Luật sư Lin Shanglun viết riêng》Phóng đại và tăng tốc: Khả năng thực sự của AI mà 99% luật sư bỏ lỡ

Trong nửa năm qua, tôi đã giúp hàng nghìn người làm luật trên toàn thế giới tích hợp AI, từ Mỹ, Nhật Bản, Úc đến Đài Loan, thậm chí các tổ chức phi chính phủ ở nhiều nơi. Kinh nghiệm của tôi là bản chất của AI là "phóng đại" và "tăng tốc" chuyên môn của bạn, trong khi tỷ lệ áp dụng toàn cầu chỉ chưa đến 2%, những người lên xe trước đang nắm giữ lợi ích về năng suất đáng kinh ngạc.
(Trích đoạn trước: Luật sư Lin Shang-Lun viết riêng》Khi bạn hỏi AI hôm nay trưa ăn gì, thế giới đang tái lập lại bản đồ năng lượng cho câu hỏi này)
(Thông tin bổ sung: Luật sư Lin Shang-Lun viết riêng》AI trở thành lý do sa thải phổ biến! Các công ty công nghệ đổ lỗi tập thể)

Mục lục bài viết

Chuyển đổi

• Hiểu lầm lớn nhất: "Quy trình làm việc của tôi không cần AI"
• Hiểu lầm thứ hai: Dùng mô hình tiêu dùng mà không biết giới hạn của nó
• "Tôi viết còn hay hơn AI": Đây là sự ngây thơ, hơn nữa là đánh giá sai lầm
• Sai lầm trong cách sử dụng: "Chú ý lỏng lẻo" bị bỏ qua
• Khả năng mạnh nhất của AI: "Chuyển đổi vô hạn" về định dạng và hình thức
• Mỏ vàng bị lãng quên: khả năng "lặp lại vô hạn" của AI
• Tại sao các chuyên gia cần "AI chuyên dụng"?
• Đừng lấy lỗi của người khác làm lý do không tiến bộ của mình
• AI là "công nghệ phổ quát", nhưng tỷ lệ áp dụng lại thấp đến kinh ngạc

Tóm tắt chính

• Chất lượng sản phẩm của AI phụ thuộc vào đầu vào: Mô hình tiêu dùng mỗi lần chỉ đọc khoảng 10.000 đến 20.000 token, dễ bỏ sót điều khoản hoặc phân tích trong hợp đồng 50.000 chữ, vấn đề nằm ở lựa chọn mô hình chứ không phải năng lực của AI.
• Tứ đại luật sư hàng đầu Mỹ từ thực tập sinh đến đối tác đều tích hợp AI, các chuyên gia pháp lý cần AI "tính phí theo token" để phát huy khả năng lặp lại vô hạn và chuyển đổi định dạng không giới hạn.
• AI là "công nghệ phổ quát" có mức học hỏi cực thấp, nhưng tỷ lệ áp dụng toàn cầu chỉ chưa đến 1% đến 2%, khi 99% chưa lên xe, những người tiên phong có thể bùng nổ năng suất đáng kinh ngạc.

Trong nửa năm qua, tôi may mắn đã giúp đỡ các luật sư trên toàn thế giới tích hợp AI. Từ Mỹ, Nhật Bản, Úc đến Đài Loan, thậm chí các tổ chức phi chính phủ, tôi đã tham gia hơn nghìn cuộc họp tích hợp AI. Nhân cơ hội này, tôi muốn tổng kết những quan sát của mình về những hiểu lầm phổ biến nhất của con người hiện đại về AI, để làm một cuộc đánh giá toàn diện. Bởi tôi thực sự không thể chịu nổi khi quá nhiều người vì "nhìn sai" AI mà "xem nhẹ" AI, rồi "tấn công" AI, "chống đối" AI, điều này thật đáng tiếc.

Hiểu lầm lớn nhất: "Quy trình làm việc của tôi không cần AI"

Theo tôi, hiểu lầm phổ biến và nghiêm trọng nhất là nhiều người nói: "Quy trình làm việc của tôi có thể không cần AI." Câu này đã tự nó là một sự đánh giá thấp nghiêm trọng năng lực của AI. Và sự đánh giá thấp này thường xuất phát từ một số nguyên nhân khác nhau.

