好，今天要來聊聊 AI 合約審查工具。最近真的太多人在問，不管是法務朋友還是自己開公司的老闆。這東西到底能不能用？會不會把公司機密都洩漏出去？說真的，我自己一開始也抱持著很懷疑的態度，畢竟法律這行，一個字錯了，後面賠的錢可是天差地遠。
所以我就花了一些時間，把市面上比較主流的幾個工具都看了一下，也想了一下這背後的邏輯跟風險。這篇不是那種廠商的業配文，我會用比較白話、比較像我們平常在聊天的語氣，把我的觀察跟想法直接講出來。這算是我的草稿跟思緒整理，可能有點亂，但保證真實。
重點一句話
先說結論：AI 合約審查工具目前還不能完全取代律師，但它絕對可以讓一個專業法務的工作效率倍增，同時也能讓那些只會做重複性工作的法務人員更快被淘汰。它就像一個超強的實習生，不知疲倦，看過的東西比你多一百倍，但最終的判斷跟決策，還是要靠有經驗的人來拍板。
這篇不一樣在哪？
我知道網路上已經有不少文章在介紹 AI 審合約的工具了。我看了一下，發現幾個問題：
- 大多是蜻蜓點水： 很多文章就是列出幾個軟體的名字，把官網介紹翻譯一下就結束了。但沒有真的去分析這些工具背後的 AI 邏輯有什麼不一樣。
- 缺乏風險視角： 很少有文章會從一個法律實務工作者的角度，去深入談導入這些工具的「風險」，特別是大家最在意的資料隱私跟準確性問題。
- 忽略在地化差異： 幾乎所有的主流工具都是國外開發的，它們的 AI 模型大多是用美國或英國的普通法系合約去訓練的。 這對我們這種用大陸法系的台灣市場來說，到底有沒有水土不服的問題？這點很少人提。
- 比較不夠深入： 比較表常常只列出「有沒有這個功能」，但沒有去談「這個功能做得好不好」、「適用的情境是什麼」。
所以這篇，我想補上這些缺口。我會把重點放在：第一，不同工具的「AI 核心」有什麼差別；第二，深入聊聊資料安全跟責任歸屬的風險；第三，特別拉出來講「台灣適用性」的問題；最後，我會給出一個比較有觀點的比較表，而不是只列功能。
怎麼做？挑選 AI 合約審查工具的思路
在我們直接跳進去比較各家軟體之前，我覺得更重要的是建立一個評估框架。不然看再多工具也是眼花撩亂。你要怎麼知道哪個適合你？我自己會從下面幾個角度去切入：
1. AI 的核心是什麼？
這點最重要。市面上的工具，大致可以分成幾種類型。一種是像 Spellbook 這樣，深度整合在 Word 裡，背後可能是用像 GPT-4o 這類通用的大型語言模型（LLM）。 它的優點是彈性很高，能理解自然語言指令，不只審約，還能幫你寫。但缺點就是，通用模型可能沒那麼了解法律的細微之處，有時候會產生「幻覺」或給出聽起來很對但其實是錯的建議。
另一種是像 Luminance 或 Kira Systems 這種，它們是用自己專門的、在大量法律文件上訓練過的模型。 這種我們叫「目的導向型 AI」（Purpose-built AI）。 它們在辨識特定條款（例如：賠償責任上限、違約條款）的準確率通常比較高，因為它們就是為了這件事而生的。但相對地，它們的彈性可能就沒那麼大，比較像是一個超強的條款辨識與比對系統。
2. 部署方式與資料隱私
你的合約要上傳到哪裡？這是個大問題。大部分工具都是雲端 SaaS 服務，意思就是你的文件會上傳到他們的伺服器進行分析。 這帶來了方便，但也帶來了資料外洩的風險。 你必須仔細看他們的隱私政策，資料會不會被拿去訓練他們的通用模型？ 伺服器在哪個國家？有沒有符合 GDPR 或其他地區的法規？
有些大型企業或事務所會要求「本地部署」（On-premise）或至少是「私有雲」部署，確保資料不出自家門。 這種方案通常非常昂貴，而且維護也麻煩，但對極度敏感的資料來說是必要的。
3. 知識庫與客製化能力 (Playbook)
一個好的 AI 工具，不應該只用它內建的標準來審合約，而是要能學習「你們公司」的標準。 這個就叫做「Playbook」或「知識庫」。你可以上傳你們公司的標準合約範本、談判底線、偏好的條款寫法。之後 AI 在審閱外部合約時，就能比對 Playbook，標示出哪些地方跟你們的標準不符。 這才是真正能把 AI 融入工作流程的關鍵。
4. 與現有工具的整合性
