林上倫律师专文》放大与加速：被 99% 法律人错过的 AI 真实能力

这半年以来，我协助了全球上千位法律工作者导入 AI，从美国、日本、澳大利亚到台湾的律师，乃至各地公益团体，我的心得是 AI 的本质是「放大」与「加速」你的专业，而全球采用率却不到 2%，先上车的人正握有惊人的生产力红利。
（前情提要：林上伦律师专文》当你问 AI 今天中午吃什么，世界正在为这个提问重新规划能源版图 ）
（背景补充：林上伦律师专文》AI 变成裁员的万用借口！科技公司的集体甩锅 ）

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• 最大的误解：「我的工作流程不需要 AI」
• 第二种误解：用了消费型模型，却不知道它的限制
• 「我写得比 AI 好」：这是真天真，更是误判
• 使用方法的错误：被忽略的「Loose Attention」
• AI 最强的能力：格式与形式的「无限转换」
• 被遗忘的金矿：AI「无限叠代」的能力
• 为什么专业工作者需要「专用 AI」？
• 别把别人的错误，当成自己不进步的理由
• AI 是「普世科技」，而采用率却低得惊人

重点摘要

• AI 产出品质取决于 input：消费型模型每次常只读 1 至 2 万个 token，丢进 5 万字契约易漏读杂项条款与判解，问题出在模型选择而非 AI 能力。
• 美国前四大顶级律所从实习生到合伙人全员导入 AI，专业工作者需要「按 token 计费」的专用 AI，才能发挥无限叠代与格式无限转换的能力。
• AI 是学习门槛极低的「普世科技」，但全球采用率不到 1% 至 2%，当 99% 的人还没上车，先行者就能爆发惊人生产力。

这半年以来，我有幸协助全世界的法律工作者导入 AI。从美国、日本、澳大利亚到台湾的律师，乃至于各地的 NGO 公益团体，我前前后后参与了多达上千次的导入会议。借由今天这个机会，我想把这段过程中所观察到的、现代人对 AI 最常见的几个误解，做一次完整的检讨。因为我实在看不下去，太多人因为「错看」AI 而「小看」AI，进而「攻击」AI、「抵制」AI，这件事让我觉得非常可惜。

最大的误解：「我的工作流程不需要 AI」

在我看来，最普遍也最致命的一个误解，就是许多人会说：「我的工作流程可能不需要 AI。」这句话本身，就是对 AI 能力的严重低估。而这种低估，往往来自于几种不同的成因。

第一种成因，是「使用的人太差」，导致他误以为 AI 的产出很烂。很多律师会看到自己的客户拿 GPT 生成的东西给他看，于是直观地认为：「这个东西怎么这么废？」可这完全是对 AI 的误解。要知道，AI 产出的品质，最重要的关键其实来自于你给它的 input。操作的人能给什么样的输入，出来的东西就是什么样的水准。

试想：你的客户本来就是不懂法律的人，你嘲笑一个不懂法律的人用 AI 的结果很烂，然后据此认为自己不需要 AI，这样的结论何其荒谬。AI 本质上就是一个「放大」与「加速」的工具：放大你的工作成果，加速你的工作流程。一个连民法、刑法都分不清楚，连什么是程式法都不知道的人，他当然操作得很烂，更没有能力去做每一次结果的叠代。这是使用者的问题，不是 AI 的问题。

第二种误解：用了消费型模型，却不知道它的限制

第二种成因，是使用者用了「消费型」的模型，却没有发现这些消费型 AI 本身的问题。大家要想清楚：那是消费型 AI，不是企业级、商用型的 AI，两者的设计目的与计费逻辑根本不同。

现今的大型语言模型，在文书处理上的强大，其实已经完全超出一般人的想像。它能做出的文字组合、能经过叠代后产生的结果，要与人类一模一样其实只需要做风格模仿即可；要超越人类，它只要比人类多叠代几次就能达成。然而，为什么很多人会认为成果不行？关键在于，你选用的是便宜的消费型模型。

