一场硬核的 AI 实战课
我有幸受邀到华南银行，为一群金融领域的专业人士进行了一场关于 AI 应用与治理的课程。这是整整三个小时，硬核的实战课程。我们从 AI 基本法草案谈起，严谨地界定什么是 AI，借此排除那些被大众误解的自动化程式；我们谈隐私，谈为什么大家用 GPT 或 Gemini 常感到力不从心。
我也解释了为什么有些客服机器人往往「弱」得让人发笑。这不是 AI 不行，而是因为选择采用了低端的模型、没有 RAG（检索增强生成）补足资料库，甚至没有针对应用场景区分不同的 Agent 来对应。
当「专业堡垒」被 AI 攻破
但整场课程的高潮，发生在我切换回「律师」身份，现场实测 AI 操作的那一刻。
我直接在现场演示，如何用 AI 来进行撰写书状、拟定存证信函、修改契约等律师工作。
台下金融领域的专业人士，眼神从原本的礼貌性专注，转为极度的震惊。为什么震惊？因为在过去，这些是必须手把手教导实习律师、受雇律师才能完成的高度专业工作。
但当他们亲眼看到，这些被视为「专业堡垒」的流程，竟然可以被 AI 如此流畅地自动化执行时，那种冲击不可谓不巨大。
台湾 AI 应用的误区：把工具当玩具
台湾的硬体科技永远站在世界的尖端，但我们的软体思维与应用，却往往落后国际主流五到十年。打开脸书，演算法推给你的 AI 资讯是什么？
「Gemini 把我的照片修得好美！」 「用 Vibe Coding 写了一个资料分类机器人！」 「打造一个回应更像真人的客服聊天室！」
听起来很炫，对吧？但坦白说，这些在两年前 Cursor 发布时就已经是旧闻了。如果现在还在训练 AI「如何回复得更自然」、「看不出是机器人」，那真的太可惜了，因为这根本不是现在 AI 发展的风口。
AI 最强大的力量，不在于让素人做出小工具，而在于让具备 Domain Knowledge（领域知识）的专业人士，爆发出十倍、甚至数十倍的能量。
这次金融演讲我没有演示 AI 怎么完成金融业工作，是因为我不具备现金融或会计领域的 Domain Knowledge，我就不配去展现该领域的 AI 应用。
但我的眼是要说明的是：「当一个专业律师、会计师或医师，知道如何将自己的专业与 AI 结合，将那些繁琐、难以批量化的工作，转化为高效的自动化流程时，那才是真正的降维打击。」
矽谷残酷现况：没有 AI 协作，你连交卷的资格都没有
为了让大家明白这种效率落差有多巨大，我很残酷地分享一个矽谷的现况。现在许多矽谷顶尖科技公司，已经有两个认我震惊的规定：
- 第一，所有工作的初稿，绝对不能由人力从零开始完成。无论工作多复杂，AI 都有能力产出至少四、五成的地基。它的方向通常不会错，员工必须在这个 AI 完成的初稿上进行迭代，而不是浪费时间从头造轮子。
- 第二，当你在对初稿进行加工、进行迭代的时候，后台会有软体实时监控看你到底用了多少 AI 的比例。如果你没有达到那个比例，你的工作是不能发给上级审改，或者是进到下一个阶段的。
这背后的逻辑很简单：老板们看重的是成本与效率。在程式码撰写或文书处理上，如果你没有达到一定比例是透过 AI 辅助完成，你甚至没有资格提交作业。这就是现实。
当全世界最聪明的脑袋都已经强制要求「人机协作」并实施数据化监控时，如果我们还盲目地认为「人类有特殊性」、「专业无法被取代」，那真的就有点夜郎自大了。
无声的专业重组
我个人认为，一般人现在最该做的，不是去学怎么写程式（除非你想转职），而是清楚厘清：「我的专业优势在哪里？」、「我的工作流程中，有哪些环节可以交给 AI？」
如果不做这件事，未来一定不会给你喘息的机会，因为新的工作流程之下，需要的人力可能只剩以前的十分之一，而「你、我」都极有可能被排除在未来的职场。
