澳洲律所 Gilbert + Tobin 談 AI 導入：87% 使用率先看分母

用 AI 摘要這篇文章：

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OpenAI 在 2026 年 11 月 12 日刊出澳洲律師事務所 Gilbert + Tobin 執行長 Sam Nickless 的訪談，這是 Executive Function 系列的第 21 集。不過同一個案例其實已經有官方版本：OpenAI 在 2026 年 9 月 1 日就發布過 Gilbert + Tobin 的客戶故事頁，頁面上的 87% 活躍使用率明確標注資料時點是 2026 年 6 月。把兩份官方文件放在一起讀，這次訪談真正新增的內容是三件事：一段用量儀表板顯示約 $62 的年度審查工作、執行長數位分身移轉到 Plugins 的狀態更新，以及他對其他執行長的建議。至於最容易被單獨截圖轉傳的 87%，它的分母是已經啟用 ChatGPT 的使用者，時間錨停在 2026 年 6 月，引用之前這兩個口徑值得先講清楚。

Gilbert + Tobin 是澳洲領先的商事律師事務所之一，業務橫跨資本市場、併購、爭訟與科技領域。這類事務所導入 AI 時最先被問到的兩個問題，正好都是這次訪談的主軸：機密客戶資料怎麼保護，以及律師的專業判斷會不會被工具取代。Nickless 的回答把價值放在把時間還給人，讓律師去見客戶、帶團隊、培養下一代，而把多步驟的整理工作交給 AI 執行，人保留審核責任。這是受訪者的目標陳述，以下把可核對的部分逐項攤開。

同一個案例的兩份官方文件：九月先出現，十一月訪談補了什麼

九月的客戶故事頁標題是「How law firm Gilbert + Tobin governs and scales AI with OpenAI」，裡面已經交代了導入輪廓：ChatGPT Enterprise 先進入營運團隊，在受控環境裡測試可行的用法，之後擴及行銷、業務開發、招募、財務、科技與業務轉型部門，以及部分法律業務。頁面同時載明法律專屬工作流交給經許可使用的 Harvey 平台，ChatGPT 支援的是營運層面的工作。

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十一月的訪談在同一個骨架上補了新的細節。整場對談依五個問題展開：事務所想用 AI 達成什麼、導入怎麼開始、採用文化怎麼形成、執行長自己怎麼用，以及給其他執行長的建議。其中真正屬於首度出現的資訊，是執行長自述的兩個私人案例（年度審查與數位分身）與產品移轉狀態（數位分身正移往 Plugins）；其餘如 87%、三階段導入與治理安排，都能回溯到九月頁面的記載。對照著讀的好處是，每個數字都找得到出處與時間點，不會把九月的舊數字當成十一月的新進展。

導入順序：先禁止輸入客戶資料，確認資料駐留才擴大

訪談裡對導入初期的描述很具體：ChatGPT 開放使用時，事務所鼓勵大家實驗，同時明確要求不得輸入客戶資料與機密資訊。用 Nickless 的說法，這給了員工一個安全、有範圍的實驗環境。這個安排解決的是專業服務業最先浮現的顧慮，也就是在還沒有合約保障之前，先讓「可以試」與「可以輸入什麼」有清楚的界線。

下一階段是提供安全通道。事務所在受控環境導入 ChatGPT Enterprise，之後再往 ChatGPT Work 與 Codex 擴展。讓組織放心擴大的條件，依訪談列舉，是澳洲資料駐留（Australian data residency）、合約保障、角色權限與管理控制。這裡有個必須畫出來的邊界：這些條件是 Gilbert + Tobin 描述的自身合約與方案安排，不能直接推成每個帳號、每種方案或每個地區都有相同的資料承諾，其他組織比照之前要核對自己使用的方案與合約條款。

治理的定位，Nickless 在訪談裡有一段可以直接引用的說法：「AI is not cheating. It is another tool people can use to apply their judgement. They still need to define the task, check the output and take responsibility for the final work.」翻成中文的意思是，AI 不是作弊，它只是另一個讓人運用判斷的工具；使用者仍然要定義任務、檢查輸出，並為最終的成果負責。九月頁面把同一個訊息落實成規則：哪些任務經過許可、可以輸入什麼、輸出怎麼檢視，都有明確指引。