法務的工作不是只有審合約。合約審完要簽署、簽完要歸檔、歸檔後要管理。所以，這個 AI 工具能不能跟你現在用的 Word、Google Drive、Docusign 或是公司內部的合約管理系統（CLM）順暢地整合在一起，也很重要。 如果每次都要手動上傳下載，那效率提升就打折扣了。
市面 5 款主流 AI 合約審查工具比較
好了，有了上面的框架，我們就可以來看看幾個具體的例子。我挑了五個在國際上比較有代表性、討論度也比較高的工具。老實說，台灣本土專門做「合約審查」的 AI 軟體還在非常初期的階段，雖然有像律果、Lawsnote 這樣優秀的法律科技公司，但他們的強項更多是在法律檢索、判決分析或更廣泛的合約生命週期管理（CLM）。 因此這裡我還是先以國際主流工具為主，後面再特別討論台灣的適用性。
| 工具名稱 | AI 核心與特色 | 適用情境 | 我自己的碎碎念 (優缺點) |
|---|---|---|---|
| Luminance | 目的導向型 AI。強項在於非監督式學習，能快速讀懂大量文件並找出異常點，不需要太多前期設定。 支援超過 100 種語言。 | 大型併購案 (M&A) 的盡職調查 (Due Diligence)、大量合約的快速篩選、或是需要處理多國語言合約的跨國企業。 | 這家很猛，介面也漂亮。 優點是開箱即用，AI 會自己去理解文件，不像有些工具要先教半天。但缺點就是，它比較像黑盒子，有時候你不太確定它的判斷邏輯。還有，價格不便宜。 |
| Kira Systems | 也是目的導向型 AI，但更強調「使用者可訓練」。它有非常多預設好的條款辨識模型 (Smart Fields)，同時也讓使用者可以自己標注重點來訓練 AI。 | 需要高度客製化審查標準的大型律師事務所或企業法務部門。他們可以把自己的知識庫完全建進去。 | Kira 算是這個領域的元老之一了。 它的優點是非常彈性、可控，你可以把它調教成最懂你公司的人。 缺點就是...你需要花時間去「教」它。如果你的團隊沒有這個時間跟心力，那它的威力就發揮不出來。 |
| Ironclad | 它更像是一個完整的「合約生命週期管理」(CLM) 平台，AI 審查只是其中一環。它的 AI 強調的是「流程自動化」，例如根據合約內容自動觸發後續的簽核流程。 | 希望將合約從起草、審批、簽署到歸檔，整個流程都數位化、自動化的中大型企業。特別是法務、業務、財務部門需要頻繁協作的公司。 | 如果你要的不只是「審合約」，而是要整治整個亂七八糟的合約流程，那 Ironclad 是個好選擇。 它的 AI 功能跟審查專用工具比可能沒那麼深，但廣度跟流程整合是它的強項。說白了，它是個管理工具，而不只是分析工具。 |
| Spellbook | 深度整合在 Microsoft Word 裡，使用 GPT-4o 等先進的通用 LLM。 主打在律師最熟悉的工作環境裡，提供即時的草擬、修改、總結建議。 | 個人律師、小型事務所、或是需要大量草擬合約的交易律師。適合那些希望在寫作當下就能獲得 AI 輔助的人。 | 這個工具就很不一樣，它不是獨立平台，而是 Word 的外掛。 優點是無縫接軌，不用改變工作習慣。而且因為用的是通用 LLM，所以不只能審，還能跟你「聊」合約、幫你想點子。缺點就是前面提的，通用模型的法律專業深度跟穩定性，可能還是個問號。 |
| LegalOn | 這家來自日本，也強調是「律師打造的 AI」。 它的特色是提供大量由律師團隊維護的「預置知識庫 (Playbook)」，讓你一開始就能用很專業的標準來審約，並強調對亞洲市場（特別是日本）的在地化。 | 中小企業，或是剛開始建立法務制度、沒有自己標準合約範本的公司。也很適合需要處理日本相關合約的企業。 | 我覺得 LegalOn 的切入點很聰明。 很多公司根本沒有自己的 Playbook，它直接給你一套專家整理好的，等於是買了工具也順便買了顧問服務。 對台灣來說，雖然它主要還是基於日本法，但思維上可能比歐美工具更接近一些。 |
戰略意涵
所以，這對我們法律人或企業經營者來說，到底意味著什麼？我覺得有幾點是很值得思考的。
