwencje procesowe. Kontrahent nie negocjuje z abstrakcyjnym algorytmem. Negocjuje z człowiekiem lub organizacją, która może dotrzymać słowa, zmienić stanowisko, przyjąć ryzyko i podpisać umowę.
Prawo potrzebuje także elementu roztropności. Nie każda wygrana jest dobra. Nie każdy spór warto prowadzić. Nie każdy argument warto podnieść. Nie każde ryzyko prawne trzeba eliminować za wszelką cenę. W sporze biznesowym prawnik musi rozumieć, kiedy proces zniszczy relację bardziej niż sama szkoda. W sprawie rodzinnej musi widzieć, że formalna taktyka może pogłębić konflikt wokół dziecka. W sprawie karnej musi pamiętać o człowieku, a nie tylko o kwalifikacji prawnej.
Tego nie da się łatwo sprowadzić do generowania tekstu. To jest praktyczna mądrość zawodu. Można ją wspierać narzędziami, ale trudno przekazać modelowi jako samodzielną odpowiedzialność.
Co powinna mierzyć nowa metodologia rankingu
Skoro DGP zapowiada powrót rankingu z uaktualnioną metodologią, warto wskazać, co powinna obejmować ocena studiów prawniczych w nowych warunkach.
Po pierwsze, jakość praktyk. Nie tylko liczba godzin, lecz także sposób nadzoru, charakter zadań, odpłatność, informacja zwrotna i związek z dalszą karierą.
Po drugie, kompetencje technologiczne. Czy uczelnia uczy bezpiecznego użycia AI, systemów informacji prawnej, pracy z dokumentami, ochrony danych i technologicznych aspektów tajemnicy zawodowej?
Po trzecie, metoda dydaktyczna. Ile jest kazusów, symulacji, klinik, pisania, mówienia, pracy zespołowej i oceny argumentacji?
Po czwarte, kontakt z zawodami. Czy studenci rozumieją różnice między aplikacją, kancelarią, działem prawnym, administracją, sądem, prokuraturą, NGO, compliance, podatkami, legaltech i nauką prawa?
Po piąte, losy absolwentów. Dane ELA są tu ważne, ale powinny być czytane z uwzględnieniem regionu, typu pracy, doświadczenia w czasie studiów i struktury lokalnego rynku (Ministerstwo Nauki, 2026; ELA, 2026).
Po szóste, etyka i odpowiedzialność. Uczelnia powinna pokazywać nie tylko normy, ale też sytuacje graniczne: konflikt interesów, presja klienta, tajemnica, publiczne wypowiedzi prawnika, AI, błąd w opinii, relacja z sądem, komunikacja ryzyka.
Po siódme, zdawalność aplikacyjna. To nadal ważny wskaźnik, lecz powinien być jednym z kilku. Uczelnia, która świetnie przygotowuje do testu, ale nie uczy pracy z klientem i narzędziami, daje niepełne przygotowanie.
Nowy model absolwenta prawa
Absolwent prawa w najbliższych latach powinien być kimś innym niż posiadaczem dużej ilości zapamiętanej wiedzy. Powinien być osobą zdolną do pracy w czterech trybach.
Pierwszy tryb to dogmatyczny: rozumienie norm, instytucji, hierarchii źródeł, procedury, wykładni i orzecznictwa.
Drugi tryb to praktyczny: umiejętność przygotowania opinii, pisma, umowy, strategii, notatki, rozmowy z klientem i analizy akt.
Trzeci tryb to technologiczny: korzystanie z baz, AI, narzędzi dokumentowych, automatyzacji, systemów do zarządzania wiedzą i bezpiecznej komunikacji.
Czwarty tryb to etyczny: świadomość odpowiedzialności, tajemnicy, konfliktu interesów, granic argumentacji, wpływu decyzji na człowieka i wymogów zawodu zaufania publicznego.
Dopiero połączenie tych trybów daje prawnika, którego AI nie zastępuje. Sam dogmatyk bez praktyki będzie coraz mniej użyteczny. Sam praktyk bez teorii będzie podatny na błąd. Sam technolog bez etyki będzie ryzykowny. Sam etyk bez sprawności operacyjnej nie odpowie na tempo rynku.