87% 要連著三個口徑讀：分母、時間錨、比較對象

先看分母。訪談原文的寫法是「87% active usage among enabled ChatGPT users」，也就是已啟用 ChatGPT 的使用者中有 87% 活躍使用。它回答的是「拿到工具的人有多少真的在用」，不是全所員工的採用率，更不能換算成全部工作已經自動完成。九月頁面用的是同一個分子分母結構，寫成「87% of enabled seats were active」，並補充活躍用戶包含合夥人與科技部門以外的員工。「拿到工具的人有多少在用」與「全組織多少人在用」回答的是不同問題，把前者寫成全員採用，覆蓋範圍會被直接高估。

時間錨是另一個容易漏掉的口徑。87% 這個數字在九月頁面明確標注「As of June 2026」，十一月訪談沒有更新時點，也沒有提供 6 月之後的新值。換句話說，這是 2026 年年中的快照，引用時連月份一起講，讀者才不會誤以為是最新數字。這類官方案例頁的數字本來就會隨版面更新，兩份文件都指向同一時間點，是目前能確認的極限。

比較對象則決定這個數字能推多遠。訪談說 87% 超過該所其他工具常見採用率的兩倍，這是 Gilbert + Tobin 對自家工具使用情形的描述，沒有同時同條件的外部基準可以對照，適合當背景脈絡，不適合當排名或優越性的證據。

推動方式上，事務所沒有設定強制使用目標，而是讓業務轉型團隊在各團隊會議裡示範按職能調整過的工作流，再以內部影片、展示、挑戰活動與早期 AI 獎勵收集想法。九月頁面另外提到，示範對象涵蓋行銷、財務、招募與營運等不同職能。主管親自使用也被訪談點名為關鍵，當執行長自己拿實際工作測試並分享結果，員工比較容易相信這件事在組織裡被認真對待。這些做法的共通點是把「為什麼要用」具體化成「你這個職能可以用在哪一段」，讓每次打開工具都對到一段具體工作。

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120 位合夥人的年度審查：數分鐘完成，儀表板顯示約 $62

訪談裡最具體的新增案例，是 Nickless 用 ChatGPT Work 處理涉及 120 位合夥人的機密年度審查。工作內容三件事：依試算表的資料更新檔案、產生 PDF、把完成的文件打包。他的說法是「It completed the work in minutes」，數分鐘內完成；事後查看用量儀表板，這次工作的成本約 $62。他也自述，這項工作原本需要另外幾位同事花上多天。

這個數字引用前有三個口徑要跟著講。幣別方面，原文寫的是「about $62」，並未標注幣別，以下保留原標示不作換算。範圍方面，它是單次工作在儀表板上的用量數字，事務所的月費與總持有成本要另外計算，設定提示、人工檢查與修正的時間都不在這個數字裡。出處方面，「原本需要多人多日」是受訪者的自述，訪談沒有附上工時紀錄，因此省下多少人力成本無法從這段話精確推算。可以確認的是訪談同步點出了管理端的條件：這類機密流程需要後台管理控制，而且產品現在提供細粒度的用量資料。

從工作性質看，這種批次文件整理的驗收點是每份檔案是否對到正確的合夥人，速度只是次要指標。姓名欄位、來源試算表與輸出檔案的對應關係，都需要逐份核對，系統回報完成並不等於文件集合正確。速度的數字值得參考，驗收的設計才是決定能不能重複使用的關鍵。

執行長的數位分身：練習討論用，不替他決定也不替他發言

另一個新增案例是執行長的數位分身。Nickless 用自己的寫作範例、收過的回饋、事務所脈絡與工作偏好，建立了一座 custom GPT，目前正移轉到 Plugins。它原本是自用工具，分享給直屬同事之後價值反而提高：團隊成員可以在正式找他討論之前，先用接近他思路的角度測試自己的想法，找出可能需要補強的地方。

