《重做》发刊词｜和AI工作九个月后，我决定重新开始

这个栏目，多少是受普翔总影响才开起来的。他是专业的法律人，我应该算是专业的“码字人”。结果，他先开了《详见》专栏，一篇接一篇地写。我这个长期和文字打交道的人，反而一直没有给自己留下一个固定的表达空间。

“痛定思痛”，我决定也开一个专栏。

过去九个月，我把很多时间交给了AI。我让它们帮我查资料、读判决、分析数据、修改文章、设计产品、梳理商业方案，也让它们进入公司管理和商业决策的讨论。很长一段时间，我每天与AI共同工作的时间超过十个小时。

最初，我以为人工智能带来的主要变化是效率。

过去几天完成的工作，现在几个小时完成；过去需要几个人整理的材料，现在一个人也可以处理。文章写得更快，资料找得更多，方案形成得更完整。

但使用得越深入，我越觉得，效率只是AI带来的第一层变化。

更深的变化是：它开始迫使我重新思考，过去的工作为什么要这样做。

哪些环节真正需要专业判断，哪些只是机械重复？哪些经验可以被表达、验证和复用，哪些所谓经验只是长期形成的习惯？一个人的能力边界能不能被重新打开？一家公司的组织方式、产品形态和服务模式，是不是也可以重新设计？

想来想去，这个栏目就叫《重做》。

《详见》，有普总作为专业法律人的持续追问；我的《重做》，则更多记录一个商业工作者怎样把AI放进真实工作，重新做研究、做数据、做产品、做商业，也重新认识自己的经验和能力。

重做，不是把过去推倒重来。 我的专业认知最早来自新闻工作，我做过记者、编辑，后来一直在做数据、产品和专业服务。回头看，我现在做的许多事情，依然源于最初的职业训练。

新闻要求人从大量事实中发现问题、寻找联系、核实来源，再形成判断。数据做的事情其实也很相似。

在我的潜意识里，数据也是新闻的另一种表达。新闻通过事实之间的关系解释世界，数据则把这些事实以更结构化的方式保存、连接和呈现。无论是做新闻还是做数据，最后都不是为了堆积信息，而是为了形成有依据的判断。

现在，我更加坚信，二十多年的行业经验和专业认知，不会因为AI出现而失去价值。恰恰相反，经验越丰富、认知越专业，就越有可能借助AI产生更大的价值。

但有一个前提，这些经验不能只停留在个人头脑里，也不能只依靠一次次人工服务体现价值。

过去做一项案件研究，通常由人确定关键词、检索数据库、筛选文书、整理观点，再形成法律意见。现在，可以先让AI拆解争议焦点，设计检索路径，寻找支持和反对两方面的案例，再回到原始文书逐项核验。

过去使用数据库，需要人进入系统、设置条件、翻阅结果。现在，专业数据可以通过MCP被大模型直接调用，围绕具体任务进行检索、比较、关联和分析。

过去，一名专家的经验主要通过本人提供服务发挥作用。现在，这些经验可以被拆解成问题、规则、判断条件和工作流程，逐渐成为可以反复调用的专业能力。

所以，我所说的“重做”，不是否定过去，也不是从零开始。

它是把过去积累的知识、经验和方法重新拆开，接受新的检验，再用新的方式组合起来。

AI时代，不是经验失效了，而是不能被表达、验证和调用的经验，正在失去原有的价值。

你必须亲自下场，把它放进自己的工作。于是，我和AI一起追踪全球知识产权信息，研究前沿知识产权问题，分析面向客户的商业解决方案，建设自己的本地知识库，也用不同模型交叉验证，尽可能形成更加可靠的判断。

我开始使用Codex，把过去做过的项目、交付过的案例和积累下来的材料分门别类地提取出来，进行去重、结构化、切分和入库。

我也让AI参与知产宝相关产品和研发的讨论。有时只是修改一句产品定位，有时需要连续讨论几十轮，直到一个模糊的想法变成可以执行的方案。

这个过程给我带来了一种久违的工作快乐。

一个想法可以立即得到回应，一个判断可以马上寻找反证，一堆杂乱材料可以迅速形成结构。过去因为缺少技术、时间或者人手，只能停留在设想中的事情，现在可以很快做出原型，并在使用中继续修改。