Nguyên nhân thứ nhất là "người sử dụng quá kém", dẫn đến họ nghĩ rằng AI cho ra kết quả rất tệ. Nhiều luật sư thấy khách hàng của mình đưa ra nội dung do GPT tạo ra, liền cảm thấy: "Cái này sao mà dở thế?" Nhưng đó hoàn toàn là hiểu lầm về AI. Cần biết rằng, chất lượng của AI phụ thuộc chủ yếu vào đầu vào của bạn. Người vận hành có thể cung cấp loại dữ liệu đầu vào nào, thì kết quả sẽ ra như vậy.

Hãy thử hình dung: khách hàng của bạn vốn không hiểu luật, bạn cười nhạo một người không biết luật dùng AI kết quả tệ, rồi dựa vào đó kết luận rằng bạn không cần AI, thật là ngớ ngẩn. Bản chất của AI là một công cụ "phóng đại" và "tăng tốc": phóng đại thành quả công việc của bạn, tăng tốc quy trình làm việc của bạn. Một người không phân biệt rõ luật dân sự, hình sự, thậm chí không biết gì về luật lập trình, đương nhiên vận hành kém, không có khả năng lặp lại kết quả mỗi lần. Đây là vấn đề của người dùng, không phải của AI.

Hiểu lầm thứ hai: Dùng mô hình tiêu dùng mà không biết giới hạn của nó

Nguyên nhân thứ hai là người dùng sử dụng "mô hình tiêu dùng", nhưng không nhận ra những vấn đề của các AI này. Cần rõ ràng: đó là AI tiêu dùng, không phải AI doanh nghiệp, thương mại, hai mục đích và cách tính phí hoàn toàn khác nhau.

Các mô hình ngôn ngữ lớn hiện nay, về mặt xử lý văn bản, đã vượt xa trí tưởng tượng của nhiều người. Khả năng tạo ra các tổ hợp chữ, sau nhiều lần lặp lại, để đạt được kết quả giống hệt con người chỉ cần bắt chước phong cách; để vượt qua con người, chỉ cần nhiều lần lặp hơn nữa. Tuy nhiên, tại sao nhiều người lại nghĩ kết quả không tốt? Chìa khóa nằm ở việc bạn chọn mô hình rẻ tiền kiểu tiêu dùng.

Có một điểm quyết định khác biệt: cơ chế tính phí. Mô hình tiêu dùng thường tính phí dựa trên số token đầu vào mỗi lần đọc dữ liệu, quá ít, chỉ khoảng 10.000 đến 20.000 token mỗi lần. Khi bạn dùng mô hình "ăn thoải mái" kiểu này, dưới cơ chế thương mại đó, nhà cung cấp sẽ cố gắng giảm thiểu số token đầu vào để cắt giảm chi phí, tăng lợi nhuận.

Vậy chuyện gì xảy ra? Ví dụ, bạn đưa vào một hợp đồng 50.000 chữ hoặc một bản án, nó có thể chỉ dùng 20.000 token để đọc. Nó sẽ đọc từng đoạn một hoặc chỉ đọc phần đầu, phần sau hoàn toàn không đọc. Kết quả là:

• Bạn gửi một hợp đồng dài, bỏ sót điều khoản phụ;
• Bạn gửi một bản án, phần phân tích hoặc phán quyết cuối cùng không được đọc;
• Bạn gửi một bản ghi chép cuộc họp dài dòng, kết quả thiếu sót.

Đây không phải là năng lực của AI, mà là do bạn chọn mô hình sai. Trong công nghệ hiện tại, dù bạn tải lên bao nhiêu dữ liệu, đều có thể được đọc chính xác. Nếu cơ chế tính phí của bạn chuyển sang "tính theo token", tin tôi đi, nhà cung cấp sẽ rất vui vẻ đọc từng chữ của bạn. Khi đầu vào được đảm bảo, theo kinh nghiệm hơn nghìn lần hướng dẫn của tôi, hầu như không có kết quả nào làm thất vọng các luật sư chuyên nghiệp.