用途的邊界，訪談裡說得相當清楚：「It does not make decisions or speak for me; it helps our conversations start from a stronger place.」這座分身的價值在於讓討論從更扎實的起點開始，決定權與對外發言都保留在執行長本人身上。九月頁面有同一段的佐證，直屬同事的說法是可以先跟這座 custom GPT 測試想法、修正思考，再理解提案與執行長優先事項的契合度，頁面同樣強調它不代替執行長做決定或發言。

這個案例對其他組織的參考價值在於邊界設計。把主管的工作脈絡做成可對話的工具，等於開放一條事前演練通道，但材料用了什麼、用途是什麼、責任到哪裡，都要在使用前講清楚，避免成員把工具回應當成主管已經同意。另外材料的時效也會影響回饋品質，主管的優先事項會變動，重要決策仍然要回到本人。

多步工作交給 Codex：人留下的是審核與簽核

如果要找「從個人助手到多步執行者」的證據，九月頁面比訪談更具體。Codex 在 Gilbert + Tobin 已經接手幾種定義清楚的多步工作：為 300 個實體準備稽核報告，省下約一天的人工；檢查並重新命名 1,100 個檔案供上傳到另一套系統，這項工作原本需要數日；在衝突檢查、KYC、反洗錢與相關篩查的工作流裡，被挑選的檢查項目從原本的 3 到 8 小時縮短到 5 分鐘，產出報告後由人審核簽核。頁面上的統計卡還記了另一組數字：一項招募研究與資料抽取工作，從約 4 小時縮到約 20 分鐘。

九月頁面對 Codex 的定位寫成「Codex can take AI from being a helper to being a doer」：AI 從幫手變成執行者，執行工作流裡的步驟，而人負責審核與確認結果。值得注意的是頁面自己對這些案例的定性：它們是不規則、難以用傳統自動化流程合理化的工作，所以用 AI 處理才划算。換句話說，這些是挑選過的工作樣本，代表的是這家事務所已經跑通的部分，不是任意工作的通用效率保證；兩份官方文件也都沒有提供輸出正確率的基準，導入時的品質檢查設計仍要自行補上。訪談把這條路線描述成從個人生產力走向組織生產力，中間的差別就在多步驟工作牽涉共同資料與責任分工，哪一段要由誰確認要先寫清楚。OpenAI 這條代理產品線的環境與計費選擇，可以對照我們先前對 Agents API 公開測試的整理。

引用這個案例前的確認清單

把兩份官方文件讀完，這則新聞可以放心引用的是事件本身與數字出處：OpenAI 在 11 月 12 日刊出第 21 集訪談，受訪者是 Gilbert + Tobin 的合夥人暨執行長，87% 的分母是已啟用帳號、時點是 2026 年 6 月，年度審查的 $62 出自用量儀表板且未標注幣別，數位分身不替執行長決定或發言。至於 ChatGPT Work 在治理設計上怎麼處理資料連線與權限，我們在另一篇 ChatGPT Work 資料代理的整理裡有更完整的拆解；專業服務業導入 AI 時資料取得路徑的變化，也可以參考 ChatGPT 金融服務版的分析。

引用前值得先確認的項目整理如下。分母與時間錨：87% 是 2026 年 6 月已啟用席位的活躍率，引用時連月份一起講。幣別與成本口徑：$62 是單次工作的用量數字，幣別未標注，不包含設定與人工檢查。資料駐留：澳洲資料駐留是該所的合約安排，自己的方案要另外核對。審查安排：效率案例全部以人審與簽核收尾，搬進自己組織之前，先定義哪些輸出需要誰確認。目標陳述：把時間還給客戶與帶人是受訪者的目標，不是已驗證的結果。

時效也要留意。這類案例頁與訪談頁都是活文件，數字會隨更新變動，87% 在 2026 年 6 月之後的走向、$62 是否補上幣別，都要以官方頁面的最新版本為準；在 2026 年 12 月中之前引用，建議至少回看一次原始頁面。