这里有一个决定性的差异：计费基准。一般消费型模型每次读取你资料所花费的 input token，真的太少了，可能每次只在一万到两万个 token 左右。当你用这种「吃到饱」的模型时，在这样的商业机制下，业者为了压低成本、提高收益，必然会想方设法减少 input token 的使用。

所以会发生什么事？举例来说，你丢进去五万字的契约或判决，它可能只花两万 token 的资源来读。它要嘛每一段只读一点，要嘛根本只读前面一两万字，后面完全不读。于是你就会发现：

• 你丢了一份很长的契约，它把杂项条款漏掉了；
• 你丢了一份判决，它最后的判解或没收事项没有读到；
• 你丢了一份冗长的会议记录，它的整理东缺西缺。

这不是 AI 的能力问题，而是你模型选择的错误。在现在的技术下，无论你上传多少卷证资料，都是可以被精准读取的。如果你的计费方式改成「按 token 计费」，相信我，业者会非常开心地去读取你的每一个字。当 input 被确保之后，在我上千次的辅导经验中，几乎不曾出现让专业法律人员失望的结果。

「我写得比 AI 好」：这是真天真，更是误判

接下来，很多人会强调：自己的撰写能力 AI 根本比不上。我必须说，这种想法非常天真。

你要知道，今天全方位在使用 AI 工具的，正是美国最顶尖、最赚钱的律所，而且是从 Summer Associate 的实习生、资深律师到合伙人，全部都有使用 AI 的影子。为什么？因为当一件事情机器已经可以做到、可以自动生成的时候，就不会有人再回去走古老的路。就像你有了计算机，就不会再去打算盘；你可以拍照记录，就不会再去逐字抄写；你可以搭飞机抵达目的地，就不会再徒步、再搭帆船。这就是进步的本质。

这就好比：美国前四大、最赚钱的顶级律所都在用 AI，这就像今年 NBA 总冠军球队都认可「最近有颗篮球非常好打」。结果很多人却去否定它，还去举一些奇怪的特例，这就像是一支第三世界的篮球队，跳出来否定全世界最顶尖的玩家，宣称「这颗篮球不好打」一样。这种说法既不理性，从机率上、从常理上，也都很难说服任何人。

使用方法的错误：被忽略的「Loose Attention」

除了模型选择，使用方法的错误同样普遍。AI 其实非常容易发生「loose attention」（注意力散漫）的情况。

现在最正确的方式，相信各个业者都知道，是先透过一个数据库（向量化处理）来做。如果你去看背后的运作，它其实是把每一份档案里的所有资料先全部转换成纯文字，再丢给 AI 去做解读与分析。为什么？因为 AI 在纯文字上的阅读效果是最好的；PDF 格式会再好一点，DOC 档会再差一点，至于解析度不够的图片型文字，效果就更差。

所以同样一份资料分析，正确的优先顺序应该是：

• 分成多个档案，不如併成一个档案；
• 併成一个档案，不如先用向量化全部转成文字，再让 AI 读取。

可是当你不知道这些事，你可能一次丢了四五份档案，然后发现结果不对，就直观地以为「AI 真不行」。其实当已经有人能把 AI 使用到超越人类的程度时，你用错了，应该检讨的是自己的使用方式，而不是反过来认定「人类还是比较强」。这实在是非常目光短浅。

AI 最强的能力：格式与形式的「无限转换」

我想特别具体地谈一件事：AI 在「格式内容转换」上的能力，被太多人忽略了。当你有大量而且足够的内容之后，AI 要进行任何形式的格式转换，是它最强、最强、最强的地方。

这同时也改变了律师的收费模式。过去你必须觉得「该收费了」才会动手做的事，现在透过 AI，你可以把收费的起算点无限往后延伸，大幅精致化你的服务，而且不必多收钱。举例来说，过去一次性付费的咨询，咨询完就结束了；但因为有了 AI，咨询完之后，你可以把相关资料、把你理解的内容请 AI 来做法律分析、做书状初稿。