"Tôi viết còn hay hơn AI": Đây là sự ngây thơ, hơn nữa là đánh giá sai lầm

Tiếp theo, nhiều người khẳng định: khả năng viết của họ còn hay hơn AI. Tôi phải nói, suy nghĩ này rất ngây thơ.

Bạn cần biết rằng, hiện nay, các công ty luật hàng đầu, kiếm tiền nhiều nhất ở Mỹ, đều sử dụng AI toàn diện, từ thực tập sinh mùa hè, luật sư kỳ cựu đến đối tác, đều có bóng dáng của AI. Tại sao? Bởi vì khi một việc đã có thể tự động thực hiện, tự sinh ra kết quả, sẽ không ai quay lại làm theo cách cũ nữa. Giống như bạn có máy tính, sẽ không còn tính toán bằng tay; như bạn chụp ảnh để ghi nhớ, sẽ không còn phải ghi chép từng chữ; như bạn đi máy bay đến nơi, sẽ không còn đi bộ hay đi thuyền nữa. Đó chính là bản chất của tiến bộ.

Nó giống như: Tứ đại luật sư hàng đầu, kiếm tiền nhiều nhất ở Mỹ, đều dùng AI, giống như năm nay các đội bóng NBA vô địch đều công nhận "gần đây có quả bóng rất dễ chơi". Nhưng nhiều người lại phủ nhận điều đó, còn đưa ra những ví dụ kỳ quặc, giống như một đội bóng của thế giới thứ ba, đứng ra phủ nhận các cầu thủ hàng đầu thế giới, tuyên bố "quả bóng này khó chơi". Cách nói này vừa phi lý, về xác suất, về lý lẽ, cũng rất khó thuyết phục ai.

Sai lầm trong cách sử dụng: "Chú ý lỏng lẻo" bị bỏ qua

Ngoài việc chọn mô hình, sai lầm trong cách dùng cũng rất phổ biến. AI thực ra rất dễ xảy ra tình trạng "chú ý lỏng lẻo" (loose attention).

Hiện nay, cách chính xác nhất, theo tôi, các nhà cung cấp đều biết, là trước tiên dùng một cơ sở dữ liệu (xử lý theo vector). Nếu bạn xem hoạt động phía sau, thực ra là chuyển toàn bộ dữ liệu trong từng tài liệu thành dạng văn bản thuần rồi đưa cho AI để phân tích. Tại sao? Bởi vì khả năng đọc của AI trên văn bản thuần là tốt nhất; PDF còn tốt hơn, DOC còn kém hơn, còn hình ảnh không rõ ràng thì hiệu quả càng thấp.

Vì vậy, cùng một dữ liệu phân tích, thứ tự ưu tiên đúng là:

• Chia thành nhiều file, không bằng ghép thành một file;
• Ghép thành một file, không bằng chuyển toàn bộ thành dạng vector rồi để AI đọc.

Nhưng khi bạn không biết những điều này, bạn có thể gửi cùng lúc 4-5 file, rồi kết quả không đúng, đương nhiên sẽ nghĩ: "AI thật kém." Thực ra, khi đã có người dùng AI vượt xa con người, bạn dùng sai, cần xem lại cách dùng của chính mình, chứ không phải đổ lỗi "con người vẫn mạnh hơn". Thật sự là nhìn ngắn hạn.

Khả năng mạnh nhất của AI: "Chuyển đổi vô hạn" về định dạng và hình thức

Tôi muốn nói rõ một việc: khả năng "chuyển đổi định dạng" của AI bị nhiều người bỏ qua. Khi bạn có lượng nội dung lớn và đủ, AI có thể thực hiện bất kỳ dạng chuyển đổi định dạng nào, đó là điểm mạnh, là sức mạnh lớn nhất của nó.

