法律人 AI 入門與工具基本介紹 課程
法律工作者不熟悉AI，最急迫需了解如ChatGPT或法律專用AI（如Harvey AI）的基礎功能與操作方式，能快速融入日常工作，避免從零摸索浪費時間。
AI工具的基本介紹與入門使用系列課程規劃作。
講師具有軟體開發與AI數十年經驗，結合法律正規學習背景，為熟悉AI與法律領域知識的培訓人員，將針對法律工作者的實務需求來規劃這個系列課程。法律工作者（如律師、法律顧問、法官助理或法務人員）通常面臨高壓的工作環境，涉及大量文件處理、研究、合約審核和風險評估。因此，課程設計會強調實用性、易上手性，並結合法律情境，避免過度技術化。
課程目標是讓學員從零基礎開始，了解AI工具如何提升效率、減少重複勞動，並意識到潛在風險。本單元課程規劃為一個系列，先行開發約6堂課（除實作課程外，總授課時數約18小時，整體課程包括講解、示範與實作練習。爾後將依法律人實際所需與最新AI軟體工具發展進度，及時更新增加相關課程），結合線上、實體授課方式。
課程結構採用模組化設計：前半部聚焦基礎介紹，後半部強調入門使用與應用。
每堂課結束後，提供練習作業、資源連結（如免費AI工具試用）、社群討論。整體課程會使用案例導向教學，融入法律實務情境，例如處理合約、判例研究、客戶諮詢、…等。
以下是本單元詳細內容大綱，講師會按堂課順序詳述每個模組的講述重點、學習目標、教學方法和預期產出。為了清晰呈現，使用表格方式來列出每堂課的核心內容。
課程總覽
• 對象：
法律工作者（初學者為主，無需程式背景）。
• 總時長：
基本約18小時（6堂課）（後續視學員實務所需與AI應用工具最新發展再增加課程內容與時數）。
• 教學工具：
投影示範AI介面、互動實作（學員需自行準備筆記型電腦或手機）、社群討論。
• 資源：
免費工具如ChatGPT、Google Gemini、X Grok、Anthropic Claude；付費工具如Lexis+ AI、Harvey.ai、…（如果有試用版本將提供試用連結）；法律AI案例資源。
各個課程單元規劃內容
單元一：AI 基礎概念與法律應用概述
主題：AI的基本介紹
學習目標：了解AI是什麼、如何運作，以及在法律領域的潛力與限制
內容詳述：
- AI定義與類型：解釋AI、機器學習（ML）、自然語言處理（NLP）和生成式AI（如GPT模型）的基本概念。避免繁雜數學公式或深澀難懂的技術，改用法律人比較容易理解接受的語言詞彙加以說明。
- AI在法律實務的應用：介紹AI如何輔助法律研究（e.g., 快速搜尋判例）、文件審核（e.g., 偵測合約漏洞）、預測分析（e.g., 預測訴訟勝率）和自動化任務（e.g., 起草信件）。引用實例：如Harvey.ai用於合約生成，或Casetext用於判例分析。
- 優缺點討論：AI提升效率（節省80%研究時間），但有幻覺風險和資料隱私問題。
- 法律工作者的需求：強調AI不是取代律師，而是工具；討論AI如何整合到日常工作流（如從Westlaw轉向AI輔助）。
單元二：常見AI工具介紹與選擇指南
主題：AI工具概覽
學習目標：認識主流AI工具，並學會根據法律需求選擇合適工具。
內容詳述：
- 通用AI工具：介紹ChatGPT（OpenAI）、Google Bard/Gemini、Microsoft Copilot X Grok、Anthropic Claude的基本功能、免費/付費版本差異。解釋它們如何處理文字輸入（prompt）產生輸出。
- 法律專用AI工具：如LexisNexis AI（判例搜尋）、Harvey.ai（合約起草）、DoNotPay（消費者法律輔助）。比較優缺點：通用工具易上手，專用工具更精準但需訂閱。
- 工具選擇原則：根據工作類型選擇（e.g., 研究用Bard，起草用ChatGPT）；考慮資料安全（e.g., GDPR合規工具）；評估成本與易用性。
- 實務考量：討論法律事務所的AI採用趨勢（如美國律師協會ABA的AI倫理指南），並警告免費工具的資料洩露風險。
單元三：AI工具入門使用 – 基本操作與提示工程
主題：入門操作
學習目標：學會AI工具的基本使用技巧，特別是提示（prompt）撰寫。