毫无疑问，AI会犯错。它会把不确定的信息说得非常肯定，会给出看似完整却无法核实的出处，也会写出结构正确、语言流畅，却没有任何真实判断的文章。

因此，与AI共同工作，并不意味着把任务交出去以后等待答案。它意味着人要更清楚自己在解决什么问题，更严格地检查证据，更主动地寻找反面观点，并对最终结果负责。

AI减轻了一部分重复劳动，却提高了工作的判断密度。

而我恰恰不喜欢重复，或者说不擅长长期从事重复劳动。我更愿意做判断，也更擅长做判断。判断不是一时的灵感，它来自长期积累的经验、专业认知，以及对现实问题和利益关系的理解。

AI能够帮助我处理大量信息和重复工作，我则可以把更多精力放在问题、选择和判断上。

这可能正是我愿意长时间和AI一起工作的原因。

《重做》准备写什么？《重做》不是一套AI课程，也不准备做提示词大全。

工具变化太快。今天还需要专门学习的功能，几个月后可能就会成为基本配置。真正值得长期讨论的，是AI进入专业工作以后，人、数据、经验、产品和组织之间的关系正在怎样改变。

这个栏目主要写五方面内容。

第一，写我和AI共同工作的真实过程。

一项研究怎样展开，一篇文章怎样形成，一个复杂问题怎样经过多轮讨论逐渐清晰；也包括AI给出的错误答案、我走过的弯路，以及一些最终没有成功的尝试。

我不想只展示结果，也希望把过程中的犹豫、失败和修正记录下来。因为真正能够帮助别人的，往往不是一份看起来很完整的答案，而是这份答案怎样一步步形成。

第二，写AI怎样进入知识产权专业工作。

包括商标和专利检索、类案研究、法律意见核查、裁判文书分析、专利技术比较、知识产权尽调和企业风险判断。

AI可以做到哪一步？哪些工作可以交给机器？哪些判断仍然必须由律师、代理师、法务和行业专家完成？我会尽可能通过真实案件和真实任务来回答。

第三，写数据怎样变成判断。

数据多不等于专业，找到十个类案也不等于找到了答案。

专业数据怎样治理、关联、更新和追溯？AI怎样连接可信证据？又怎样避免在海量数据中制造新的错误？这些都是知识产权行业必须面对的问题。

对我来说，数据的价值也从来不只是“查到”，而是能不能把信息变成证据，把证据变成判断，再把判断变成行动。

第四，写AI怎样改变产品和商业。

我会写知产宝MCP、本地知识库、判断系统和企业法务Agent，也会讨论为什么有些AI产品看起来很聪明，却没有人愿意付费。

一份数据怎样成为报告，一份报告怎样成为咨询，一个人的经验怎样成为可以持续交付的产品？AI带来的不只是新的工具，也可能是新的产品形态、服务方式和商业模式。

第五，写AI怎样改变个人和组织。

当一个人能够同时调用研究、写作、数据分析和技术开发能力，公司还需要怎样的组织结构？两个人能不能形成一个高效率的经营单元？“人人都是一家公司”，究竟意味着更大的自由，还是更高的责任？

这个栏目也会持续关注正在发生的事情。

新的法律和司法解释出台以后，我会记录怎样利用AI寻找真正的变化；新的案件出现以后，我会尝试把新闻、判决和行业影响连接起来；新的产品和合作进入现实以后，我也会复盘哪些设想成立了，哪些判断需要修正。

《重做》不是一本已经写完的书。它是一份正在发生的工作记录。《重做》计划每两三天更新一篇。

有些文章会写正在发生的案件、政策和行业变化；有些会复盘我与AI共同完成的一项工作；有些会讨论数据、产品、商业和现象；也会记录我在使用AI过程中的困惑、修正和成长。

AI可以参与资料整理、研究讨论和文字表达，但文章最终写什么、怎样写、是否公开，以及由此产生的责任，仍然由我承担。

这也是《重做》想长期记录的一件事：

AI不是替人完成一切，而是让我们有机会重新理解自己的工作、经验和价值。

感谢您的耐心，能够阅读到此。今天恰逢中秋佳节，祝您中秋快乐！各位秋安！