律师怎么判断一件活该不该交给 AI？我用三个问题筛
"能不能交给 AI"是个错误的问题，因为大部分活都能。真正的问题是"这次交给它，值不值"——三个问题过一遍，大部分答案会自己浮出来。
大部分活其实都能交给 AI，所以"能不能"是个没用的问题。真正要回答的是"这次交给它划不划算"——而这个问题，三个问题就能问完。
一、为什么"能不能交给 AI"是个错误的问题？
我先说一个观察到的现象：很多人用不用 AI，卡在一个错的判断上。
他们在想"这件事 AI 做不了，因为……"。想完的结论通常是"AI 还是不行"，然后就不用。
但这个判断的错误在于，它评估的是 AI 的能力，而不是这件事的价值。
举一个具体的例子。我自己写过很多年的合同审查意见书，格式固定、条款枚举、风险点分类清晰。按"能不能"的标准，这活我应该判定为 AI 不能做——因为它涉及判断。
但实际上它是这三成之外的七成。原因很简单：这类活里，判断的部分是"哪几条风险对这个案子重要"，而提取的部分是"把这份合同里所有风险点找出来"。后者是明确的，前者是我要做的。
所以正确的问题是"这两部分能不能拆开"，而不是"这件事能不能做"。
拆得开，大部分活都能用。拆不开的，才是真正该留给自己的。
二、三个问题
我不给打分表，只给三个问题。它们的顺序是有意的——先问代价，再问发现，最后问值不值。
第一个问题：出错的代价是什么？
这是最重要的一问，因为它决定了错误的可承受性。
我把代价分三档，从低到高：
- 低：错了改一版就行，不影响案件方向，不涉及对外承诺
- 中：错了要花几个小时核对，但不改变结论
- 高：错了之后不能靠"改回来"解决——涉及金额、涉及责任认定、涉及已经说出去的话
三档里，第三档我不建议直接交。
注意我说的是"不直接交"，不是"不交"。第三档的正确用法是让它做辅助、判断由我做：让它列出所有可能的风险点，我来决定哪几条真的重要。
这样做的好处是：它替你完成了"找"，你保留了"选"。而"找"是工作量最大的部分，"选"是风险最高的部分。
第二个问题：如果它错了，我多久能发现？
这个问题很多人不问，但它比第一个更能决定实际效率。
因为一个错得慢的错误，比一个错得快的错误更贵。
具体说：
- 如果错误会立刻跳出来（明显的数字错、明显的逻辑矛盾），那错了也不贵，因为它不会真的到达任何人
- 如果错误要过很久才被发现（一份分析结论被用在了三个月后的庭审里），那它的代价要用"延迟发现"来算
我自己的判断标准是：三个月后才会暴露的错误，等同于高代价。
因为一个错误存在得越久，纠错的成本越高。而 AI 有一个特点：它不会告诉你"这里我不确定"，它会给你一个同样自信的答案。
所以"能发现"这个问题的真正含义是：这份成果在被使用之前，有没有人看一眼。
如果没有，那不管它写得多好，都是不可用的。
第三个问题：这件事本来值不值得我亲自做？
这个问题容易被跳过，但它决定了长期收益。
有些事情即使 AI 做得很好，做了也不划算——因为你不做它就没有价值。
典型的两类：
第一类：需要你亲自在场才能产生判断的。
比如会见、谈判前的策略推演、当面跟客户解释一个复杂结论。这些环节里"想"是过程的一部分，不是产出的一部分。
AI 可以在见面前帮你把材料过一遍，但不能代替那个"当面想"的过程。
第二类：做完这件事本身就是在建立关系。
跟客户解释方案、跟对方律师通一次电话、给团队做一次交接——这些事的产出主要不是那份文件，是那个沟通本身。
如果一件活的产出主要是沟通，交给 AI 就是在省掉那个沟通。
我的判断标准是：如果省掉之后，客户少知道了什么，那这件事不该省。
三、三个问题怎么组合出一张判断表？
不用做复杂工具，用一张纸就够。我实际的用法是这样：
- 三个问题都过 → 直接交
- 代价高、其余两个过 → 交辅助，不交判断
- 发现慢、其余两个过 → 交，但强制加抽查环节
- 代价高 + 发现慢 → 不交，或者拆成小块交碎片
- 第三个问题不过 → 不交，这个跟 AI 好不好没关系
最后那两行是我用得最多的。
"代价高 + 发现慢"这一档是真正要警惕的——它的特征是错了不会有人告诉你，等到发现的时候已经晚了。这种活我现在的做法是拆开交：不让它出完整结论，只让它出中间材料，由我或者我的团队把它串起来。
第三个问题不过的那一档，则是最容易被忽略的。因为它跟 AI 的能力完全无关——不是因为工具不行，是因为这件事的价值不在产出上。
四、一个具体的例子
我拿自己最近的一件活来做演示，因为抽象规则容易理解错了。
事情是：客户发来一份三十多页的服务合同和一份附件，要判断两个问题——这份合同能不能签，如果不能，最低限度要改什么。
我过三个问题：
第一问，代价高不高？高。因为这是"能不能签"的判断，直接涉及客户的经营决策。
第二问，多久能发现？慢。因为签完才发现问题，代价已经发生了。
第三问，值得我亲自做吗？值得。因为这个判断的产出不只是结论，还有"为什么这条可以放、那条不行"的说服过程，而这个过程是给客户建立信任的。
三个答案：高 / 慢 / 值得。
按表看，这是"不交，或者拆成小块交碎片"。
我实际的做法是这样的：
- 让它做第一步：把两份文件里的义务、付款、违约、终止、争议解决全部抽成一张对照表
- 让它做第二步：指出条款之间互相冲突或者与附件矛盾的地方
- 由我做第三步：结合客户的实际业务，判断哪几条要改、哪几条能接受、哪几条要谈
它替掉的是读和抄——三十多页里那些藏在长句子里的义务，这是最耗时间且最容易漏的部分。
我做的是判断和取舍。而这两个环节恰好是最不能交出去的，因为它带着客户的实际情况，这些信息不在文件里。
如果这三步全交出去，我交付给客户的就是一份"看起来很全的分析"，而客户真正问的是"我该怎么办"。
五、这套判断值不值得花这个时间？
我算过一笔账。
过三个问题大概花三到五分钟。但它避免的返工，平均是半小时到两小时。
更关键的是第三问那一栏——它会持续提醒你哪些活不该交。这个收益是复利的，因为它每周都在帮你挡掉那些"省了时间但丢了价值"的活。
说实话，我一开始用 AI 的时候，确实交出去过几件不该交的。其中一件的教训是：交出去之后我发现自己没法向客户解释为什么。
那次之后我就加了这三个问题。加完之后最大的变化不是效率变高，而是交出去的时候心里有底。
最后
我不认为使用 AI 有一个需要论证的立场。它是工具，工具讨论要不要用，通常不如讨论怎么用。
但确实有一个筛子比"想清楚"更实用，因为它能把"要不要用"这个模糊的纠结，变成三个有答案的问题。
所以我把它们收成一句话：
- 代价高不高，决定了它替你做多少
- 多久能发现，决定了你要不要盯着
- 值不值得我做，决定了它能不能碰
第一个问题决定分工，第二个问题决定抽查，第三个问题决定边界。
三问里有任何一个答案是"不行"，我宁可自己干。
不是因为它做不好，是因为有些活的产出主要是我在这个过程里的存在感。
而这部分一旦交出去，别人（包括我自己）就再也补不上了。