內容詳述：
- 介面導覽：步驟式示範ChatGPT/Bard/Grok/Claude的使用：登入、輸入查詢、調整設定。
- 提示工程基礎：教導如何寫有效prompt（e.g., 明確、角色扮演："你是一位台灣律師，分析此合約的風險"）。常見錯誤：模糊prompt導致錯誤輸出；進階技巧：鏈式提示（chain of thought）。
- 法律情境應用：示範用AI總結判例、翻譯法律文件、生成會議記錄。
-處理AI輸出錯誤（如事實錯誤），教導驗證方法（cross-check with reliable sources）。
單元四：AI在法律研究與文件處理的應用
主題：實務應用I
學習目標：將AI應用到核心法律工作，如研究與審核。
內容詳述：
- 法律研究：用AI工具搜尋判例（e.g., "總結台灣最高法院關於侵權責任的最新判例"）；比較傳統Westlaw與AI的差異（AI更快但需驗證準確性）。
- 文件處理：AI輔助合約審核（偵測條款不一致）、文件分類（e.g., 用NLP標記敏感資訊）。介紹工具如ContractPodAi。
- 案例研究：分析真實案例，如律師用AI加速e-discovery（電子證據發現），節省數週時間。
- 整合工作流：如何將AI輸出匯入Word或Excel；討論API整合（但僅入門級，不深究程式）。
單元五：AI在起草、預測與客戶互動的應用
主題：實務應用II
學習目標：探索AI在創意與預測任務的運用。
內容詳述：
- 文件起草：用AI生成信件、合約草稿或法律意見書（e.g., prompt："起草一份NDA合約，包含台灣法規"）。強調後續人工審核。
- 預測分析：介紹AI預測訴訟結果（e.g., Lex Machina工具）；討論數據偏見風險。
- 客戶互動：AI聊天機器人用於初步諮詢（e.g., DoNotPay的法律Q&A）；實務情境：用AI準備客戶會議大綱。
- 進階提示：教導多輪對話（conversation mode），如逐步精煉AI輸出。
單元六：AI倫理、風險管理與未來趨勢
主題：倫理與進階
學習目標：意識AI在法律中的倫理議題，並展望未來
內容詳述：
- 倫理考量：AI偏見（e.g., 訓練數據歧視）、機密性（e.g., 避免輸入客戶資料）、責任歸屬（誰對AI錯誤負責？）。
- 風險管理：最佳實務，如使用加密工具、定期審核AI輸出；法律規範（e.g., EU AI Act對高風險AI的規定）。
- 未來趨勢：AI在元宇宙法律、智慧財產權（如AI生成內容的著作權）；持續學習建議（如加入AI法律社群）。
- 課程總結：回顧系列重點，討論個人AI採用計劃。
附加規劃考量
• 互動性：
實體課程每堂課分配部分時間給實作，鼓勵學員分享法律實務經驗，調整課程（如若學員多為企業法務，加強合約主題）。
• 包容性：
考慮不同法律體系（e.g., 台灣、大陸、英美法），提供多國案例。對於非科技背景學員，使用簡單語言，避免艱澀難懂技術語言。
• 評估與跟進：
課程結束後，提供線上社群讓學員分享使用心得；建議追蹤課程半年後的應用反饋。
• 潛在擴展：
若系列延續，可加進階課程，如：AI Agent(N8N、Harvey AI)開發、AI程式化（用Python簡單腳本）或專業工具深探（如RAG技術在法律搜尋）。
這個規劃強調從理論到實務的漸進式學習，讓法律工作者不僅了解AI，還能立即應用到工作中，提升生產力同時管理風險。以上課程大綱，內容、與上述AI 應用工具可能因台灣法律實務需求與使用許可費用而有所變動，關於各堂課程細部的大綱或特定工具示範，以正式課程公布時詳述。
更多課程詳細內容，請參與 AI Lawyer 培訓計畫 。
即時掌握更多 AI 工具與技術服務，請加入 AI Lawyer Club。
AI工具的基本介紹與入門使用系列課程規劃作。
講師具有軟體開發與AI數十年經驗，結合法律正規學習背景，為熟悉AI與法律領域知識的培訓人員，將針對法律工作者的實務需求來規劃這個系列課程。法律工作者（如律師、法律顧問、法官助理或法務人員）通常面臨高壓的工作環境，涉及大量文件處理、研究、合約審核和風險評估。因此，課程設計會強調實用性、易上手性，並結合法律情境，避免過度技術化。
