瞭解使用 AI 的限制與助益
工程款遲遲收不到，您把經過告訴 AI，它很快列出法條，連催款函都寫好了。可是真要寄出去，心裡還是有疑問：契約裡那些約定，有沒有算進去？對方拿出另一份紀錄，事情會不會不一樣？
這些疑問，關係到案情是否完整、法律依據是否可靠，也關係到您要承擔的風險，都是律師研判案件時必須考量的事。長昇也希望藉助 AI 的檢索與比對能力，從繁雜文件中多找出有用的紀錄，讓案件準備更充分。要發揮這份助益，就得了解 AI 在什麼地方能幫忙，又有哪些限制。
少說一件事，
答案可能就不同。
工地上講信用，臨時交辦的事，常為了趕工就先做了。合作多年，有些零星成本自己吸收，業主要求多送一點，也未必每次都計較。大家只想把工程做好，非到萬不得已，不願為了款項對簿公堂。可是，當初哪些答應免費、哪些說好另計，過了幾年，雙方記得的未必一樣。
您向 AI 說「業主叫我追加，做完卻不認帳」，它可能據此提出請款建議，卻不知道後來還簽過結算單，或某次會議曾談過費用。這些資料一旦補上，判斷就可能不同。資訊領域所說的 GIGO（Garbage In, Garbage Out），正是在提醒：輸入的資料有問題，回答也難以信賴。
釐清這些經過，是律師研判工程爭議的工作。我們會了解您當時為何願意配合，也重視哪些紀錄能說明原有約定。AI 可以輔助比對會議紀錄與往來函文，協助找出記憶與文件之間的差異。原本只記得「那時確實談過」的事，若能找到相應記載，您的主張就多了可以查證的依據。
把文件交給 AI，確實能補充口頭敘述沒有提到的事，但「已經上傳」不等於「每個細節都讀到了」。模型每次能處理的資料有上限，稱為「上下文視窗」；對話、指令和實際送入的文件，都會占用這份容量。
容量通常用 Token 計算。它是模型處理資料的小單位，可能對應一個字、一個詞，或詞的一部分，不能直接換算成中文字數；圖片也會占用容量。回答本身另有「輸出上限」，因此，一次要求列出多年函文的比對結果，可能尚未列完就已達上限。
即使容量足夠，也可能顧此失彼。找出一封函文的日期，與核對幾年來的催工、展延紀錄，所需處理的內容差很多。幾百頁卷宗的摘要沒提到某項但書，並不能據此認定契約裡沒有這項約定。AI 還可能把文件沒有記載的事寫進回答，這類無據的內容，通常稱為「幻覺」。
了解這些限制，才能看清 AI 比對結果的用途。日期、金額或前後說法的出入，可以成為值得追查的線索；摘要沒有提到的部分，則不能就此忽略。我們在親自查卷、研判證據之外，也運用這類比對來協助發現疏漏，讓繁雜文件中的細節多一分被注意到的機會。
技術依據：Google Cloud 的Token 說明、長文本與檢索限制、輸出長度設定，以及 Google 的生成內容準確性說明。實際容量與 Token 切分方式依模型、服務設定而異。
卷宗堆積如山
AI 讀到了多少？
工程做了幾年，公文和會議紀錄累積成堆，要把資料交給 AI，還有檔案大小、上傳數量與使用額度的限制。掃描文件能不能正確辨識，也與產品支援的格式、處理方式有關。資料很多時，單靠一段對話，很難掌握整件工程的來龍去脈。
RAG，也就是「檢索增強生成」，提供了另一種查用資料的方式：從文件中找出與問題相關的內容，供模型分析，毋須每次將全部卷宗塞進同一個上下文視窗。一般聊天產品也可能具備這項功能，但回答依據的是當次檢索結果，仍不等於逐頁審閱過所有文件。
檢索常會把文件分成稱為 Chunk 的段落，方便找出相關記載。代價是，片段可能失去前後文。例如「同意施作」後面若還附有計價條件，少看了後半段，就容易斷章取義。檢索找到的內容有多少、是否保留完整語意，都會影響它能提供什麼幫助。