以一个劳资争议诉讼为例：员工与雇主发生纠纷，你在取得当事人同意下，把整个会议过程整理成会议记录。这份记录可能包含：

• 未来诉讼策略要怎么进行；
• 检举要怎么提、要向哪个主管机关申诉；
• 如何依劳动基准法第 14 条主张劳工被迫离职并请求资遣费；
• 资遣费的计算、加班费的计算、工时的样态、劳退的金额等等。

这样一份内容清楚的素材，你可以把它转换成什么？你可以转换成终止契约的存证信函、转换成谈判信件、转换成起诉状、转换成答辩状、转换成准备理由状，甚至转换成对外的公开宣告。

关键在于：当你的内容是 OK 的时候，即使 input 里夹杂了很多啰嗦、无关的内容，AI 只要在你用对概念、用对工具的前提下，都可以精准地阅读、擷取并阐述。它要的 input 不是「精致」、不是「固定格式」，而是「内容清楚、丰富、该讲的都有讲到」。至于形式，在 AI 的转换下，太容易了。

被遗忘的金矿：AI「无限叠代」的能力

接下来要谈的，是太多人忽略的「无限叠代」能力。什么叫做「叠代」？我用一个生日卡片的例子来说明。

**第一版：**你要写给情人一张生日卡片，臭男生写出来的可能就是「最爱你了宝贝，爱你一辈子」这种敷衍、没有任何心意的发言。但对 AI 来说，这一版只要有上你情人的名字、你怎么爱他、以及你的结论，这就是一个「底稿」了。

**第二版：**你对 AI 说「这几年我们发生过哪些值得感谢的事情」，虽然你不太知道怎么把它融入，但你只要把事实丢给它，AI 就能自动把这些美好的爱情故事，融进你那张原本很粗糙的卡片里。

**第三版：**你觉得《傲慢与偏见》里某一段爱情的刻画很完美，于是把这段你欣赏的词句丢给 AI 进行第三次叠代。于是第三版的生日卡片，就成了标的正确、有你们过去的历史、又有电影精美台词加持的完美成品。

在没有 AI 的时代，这样改三次，每次可能都要花一个小时；但在 AI 的世界里，你修改一次的时间，AI 可能已经叠代了无数次。

生日卡片只是一个小角落。对律师而言，一份长篇的书状、长篇的宣告，透过叠代能比你一次次手动修改快上多少？传统上，资深律师最喜欢骂小律师了：「小律师交一版，骂一下、退回去；交二版，再骂一下、再退回去。」这种工作方式多么没效率。今天你就应该运用 AI 如此快速的叠代能力，去快速精进每一份书状的品质。这才是正确的使用方式。

为什么专业工作者需要「专用 AI」？

但这里要特别提醒：如果你用的是传统或错误的模型，根本无法做正确的叠代。为什么？因为每一次叠代花的都是更昂贵的 input token 与 output token，而这正是消费型模型最想节省的成本。

举例来说，一篇 5000 字、分成数段的文章，你只要求修改第三段，会发生什么事？消费型模型会直接把你没说要修改的地方写上「（略）」，因为它认为「你没说要改的，我就不帮你生成，这样才能节省」。可是这完全不对。我们人类传统的工作环境，每一次都是基于前一版来进行修正的。AI 为了避免浪费 token，会把你可能下一步要修正的地方直接删除、写个「略」，或进行大规模整合，让你根本无法叠代。一旦无法叠代，你等于把 AI 最强、最强的功能直接放弃了，这多么可惜。

这就是为什么全世界的律师需要专用的 AI、资料工作者需要专用的 AI、新闻工作者需要专用的 AI、写作者也需要专用的 AI，因为每一个职业都需要一套符合其专业的 token 使用方式。

