AI ช่วยทนายจูเนียร์เก่งพุ่ง แต่เสี่ยงขัดขวางการพัฒนาทักษะระยะยาว

การทดลองภาคสนามเป็นเวลา 3 เดือนกับทนายความสิทธิบัตร 133 คน พบว่าการใช้ AI ช่วยทำงานส่งผลดีต่อประสิทธิภาพในทันที โดยเฉพาะกลุ่มทนายความระดับจูเนียร์ที่เห็นผลชัดเจนที่สุด แต่เมื่อนำ AI ออกจากกระบวนการ มีเพียงทนายความระดับอาวุโสเท่านั้นที่ยังสามารถรักษาทักษะที่พัฒนาขึ้นไว้ได้

ประเด็นเรื่อง AI จะช่วยเสริมหรือทำลายความเชี่ยวชาญในวิชาชีพยังคงเป็นที่ถกเถียงกันอย่างกว้างขวาง งานวิจัยฉบับร่าง (working paper) จาก National Bureau of Economic Research (NBER) องค์กรวิจัยเศรษฐศาสตร์ในสหรัฐฯ ได้พิสูจน์เรื่องนี้ผ่านการทดสอบแบบสุ่ม (randomized controlled trial) ในสำนักงานกฎหมายทรัพย์สินทางปัญญา 11 แห่งทั่วประเทศ

The study ออกแบบการทดลองโดยแยกเป็นสองส่วน คือให้ทำงานด้วย AI ก่อน แล้วจึงประเมินผลงานในภายหลังโดยไม่มี AI เพื่อวัดคุณภาพงานที่ได้รับความช่วยเหลือเทียบกับการตัดสินใจส่วนบุคคลที่คงอยู่จริง โดยมีผู้เชี่ยวชาญที่ไม่ทราบข้อมูลเบื้องหลังเป็นผู้ให้คะแนนใน 5 หมวดหมู่ ได้แก่ การบังคับใช้กฎหมายได้จริง, ความถูกต้องทางเทคนิค, ความกำกวมเชิงกลยุทธ์, ความครบถ้วน และความชัดเจน

ในการศึกษานี้ซึ่งได้รับทุนสนับสนุนจาก Google ผู้เข้าร่วม 2 ใน 3 ได้รับสิทธิ์ใช้งาน "InFlow" ซึ่งเป็นผู้ช่วย AI จาก Google Labs เพื่อใช้ในงานร่างข้อถือสิทธิ (patent claim drafting) สองชิ้นแรก ในขณะที่กลุ่มควบคุมต้องทำงานด้วยตัวเองทั้งหมด

ส่วนงานที่สามคือการตรวจแก้ (redlining) หรือการวิจารณ์ร่างสิทธิบัตรที่มีอยู่ ผู้เข้าร่วมทุกคนต้องทำโดยไม่มี AI ซึ่งนักวิจัยอธิบายว่างานนี้เป็นการวัดทักษะการตัดสินใจที่ฝังแน่นอยู่ภายใน (internalized judgment) ซึ่งเป็นสิ่งที่ทนายความสิทธิบัตรต้องทำเป็นปกติโดยไม่ต้องพึ่งพาเครื่องมือใดๆ

AI ปรับปรุงร่างข้อถือสิทธิโดยเฉพาะสำหรับทนายความระดับจูเนียร์

ผลการทดสอบร่างข้อถือสิทธิพบว่า กลุ่มที่ใช้ AI มีผลงานโดดเด่นกว่ากลุ่มควบคุมอย่างชัดเจนทั้งในวันที่ 10 และ 90 โดยคะแนนที่เพิ่มขึ้นส่วนใหญ่มาจากการลดลงของงานระดับแย่และเปลี่ยนมาเป็นงานระดับกลาง ส่วนคะแนนในระดับสูงสุดแทบจะไม่มีการเปลี่ยนแปลง

การพัฒนานี้เห็นผลชัดเจนในกลุ่มจูเนียร์ที่มีประสบการณ์น้อยกว่า 7 ปี มากกว่ากลุ่มอาวุโส ซึ่งสอดคล้องกับงานวิจัยหลายชิ้นที่ชี้ว่า AI ช่วยลดช่องว่างระหว่างพนักงานใหม่และผู้ที่มีประสบการณ์สูง เหมือนกับที่เคยเกิดขึ้นในงานเขียน บริการลูกค้า และการพัฒนาซอฟต์แวร์

