在台灣民事實務中，爭點整理（包含事實上、證據上及法律上爭點）是法官透過不斷與當事人對話，篩選出真正需要調查的核心問題的過程。

1. 潛在的變革與優勢 (Opportunities)

起訴狀與答辯狀的自動解析： AI 可以利用自然語言處理（NLP）技術，自動擷取案件編號、識別程序類型，並進行文件分類與標題化 。在爭點整理初期，AI 能夠瞬間比對雙方書狀，自動過濾出「不爭執事項」與「潛在爭執事項」 。

減輕法官勞力時間： 如果沒有 AI，法官必須手動搜尋、過濾並選擇所有相關資訊，這極其耗時 。AI 的介入能大幅縮短法官摸索案情的時間，使其能專注於爭點的實質認定。

要件事實的初步建構： AI 可根據過往判決資料庫，快速建立某類型案件（如車禍損害賠償、工程款給付）的標準「要件事實分配表」，供法官作為開庭時的對話基礎。

2. 隨之而來的衝擊與風險 (Risks)

喪失對話的溫度與脈絡： 爭點整理不僅是邏輯推演，更是法官透過「闡明權」引導當事人發現真實的過程。AI 缺乏人類的同理心，無法真正理解人類的情感、希望與恐懼 。這可能導致爭點整理變得機械化，忽略了當事人隱含的真實訴求。

自動化偏誤（Automation Bias）導致失焦： 若法官過度依賴 AI 產出的「爭點整理備忘錄」，可能會產生「自動化偏誤」，過度信任系統而導致錯誤，或忽略了當事人書狀中未被 AI 辨識出的關鍵特殊細節。