Điều này cũng thay đổi cách tính phí của luật sư. Trước đây, bạn phải nghĩ "phải tính phí rồi" mới làm, giờ qua AI, bạn có thể kéo dài điểm tính phí vô hạn, nâng cao dịch vụ mà không cần tăng giá. Ví dụ, trước đây, tư vấn trả phí một lần rồi xong; nhưng nhờ AI, sau tư vấn, bạn có thể để AI phân tích pháp lý, soạn thảo sơ thảo hồ sơ dựa trên dữ liệu, nội dung bạn đã hiểu.

Lấy ví dụ vụ tranh chấp lao động: nhân viên và chủ doanh nghiệp xảy ra tranh chấp, bạn lấy sự đồng ý của bên liên quan, tổng hợp toàn bộ quá trình họp thành biên bản. Tài liệu này có thể bao gồm:

• Chiến lược kiện tụng trong tương lai;
• Cách tố cáo, gửi đơn đến cơ quan quản lý;
• Cách dựa vào điều 14 của Bộ luật Lao động để khẳng định người lao động bị ép buộc nghỉ việc và yêu cầu trợ cấp thôi việc;
• Tính toán trợ cấp thôi việc, tính lương làm thêm, kiểu mẫu giờ làm, số tiền bảo hiểm hưu trí, v.v.

Với một nội dung rõ ràng như vậy, bạn có thể chuyển đổi thành gì? Có thể thành thư xác nhận chấm dứt hợp đồng, thư đàm phán, đơn kiện, bản phản biện, lý do biện hộ, thậm chí là tuyên bố công khai.

Chìa khóa là: khi nội dung của bạn rõ ràng, dù trong đầu vào có nhiều nội dung rườm rà, không liên quan, AI chỉ cần dựa trên các khái niệm đúng, công cụ phù hợp, đều có thể đọc chính xác, trích xuất và trình bày. Nó không đòi hỏi "tinh xảo" hay "định dạng cố định", mà là "nội dung rõ ràng, phong phú, đầy đủ". Còn về hình thức, dưới chuyển đổi của AI, quá dễ dàng.

Mỏ vàng bị lãng quên: khả năng "lặp lại vô hạn" của AI

Tiếp theo, tôi muốn nói về khả năng "lặp lại vô hạn" mà nhiều người bỏ qua. "Lặp lại" là gì? Tôi lấy ví dụ về thiệp sinh nhật để giải thích.

Phiên bản 1: Bạn muốn viết thiệp sinh nhật cho người yêu, chàng trai viết ra có thể chỉ là "Yêu em nhất, yêu em suốt đời" kiểu qua loa, không có chút chân thành nào. Nhưng đối với AI, chỉ cần có tên người yêu, cách bạn yêu, và kết luận của bạn, đó đã là một "bản nháp".

Phiên bản 2: Bạn nói với AI "Chúng ta đã trải qua những điều đáng cảm ơn trong những năm qua", dù bạn không biết cách tích hợp nó vào, chỉ cần đưa sự thật, AI sẽ tự động hòa quyện những câu chuyện tình yêu đẹp đẽ này vào tấm thiệp sơ sài ban đầu của bạn.

Phiên bản 3: Bạn thích đoạn tình yêu trong " Kiêu hãnh và định kiến", rồi đưa đoạn đó cho AI để thực hiện lần lặp thứ ba. Kết quả là thiệp sinh nhật thứ ba trở thành một tác phẩm hoàn chỉnh, chính xác, có lịch sử của hai bạn, còn có câu thoại phim đẹp đẽ.

Trong thời đại không có AI, việc chỉnh sửa ba lần như vậy, mỗi lần mất khoảng một giờ; nhưng trong thế giới AI, bạn chỉnh sửa một lần, AI đã có thể lặp lại vô số lần.

Thiệp sinh nhật chỉ là một ví dụ nhỏ. Đối với luật sư, một bản cáo trạng dài, một bản tuyên bố dài, qua khả năng lặp lại, nhanh hơn rất nhiều so với việc chỉnh sửa thủ công từng lần. Truyền thống, các luật sư kỳ cựu thường mắng các luật sư trẻ: "Luật sư nhỏ nộp một bản, bị mắng, trả lại; nộp hai bản, lại mắng, trả lại." Cách làm này cực kỳ kém hiệu quả. Ngày nay, bạn nên tận dụng khả năng lặp lại nhanh của AI để nâng cao chất lượng từng bản cáo trạng. Đó mới là cách dùng đúng.

