1.媒体来源:
natgeomedia
2.记者署名:
刘芝吟
3.完整新闻标题:
AI 当法官，会是正义女神的化身吗？专访李建良
4.完整新闻内文:
人工智能变身法律小帮手
十几年前，电脑会拣土豆已经够惊奇，现在的 AI 更是大进击，能辨识人脸、驾驶汽车，根
据 2019 年众多媒体报导，欧洲爱沙尼亚甚至即将推行“AI 法官”！法律事务涉及事实认
定、法条解释与价值规范等多重问题，人工智能果真已如此高“智慧”，有能力涉入复杂的
法律领域？
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前两波人工智能（AI）希望电脑能像人一样思考，但皆失败。2010 年至今的 AI 热潮由“
机器学习”领衔，简单来说就是我们提供大量资料，让电脑自己找出事件之间的关联规则，
学会判断，在许多领域都已比人类预测得更精准。 资料来源│〈人工智能在台湾〉演讲，
陈升玮
中研院李建良特聘研究员说：“将 AI 应用到法律诉讼其实并非未来式，而是行之有年的现
在式。”
在美国，近年法院已广泛运用“COMPAS”系统，这是一套由商业公司开发的 AI ，帮助法官
评估被告的再犯风险，作为量刑的准据。COMPAS 会进行大量问答调查，依据被告回答、年
龄、过往犯罪纪录与类型等各项资料，推估被告的再犯率，给出 1－10 的危险指数，最后
由法官决定被告服刑的长短。
有研究指出，AI 判定为高风险者，63％ 在交保期间犯罪，其中 5％ 犯下性侵或谋杀。做
为法官小帮手，AI 似乎确实能发挥一定程度的“鹰眼”，预测危险性。
https://i.imgur.com/PL875Cm.png
国内也逐步尝试将 AI 运用在量刑与家事判决预测。司法院建立的“量刑趋势建议系统”，
以自然语言分析判决书，提供类似案件的量刑参考。清华大学研究团队则开发出“AI 人工
智慧协助家事判决预测系统”，让 AI 从判例“学会”法官的判决模式，预测抚养权花落谁
家。 图片来源│ 取自量刑趋势建议系统网页
法官不是人？！别急，再等等
从现况来看，人工智能确实已进入国家司法系统，但目前仍作为“专家团队”扮演辅助角色
，由法官做裁决。那么下一步， AI 有可能独当一面坐上审判席吗？
爱沙尼亚的 AI 法官计画，似乎就朝着这个方向前进。
根据报导，AI 法官将处理小额民事诉讼案件（少于 7000 欧元，台币约 24 万），由原告
方输入诉讼对象、金额、提告理由等。AI 系统能从过往大量判例学习，解析法条做出判决
。换句话说，隔壁邻居摔坏你的 iPhone，你一状告到法院，会由 AI 判定谁胜诉，邻居该
赔你一台手机或折价金额。对结果不服？可以上诉，将有人类法官审理。这项超级计画如果
成真，“法官不是人”恐怕就要从骂人话变为描述句了！
不过，李建良特别澄清：“媒体报导后，我们研究团队成员曾请教爱沙尼亚法界人士，目前
所知这是数位政府计画的一部分，但应该还只停在‘计画’阶段。”
他强调，若要把国家审判权完全交给 AI ，必定需要法源基础，明确建立一套法规方案。由
于目前爱沙尼亚并没有出现相关法规，这个突破仍是“只闻楼梯响”。
AI 法官的技术边界：它能做出好判决吗？
尽管 AI 尚未披上法官袍，但爱沙尼亚构想仿佛是惊天一雷，预示出可能的未来图像。许多
人或许有同样的好奇：AI 当法官究竟行不行？
李建良分成不同层次来讨论：
"行不行有两层涵义：能力上行不行，规范上可不可以。"
第一层次是“可能性”问题：AI 法官足以担任人类法官的角色吗？更直白地问：AI 真有那
么厉害，能够做出好判决？
要确认 AI 的能力，首先我们得问：什么是好判决？
“这牵涉社会对法院判决的评断标准。”李建良分析，一种标准是检视“判决结果”；另一
种则是审视“判决理由”，法官在判决书详述的心证，如调查结果、采信哪些证据、证据效
力、法条依据等。
若观察近年台湾社会的现象，大众似乎较关注判决结果。好比引发社会瞩目的“台铁杀警案
”，这桩尚未确定的争议案件，引发了司法当局对司法鉴定制度的重视与检讨，而舆论譁然
