隨著生成式 AI 技術的快速發展，許多法律系學生和準備國考的考生都開始關注AI對法律學習的影響。ChatGPT 等 AI 工具的出現，為法律教育帶來新的可能性。然而，如何有效運用 AI 工具來提升學習效果，同時避免過度依賴，成為一個值得深入探討的議題。本文將從實際應用的角度，分析 AI 在法律學習中的優勢與侷限，並提供具體的使用建議。
1. 刑法申論題，用架構拿基本分
在這個 AI 蓬勃發展的時代，不少考生都好奇：AI 是否能協助法律考試的準備？根據測試，生成式AI確實能在架構清晰度上展現優勢。AI能夠產出具備「架構清晰、行文流暢、內容正確、回應完整」等特點的答案，這些特質往往是許多初學者在寫作申論題時最容易忽略的基本功。[1]
不過，這樣的答案往往僅能獲得基本分數，因為AI產出的內容往往過於制式，缺乏靈活運用的特質。特別是在需要結合實務案例或進行法理分析的題目上，AI的表現往往無法達到考試要求的深度。這也凸顯出法律學習不能單純依賴AI工具，而是要將其視為輔助工具之一。
以律師考試為例，生成式 AI 在處理臺灣法律考題時，往往會遇到幾個關鍵挑戰：首先是法律資料庫的侷限性， AI 缺乏對中華民國法律資料的充分訓練；其次是命題結構的差異，臺灣法律考試更著重於法條的精確應用；最後則是語言與語境理解的挑戰，特別是在處理細微語境或陷阱題時的表現不盡理想[2]。
2. 結合 AI 學習必懂的Prompt下法
要有效運用 AI 協助法律學習，關鍵在於掌握 Prompt（提示詞）的設計。一個優質的 Prompt 通常包含兩個重要部分：System Prompt 用於設定 AI 的角色和背景，提供必要的上下文資訊；Instruction Prompt 則具體說明需要執行的任務或問題。在設計 Prompt 時，應該包含明確的背景資訊、參考範例、任務指示，以及限定詞如字數、語氣等要求。
在實際應用中，可以嘗試讓AI扮演不同角色，例如法官、檢察官或辯護律師，這樣能獲得多角度的分析視角。同時，提供具體的法條內容和案例事實，也能幫助AI生成更符合實務需求的答案。重要的是要記住，AI是輔助工具而非替代品，其角色是協助學習者建立更完整的法律思維。
在處理法律議題時，應該讓AI進行逐步思考。可以採用的策略包括：Zero-shot Prompting（零樣本學習，在提示中加入引導式思考的句子）；Few-shot Prompting（少樣本學習，提供多個相關問題和答案的範例）以及Chain of Thought（CoT，思維鏈，將問題拆解成多個小問題，引導AI逐步解決）。[3]
3. 有效與AI溝通，適時調整Prompt很重要
要提升 AI 回答的品質，對話式 Prompt 是一個重要策略。在同一次對話中連續提問和回答，AI 會綜合考慮之前的對話內容，不斷調整和優化回應。如果AI的表現不理想，可以進一步提供更多背景資訊或修正指示。這種互動式的學習方式，能幫助學習者更深入理解法律概念。
在進行法律文件處理時，建議採用分階段的方式與AI互動。首先可以請 AI 協助分析案例事實，接著引導它列出相關法條，然後逐步深入討論法律適用和判例見解。這種層層推進的方式，不僅能獲得更完整的答案，也能幫助學習者建立系統化的法律思維。[3]
同時，我們也要認識到AI的局限性。AI 產出的答案往往白話、平面，並未貼合臺灣法律考生遣詞用字以及考試講求立體的答題觀點，較難獲得更高的分數。尤其在近年考試趨勢越來越強調開放式提問，要求考生結合自身觀點或實例進行綜合分析，給出自身見解時，AI 的表現就顯得不足。此外，AI 也難以結合最新的時事政策或新聞進行分析。因此，與其完全依賴AI練習，不如回歸基本功，透過紮實的學科知識和解題技巧，寫出更有深度的答案。[1]
AI 工具在法律學習中扮演著輔助角色，它能幫助學習者建立基本的答題架構，提供多角度的思考方向。但要在法律考試中取得優異成績，關鍵仍在於個人的專業素養，如大量閱讀文章書籍和實務經驗的累積。未來，隨著AI技術的進步，如何善用這項工具來提升學習效率，同時保持獨立思考能力，將是每位法律人需要面對的重要課題。
