一、第一次讀到 AI 生成的法律文字時
許多律師第一次接觸生成式 AI，心態雖然各有所異，但多少是在一種半信半疑的心情下。有人抱著實驗心態輸入一句：「請說明侵權行為的構成要件。」
有人則直接要求：「幫我寫一份起訴狀。」
幾秒鐘之後，螢幕上出現一段條理分明、語氣沉穩、結構完整的文字。
它像一篇教科書。
它像一份考試高分答案。
它像某些書狀。
那一刻的震撼，是來自於速度。
過去需要翻閱資料、整理筆記、逐段思考的過程，被壓縮成幾秒鐘的生成。
然而，在那份震撼背後，真正值得警惕的並不是它寫得多好，而是它居然可以在如此短的時間寫得「真的好像(？)」。
就是因為真的太像，反而容易讓人忘記一件事：
它並沒有思考。
它只是生成。
二、為什麼會像到會讓人誤判？
生成式 AI 的代表工具之一，是由 OpenAI 推出的 ChatGPT。
這類大型語言模型（Large Language Model, LLM）並非法律資料庫，也不是專家系統。它的運作原理，是在大量文本資料訓練後，透過機率預測「下一個最可能出現的詞」。
換言之，它學會的是語言模式，而不是法律判斷。
但法律文字本身具有某些程度上的樣板及符合邏輯特徵：
- 要件式排列
- 先事實後推論
- 使用固定專業語彙
這些特徵，正好適合被語言模型模仿。
當它模仿得足夠好時，人類容易產生一種錯覺：
既然結構正確、語氣專業、邏輯流暢，那麼內容應該也是正確的。
這種錯覺，在法律專業中尤其危險。
因為法律不是語言遊戲。
它是責任結構。
每一句話，都可能產生法律效果。
每一個引用，都可能影響法律上的判斷。
所以，法律意見的產出，應該是有充分事實及論證所支持，而這是AI生成所欠缺的。
三、全球法律界的第一個警訊
2023 年，美國紐約南區聯邦法院審理的案件Mata v. Avianca，
成為全球法律界討論生成式 AI 的分水嶺。
在該案中，律師提交的書狀引用了數則案例，以支持其主張。然而，對造律師查證後發現，這些案例並不存在。
進一步追查，發現是引用來源來自生成式 AI。
法院最終並未譴責「使用 AI」本身，而是指出律師未履行基本查證義務，並對其進行裁罰。
這個案例的意義，並不在於某位律師的疏忽，而在於它揭示了一個利用生成式 AI的結構性問題：
當生成的文字看起來通順，形式上引經據典，說得好像真的，人類可能就會降低查證標準。
對律師而言，這種降低，是不可容忍的。
因為專業責任不會因為使用的工具或方法改變而減免。
四、問題不在於會不會發生，而在於附隨的風險
就好像活在一個汽車滿街跑的時代，你可以說我就是不開車，但開車的風險依然是你無法漠視的存在，除非你永遠不上街。所以，風險已經存在，而且是方興未艾。
但真正的問題不在於是否會在台灣重現那個荒謬採用虛構判例的情節。
而在於對使用的附隨風險，畢竟你不使用生成式 AI，也大有他人使用，正所謂害人之心不可有，防人之心不可無。風險在於：
- 引用存在的判決，但改寫原意
- 將推論寫成確定事實
- 忽略舉證責任的配置
- 將當事人口述誤寫為已證明事項
這些問題不一定會立即被發現，但它們會在準備程序、證據調查或言詞辯論過程中，被對造律師或法官或相關第三人所檢視，而逐步顯現。
一旦法官對此精確性產生疑慮，整體說服力甚至是信用度便會下降。
這不是科技問題，而是專業信賴問題，在法律判斷存在灰色地帶的案件，也可能是訴訟成敗問題。
五、真正的危機：思考順序被顛倒
在生成式 AI 出現之前，訴訟律師的工作流程相對穩定：
先事實，後證據。
先證據，後主張。
先主張，後論述。
然而，當 AI 可以快速生成完整論述時，思考順序很容易被顛倒：
先有漂亮的法律結構，
再回頭尋找可以支撐它的證據。
這種顛倒，是最應被關切的問題。
因為在民事訴訟中，勝負往往取決於：
- 主張是否於法有據
- 引據案例是否支持
- 待證事項是否明確
- 證據方法是否對應
- 舉證責任是否正確
如果論述先行，而證據不足，後續程序將變得被動。
生成式 AI 不會自動提醒你證據缺口。
它只會把文字寫得更完整。
六、使用生成式AI生成應有的立場
因此，本書並不主張全面擁抱 AI，也不主張全面排斥。
本書的立場，是建立明確的邊界、有效的方法與又實踐執行力的規範。
我們必須清楚知道：
- AI 可以幫助什麼
- AI 不能做什麼
- 如何相當程度的避免使用AI所易掉入的陷阱
- 哪些責任永遠屬於律師
因此，本文認為使用生成式AI生成必須堅守三項核心原則(機器人三原則？)：
第一，證據優先原則。
任何 AI 生成內容，必須被證據約束。
第二，人類審查原則。
任何引用與主張，必須經人工查證。
第三，倫理與保密原則。
不得將未處理之敏感資料直接交由公開模型處理。
七、從工具使用者，到方法建立者
生成式 AI 的出現，對法律人而言，真正的挑戰不是技術操作，而是方法重建。
如果我們只是把 AI 當成更快的打字機，那麼它只會讓錯誤更快產生。
但如果我們重新檢視：
- 證據導向的訴訟思維
- 爭點整理的邏輯架構
- 心證形成的過程
那麼 AI 可以成為強化專業的工具。
關鍵不在於工具本身，而在於思維是否清晰。
八、這是一場專業自律的考驗
法律專業的核心價值，在於建立信賴，也就是要：
法官信賴律師的引用是真實而有說服力的。
客戶信賴律師的判斷是審慎負責任的。
生成式 AI 的出現，並未削弱這些期待。
相反地，它提高了檢驗標準。
在 AI 可以快速生成內容的時代，
真正稀缺的，不是文字。 而是判斷。判斷如何善用AI工具取得上述信賴。