第一，價值鏈的轉移。 過去，法務或律師很大一部分的價值體現在「逐條閱讀、找出風險」這種勞力密集的工作上。但現在，這部分工作 AI 可以在幾分鐘內完成。 這意味著，法律專業人員的價值，必須往更前端的「商業策略、談判架構設計」和更後端的「複雜、非典型風險判斷、決策」移動。只會埋首看合約、改錯字的法務，未來會很危險。
第二，知識管理的變革。 以前，公司的法務知識、談判經驗，大多存在資深法務的大腦裡，或是散落在各個電腦的資料夾中。而 AI 工具，特別是那些可以建立 Playbook 的，等於是把這些隱性知識「系統化」、「數據化」了。 這讓知識的傳承跟運用變得更有效率，不再人走茶涼。
第三，中小企業的機會。 以前，只有資源雄厚的大公司才能養得起一個法務團隊，去建立標準化的合約流程。但現在，像 LegalOn 或是一些更平價的 AI 工具，讓中小企業也能用可負擔的成本，享受到專業級的合約風險控管服務。 這在某種程度上拉平了大小企業在法遵資源上的差距。
風險！風險！風險！重要的事說三遍
講了這麼多好處，但我們是法律人，天性就是要看風險。這東西的風險絕對不容小覷。
- 資料安全與隱私： 這是天字第一號風險。 你的合約裡有多少商業機密、客戶個資？一旦上傳到雲端，你就得相信服務商的資安能力跟職業道德。 之前就有爆出過有些 AI 工具會用客戶資料去訓練模型，雖然現在大家都很小心，但你簽約前絕對要看清楚條款，特別是資料使用、儲存、刪除的相關規定。
- AI 幻覺與準確率： AI 不是神，它會犯錯。 特別是通用大語言模型，它有時會「創造」出一些看似合理但實際上不存在的法律概念或條款。如果你完全相信它，直接複製貼上，那後果不堪設想。 所以，AI 的產出永遠只能是「建議」，不能是「結論」。最終的把關者，必須是人。
- 在地化與法律體系差異： 這是我最想強調的一點。一個在美國普通法 (Common Law) 體系下訓練出來的 AI，看到台灣民法體系 (Civil Law) 的合約，有些判斷可能會失準。 例如，英美法系合約中常見的「樣板條款」(Boilerplate Clauses)，其解釋和重要性，跟台灣民法契約論的邏輯就不完全一樣。AI 能不能理解這種根本性的差異？目前我很懷疑。最近雖然有像律果科技這樣的台灣團隊投入訓練本地化的法律語言模型，並在台灣律師考試中取得比 GPT-4o 更好的成績，但這類專為台灣法務設計的成熟「審約產品」還不多見。
- 責任歸屬： 如果 AI 審查出錯，導致公司簽了有問題的合約，造成損失，那是誰的責任？AI 公司通常會在服務條款裡寫滿免責聲明。 所以，責任最終還是會回到拍板簽約的法務或主管身上。AI 只是工具，拿工具的人要負全責。
給台灣使用者的具體建議
說了這麼多，那在台灣到底該怎麼辦？
我自己覺得，如果你是在處理純英文、對象是歐美公司的合約，那這些國際工具的參考價值就很高，因為那是它們的主場。你可以把它當成一個法務助理，幫你做第一輪的篩查，找出那些不標準、有風險的條款，然後你再針對這些點去細看。這可以省下大量時間。
但如果你處理的是中文合約，特別是遵循台灣法律的合約，那就要非常小心了。我會建議：
- 優先使用「摘要」和「比對」功能： 用 AI 快速生成合約摘要、比對兩個版本之間的差異，這些功能比較不容易出錯，而且超級實用。
- 對「風險提示」持保留態度： AI 提示的風險點，可以看，但不要盡信。特別是當它引用一些法律概念時，你一定要自己再去查證一下，在台灣的法律框架下是否也適用。
- 建立自己的在地化 Playbook： 如果你選的工具有客製化知識庫的功能，花點時間把你們公司的中文標準合約、常用條款餵給它。這能讓 AI 的建議更貼近你的實際需求。
- 關注本土解決方案： 持續關注像 TaiLexi、律果科技等台灣本土法律科技的發展。 他們的產品天生就更理解台灣的法律語言和環境，長期來看，潛力非常大。 雖然現在可能還在發展初期，但方向是對的。
總之，現階段在台灣，把 AI 當成一個「強化版的搜尋引擎」和「不會累的校對助理」，會是比較健康的心態。完全放手讓它去「審」，風險還是太高了。
最後，我想做個小調查，也想聽聽大家的想法。對你或你的公司來說，導入 AI 合約審查工具，最大的阻礙是什麼？
在你公司，導入 AI 合約審查的最大障礙是？