消费型模型是给谁用的？是给一般人用的。是给那些只是想问「我咳嗽、鼻子痒痒该怎么办」这种简短、不需要叠代的问题用的。只要涉及专业，你就需要叠代，那根本不是一般消费型模型的范畴。结果你用消费型模型这种不适合的工具，去否定 AI 的能力，这实在是一种对科技本质的误判。

别把别人的错误，当成自己不进步的理由

还有很多人会看到一些 AI 的负面新闻，而对自己「没有使用 AI」感到沾沾自喜。近期确实有一些美国律所，因为 AI 产生了「判决幻觉」而被法院制裁。看到这种新闻，有些人就转贴出来，大声宣告「绝对不能用 AI」。

但你知道吗？今天其中一间律所发生这种事，相对地有多少律所没有发生、却因此节省了大量时间、精进了大量产能？这些顶尖律所自己都已经公开揭露了，你可以去看看美国最顶尖的跨国律所用的是哪些 AI 工具。我讲白了：那些出事的律所，就是用错了。他们可能为了省钱用了一般的消费型模型，又没有做后续的检查工作，没有体认到 AI 的本质是「放大与加速你的专业能力」，而不是「取代你的判断」。当然会出问题。

把别人的错误，作为自己不去使用 AI、不去进步的理由，这非常可惜，也非常局限，完全不符合现在的情势。

AI 是「普世科技」，而采用率却低得惊人

今天大家要知道，AI 就是一个「普世科技」。它是任何人都能使用、学习门槛很低、而且非常直观的东西，就跟智慧型手机一样。当你用了智慧型手机，你可能会想：全世界还有多少人在用「智障型手机」？大概不到 10% 了。

可是 AI 这么好取得、这么厉害、这么好用的东西，全世界的采用率却不到 1%、不到 2%。我只能说，非常非常可惜。换个角度看，这也正是现在懂 AI 的人最好的时机，因为当 99% 的人还没上车时，先上车的人就能爆发出惊人的生产力。

那么，我为什么会如此清楚每一位律师使用 AI 的状况与痛点？正是因为这半年来，我真的协助了将近千位全世界的法律工作者进行 AI 的导入与介绍，才会累积出这些心得。

而我认为，这些工具对公益团体更是重要。我想特别感谢司法改革基金会及冤狱平反协会的肯定。能够协助公益团体将 AI 导入他们的工作，是让我感到最有意义的一件事。这些团体有非常多繁重的文书工作，导入 AI 之后，不仅大幅节省了人力，也达到了非常好的效果，相信确实帮上了他们不少忙。非常感谢他们的信任，能够在 AI 时代尽一份 AI 法律人的心力，是我的荣幸。

财团法人人民间司法改革基金会致赠的感谢状，肯定林上伦律师无偿提供 M-ROSS.AI 系统，协助会务的外文文献翻译、判决摘要与文字整理。

台湾冤狱平反协会（Taiwan Innocence Project）致赠的感谢状，感谢 M-ROSS.AI 应用于外文文献翻译及摘要、中文判决摘要与非机敏档案的光学文字识别。

这篇文章，真的只是因为我看到太多人因为一个错误的认知，而去攻击、去抵制 AI，实在让我看不下去。我必须说：真正使用 AI 的人，只会继续嘲笑这种抵制。因为这个错误的认知，反而会让你远逊于其他对手，远远跟不上，远远被这个时代抛在后头。

常见问题

消费型 AI 和企业级、专用 AI 差在哪里？

关键在计费与 input token。消费型模型为压低成本，每次常只读一两万 token，长契约或判决容易被漏读；按 token 计费的专用 AI 会完整读取每一个字，产出稳定度因此大幅提升。

为什么「无限叠代」是 AI 最该善用的能力？

人类工作是基于前一版反复修正，AI 能在极短时间内叠代无数次。但消费型模型为省 token 常把未指定修改处写成「略」，等于放弃叠代，专业书状因此难以精进。