法律產業的核心價值在於專業知識、謹慎的判斷力以及對敏感資訊的極高保密要求。對於澳洲領先的企業法律事務所 Gilbert + Tobin 而言，生成式 AI 的出現並非為了取代法律建議的專業判斷，而是為了提升支撐法律服務的營運效率。根據 OpenAI 公開的案例分享，Gilbert + Tobin 採取了一套由執行長領軍、嚴格治理且堅持人類負責的策略，將 AI 深度嵌入其企業運作中。
背景與導入策略
在導入 AI 的初期，Gilbert + Tobin 並未採取全面鋪開的方式，而是將 ChatGPT Enterprise 先行引入營運團隊，在受控的環境中測試實際應用場景。隨後，AI 的應用範圍逐步擴展至行銷、業務開發、招募、財務、技術、業務轉型以及部分法律實務部門。
為了克服員工對 AI 的心理門檻，執行長 Sam Nickless 採取了高度透明的領導方式。他透過分享自己在工作中使用 AI 的實例，向員工傳達一個核心觀念：使用 AI 並非「作弊」，而是一種讓員工能更有效地運用專業判斷、優化公司運作的工具。這種由上而下的認可，將 AI 的定位從「替代方案」轉化為「賦能工具」。此外，該事務所並未設定強制性的使用指標，而是由業務轉型團隊進入各個部門，針對行銷、財務、招募等不同職能演示量身定制的工作流，讓員工在看到實質效益後自發性地採取行動。截至 2026 年 6 月，其 AI 啟用帳號的活躍率達到 87%，遠高於該公司其他工具的平均採納率。
核心治理與數據安全
對於法律事務所而言，信任與合規是生存之本。為了在擴展 AI 應用的同時確保數據安全，Gilbert + Tobin 建立了一套嚴謹的治理框架。該框架明確規定了核准的任務類型、員工可輸入的資料範圍以及輸出結果的審核流程。
在技術層面上，該事務所重點評估了合約保護、基於角色的存取控制（Role-based Access Control）以及數據處理要求。其中最關鍵的轉折點在於採用了具有澳洲數據駐留（Data Residency，指將數據儲存在特定地理區域內以符合當地法律規範）的 OpenAI 環境。這項措施解決了法律產業對跨境數據傳輸的擔憂，使事務所能滿足內部合規要求與客戶的隱私期待，進而有信心地將 AI 權限擴展至更多部門。
從個人助手到流程執行
Gilbert + Tobin 的 AI 應用路徑可分為兩個階段：首先是利用 ChatGPT 作為個人生產力助手，其次是利用 Codex 將 AI 轉化為流程執行者。
在助手階段，ChatGPT 大幅縮減了重複性行政工作的時間。例如，招募團隊將研究與數據提取的時間從 4 小時縮短至 20 分鐘；行銷團隊則利用 AI 整合過去的提案資料，快速生成高品質且符合公司風格的新提案。甚至為執行長打造了一個自定義 GPT，作為其數位分身（Digital Twin）。這個分身基於執行長的寫作風格、優先事項與業務背景構建，讓管理層在正式向執行長提交想法前，能先透過 AI 進行壓力測試與邏輯精煉，避免不必要的溝通成本。
在執行階段，事務所引入了 Codex（OpenAI 的程式碼生成與處理模型），將 AI 從「協助者」提升為「執行者」。Codex 被用於處理那些不規則且難以用傳統自動化工具完成的任務。例如，在準備涵蓋 300 個實體的審計報告時，Codex 幫公司省去了一整天的手動工作；在處理 1,100 個文件的重新命名與上傳任務時，也將原本需要數日的工期縮減至極短時間。
更具技術深度的應用在於合規檢查流程。Gilbert + Tobin 利用 Codex 構建了一套自動化工作流，用於處理衝突檢查、反洗錢（AML）、政治敏感人物（PEP）及認識客戶（KYC，指金融機構對客戶身分的核實流程）等核查。原本需要 3 到 8 小時的複雜研究與處理步驟，現在僅需數分鐘即可生成初步報告，再由專業人員審核簽署。
影響、限制與未來願景
這套 AI 實踐模式證明了，即使在極其保守且高風險的法律產業，只要治理框架足夠嚴謹，AI 也能帶來量級的效率提升。然而，Gilbert + Tobin 強調了一個至關重要的限制：人類始終處於監控地位。無論是誰在使用 AI，員工必須負責定義任務邊界、核對輸出結果、運用專業判斷並對最終產出負責。AI 負責處理數據與執行步驟，而人類負責最終的核准與擔責。
展望未來，該事務所計劃進一步擴展 ChatGPT Work 與 Codex 的權限，目標是打造一個互連的工作環境。在理想狀態下，員工無需在多個系統間手動切換，而是能直接透過 AI 獲取核准的組織上下文資訊，執行營運任務並交付最終成果。
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