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以下不談抽象的技術潛能，只回到最現實的第一線經驗，說說律師們在使用GPT時，究竟遭遇了什麼樣的痛點——這些限制，不僅是便利性的問題，而是會直接影響法律判斷、風險評估，甚至訴訟結果的關鍵風險因子。
實際使用GPT進行摘要或內容分析時，我們卻發現一個弔詭的現象：在處理短文件（例如1,000至10,000字）時，GPT通常表現得相當出色，不但能掌握段落邏輯，還能整理得有條不紊；但當文件長度進一步拉長，雖然仍在其所聲稱的Token處理上限內，卻反而出現選擇性忽略、斷裂與資訊失憶的情形。
最常見的就是所謂的「中間遺失現象」——模型只關注開頭與結尾的內容，對於藏在中段、卻可能決定整體結論的關鍵條文（如定義條款、例外條件），要不是遺漏，就是誤解。這種問題，不是模型看不到，而是它「主觀地選擇不看」。這對律師來說是極度危險的：任何一條被忽略的條文，都可能推翻整個法律見解或訴訟策略。
更令人擔憂的是，這類問題並非發生在系統資源不足、超出能力極限的狀況下，而是出現在應該「處理得來」的文件長度內。這暴露出的是一種語言模型在處理超長上下文時的結構性錯誤判斷。當面對資訊過載時，它會自我去判斷「什麼是絕對不能漏的」，選擇性地濃縮、忽略，或自作主張刪去，最終給出的結論「輕則因為缺乏重要資訊推論而失去意義、重責因為掠過關鍵證據而全然錯誤」。
法律文件不同於一般敘述文字，其格式、條號、縮排與分段皆有嚴格邏輯，甚至直接影響條文之間的適用順序與解釋關係。當AI模型將原始格式「洗平」為純文字回應，律師等同失去了法律邏輯的地圖，只能自行從雜亂輸出中反向推理，徒增時間與錯誤風險。
這類幻覺不僅出現在事實描述，更常出現在模型「自創條文」、「捏造判決」或引用不存在法規的情形中。律師若無意識到，極可能在不知不覺中引用了虛構依據。
這也是為什麼部分律師反而更願意使用DeepL等非生成式工具進行文件處理。DeepL在翻譯過程中能準確保留條文編號、段落格式，並可輸出與原檔一致的Word文件格式，對於需要編輯與比對的法律文件來說，大幅降低後製修正的負擔。
法律就是這樣一個高要求、低容錯的專業領域。律師需要的是能夠理解條文脈絡、維護文件結構、避免模稜兩可甚至捏造的工具，而不是泛用型的文字生成器。與其期望一個萬用GPT能解決所有需求，更務實的方向應該是：將AI作為一組系統工具的組合，根據不同任務客製化搭配，如同律師辦案時不會只依賴一本法條，而是結合判決檢索、立法理由、內部備忘錄等多源資訊進行綜合判斷。
這也說明了為何許多美國頂級律所已大量導入客製化的法律AI平台——例如Harvey——並以訂閱制方式，將之深度整合於律師的日常工作流之中。在台灣，近年也開始出現不少針對律師場景所設計的AI應用工具，從契約比對、法條搜尋，到逐字稿註記，正說明這條路是必要且可行的。
所以，律師真正應該關注的不是「GPT會不會取代我」，而是如何避開GPT的痛點，組合出真正能強化法律專業的AI系統。唯有如此，AI才不會成為風險，而能成為法律業務升級的助力。