Tại sao các chuyên gia cần "AI chuyên dụng"?

Nhưng cần nhấn mạnh: nếu bạn dùng mô hình truyền thống hoặc sai, bạn hoàn toàn không thể thực hiện đúng việc lặp lại này. Tại sao? Bởi vì mỗi lần lặp lại đều tốn nhiều token đầu vào và đầu ra hơn, và đó chính là chi phí mà mô hình tiêu dùng muốn tiết kiệm nhất.

Ví dụ, một bài viết 5000 chữ, chia thành nhiều đoạn, bạn chỉ muốn chỉnh sửa đoạn thứ ba, chuyện gì sẽ xảy ra? Mô hình tiêu dùng sẽ trực tiếp viết ra phần bạn không yêu cầu chỉnh sửa là "bỏ qua", vì nó nghĩ: "Bạn không nói muốn sửa, tôi không giúp bạn tạo ra, như vậy mới tiết kiệm." Nhưng điều này hoàn toàn sai. Trong môi trường làm việc truyền thống của chúng ta, mỗi lần đều dựa trên bản trước để sửa. Để tránh lãng phí token, AI sẽ xóa bỏ những phần bạn có thể muốn sửa tiếp theo, hoặc viết "bỏ qua", hoặc hợp nhất lớn, khiến bạn không thể lặp lại. Một khi không thể lặp lại, bạn đã bỏ lỡ khả năng mạnh nhất của AI, thật đáng tiếc.

Đó chính là lý do tại sao toàn thế giới luật sư cần AI chuyên dụng, các nhà xử lý dữ liệu cần AI chuyên dụng, nhà báo cần AI chuyên dụng, nhà sáng tác cũng cần AI chuyên dụng, vì mỗi nghề đều cần một bộ cách dùng token phù hợp với chuyên môn của họ.

Mô hình tiêu dùng phù hợp với ai? Là phù hợp với người dùng phổ thông. Là phù hợp với những câu hỏi ngắn, không cần lặp lại như "Tôi ho, mũi ngứa, nên làm gì". Chỉ khi liên quan đến chuyên môn, bạn mới cần lặp lại, và đó hoàn toàn không nằm trong phạm vi của mô hình tiêu dùng. Kết quả là, bạn dùng mô hình không phù hợp để phủ nhận khả năng của AI, điều này thực sự là một sự đánh giá sai về bản chất công nghệ.

Đừng lấy lỗi của người khác làm lý do không tiến bộ của mình

Nhiều người còn xem các tin tiêu cực về AI, rồi tự cảm thấy tự hào vì "chưa dùng AI". Gần đây, có một số luật sư Mỹ vì AI gây ra "ảo giác phán quyết" mà bị tòa án xử phạt. Thấy tin này, có người chia sẻ, tuyên bố "Không bao giờ dùng AI".

Nhưng bạn có biết không? Trong số các luật sư gặp vấn đề đó, còn có bao nhiêu luật sư khác không gặp, nhưng lại tiết kiệm được thời gian, nâng cao năng suất? Những công ty luật hàng đầu đã công khai tiết lộ, bạn có thể xem các công cụ AI mà họ dùng. Nói thẳng ra: những luật sư gặp rắc rối đó là do dùng sai. Họ có thể vì tiết kiệm tiền mà dùng mô hình tiêu dùng thông thường, rồi không làm các kiểm tra hậu kỳ, không nhận thức rõ rằng AI là để "phóng đại" và "tăng tốc" năng lực chuyên môn của bạn, chứ không phải để "thay thế" phán đoán của bạn. Đương nhiên sẽ có vấn đề.

Lấy lỗi của người khác làm lý do không dùng AI, không tiến bộ, thật là đáng tiếc, và rất hạn chế, hoàn toàn không phù hợp với tình hình hiện tại.

