【市井小民也可以對抗大企業】新創打造「律師機器人」幫你寫訴狀、陪你上法庭
【為什麼我們挑選這篇文章】打官司耗時長、又花錢，有時候大家寧願吃點虧，就讓事情過去了。新創公司注意到這點，開發出專責法律事務的各種「機器人」，讓一般百姓不再「忍氣吞聲」。有的機器人可以處理權益申訴，有的甚至能自動產生法律協議，有的甚至能幫忙離婚？！（責任編輯：鍾佳瑀）
以前要處理法律糾紛、上法院提告，花錢聘請律師打官司恐是最麻煩且花錢的，隨著自動化科技發展，聊天機器人的功能越來越多，現在還有新創公司開發法律機器人。
透過機器學習大量閱讀法律判例，「律師機器人」可以幫用戶自動生成訴狀，省下聘請律師的費用。不過法律機器人同時也引起許多專家質疑這項技術的合法性，認為機器人並未受過專業訓練，而若產生爭議的責任歸屬將會是一大隱憂。
減少上法庭開銷，讓「律師機器人」自動幫你寫訴狀
現在尋求法律途徑不一定要花錢請律師，新創公司 DoNotPay 是一款主打「一個按鈕就可以控告任何人」作為宣傳口號的法律機器人，透過簡單輸入資料及遇到的狀況，就能幫用戶生成簡單的法律文件，這款 App 在今年六月成功達成幫助處理 100 萬件案件的里程碑，從 2015 年成立以來已經替使用者加總省下共計 3 千萬美元的費用。
創辦人 Joshua Browder 透露，這款 App 的定位是「市井小民也可以對抗大企業」的工具，不用透過最創新的科技，只是將自動化的技術發揚光大，例如可以幫助用戶取消非自願的訂閱服務、小法庭訴狀等等、甚至可以幫你寫一封強而有力的信給演唱會售票單位，告訴它們因為疫情關係要求退費，這些服務都可以用 DoNotPay 辦得到。
DoNotPay 只是眾多自動化法律服務熱潮中的其中一款 App，跟它相似的服務還有德國新創公司 FlightRight，可以幫助航空旅客處理班機延誤等旅客權益申訴、Robot Lawyer Lisa，專門幫助用戶產生租賃文件及保密協議，這些服務的主打特色是不需要像以往花高昂的成本請律師打官司，只需要簡單的手續費就可以幫助起草文件或是處理小型案件，幫助用戶節省了許多官司成本。
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法律需要專業訓練 專家質疑合法問題
雖然這樣簡單的法律自動化機器人，可以帶來許多便利性，但也有部分專家不看好這項趨勢發展。他們認為法律職業需要受受過專業訓練的，使用法律機器人恐怕會帶來大麻煩，畢竟法律糾紛就是要處理勝訴、敗訴的問題，一但機器人出了一點差錯，很有可能讓局勢因此逆轉。
例如，若自動化機器人出差池導致判決有問題，這樣的責任歸屬究竟是要怪機器人嗎，目前世界上並沒有法庭能解決這類的爭議問題，這個問題就如同駕駛自駕車時發生意外事故，究竟是要怪人為操控、還是要怪電腦系統出問題一樣，並沒有標準答案。
專家也直言，這些法律機器人 App 必須謹記，它只能用來謹慎地提供法律相關的訊息，來幫助用戶寫訴狀、節省人們提起訴訟的繁瑣流程，但它並不能拿來提供法律建議，畢竟這些機器人並沒有特許執照，就法理上來說是不能這樣被使用的。
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法律上如何定位「法律機器人」？
其實許多自動化機器人的確是遊走在爭議邊緣，因為它的運作方式其實並沒有涉及法律訴訟的核心關鍵，例如一間波士頓的新創公司 Divorcify，是專門透過聊天機器人幫助進行離婚訴訟的諮詢，幫助用戶選擇要透過調解、法庭外談判、還是打官司，嚴格來說它也並沒有進入法律程序，而是幫助用戶更精準找到律師。
另一間新創公司 LexCheck 則是利用法律機器人來自動檢視、修正法律文件與合約，他並沒有被用來直接服務客戶，而是幫助法律公司節省了原本大量需要初級律師人工檢查文件的工作。
機器人要適才適所，最終回歸人類使用與判斷
不過，法律機器人帶來的爭議與挑戰，也是這些新創業者心知肚明的問題，DoNotPay 的創辦人 Browder 也理解，複雜的法律案件最終還是需要由人類自己來處理，他認為在許多情況下，法律機器人無法處理牽涉到太多人類情感與判斷的事情，例如他曾經打算開發離婚訴訟相關的機器人，最終宣告失敗。
但 Browder 並沒有因此認為自動化技術並不適合用在法律機器人上，他認為需要適才適所，將機器人專精用在它們能夠處理得來的事情上，而 DoNotPay 也在今年六月募資到了 1,200 萬美元的資金，他正打算在幾個月內開發推出幫助人身傷害訴訟的自動化法律服務。
參考資料來源
《華爾街日報》、《DoNotPay》
關鍵字：網頁設計,網路行銷,虛擬主機,網站設計,ERP系統
參考文獻：
1.黃惇勝（1995）。台灣式KJ 法原理與技術－邁向21 世紀改造臺灣的思考武器。台北：中國生產力。
2.周家瑜（2003）。網站體驗對使用者信任、情感與行為意圖影響之研究。國立高雄第一科技大學行銷與流通管理系碩士論文，未出版。
3.李立行（2001）。消費者解讀體驗行銷廣告之研究：以Nike“Just Do It”為例。世新大學傳播研究所碩士論文，未出版。
資料來源：科技報橘
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