มีเพียงระดับอาวุโสเท่านั้นที่รักษาความได้เปรียบจาก AI ไว้ได้

อย่างไรก็ตาม งานด้านการตรวจแก้ (Redlining) กลับให้ผลลัพธ์ที่ต่างออกไป แม้ภาพรวมกลุ่มทดลองจะทำคะแนนได้ดี แต่ความได้เปรียบนั้นมาจากทนายความระดับอาวุโสเกือบทั้งหมด ในขณะที่กลุ่มจูเนียร์กลับไม่เห็นประโยชน์ใดๆ เลย แม้พวกเขาจะเป็นกลุ่มที่มีพัฒนาการสูงสุดในช่วงที่ใช้งาน AI ก็ตาม

สำหรับกลุ่มจูเนียร์ ผลลัพธ์กลับแยกออกจากกัน คะแนนระดับกลางลดลงและถูกแทนที่ด้วยคะแนนระดับแย่และระดับดีที่ปนกันไป โดยไม่มีการเติบโตในระดับสูงสุด นักวิจัยตีความว่า AI อาจช่วยเร่งการสร้างทักษะในจูเนียร์บางคน แต่ในขณะเดียวกันก็เข้าไปแทนที่ทักษะในคนอื่นด้วย

ทนายความที่ได้รับประโยชน์สูงสุดจาก AI มักเป็นกลุ่มที่รักษาทักษะเหล่านั้นไว้ได้น้อยที่สุด ทำให้นักวิจัยเสนอข้อคิดเห็นว่า ความเชี่ยวชาญพื้นฐานเป็นเงื่อนไขที่จำเป็นอย่างยิ่งในการเปลี่ยนการใช้ AI ให้กลายเป็นความสามารถที่ยั่งยืน

จากการวิเคราะห์ข้อความพบว่า ทนายระดับอาวุโสมักจะปรับโครงสร้างและแก้ไขร่างที่มีข้อบกพร่องตามหลักกฎหมาย แต่จูเนียร์มักจะเจอข้อผิดพลาดแต่กลับไม่แก้ไข โดยเลือกทิ้งบันทึกไว้ในลักษณะคล้ายคำสั่งสำหรับผู้ช่วย AI พฤติกรรมนี้แสดงให้เห็นว่าการใช้ AI ไม่ได้ช่วยแก้ความบกพร่องพื้นฐานในระดับจูเนียร์ได้จริง

ความหมายของผลลัพธ์ในเชิงปฏิบัติ

แม้การศึกษานี้จะมีข้อจำกัดเรื่องขนาดตัวอย่างและระยะเวลาเพียง 3 เดือน แต่ความตึงเครียดระหว่างการเพิ่มผลผลิตในระยะสั้นกับการพัฒนาทักษะระยะยาวคือเรื่องสำคัญ นักวิจัยมองว่าตราบใดที่งานวิชาชีพยังต้องการการตัดสินใจที่สดใหม่ เช่น การพบลูกค้าหรือการพิจารณาคดีในศาล การพึ่งพา AI เพียงอย่างเดียวอาจเป็นความเสี่ยง

รูปแบบที่คล้ายกันนี้ยังปรากฏในสาขาอื่น เช่น การศึกษาจาก Anthropic study ที่พบว่านักพัฒนารุ่นเยาว์ที่ใช้ AI ช่วยเรียนรู้ได้ช้ากว่ากลุ่มที่เรียนรู้เองถึง 17% หรือในแง่การเขียนที่ MIT พบสัญญาณของ cognitive debt จากการจ้างนอกทางความคิด และงานวิจัยจาก BCG study ที่แสดงให้เห็นว่า AI คือเครื่องมือช่วยยกระดับทักษะที่ได้ผลในทันที

นักวิจัยจาก Stanford เตือนถึง การลดลงของงานระดับเริ่มต้น (entry-level) เนื่องจาก AI สามารถทดแทนความรู้ตามตำราได้เกือบหมด ซึ่งส่งผลกระทบโดยตรงต่อพนักงานช่วงต้นอาชีพ ในขณะที่ความเชี่ยวชาญภาคปฏิบัติของผู้เชี่ยวชาญยังเป็นสิ่งที่ AI ทดแทนได้ยาก

การศึกษานี้ช่วยยืนยันถึงความกังวลเรื่องการทำลายทักษะวิชาชีพ หรือที่เรียกว่า "tragedy of the cognitive commons" ซึ่งบริษัทอาจได้ประโยชน์จากการทำงานที่เร็วขึ้น แต่ต้องแลกกับบุคลากรที่ขาดการพัฒนาความเชี่ยวชาญที่แท้จริง

สอดคล้องกับที่ Anthropic เพิ่งระบุ ว่าสัดส่วนการจ้างงานระดับจูเนียร์ในแผนกวิศวกรรมลดลงอย่างมีนัยสำคัญตั้งแต่ต้นปี 2025 เนื่องจาก AI Agent สามารถทำงานแทนได้มากกว่าหลายเท่าตัว