Rechtsanwalt Lin Shanglun im exklusiven Beitrag» Während Silicon Valley bereits das „manuelle Schreiben erster Entwürfe“ verboten hat, ist Taiwan noch immer süchtig danach, KI zu verwenden, um Fotos schöner zu machen?
AI の使用シナリオは台湾では、まだ自分の専門性を「効率倍増化」する路線に繋がっていません。本文の著者は M-Ross 創設者の林上倫弁護士です。
（前置き：林上倫弁護士の特集記事》Gemini 3.0 による「Vibe Coding」ブームは誤解された狂騒の一幕）
（補足背景：林上倫弁護士の特集記事》全民基本收入（UBI）とブロックチェーンはAIブーム下の社会安全網か？）
本文目次
- ハードコアな AI 実践講座
- 「専門の砦」がAIに破られる瞬間
- 台湾のAI応用の誤区：ツールを玩具とみなす
- シリコンバレーの残酷な現状：AI協働なしでは、提出資格すらない
- 無言の専門再編
ハードコアな AI 実践講座
私は幸運にも華南銀行から招かれ、金融分野の専門家たちにAIの応用とガバナンスに関する講義を行いました。これは三時間にわたるハードコアな実践講座です。私たちはAI基本法案草案から話し始め、何がAIで何が自動化プログラムの誤解かを厳密に定義し、誤解されやすい自動化の誤解を排除しました。プライバシーについても議論し、なぜGPTやGeminiを使っても多くの人が圧倒されるのかを説明しました。
また、なぜ一部のカスタマーサポートロボットが「弱すぎて笑える」レベルなのかも解説しました。これはAIができないのではなく、低品質なモデルを選択し、RAG（検索強化生成）でデータベースを補完せず、さらには用途に応じたエージェントの区別もしていないからです。
「専門の砦」がAIに破られる瞬間
しかし、講座のクライマックスは、私が弁護士の立場に切り替え、現場でAI操作を実演した瞬間です。
私はその場で、AIを使って書類作成、証拠通知書の作成、契約書の修正など弁護士の仕事を実演しました。
会場の金融専門家たちの目は、最初の礼儀正しい集中から、極度の衝撃へと変わりました。なぜ衝撃か？それは、これらは従来、インターン弁護士や雇用弁護士が一つ一つ手作業で教え、完成させてきた高度な専門作業だったからです。
しかし、彼らが目の前で、これらの「専門の砦」とみなされていたプロセスが、AIによってこれほどスムーズに自動化できることを目の当たりにしたとき、その衝撃は計り知れません。
台湾のAI応用の誤区：ツールを玩具とみなす
台湾のハードウェア技術は常に世界の最先端にありますが、ソフトウェアの思考や応用は、しばしば国際的な主流から5年から10年遅れています。Facebookを開くと、AIの情報は何が推されているでしょうか？
「Geminiは私の写真をとても美しく修正してくれる！」「Vibe Codingでデータ分類ロボットを作った！」「より人間らしい応答をするカスタマーサポートチャットを作る！」
これらは華やかに聞こえますよね？しかし正直に言えば、これらは2年前にCursorがリリースされたときにはすでに古い話です。今もなおAIに「より自然に応答させる」「ロボットと見抜かれない」訓練を続けているなら、それは非常に残念なことです。なぜなら、それは今のAIの発展の潮流ではないからです。
AIの最大の力は、素人が小さなツールを作ることではなく、Domain Knowledge（領域知識）を持つ専門家が、10倍、あるいは数十倍のエネルギーを爆発させることにあります。
今回の金融講演では、AIが金融業務をどう完結させるかをデモしませんでした。なぜなら、私は現行の金融や会計のDomain Knowledgeを持っていないからです。だから、その分野のAI応用を披露する資格はありません。
しかし私が伝えたいのは、「専門の弁護士、会計士、医師が、自分の専門とAIを結びつけ、面倒で大量化が難しい作業を高効率の自動化に変えることができれば、それこそが真の次元低減の一撃だ」ということです。
シリコンバレーの残酷な現状：AI協働なしでは、提出資格すらない
この効率の差がどれほど巨大かを理解してもらうために、私はシリコンバレーの現状を非常に厳しく共有します。今、多くのシリコンバレーのトップテック企業には、私を驚かせる二つの規則があります。
- 一つ目は、すべての作業の初稿は、人力がゼロから完成させてはいけないということです。どんなに複雑な作業でも、AIは少なくとも40%から50%の土台を出力できる能力があります。方向性は通常間違いません。社員はこのAIが作った初稿をもとに反復し、ゼロから作る時間を無駄にしないのです。
- 二つ目は、初稿の加工や反復を行う際に、バックエンドのソフトウェアがリアルタイムであなたのAI利用比率を監視していることです。その比率に達していなければ、その仕事は上司に提出できず、次の段階に進めません。
この背後にあるロジックは非常にシンプルです：経営者たちはコストと効率を重視しています。コードの作成や文書処理において、AIの支援を一定比率以上受けていなければ、提出資格すらないのです。これが現実です。
世界で最も頭の良い頭脳たちがすでに「人機協働」を義務付け、データ化監視を実施しているときに、私たちが「人間には特別性がある」「専門性は代替できない」と盲目的に考え続けるのは、少し夜郎自大に過ぎるでしょう。
無言の専門再編
私個人の意見としては、今の一般人が最もすべきことは、プログラミングを学ぶこと（転職を考えていないなら別ですが）ではなく、「自分の専門の優位性は何か？」、「自分の仕事の流れの中で、どの部分をAIに任せられるか？」を明確にすることです。
これをしなければ、未来には息をつく余裕すらなくなるでしょう。新しい作業フローの下では、必要な人手は以前の10分の1になる可能性が高く、「あなたも私も」未来の職場から排除される可能性が非常に高いのです。