對工程案件而言，這種查找能力仍很有用。您記得對方曾經交辦追加工作，卻想不起來寫在哪封信；一封您早已忘記的催工函，可能就留有相關記載。我們也會利用 RAG 輔助卷宗檢索，協助找回這些散落各處的文件。當年的回覆與現在的說法一併檢視，原本各說各話的爭執，就有機會找到可供查證的依據。
官方說明（2026 年 10 月 2 日查閱）：Gemini Apps 檔案限制列示，同一提示詞最多加入 10 個檔案，視可用資源而定；一般文件等非影片檔案上限為 100 MB。Google 也提醒，多個大型檔案可能使回答漏掉細節。Claude Projects 的 RAG 說明則指出，資料接近上下文容量時，會改以搜尋取得相關內容；檔案處理說明另列有格式及影像讀取限制。各產品、方案與功能的規則不同。
延伸閱讀：RAG 的運作方式；Anthropic 對文件分段與前後文遺失的說明。一般聊天產品也會使用檢索，例如Claude Projects 的官方說明。RAG 以檢索結果輔助回答，不會讓模型永久學會整份卷宗；缺頁、掃描辨識錯誤或檢索遺漏，都需要另行核對。
文件能證明什麼，與法律上可以請求什麼，是兩件需要一併判斷的事。AI 列出的法條或裁判字號，有時查不到原文；即使裁判確實存在，也未必適用於您的案件。若連請求的依據都弄錯，書狀寫得再完整，也可能徒勞無功。
書狀還必須符合程序要求。最高法院 115 年度台上字第 3896 號刑事判決中，上訴理由列了不少法律原則，卻沒有依卷內資料，具體指出原判決如何違背法令，最後遭駁回。判決也說明，單純使用 AI，並不會讓上訴變成不合法。
法院也指出，當事人採納書狀內容，就要承擔相應的訴訟效果。AI 虛構或誤引的內容、欠缺的卷證，以及沒有寫清楚的上訴理由，法院沒有義務代為修正、補足或重寫。
生成式AI可以生成文字，但未必寫得出一個合法的第三審上訴理由；可以協助撰稿，但不能取代當事人承擔訴訟行為。
桃園地方法院 115 年度訴字第 867 號民事判決，則在開頭提醒原告找律師問清楚。原告對權利關係和請求基礎有所誤解，提出大量書狀，仍沒能說明自己憑什麼請求。主張的依據沒弄清楚，就急著請 AI 寫書狀，容易事倍功半。
本院的建議是，拿到判決後，請找個律師問清楚，……不要問AI，不要用AI寫上訴狀
律師研究裁判，重視的正是判決理由與個案事實之間的關係。AI 能協助檢索大量法院判決，讓相關案例的蒐集更廣，也方便比較相近爭議為何有不同認定。對您的案件而言，這些資料既能補充主張的理由，也有助於發現不利見解，讓風險評估更周全。
為了讓這項輔助有可靠依據，我們嚴格限制 AI 可用的來源與工具，以卷宗、指定法規與裁判資料為依據，所內知識庫供分析參考，不開放一般網路搜尋。資料來源的限制，配合律師對原文及適用性的查核，有助於減少虛構或誤引資料混入案件分析。
律師才是
法律風險判斷者
即使蒐集到許多文件與裁判，個案仍有需要取捨的地方。聊天 AI 以語言模型為基礎，能分析文字，卻沒有親自處理工程爭議的經驗。律師則從實際案件的調查、協商與訴訟中，累積對證據及攻防的判斷，了解哪些理由容易遭到質疑，哪些事還不能下定論。
這份判斷也包括對您處境的理解。工程還在進行，催款會不會影響後續合作？即使有理由提告，您能否承擔訴訟所需的時間與成本？這些考量與證據強弱同樣重要，需要律師和您仔細商量。
長昇運用 AI，希望在這些專業工作之外，讓證據調查與法律研究更充分。更多可供比對的文件、相近案件中的不同見解，能讓我們評估對策時有所參照。具體如何主張、如何因應對方的反駁，仍由律師憑辦案經驗研判，向您說明各種做法的利弊。
