For Legal Professionals · 寫給律師同業與法務
AI 寫訴狀，律師能用到什麼程度？
問題從來不是「AI 能不能寫」，而是「哪一段可以交出去，哪一段不行」。
「用 AI 寫訴狀」這件事，在同業之間早就不是新聞。真正需要討論的是分工：卷證整理、爭點清單、格式體例這類機械性工作，交出去可以省下大量時間；但法律評價、舉證責任的分配、策略上的取捨，以及書狀上那個簽名所代表的責任，都還是律師自己的。
這一頁不談概念，只整理三件事：目前實際可用的範圍、三個真正會出事的風險，以及一套可以直接沿用的工作流程。內容來自實際執業中的使用經驗，也包含踩過的坑。
本頁寫給執業律師、企業法務與事務所助理。若您是當事人，想了解的是自己的案件，建議直接看詐欺與人頭帳戶刑事案件或家事與繼承案件。
What Works · 目前確實可用的範圍
哪些事情交給 AI 是划算的？
共同點是：機械性、可驗證、錯了馬上看得出來。這三個條件同時成立時，工具才真的省時間。
01
卷證摘要
把數百頁的卷證整理成時序表與人物關係，人工要做一天的事，可以先壓縮成初稿。
02
爭點清單
從對造書狀中列出所有主張，逐項標記已回應、未回應與需要補證據的部分。
03
檢索的起點
產生檢索關鍵字與可能的爭點方向，作為進入司法院系統查詢前的暖身，而不是結論。
04
格式與體例
書狀的段落結構、標號體例、當事人欄位格式，這類機械性工作最適合交出去。
05
時序與對照表
把金流、對話、事件整理成表格，並標出時間上互相矛盾的地方。
06
對造書狀拆解
逐段拆解對方的主張與其依據，找出沒有證據支撐或前後不一致的段落。
07
語句精簡
把冗長的段落改寫得更精確，但實質內容仍必須由律師確認。
08
外語文件初譯
涉外案件的外語證物先取得可讀的初譯，再由律師確認關鍵用語。
What Breaks · 真正會出事的地方
三個風險，前兩個會出事，第三個最難察覺
以下五點裡，前三項是實務上最常造成實際損害的。第三項尤其危險，因為它不會報錯——它只是安靜地錯下去。
1
虛構的判決與法條
這是目前最常見、也最致命的問題。模型會生出格式完全正確、但根本不存在的判決字號與法條內容。任何要寫進書狀的裁判，都必須回到司法院法學資料檢索系統逐筆核對原文，沒有例外。
2
當事人資料與保密義務
把卷證、筆錄、對話紀錄貼進第三方服務之前，必須先確認該服務如何保存與使用這些資料。律師對當事人負有保密義務，這項義務不會因為使用工具而轉移。去識別化應該是預設動作，而不是想到才做。
3
把「像書狀」當成「對的書狀」
AI 生成的文字通常結構完整、語氣專業，非常容易讓人降低戒心。但一份讀起來順暢、卻搞錯舉證責任分配或漏掉關鍵抗辯的書狀，比一份文筆普通但論證正確的書狀危險得多。
4
責任不會因為工具而分擔
書狀上簽名的是律師。工具產生的錯誤，在委任關係與懲戒層面上，仍然是律師自己的錯誤。
5
過度依賴造成的能力退化
初任律師如果跳過自己整理爭點的階段，長期下來會失去判斷書狀品質的基準——而那正是唯一能夠檢查 AI 產出的能力。
Workflow · 可以直接沿用的流程
五個步驟，順序不能顛倒
Step 01
先自己讀完卷
在打開任何工具之前，先自己看過一遍。沒有自己的判斷，就沒有能力檢查機器的產出。
Step 02
去識別化後再輸入
當事人姓名、身分證字號、帳號、地址替換成代號。這個步驟做成固定習慣，不要每次重新決定。
Step 03
要求列出依據，不要只要結論
請它列出主張、依據與不確定之處，而不是直接給一份完整書狀。結論最容易出錯，過程反而有用。
Step 04
逐筆核實所有引用
每一個判決字號、每一條法條，回到原始資料庫確認。查不到就刪掉，不要試著修正。
Step 05
律師自己完成論證與定稿
法律評價、舉證責任分配、策略取捨與最終文字，由律師自己完成。工具負責整理，律師負責判斷。
順序之所以重要：跳過第一步，後面四步都失去檢查的基準。
法律工具箱Why Us · 為什麼是君綸在談這件事
自己做工具的事務所
陳盈君 律師
創辦人 · 主持律師
國立交通大學科技法律研究所碩士
ISO 27001 資訊安全管理系統主導稽核員
國立交通大學科技法律研究所碩士
ISO 27001 資訊安全管理系統主導稽核員
君綸法律事務所自行開發並公開提供多項法律工具，包含存證信函產生器、支付命令產生器、案件管理系統與庭期登錄工具，開放律師同業與一般使用者免費使用。
做工具和用工具是兩件事。實際把一個流程拆開、寫成程式、再讓別人用，才會知道哪些環節可以自動化、哪些一旦自動化就會出事。這一頁整理的內容，來自這個過程中累積的判斷，而不是對工具的一般性介紹。
主持律師具科技法律研究所背景與 ISO 27001 資訊安全管理系統主導稽核員認證，對資料處理流程與保密要求的判斷，也反映在上述的去識別化原則上。
- 自行開發並公開提供五項法律工具
- 科技法律研究所背景，兼顧法律與技術面
- ISO 27001 主導稽核員，熟悉資料處理與保密流程
- 虛擬貨幣與鏈上證據案件經驗，長期處理技術型證據
Insights · 延伸閱讀
延伸閱讀
FAQ · 常見問題
常見問題
AI 寫的訴狀可以直接遞嗎？
不建議。目前模型仍可能產生格式正確但實際不存在的判決字號或法條內容，且無法承擔法律評價的責任。可行的作法是把 AI 當成整理與草稿工具，所有引用逐筆核實，論證與定稿由律師自己完成。
把卷證貼進 AI 工具會違反保密義務嗎？
要看使用的是哪一種服務、資料如何被保存與使用。律師對當事人的保密義務不會因為改用工具而免除，因此輸入前先去識別化、並確認服務的資料處理方式，是比較穩妥的作法。
要怎麼檢查 AI 引用的判決是真的？
回到司法院法學資料檢索系統，用字號逐筆查詢並核對原文內容，確認案由、爭點與判決意旨是否與引用的說法相符。查不到的字號直接刪除，不要嘗試修正或推測。
哪些工作最適合交給 AI？
機械性、可驗證、且錯了立刻看得出來的工作，例如卷證時序整理、對造主張清單、格式體例調整、表格對照。需要法律評價與策略判斷的部分，仍然應該由律師自己處理。
事務所導入 AI 工具，該從哪裡開始？
通常從單一、重複性高的工作開始比較容易看到效果，例如卷證摘要或庭期整理。同時建立去識別化與引用核實兩項固定流程，再逐步擴大使用範圍。
年輕律師用 AI 會不會影響專業養成？
關鍵在使用順序。先自己讀卷、自己整理爭點，再用工具加速，能力會累積；反過來直接要求成品、跳過判斷過程，長期會失去檢查產出的基準。