AI 的 використання сценаріїв у Тайвані ще не підключено до шляху «подвоєння ефективності» через власну професійну рефлексію. Автор статті — адвокат Лін Шанлун, засновник M-Ross.
（Попередній огляд: Стаття Лін Шанлун》Модна хвиля «Vibe Coding» від Gemini 3.0 — це хмара неправильно зрозумілої веселощів）
（Додатковий контекст: Стаття Лін Шанлун》Гарантований базовий дохід (UBI) та блокчейн — це соціальна мережа безпеки під час AI-революції? ）

Зміст статті

• Жорсткий практичний курс з AI
• Коли «професійна фортеця» зламана AI
• Помилки застосування AI у Тайвані: сприйняття інструменту як іграшки
• Жорстка реальність Кремнієвої долини: без співпраці з AI ви навіть не маєте права здати роботу
• Безмовна реорганізація професій

Жорсткий практичний курс з AI

Мені пощастило бути запрошеним до Hua Nan Bank, щоб провести курс для фахівців у фінансовій сфері щодо застосування та управління AI. Це був цілком трьохгодинний практичний курс. Ми почали з обговорення проекту базового закону про AI, строго визначаючи, що таке AI, щоб виключити поширені хибні уявлення про автоматизаційні програми; говорили про приватність, про те, чому багато хто відчуває себе безсиллям при використанні GPT або Gemini.

Я також пояснив, чому деякі чат-боти служби підтримки часто «слабкі» до сміху. Це не через неспроможність AI, а через вибір низькокласних моделей, відсутність RAG (запитуваної генерації з підсиленням) для доповнення баз даних, а іноді й відсутність диференціації агентів для різних сценаріїв застосування.

Коли «професійна фортеця» зламана AI

Але кульмінація всього курсу сталася, коли я повернувся до ролі «адвоката» і на практиці продемонстрував роботу AI.

Я безпосередньо показав, як за допомогою AI писати позови, готувати листи з нотаріальним засвідченням, редагувати договори тощо.

Професіонали у фінансовій сфері, що були присутні, з початкової ввічливої уваги перейшли до глибокого здивування. Чому? Тому що раніше ці завдання були високоспеціалізованими, які потрібно було навчати стажистів або найманих юристів вручну.

Але коли вони побачили, що ці «професійні фортеці» можна так легко автоматизувати за допомогою AI, цей шок був величезним.

Помилки застосування AI у Тайвані: сприйняття інструменту як іграшки

Тайванські апаратні технології завжди на передовій світу, але наші програмні підходи та застосування часто відстають від світової тенденції на п’ять-десять років. Відкриваєш Facebook — і що ти бачиш у стрічці AI-інформації?

«Gemini зробив мої фото настільки красивими!»
«Написав за допомогою Vibe Coding робота для класифікації даних!»
«Створив чат-бот для обслуговування клієнтів, що відповідає більш природно!»

Звучить круто, правда? Але чесно кажучи, ці ідеї вже були застарілими ще два роки тому, коли з’явився Cursor. Якщо зараз ще тренуємо AI «відповідати більш природно», «не видаватися машиною», то це справді шкода, адже це не є актуальним трендом розвитку AI.

Найсильніша сила AI полягає не в тому, щоб створювати дрібні інструменти для аматорів, а в тому, щоб професіонали з Domain Knowledge (знанням у галузі) могли проявити в десять, а то й у сотні разів більше потенціалу.

Цього разу на фінансовій лекції я не демонстрував, як AI виконує роботу у фінансовій сфері, бо не маю достатніх Domain Knowledge у фінансах або бухгалтерії, тому не можу показати застосування AI у цій галузі.

Але я хочу сказати: «Коли професійний юрист, бухгалтер або лікар зрозуміє, як поєднати свою спеціалізацію з AI і перетворити складні, важко масштабовані завдання у високоефективний автоматизований процес, тоді це буде справжнім ударом знизу вгору.»

Жорстка реальність Кремнієвої долини: без співпраці з AI ви навіть не маєте права здати роботу

Щоб показати, наскільки великий цей розрив у ефективності, я жорстко поділився ситуацією у Кремнієвій долині. Зараз багато провідних технологічних компаній у Кремнієвій долині мають два шокуючі правила:

• Перше — всі перші чернетки робіт не можуть бути зроблені вручну з нуля. Наскільки б складною не була робота, AI здатен створити щонайменше 40-50% основи. Його напрямок зазвичай правильний, і співробітники мають ітеративно покращувати цей перший варіант, а не витрачати час на початок з нуля.
• Друге — коли ви редагуєте або ітеруєте перший чернеток, бекенд у реальному часі контролює, скільки AI ви використали. Якщо ви не досягли потрібного рівня, ваша робота не може бути надіслана керівництву для перевірки або переходу до наступного етапу.

Логіка тут проста: керівники цінують витрати та ефективність. У програмуванні або обробці документів, якщо ви не досягли певного рівня допомоги AI, ви навіть не маєте права здати роботу. Це реальність.

Коли найрозумніші у світі вже вимагають «людино-машинної співпраці» і впроваджують цифровий моніторинг, якщо ми все ще віримо, що «люди мають особливість», «професії не можуть бути замінені», то це вже трохи самовпевнено.

Безмовна реорганізація професій

Я особисто вважаю, що зараз найважливіше для звичайних людей — не вчитися писати програми (хоча, якщо хочете змінити професію, це потрібно), а чітко визначити: «У чому моя професійна перевага?», «Які етапи у моєму робочому процесі можна передати AI?»

Якщо не зробити цього, у майбутньому не буде шансів на відпочинок, бо новий робочий процес вимагатиме у десять разів менше людських ресурсів, і «ти, я» цілком можливо опинимося поза межами майбутнього ринку праці.