課程目標是讓學員從零基礎開始，了解AI工具如何提升效率、減少重複勞動，並意識到潛在風險。本單元課程規劃為一個系列，先行開發約6堂課（除實作課程外，總授課時數約18小時，整體課程包括講解、示範與實作練習。爾後將依法律人實際所需與最新AI軟體工具發展進度，及時更新增加相關課程），結合線上、實體授課方式。
課程結構採用模組化設計：前半部聚焦基礎介紹，後半部強調入門使用與應用。
每堂課結束後，提供練習作業、資源連結（如免費AI工具試用）、社群討論。整體課程會使用案例導向教學，融入法律實務情境，例如處理合約、判例研究、客戶諮詢、…等。
以下是本單元詳細內容大綱，講師會按堂課順序詳述每個模組的講述重點、學習目標、教學方法和預期產出。為了清晰呈現，使用表格方式來列出每堂課的核心內容。
課程總覽
• 對象：
法律工作者（初學者為主，無需程式背景）。
• 總時長：
基本約18小時（6堂課）（後續視學員實務所需與AI應用工具最新發展再增加課程內容與時數）。
• 教學工具：
投影示範AI介面、互動實作（學員需自行準備筆記型電腦或手機）、社群討論。
• 資源：
免費工具如ChatGPT、Google Gemini、X Grok、Anthropic Claude；付費工具如Lexis+ AI、Harvey.ai、…（如果有試用版本將提供試用連結）；法律AI案例資源。
各個課程單元規劃內容
單元一：AI 基礎概念與法律應用概述
主題：AI的基本介紹
學習目標：了解AI是什麼、如何運作，以及在法律領域的潛力與限制
內容詳述：
- AI定義與類型：解釋AI、機器學習（ML）、自然語言處理（NLP）和生成式AI（如GPT模型）的基本概念。避免繁雜數學公式或深澀難懂的技術，改用法律人比較容易理解接受的語言詞彙加以說明。
- AI在法律實務的應用：介紹AI如何輔助法律研究（e.g., 快速搜尋判例）、文件審核（e.g., 偵測合約漏洞）、預測分析（e.g., 預測訴訟勝率）和自動化任務（e.g., 起草信件）。引用實例：如Harvey.ai用於合約生成，或Casetext用於判例分析。
- 優缺點討論：AI提升效率（節省80%研究時間），但有幻覺風險和資料隱私問題。
- 法律工作者的需求：強調AI不是取代律師，而是工具；討論AI如何整合到日常工作流（如從Westlaw轉向AI輔助）。
單元二：常見AI工具介紹與選擇指南
主題：AI工具概覽
學習目標：認識主流AI工具，並學會根據法律需求選擇合適工具。
內容詳述：
- 通用AI工具：介紹ChatGPT（OpenAI）、Google Bard/Gemini、Microsoft Copilot X Grok、Anthropic Claude的基本功能、免費/付費版本差異。解釋它們如何處理文字輸入（prompt）產生輸出。
- 法律專用AI工具：如LexisNexis AI（判例搜尋）、Harvey.ai（合約起草）、DoNotPay（消費者法律輔助）。比較優缺點：通用工具易上手，專用工具更精準但需訂閱。
- 工具選擇原則：根據工作類型選擇（e.g., 研究用Bard，起草用ChatGPT）；考慮資料安全（e.g., GDPR合規工具）；評估成本與易用性。
- 實務考量：討論法律事務所的AI採用趨勢（如美國律師協會ABA的AI倫理指南），並警告免費工具的資料洩露風險。
單元三：AI工具入門使用 – 基本操作與提示工程
主題：入門操作
學習目標：學會AI工具的基本使用技巧，特別是提示（prompt）撰寫。
內容詳述：
- 介面導覽：步驟式示範ChatGPT/Bard/Grok/Claude的使用：登入、輸入查詢、調整設定。
- 提示工程基礎：教導如何寫有效prompt（e.g., 明確、角色扮演："你是一位台灣律師，分析此合約的風險"）。常見錯誤：模糊prompt導致錯誤輸出；進階技巧：鏈式提示（chain of thought）。
- 法律情境應用：示範用AI總結判例、翻譯法律文件、生成會議記錄。
-處理AI輸出錯誤（如事實錯誤），教導驗證方法（cross-check with reliable sources）。
單元四：AI在法律研究與文件處理的應用