Wniosek
Dyskusja o AI w prawie nie powinna kończyć się prostym uspokojeniem, że algorytmy nie zastąpią prawników. Zastąpią część czynności. Zmienią wycenę pracy. Obniżą koszt researchu. Przyspieszą redakcję dokumentów. Zwiększą presję klientów na szybkość. Ujawnią różnicę między prawnikiem, który jedynie odtwarza tekst, a prawnikiem, który potrafi ocenić, doradzić i wziąć odpowiedzialność za sprawę.
„Raport o studiach prawniczych” DGP trafia w moment przejściowy. Dane o praktyce, AI, spadku zadowolenia studentów i wynikach aplikacyjnych pokazują, że edukacja prawnicza nie może pozostać taka sama. Rynek oczekuje absolwentów szybciej gotowych do pracy. Studenci oczekują zajęć, które mają związek z realnym zawodem. Technologia zmienia warsztat. Etyka staje się bardziej wymagająca, bo narzędzia dają nowe możliwości błędu.
Najkrótsza diagnoza brzmi tak: przyszłość studiów prawniczych zależy od tego, czy uczelnie nauczą studentów przechodzić od informacji do odpowiedzialnej decyzji. Informacja będzie coraz tańsza. Odpowiedzialność pozostanie droga.
Prawo nadal będzie wymagało człowieka, ale nie dowolnego człowieka z dyplomem. Będzie wymagało prawnika, który rozumie tekst, kontekst, technologię, etykę i skutki własnego działania.
Źródła
CCBE. (2022). Guide on the use of Artificial Intelligence-based tools by lawyers and law firms in the EU.
Dahl, M., Magesh, V., Suzgun, M., & Ho, D. E. (2024). Large Legal Fictions: Profiling Legal Hallucinations in Large Language Models. Stanford / preprint.
Dziennik Gazeta Prawna. (2026a). Dlaczego warto studiować prawo. DGP, 23 czerwca 2026.
Dziennik Gazeta Prawna. (2026b). AI szansą i zagrożeniem dla młodych prawników. DGP, 23 czerwca 2026.
Dziennik Gazeta Prawna. (2026c). Studenci prawa wystawili uczelniom niższe oceny niż przed rokiem. DGP, 23 czerwca 2026.
Dziennik Gazeta Prawna. (2026d). Raport o studiach prawniczych. DGP, 23 czerwca 2026.
ELA. (2026). Ekonomiczne Losy Absolwentów — poznaj rynek pracy. System ELA.
ELSA Poland. (2024). Badanie Studenci Prawa w Polsce. Edycja 2024.
ELSA Poland. (2025). Studenci Prawa w Polsce 2025.
Karp, M., Kubaszewska, A., Król, M., Król, R., Smywiński-Pohl, A., Szymański, M., & Wydmański, W. (2025). LLM-as-a-Judge is Bad, Based on AI Attempting the Exam Qualifying for the Member of the Polish National Board of Appeal. arXiv.
Krajowa Rada Radców Prawnych. (2023). Kodeks Etyki Radcy Prawnego i Regulamin wykonywania zawodu.
Mata v. Avianca, Inc. (2023). Opinion and Order, U.S. District Court, Southern District of New York, No. 1:22-cv-01461.
Ministerstwo Nauki. (2026). Ekonomiczne Losy Absolwentów. Gov.pl.
Ministerstwo Sprawiedliwości. (2025). Wstępne wyniki egzaminów na aplikacje prawnicze w 2025 r.
Naczelna Rada Adwokacka. (2023). Zbiór Zasad Etyki Adwokackiej i Godności Zawodu. Tekst jednolity.
Rzeczpospolita. (2026). Które uczelnie najlepiej kształcą prawników? Ministerstwo Sprawiedliwości opublikowało nowe dane.
Rzeczpospolita. (2026). NRA zmieniła kodeks etyki. Adwokat może korzystać z AI, ale tylko pomocniczo.
Stanford HAI. (2024). AI on Trial: Legal Models Hallucinate in 1 out of 6 or More Benchmarking Queries.
Unia Europejska. (2024). Regulation (EU) 2024/1689 laying down harmonised rules on artificial intelligence.
Wolters Kluwer. (2024). Future Ready Lawyer Survey 2024.