法務單位導入 AI 的三個卡點
卷證與合約不能出網域
金融、醫療、公部門與涉及營業秘密的案件，資料送到外部 AI 服務本身就是合規問題。地端部署讓資料留在自有機房。
通用 AI 查不到台灣法源
未連接台灣法律資料庫的通用模型，回答法條與判決時有捏造風險，法務無法據以判斷，查核成本反而更高。
說不清楚 AI 到底可不可信
導入 AI 最難的一關是向管理層與稽核說明可靠度。沒有量化證據，就只能停在試用階段。
服務內容
地端法律語言模型部署
法律大型語言模型與檢索系統整套部署於企業自有 GPU 主機，問答全程在機房內完成，資料不外傳。可依現有硬體條件與併發需求調整配置。
台灣法律語料與檢索
以司法院裁判書、法規、行政函釋與憲法法庭裁判為基礎的檢索系統，回答先檢索再生成，逐筆標註來源可回原文查證。
幻覺率評測與驗收
導入前後以雙盲人工稽核量測模型忠實度，提供可寫進驗收條款的量化指標，而非只有主觀試用感受。
ISO 42001 治理對接
AI 決策稽核日誌、風險事件偵測、模型效能監控與合規報表，對接 ISO 42001 AI 管理系統要求，供內稽與外部審計使用。
既有系統整合
以標準介面接入企業既有的文件管理、案件管理或知識庫系統，亦支援 MCP 讓內部 AI 助理直接調用法律檢索能力。
法律專業校準
由執業律師參與設計與驗收，確認輸出符合法律實務的表述要求，而非僅由工程角度判斷正確性。
怎麼證明 AI 的回答可信
導入法律 AI 最難的一關，通常不是模型好不好用，而是如何向管理層與稽核說明它有多可靠。 我們把可靠度當成可量測的東西處理，方法如下，全部可在企業環境內重跑驗證。
- 1
分類口徑
把「幻覺」拆成可分別量測的類別：無中生有的論述、引文與原文不符、引用不存在或未讀取的裁判字號、與判決結論相反的見解。各類分母不同，不混算成單一數字。
- 2
真實流量抽樣
以實際使用情境的問題為母體分層抽樣，而非自造考題。自造題會系統性高估表現。
- 3
雙盲人工稽核
多位稽核者獨立判定並計算一致率，不一致者進入仲裁。一致率本身也是報告的一部分，讓數字的可信度可被檢驗。
- 4
機械複核
引用的裁判字號是否真實存在、是否確實在模型讀取範圍內，以程式逐筆比對，不依賴人工判讀。
- 5
凍結輸入可重現
評測輸入打包並記錄雜湊值，任何人依同一份輸入可重跑驗證，結果不因時間或環境而變。
這套方法論本身也是交付項目之一。企業可用同一套方法評估其他廠商的 AI 系統， 或作為內部 AI 治理的驗收標準。
常見問題
地端部署跟直接用雲端 AI 服務差在哪？
最主要的差別是資料流向。地端部署下，問題與文件全程留在企業自有機房，不經過外部服務商。對於受主管機關規範、有營業秘密顧慮或負有保密義務的單位，這往往不是偏好問題而是可行性問題。
需要準備什麼硬體？
需要具備 GPU 的伺服器，實際規格取決於使用人數、併發需求與回應速度要求。評估階段會先確認既有硬體是否堪用，避免不必要的採購。
怎麼證明這套系統的回答可靠？
以雙盲人工稽核搭配機械複核量測，產出可寫進驗收條款的量化指標，並附完整方法說明與稽核者一致率，讓數字本身可被檢驗。這套方法論也適用於評估貴單位既有或其他廠商的 AI 系統。
資料需要交給你們嗎？
不需要。企業自有的卷證與合約留在企業端，導入過程中的評測可在企業環境內進行。
可以先小規模試辦嗎？
建議如此。一般會先以受限範圍的概念驗證確認介接與效果，確認可行後再擴大。
跟法律偵探這個免費平台是什麼關係？
同一套技術體系。法律偵探是公開的免費平台，也是這套技術的實證場域，每月有相當規模的真實使用量。Dr.Legal 是面向企業的產品線，由銘玥科技提供服務並簽署契約。