CoCounsel 這款產品，是新一代的 AI 副駕系統之一，許多人未來在工作上大概都會用到類似的系統。
CoCounsel 於2023年2月推出，是採用OpenAI的GPT-4結合Casetext軟體打造的 AI 法律助理。嘗試十年後，海勒終於實現願景，創造出直覺式操作的法律研究工具，而且準確性不輸谷歌搜尋。
但 CoCounsel 絕不止是個搜尋引擎，不僅能找到類似的案件和判例，還懂得分析。問「釋義性舞蹈」（interpretive dance）是否受美國憲法第一修正案保護，CoCounsel 會給予清晰準確的答案，並提供最相關的最高法院案例及最新判例。
此外還能幫律師審閱各種文件，並自動 分類總結，從合約、法規到證詞都不例外。系統能在數千筆合約中找到不尋常或有異的條款，也能掃描幾百萬封電子郵件，辨識出當中的欺騙證據，而且使用者只需用自然語言給予提示即可。真人律師幾小時、甚至幾天才能寫出來的法律備忘錄，CoCounsel 不到 3 分鐘就能完成。
約翰．波森（John Polson）在律師超過500人的事務所Fisher Phillips擔任管理合夥人，他說CoCounsel產生了立即的影響，讓公司能更有效率地為客戶做更多事。
AI正拆解律師事務所槓桿模式
CoCounsel 這類的 AI 軟體會顛覆專業人士的訓練方法。當今的法律和顧問公司多半採用「槓桿」模式，也就是由資深合夥人監督數名初階助理。在最大型的法律事務所，槓桿比（也就是一名資深律師要帶幾位初階助理律師）通常是一比三或一比四。
助理律師的工作包括撰寫法律研究備忘錄、準備採集證詞，也得查找大量文件。事務所都說這些任務能幫助初階律師累積專業知識，但其實更關心的通常是律師能帶來多少收益，而不是他們學到多少。一般而言，助理律師得申報自己年薪至少三倍的時數。
AI 法律助理顛覆了這種模式。「如果 AI 已經能做得很好，卻還要付錢請助理律師做的話，那客戶肯定會很不滿。」Casetext 的共同創辦人海勒說。但律師事務所不需要助理律師的話，也得重新思考未來合夥人的培訓方式，或許可以恢復學徒制，讓初階員工跟著資深合夥人學習，而不是一天到晚都在累積時數。如果能把副駕系統用於輔導與建議，那麼助理律師也能比以往更快學到技能。
海勒說他知道有一家公司因為使用了 AI，所以正在考慮提高資深律師的費率，但新進律師前三年的服務時間則改為不收費。他認為大家應該會樂見這樣的改變，「新律師常會懷疑自己為何要讀法學院？要慢慢審查幾百萬份文件，找出可能造成交易問題的那一份，那何不訓練猴子來做就好？」據海勒所說，AI 應該會讓律師這個職業不再那麼「令人精疲力盡、心神全被榨乾。」
一對一指導年輕人的學徒制將在許多領域回歸，這對人類來說是個好消息，畢竟把技能傳承給他人，往往是最有成就感的工作之一。AI 可以協助指導，但無法完全取代真人。
AI恐亂掰虛構法律，專業人控仍是必須
CoCounsel 突顯 AI 副駕系統的使用範圍與限制，所以很值得參考。這類系統能進行複雜的搜尋和文件擷取、內容摘要、一定度的分析和某些形式的專業寫作，但重點是，有些專業文字寫作並不能外包給機器人。
許多律師──包括代表美國總統川普前律師麥克．柯恩（Michael Cohen）的一名律師，都因為天真地使用 ChatGPT 等通用型聊天機器人撰寫案件摘要，而被法官譴責並罰款 數千美元。這些機器人生成出虛構的法律引言，律師卻未查證，還直接用於法庭文件。
在未來的很多工作職位上，可能都會必須要監督、控管副駕系統產生的內容。AI 會生成初稿、初步的概念草圖、會議記錄，或提出銷售策略，但我們必須對這些建議進行批判性思考，並決定是否接受。
愈來愈多的分析師、顧問、記者、律師和設計師，都將會變成AI助手的主管、經理和編輯。伊森．莫里克（Ethan Mollick）是賓州大學華頓商學院（Wharton School of Business)的教授，他在課程中詳盡說明如何使用 AI 聊天機器人，因而吸引許多忠實的追隨者。
他建議大家將副駕「當成實習生」，可以把任務交派給 AI， 例如「幫我摘要這份報告」，但之後必須仔細檢查，才能交給客戶；此外，也得給些意見回饋，讓副駕有機會進步，「 就像對待新員工一樣，我們必須瞭解副駕的長處與缺點，必須學習訓練 AI、與系統合作，也得掌握適當的用途，知道何時適合使用，什麼時候又只會搞得自己很煩躁。 」莫里克這麼寫道。
吳修銘（Tim Wu）是哥倫比亞大學的法律學者，在拜登政府擔任科技與競爭策略特別助理。他在多倫多《環球郵報》（The Globe and Mail）的社論中表示，隨著AI提升工作效率，降低完成任務所需的成本與時間，對該任務的需求反而會增加，而且大家會期待事情在更短的時間內做完。最後的結果就是我們得做的事比以往更多，而且能做的時間還愈來愈短。吳修銘擔心和機器人一起工作，可能會迫使我們也變得像機器人。
這樣的風險不容忽視，而且在某些工作領域，吳修銘預見的人類機器化現象，已經如暗夜般恐怖降臨。
高薪專業人士仍可保有相對較大的權力，決定要如何執行工作，但對某些人而言，AI 將變成工作領班，負責安排班表，判斷哪些同事搭檔工作時效率最高，制定每項任務的期限，並評估工作表現，而且評估方式或許還冷酷無情，不顧人性需求。
職場上最能帶來成就感的，往往是最挑戰智力、或涉及社會互動的工作。AI 雖能協助我們完成某些任務，但還不足以完全自動化。在那之前，工作仍會是一件令人滿足，而且有意義、甚至能帶來樂趣的事。
本文授權轉載自[《AI來了，你還不開始準備嗎？》][2]，Jeremy Kahn著，寶鼎出版
責任編輯：蘇柔瑋
