在法律專業領域，精準、邏輯與風險判斷是基本要求。

然而，許多法律從業人員在使用 AI 工具時，常會產生同樣的疑問：

「為什麼 AI 給我的答案總是模糊、不夠深入，甚至偏離重點？」

這樣的挫折並不罕見。但問題往往不在於 AI 無法理解法律，而在於——
我們如何與 AI 溝通。

AI 並不像律師一樣能主動補足背景、推測司法轄區差異或自動釐清問題。它高度依賴提示（prompt）的品質。換言之，提示方式，決定輸出品質。

當法律思維與 AI 思維產生落差，結果自然無法達到專業標準。

為何 AI 法律結果常常不理想？

在傳統法律訓練中，我們習慣於：

• 自動假設司法轄區

• 理解程序階段

• 預設適用法源層級

• 進行風險權衡分析

但 AI 不會自行補足這些關鍵前提。

如果提示僅是：

「幫我寫一份客戶回覆」

AI 只能猜測情境，結果自然泛泛而談。

這就像對一位實習律師說：

「幫客戶處理一下這件事。」

卻未提供背景、目的與策略方向。

問題不在能力，而在指示。

有效提示的三大核心原則

一、清晰與具體（Clarity）

高品質法律提示應包含以下要素：

 明確法律議題

避免抽象或廣泛的描述，直接指出法律爭點。

 指定司法轄區

不同法域的法律結論可能完全不同。

 說明任務類型

是要摘要、分析、比較、草擬條款，還是風險評估？

 提供必要事實

保留關鍵事實，刪除干擾資訊。

 設定輸出限制

例如字數、語氣、格式或目標讀者。

範例（優化後提示）

• 「請摘要台灣刑法中正當防衛的構成要件，並引用最高法院相關判決見解。」

• 「分析台灣勞動基準法下競業禁止條款之有效性要件，並說明實務常見爭點。」

• 「請以客戶友善語氣，在 200 字內說明損害賠償請求權之時效。」

清晰提示 = 可預測品質。

二、結構化思考（Structure）

法律分析本質上是結構化推理。

提示若能引導 AI 以法律邏輯呈現內容，品質會顯著提升。

建議做法：

• 要求依 IRAC 或類 IRAC 結構輸出

• 指定分析步驟（法條 → 實務見解 → 適用 → 風險）

• 指定呈現形式（表格、條列、比較分析）

範例

「請依以下結構分析：

1. 主要法條

2. 重要實務見解

3. 本案適用分析

4. 可能風險

5. 建議策略」

當提示具備清晰架構，AI 的輸出自然更貼近法律專業邏輯。

三、策略性思維（Strategy）

AI 不只是用來產生文字，更可作為策略輔助工具。

可以在提示中要求：

• 提出雙方可能主張

• 指出潛在風險或弱點

• 列出隱含假設

• 建議下一步行動

• 提出應向客戶進一步確認的問題

範例

• 「請列出可能影響結論的隱含假設。」

• 「若關鍵事實 X 改變，分析是否不同？」

• 「從原告與被告立場分別提出論點。」

這種提示方式，能讓 AI 從「文字產生工具」轉化為「法律思考輔助者」。

結語：從提示開始，提升法律 AI 效能

AI 不會取代法律專業判斷。

但在適當提示下，它可以：

• 加速研究流程

• 提升草擬效率

• 強化風險辨識

• 協助策略思考

關鍵不在於 AI 有多聰明，而在於我們如何引導它。

在法律與 AI 之間建立橋梁，
不是降低專業標準，而是提升工作效率與決策品質。

當提示更專業，結果自然更專業。

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