AI là "công nghệ phổ quát", nhưng tỷ lệ áp dụng lại thấp đến kinh ngạc

Hôm nay, mọi người cần hiểu rõ rằng AI chính là một "công nghệ phổ quát". Nó là thứ ai cũng có thể dùng, học hỏi rất dễ, trực quan, giống như điện thoại thông minh. Khi bạn dùng điện thoại thông minh, có thể nghĩ: còn bao nhiêu người dùng "điện thoại ngu dốt"? Có lẽ chưa đến 10%.

Nhưng AI, với khả năng dễ tiếp cận, mạnh mẽ, dễ dùng như vậy, tỷ lệ áp dụng trên toàn thế giới chỉ chưa đến 1%, chưa đến 2%. Tôi chỉ có thể nói, thật là đáng tiếc. Nhìn từ góc độ khác, đây chính là thời điểm tốt nhất để những người hiểu AI hành động, vì khi 99% còn chưa lên xe, người đi trước có thể bùng nổ năng suất.

Vì sao tôi rõ ràng về tình hình và điểm đau của từng luật sư như vậy? Chính vì trong nửa năm qua, tôi đã giúp gần nghìn luật sư trên toàn thế giới tích hợp AI, tích lũy được những kinh nghiệm này.

Và tôi nghĩ, những công cụ này còn quan trọng hơn đối với các tổ chức phi chính phủ. Tôi đặc biệt cảm ơn Quỹ Cải cách Tư pháp Dân sự và Hiệp hội Phục hồi oan sai đã công nhận. Việc giúp các tổ chức phi chính phủ tích hợp AI vào công việc của họ là điều tôi cảm thấy ý nghĩa nhất. Những tổ chức này có rất nhiều công việc giấy tờ nặng nề, sau khi tích hợp AI, không chỉ tiết kiệm đáng kể nhân lực, mà còn đạt hiệu quả rất tốt, chắc chắn đã giúp họ rất nhiều. Xin chân thành cảm ơn sự tin tưởng của họ, và được góp phần vào thời đại AI này với tư cách luật sư AI là niềm vinh dự của tôi.

Quỹ Cải cách Tư pháp Dân sự gửi tặng bằng khen, ghi nhận luật sư Lin Shang-Lun đã cung cấp miễn phí hệ thống M-ROSS.AI, hỗ trợ dịch thuật tài liệu nước ngoài, tóm tắt án lệ và tổ chức văn bản.

Hiệp hội Phục hồi oan sai Đài Loan gửi tặng bằng khen, cảm ơn việc ứng dụng M-ROSS.AI trong dịch thuật tài liệu nước ngoài, tóm tắt án lệ bằng tiếng Trung và nhận dạng ký tự quang học các hồ sơ phi nhạy cảm.

Bài viết này, thực sự chỉ vì tôi thấy quá nhiều người vì một nhận thức sai lầm mà tấn công, chống đối AI, khiến tôi không thể nhịn được. Tôi phải nói rằng: những người thực sự dùng AI sẽ chỉ tiếp tục cười nhạo sự chống đối đó. Bởi vì nhận thức sai lầm này, sẽ khiến bạn thua kém các đối thủ khác, bỏ xa thời đại này.

Các câu hỏi thường gặp

AI tiêu dùng và AI doanh nghiệp, AI chuyên dụng khác nhau ở đâu?

Chìa khóa nằm ở cơ chế tính phí và số token đầu vào. Mô hình tiêu dùng để giảm chi phí, mỗi lần chỉ đọc khoảng 10.000 đến 20.000 token, hợp đồng dài hoặc án lệ dễ bị bỏ sót; AI chuyên dụng tính phí theo token, sẽ đọc đầy đủ từng chữ, độ ổn định của kết quả vì vậy cao hơn nhiều.

Tại sao "lặp lại vô hạn" là khả năng AI cần tận dụng tốt nhất?

Công việc của con người dựa trên việc sửa đổi liên tục dựa trên bản cũ, AI có thể lặp lại vô số lần trong thời gian cực ngắn. Nhưng mô hình tiêu dùng để tiết kiệm token thường sẽ bỏ qua phần chưa chỉ định sửa, viết "bỏ qua", hoặc hợp nhất lớn, khiến khả năng lặp lại bị hạn chế.