※ 引述《seabox (欧阳盒盒)》之铭言：
: 判例那么多了 直接放到训练集作训练
: 新的案件把线索丢到机器学习就知道要判几年了
: 刑事案件根本可以全部靠机器学习解决 速度又快
: 节省法官人力 又可以让律师不用妹着良心帮杀人犯辩护
: 人力省下来去找线索 证据
: 这样不是很好吗??
不可行，至少以现阶段科技，显然还太遥远了
随便举几点好了：
第一，ai机器不会比较公正，因为机器的制作、操作、资料灌输喂食，各个环节都有人为
操作的空间，只要在某一阶段动手脚，就不会公正。
第二，资讯安全可能有疑虑。骇客只要有心，就可能窜改数据或者输入不当指令，造成误
判的风险不会低于人的判决。
第三，机器判决过于僵化制式化。社会上发生的个案事实千变万化，机器套用制式化标准
，难以因应个案情节的不同，无法保有法律的弹性权衡空间。
第四，机器无法自己整理争点，也无法听闻两造当事人攻防辩论，，也无法察颜观色，也
无法判断供述、自白是否可信。
第五，机器不会做价值判断，机器本身就是妳灌输什么资料，它就做出什么反应而已，机
器本身不会去质疑反思资料来源或者指令的正确性。但法律常常需要价值判断，这点现阶
段机器做不到。
第六，机器无法作出实质的判决理由。可想而知，机器的判决理由，只是从数据库当中，
复制贴上，而无法细致化因应个案情节的不同，形同未附判决理由。这点很难让当事人心
服。
第七，剥夺人民上诉权的问题。无论是依据宪法或者国际人权公约，人民受到权利侵害，
至少要有一次审级救济机会。然而，机器的判断，不管哪一个审级答案都一样，形同剥夺
审级救济机会。
第八，如果机器判决这么妥当的话，为什么国外不普遍采用???像是欧美、日韩大陆亚洲
为何不广泛采用???显然他们也知道机器判决的不切实际跟不可行囉~
第九，资料来源不会有共识。光要输入给机器的资料来源，要用什么见解，就很难会有共
识了……
第十，机器冰冷没有温度，机器不会有感性一面。
第十一，牴触宪法第80条，须由法官依法律独立审判的要求。
最后，确实有时候法官判决认定事实或者适用法律会出错，那么法官应该虚心检讨改进。
但也很多时候，网友们根本没有看过判决，或者没有看懂判决理由，也没有试图去理解个
案背后所牵涉的法律争议、事实争议为何，也不理解个案牵涉的法律规定、法理为何，就
轻易随着媒体断章取义的报导，人云亦云式地批评法官。
真正需要改革的地方，应该是从司法官的进场、监督淘汰机制去着手，以及落实大法庭制
度，以避免最高法院各庭见解分歧，还有解决司法人力不足的问题以提高裁判品质吧…