辦案經驗也會影響 AI 分析的方向。同樣是工程款未付，對方否認交辦過工作，與對方認為價金已包含在總價裡，應留意的證據並不相同。熟悉這些差異，才能知道 AI 找到的資料是否切合爭點，還有哪些事值得追查。
這些專業考量，可以運用在 Prompt 與 Skill 的設計上。Prompt 是給模型的指令，交代問題與分析要求；Skill 則將專業知識、查核方法整理成工作說明。長昇把工程辦案經驗用在這些設計中，希望輔助分析能留意實務上常見的爭執，協助發現有利紀錄或證據間的矛盾。
指令之外，AI 能查到什麼，也取決於可用的工具。Tool 提供文件檢索、讀取等功能；Harness 則是管理模型與工具運作的程式，讓資料來源與使用範圍受到約束。透過這些功能，AI 可以協助比對原本分散在不同文件中的記載，並保留資料出處，為案件研究提供可查證的參考。
概念參考：Google Cloud〈Introduction to prompting〉；Anthropic 的〈Agent Skills 說明〉、〈工具設計〉、〈Harness 架構〉與〈長任務流程設計〉。
卷宗裡除了工程經過，也有報價底線、和解打算，以及往來信件中的個人資料。利用 AI 分析卷宗，也必須顧及這些內容的保密。對您而言，AI 帶來的幫助，應建立在隱私與案件機密受到妥善保護的前提上。
我們採用適用企業雲端條款的服務，不授權平台拿案件資料訓練模型，並管理資料的存取權限與使用範圍。哪些資料適合交由系統處理，也屬於律師依個案保密需求所作的考量。
服務與條款說明：目前透過 Google Cloud Vertex AI 使用 Gemini 模型。依服務專屬條款的 Training Restriction，未經客戶事先允許或指示，平台不使用客戶資料訓練或微調 AI 模型；其他資料處理規則請參閱官方資料治理說明。
AI 已經走進臺灣律師的日常工作。全國律師聯合會在 2026 年 8 月調查會員，收到 417 份有效問卷，96.4% 的填答者表示，過去一年曾在執業工作中使用 AI。
調查來源：全國律師聯合會〈律師應用人工智慧（AI）技術現況調查結果分析報告（2026 年 8 月 31 日）〉，第 4、6、7 頁。調查期間為 8 月 18 日至 28 日，使用率以 417 位填答會員計算。本調查採自願填答，數字反映填答會員的情形。
使用 AI，律師對受託案件應盡的注意義務，並不因此減少。民法第 535 條要求受有報酬的受任人，盡善良管理人之注意。查證案情、審閱提出的內容，以及向您說明法律風險，都仍是律師應親自負責的工作。
未經查證便提交 AI 產生的法律資料，已有律師因此受懲戒。英格蘭與威爾斯律師懲戒審裁處在 2026 年的 Kumar 案中，將一名註冊外國律師除名。他反覆提交 AI 產生的錯誤法律資料，經提醒仍未妥善查證。
懲戒原文：SRA v Abhishek Kumar，案號 12884/2026（2026 年 8 月 25 日），第 28.11 至 28.17 段。該案另有刑事定罪事項；審裁處說明，任一組違規單獨存在，都會作出相同處分。
我們希望透過 AI，多找回一份重要函文，多注意到一項相反見解，讓案件準備更充分。這些資料是否可信、對您的主張有何影響，都屬於律師應審慎判斷的事項。
法律依據：民法第 535 條。
讓工程爭議
有更好的解法
您花了許多心力把工程做好，也希望付出能得到應有的對待。我們運用 AI，是為了更仔細查找證據、更充分準備，幫您把工程爭議處理得更好，早些把心思放回工程。
帶上手邊的契約和往來文件，也可以附上您問過 AI 的回答。事情還沒整理好也沒關係，先說說您遇到的難處。
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