主題：實務應用I
學習目標：將AI應用到核心法律工作，如研究與審核。
內容詳述：
- 法律研究：用AI工具搜尋判例（e.g., "總結台灣最高法院關於侵權責任的最新判例"）；比較傳統Westlaw與AI的差異（AI更快但需驗證準確性）。
- 文件處理：AI輔助合約審核（偵測條款不一致）、文件分類（e.g., 用NLP標記敏感資訊）。介紹工具如ContractPodAi。
- 案例研究：分析真實案例，如律師用AI加速e-discovery（電子證據發現），節省數週時間。
- 整合工作流：如何將AI輸出匯入Word或Excel；討論API整合（但僅入門級，不深究程式）。
單元五：AI在起草、預測與客戶互動的應用
主題：實務應用II
學習目標：探索AI在創意與預測任務的運用。
內容詳述：
- 文件起草：用AI生成信件、合約草稿或法律意見書（e.g., prompt："起草一份NDA合約，包含台灣法規"）。強調後續人工審核。
- 預測分析：介紹AI預測訴訟結果（e.g., Lex Machina工具）；討論數據偏見風險。
- 客戶互動：AI聊天機器人用於初步諮詢（e.g., DoNotPay的法律Q&A）；實務情境：用AI準備客戶會議大綱。
- 進階提示：教導多輪對話（conversation mode），如逐步精煉AI輸出。
單元六：AI倫理、風險管理與未來趨勢
主題：倫理與進階
學習目標：意識AI在法律中的倫理議題，並展望未來
內容詳述：
- 倫理考量：AI偏見（e.g., 訓練數據歧視）、機密性（e.g., 避免輸入客戶資料）、責任歸屬（誰對AI錯誤負責？）。
- 風險管理：最佳實務，如使用加密工具、定期審核AI輸出；法律規範（e.g., EU AI Act對高風險AI的規定）。
- 未來趨勢：AI在元宇宙法律、智慧財產權（如AI生成內容的著作權）；持續學習建議（如加入AI法律社群）。
- 課程總結：回顧系列重點，討論個人AI採用計劃。
附加規劃考量
• 互動性：
實體課程每堂課分配部分時間給實作，鼓勵學員分享法律實務經驗，調整課程（如若學員多為企業法務，加強合約主題）。
• 包容性：
考慮不同法律體系（e.g., 台灣、大陸、英美法），提供多國案例。對於非科技背景學員，使用簡單語言，避免艱澀難懂技術語言。
• 評估與跟進：
課程結束後，提供線上社群讓學員分享使用心得；建議追蹤課程半年後的應用反饋。
• 潛在擴展：
若系列延續，可加進階課程，如：AI Agent(N8N、Harvey AI)開發、AI程式化（用Python簡單腳本）或專業工具深探（如RAG技術在法律搜尋）。
這個規劃強調從理論到實務的漸進式學習，讓法律工作者不僅了解AI，還能立即應用到工作中，提升生產力同時管理風險。以上課程大綱，內容、與上述AI 應用工具可能因台灣法律實務需求與使用許可費用而有所變動，關於各堂課程細部的大綱或特定工具示範，以正式課程公布時詳述。
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更多的 A I 應用領域
課程附加價值
除了培養律師 AI 專業技能、利用 AI 跨領域整合能力、提升辦案與客服品質、…外，經過我們培訓的律師，還有以下附加價值：
會在合作友好的社群內背書推薦培訓過的律師，提高受訓律師接案客源。
在合作的媒體上，專文推薦說明 AI 律師的專業服務優勢，提高 AI 律師在法律服務市場上獲得肯定、提升法律服務加值。
課程計畫主持人：王煌玄
學歷
- 交通大學 資訊管理研究所
- 交通大學 科技法律研究所
現職
- 玄燁科技股份有限公司 負責人
- 玄燁智匯有限公司 負責人
技術資歷
- 1986年起研究 AI 相關技術至今
- 軟體程式設計三十餘年
- 網路與電信技術研發二十餘年
- 金融服務系統開發十餘年
- 警政署刑事警察局 第二類電信監察技術計畫 協同主持人
- 警政署刑事警察局 第二類電信監察法制分析計畫 協同主持人
授課資歷
- 大學課程 資訊產業分析
- 大學課程 企業智慧財產權管理
- 實體與網路課程 法律人區塊鏈與智能合約
課程費用
陸續開課中，歡迎律所或公會包班，歡迎聯繫洽詢。