AI 写错了,先别急着改

上周我让 AI 起草一份服务合同，给了一个脱敏后的交易框架。出来的初稿有一处明显的问题，付款节点和验收条件对不上，稍微懂点业务的人一眼就能看出不对劲。

我的手已经放在键盘上了。这种错我改起来很快，三分钟的事。做了这么多年业务，哪个条款该怎么写，闭着眼都比它写得好。

但我没有动手。不是因为我闲，是因为我意识到，伸手去改的那一刻，我就掉进了一个很多律师都在掉的陷阱。

亲自上手是最贵的改法

律师看 AI 的产出出错，第一反应往往是自己改。这个反应很自然，错的地方你看得很清楚，改起来也快，改完还是你的手艺，质量有保证。

问题在于，这个动作做一次是省事，做一百次就是给自己找了份新兼职。AI 每天能生成十份初稿，你每份都亲手修，最后你的时间还是全部搭进去了，AI 给你省下的只有打字的那部分。更麻烦的是，这次的修改随着任务结束就消失了。下周它起草下一份合同，同样的错照犯，你再改一次，改到第一百次，它的第一版和第一百版之间没有任何差别。

带过实习生的人都知道这个道理。你替他把活干了，活是干完了，人没长进，下一份活还得你替。只不过实习生的成长周期是两年，AI 不会自己成长，这一点后面要专门说，它是这个类比失效的地方。

先问一个问题，错在它，还是错在没给够

控制住手之后，我做的第一件事不是告诉它哪里错了，而是回头看我自己给了它什么。

那次合同出错，我回头看了一眼自己的任务描述，写的是"起草一份技术服务合同，甲方是某软件公司，乙方是某制造企业"。没有交易节奏，没有验收流程，没有双方在这个环节上各自的谈判地位。它不知道这个制造企业的验收流程要过三道签字，也不知道软件公司上个月刚因为验收拖款打过一次官司。它看到的画面里，付款和验收对不上只是一个普通的写法，不算错误。

这就是很多律师用 AI 时的真实姿势。脑子里装着整个案子的背景，手上只打出去三行字，然后对着产出生气。换个场景就好理解了。你把一个刚转所的律师叫进办公室，扔给他一句"帮我起草个合同"，他写出来的东西你敢直接发给客户吗？你不敢，因为你知道他什么都不知道。AI 的处境一模一样，它甚至比新律师更惨，新律师至少在这个城市执过业，它对你所在的市场、你的客户、你的对手一无所知。

直接对它说"你写错了，重写"，结果大概率是它在原地打转。它不知道错在哪，只能猜，猜错再道歉，道歉完再猜。这不是它笨，是 Manager 没给够信息。下属在黑暗里干活，责任在开灯的那个人身上。

让它自己把错找出来

具体怎么做，我那次用了一个笨办法，但很好用。

我没有告诉它付款条款错了。我让它做一件事，把这份合同里的每一个义务，对应的时间点、触发条件、相对方，列成一张表给我看。它列到一半自己就卡住了，付款那一栏的触发条件写不出来，因为合同里根本没写清楚。它自己发现问题之后，修正起来很快。

这个办法的本质是把它的思考过程拽到明面上。你只看最后那份合同，错是很难定位的，你不知道它是理解错了交易，还是漏看了你给的信息，还是单纯的写作能力问题。让它把中间过程摊开，错的环节自己就会暴露出来。这跟带新人是一个手法，你不要只看他的结论，你问他推理过程，问到第三步他自己就说不出话了，问题出在哪一层，一目了然。

这次攒下的东西才是资产

错改完不算完。那次之后，我把"涉及付款条款时必须给验收流程和付款节奏"这条写进了我自己的规则文件里，以后凡是起草合同，这条都在它开干之前要读的上下文里。

这一步是整个流程里最值钱的，也是最容易被省掉的。AI 不会记住这次的教训，你纠正它的话不会进入它的权重，下个对话它照样忘。真正被改变的是你的工作环境，你攒的规则文件、校验清单、背景模板。模型换了一代又一代，这些东西跟着你走。用了一百次 AI，一个人攒下两百条规则，另一个人的上下文还是空的，半年后他们用的是同一个模型，产出质量天差地别。差距不在模型，在于一个人每次出错都在给环境添砖，另一个人每次出错都在亲手改稿。

但这种思考模式也不是万能的。有些任务它给够了上下文也做不好，比如需要在多个互相冲突的判决之间做立场选择，比如起草一份开创性的交易结构。这时候分析提示词没有意义，该自己写就自己写，或者换更强的模型。管理者的第一要务是判断这个错是信息不足还是能力不够，两个的药方完全不同，用错了都是浪费时间。

另外，AI也不是真的大活人，虽然提供更多的上下文，能持续更改AI的表现，但AI不会因为被信任而更有责任心。它能交付，靠的是你搭的环境。把它当人对待，是指用带人的方法搭信息通道，不是指跟它建立感情或者指望它哪天开窍。律师这行有个老说法，带徒弟是赔本买卖，前两年纯投入。AI 把这个账彻底改了，它的"前两年"只需要你忍住几十次不伸手，把每次的错变成一条规则。

下一次它交上来的东西不对，先别打开修订模式。看一眼你发出去的提示词，问自己，如果一个真人律师拿着这段话能写对吗。十有八九，答案是不能。