多半是杀人无罪的结论，批评法官“不接地气”，关于心证过程的讨论相对较少些。
换言之，假如重视结果，那不难想像 AI 法官有能力透过归纳、类比分析对案件做出判决。
但若我们在乎法官为什么、如何做出裁决，依照目前技术和爱沙尼亚计画，AI 所产出的可
能只有答案，但没有理由（或较简式的理由）。
这形成了第一重挑战：
"若 AI 法官无法清楚说明理由，我们如何检视它的判决好不好？有没有瑕疵？"
有些人也质疑，AI 的精准、一致可能反倒是弱点。现行 AI 不具有真正理解他人的能力，
无法实际参与答辩交锋和开庭审理，而许多讯息来自临场、个别案例的判读，并非用数据化
与资料化就足够解释，背后涉及文化、风俗、情境常识，相当复杂。
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目前的人工智能仍属于“弱 AI”，没有意识、思考能力，只是透过巨量资料与机器学习归
纳出已知和未知之间的关联。哲学家 John Searle 曾用“中文房”譬喻提出挑战：如果 AI
并不了解真正意涵，就算它能和人一样做出正确回应，似乎也不代表它就有独立的心灵意
识。图说设计│ 刘芝吟、林洵安
不过，AI 派并没有全输！
首先，技术可能超前突破，让 AI 未来也有能力写判决书、说明论证。另外若拿现行制度相
比，美国陪审制同样只宣告：“陪审团认为无罪”，不会附上理由。更何况所谓的情境判断
，经常也会造成主观性偏误，《美国国家科学院院刊》（PNAS）研究发现，接近午餐时间法
官对假释认定较严格，用餐休息后，假释审查就变宽松了！
想要假释，还得祈祷法官吃饱饱？恐怕多数人难以接受。
铁面无私包青天？ 小心 AI 的内建歧视
总地来说，理性、客观几乎是 AI 的最大光环，以准确一致的逻辑做判断，不受法官个人情
绪与好恶影响。
但真是这样吗？许多研究证实：AI 默默戴上了有色眼镜！ COMPAS 系统被抨击带有种族歧
视，有色人种更容易被预测为高再犯率；亚马逊招聘、苹果信用卡信贷系统都曾被发现隐含
性别差别待遇。
“这就如同人类一路走来看到的历史不平等。”Amazon 资讯科学家说。
AI 系统在资料学习的过程，复制了人类长年累积的性别、种族、阶级偏见。即便这些偏见
已长久存在，但 AI 可能更强化不平等，因为人们会在毫无所觉下，信任科技工具的“客观
”讯息，对陌生人打分数。
然而，科技支持派没有全盘放弃。AI 歧视是学来的，因应之策是在资料训练时降低这些“
标签”，并且提供多样性的资料。此外，比起人类刻意包装、掩饰偏见，AI 反而有机会让
偏误被“显题化”，让我们更加警觉，并进行修正。
综合而论，若单从技术可能性评估，目前的 AI 也许不够“聪明”，但是只要科技持续追求
突破、进展，似乎没有理由全盘否定 AI 法官可行性。毕竟，人类同样也会犯错、误判、有
偏见。
“从能力来看，AI 确实可以帮助人类、补位弱点，很值得期待未来发展。”李建良持平分
析：“但国家是否应该开放制度，更重要的仍在第二层次的考量。”
AI 法官需要明确法源基础
他点出更关键的第二层议题：从规范角度来看，让 AI 当法官可不可以？
简单来说，即使人工智能有能力独立分析、判决，我们应该把审判大权交给 AI 吗 ？是否
可能衍生伦理问题？
“第一个遇到的是：需不需要修宪？这是多数人忽略的框架。”专研宪法、行政法的李建良
特别指出。法官的身分保障及审判独立的要求是直接写在宪法上头的，但宪法规定的法官是
不是专指“人”呢？法学界可能有不同论述。
如果宪法说的法官专指“人”，也就是法官审判权奠基在人的前提，势必需要修宪。反之，
就算宪法允许“非人”担任法官，仍然需要修法 ── 如同刚拍板的《国民法官法》，国家
同样必须建立一套法制来规范非人法官。例如，适用民事或刑事案件？能上诉吗？上诉后交
给另一位 AI 法官（AI 会有不同法官吗？），或者由人类法官打掉重来？
价值选择的难题：科技优势 VS 法律原则
法源基础仅是第一步，对整个社会而言，AI 法官挑战的是价值选择的难题。
2013 年，美国威斯康辛州法院参酌 COMPAS 风险指标，判处被告 Eric Loomis 6六年徒刑
。Loomis 不服而上诉最高法院，认为法庭以 AI 系统裁决是一种“祕密审判”！要求说明
COMPAS 系统如何演算判断出危险值。
这个案例显然暴露了 AI 法官的价值冲突：算法黑箱（black box）
“在民主法治国家，法官不是个人，他代表的是国家。审判必须在公开透明的运作下，被监
督、检验、究责。”李建良说：“法院公开审理、法官说明判决理由，都是来自这种被检验
的要求。”
倘若披上法官袍的 AI ，无法开庭、诘问、说明判决理由，让审判摊在阳光下，势必挑战现
行的法院体制，也可能稀释透明、公开、负责的司法价值。我们无从知道它为何会做出 A
判决，而不是 B 判决，不能确定它有没有失误，也难以确认责任归属。
Loomis 案也突显出另一挑战：代罪羔羊！ AI 推测来自过往的资料，但“相似条件的其它
人这么做，不代表个别主体也会这么做”。
这同时让人担忧 AI 的“因袭性”：社会信仰的美好价值是不断翻转、改变，有时正是因为
划时代的法院判决，才让我们终于能破除传统、确立新价值，例如美国法院推翻种族隔离平
等制度，AI 法官会不会弱化、压缩了法律肩负的深刻意义？
李建良直言，第一层次的“能力可行性”是人与 AI 的 比较参照，AI 能做到什么，补足哪
些人类弱点，带来什么优势。
"但最终，“伦理辩证”仍是无可回避的关键核心，当新科技打破、牴触基本价值，我们是
否愿意为了科技可能提供的“客观公正”，放弃退让这些原则？"
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我们愿意授权给一套科技系统，让它判定人们是否有罪，剥夺我们的人身自由（甚至生命）
吗？李建良认为，AI 法官的伦理争议势必挑战人类的信任边界，最终将深刻探问人类对科
技制度的核心信念。图片来源│ iStock
人文关怀，也是艰困的价值论辩
“这不会是全面赞成／反对的选择题，因为 AI 法官很难普遍性适用每一种案件。”李建良
强调。
AI 在资料统整、数据分析上已大放异彩，导入科技新工具、人机合作，可以减轻法院负担
，也拉近一般人与诉讼裁决的距离。然而，法律范畴高度复杂，即便未来开放 AI 法官，也
必定是在特定的条件、脉络与案型。
他以行政法说明，“大埔农地要不要征收？美丽湾渡假村能不能盖？这类行政法案件极度复
杂，牵涉环保、制度、法规多重冲突，还有价值选择的命题，不太可能由 AI 独立裁决。”
更重要的是，即使技术边界有机会突破、修正，让 AI 愈来愈聪明，我们也不应回避第二层
次的伦理辩证。这也正是人文学科最重要的价值关怀。
“我们很容易倒过来想，认为有这么多好处，为什么不开放、不使用？但人文学者关注的是
价值伦理，一旦越过了某些界线，无论多少优势，我们都必须谨慎、严肃地看待。”李建良
提出艰难考验做类比：
"当你明确知道这人是凶手，却没有任何证据，这时我们要不要放弃无罪推定，不计手段坚
持罪有应得？这就是价值选择的论辩。很困难，但很重要！"
“人文学者的使命，是预先关切各种可能的问题。”面对 AI 大跃进，李建良集结法政、社
会、哲学学者展开长期跨领域计画，关切 AI 应用的人文思辨。他这么说：“客观来看，目
前的 AI 技术还无法高度涉入法律系统，但当我们做更多思考对话，才能让社会更清楚彼此
的价值、信念与方向。” 摄影│林洵安
https://i.imgur.com/BtxnJ8s.jpg
5.完整新闻连结 (或短网址):
https://www.natgeomedia.com/science/article/content-12049.html
6.备注:
小笔记
⑴爱沙尼亚推动AI 法官还滞留在计画阶段
⑵现行制度已引入AI 协助法律工作
⑶AI法官 难以检验，且可能因“客观”的既定印象更加深歧视，再者AI 的因袭性恐难面对
不断变迁的社会。
⑷AI法官 需要法源基础
⑸不代表AI 法官必定不好，而是在制度下还需要更多讨论