【AI寫判決3-2】法界提兩大隱憂　實測法官樂觀看待：確實省到工！

司法院為了減輕法官工作負擔，即將推出一套顛覆外界想像的新系統，就是運用AI相關技術產出判決草稿，新系統目前仍在最後測試階段，完成後將擇定部分法院上線「試水溫」。法官們對新系統的疑慮從何而來？目前全台灣僅有5名法官參與實測，《太報》獨家專訪其中一名法官暢談「使用心得」，這套系統到底好不好用？由使用者親自揭露真相。

司法院推出5年數位政策，最讓法官眼睛為之一亮的，就是嘗試運用AI等智慧化系統輔助法官擬判決草稿。今年8月27日，司法院宣布，「不能安全駕駛」、「幫助詐欺」兩個罪名，已可自動生成判決書草稿，待測試完成後將擇定法院上線測試，引起法界震撼。

即使司法院強調，認定事實、適用法律及決定量刑等核心事項，仍全由法官自行決定。不過，「真的能用AI寫判決？」這個議題，近日已引發各界正反論戰。



類似「法助初階版」，法官心證「AI不可取代」

從AI虛擬世界回到現實生活，對這套即將上路的系統，身為未來使用者的法官，到底是怎麼看待的？

司法院刑事廳調辦事法官文家倩認為，「在某些案件具有可行性！」

她舉例，一般的酒駕或施用毒品，都屬於比較制式型的案件，像這類的案子，只要沒有複雜的法律或事實爭點，加上被告又坦承犯罪，用AI生成例稿是有價值的，能節省法官輸入「人事時地物」或「帶入證據清單」的時間。

文家倩不諱言，「AI判決就像是援引例稿一般，AI生成判決（或草稿）無法取代法官的心證判斷，而是在法官已經形成心證下才使用。有些人認為AI可以決定量刑，可能有些誤會；事實上，量刑屬於審判核心事項，必須要由法官自己做決定，AI判決生成系統只是輔助法官草擬判決書的工具而已。AI判決生成之後，法官可以選擇使用那一段，不適合的部分可以刪除或修改。」

不過，針對論述比較複雜的判決，文家倩認為，AI例稿仍會出現一定程度的侷限性。

有些判決的事實或法律論述繁複，AI判決草稿出爐後，有的法官可能會花更多時間修改內容，這種案件是否適合使用AI例稿，可能要採比較審慎的態度。

「一般而言，法官會有自己習慣的論述方式，AI系統是去彙整所有法官的判決，沒有因應個別法官的『書寫習慣』做調整。因此，AI草擬出判決後，法官可能還是會花費一些時間，修改成符合自己論述方式的版本。」

文家倩認為，AI系統或許可以算是「法助初階版」，由AI生成初稿，再由法助核對，最後再拿給法官確認。不過，即便經過兩道關卡（AI和法助），有些法官可能還是要仔細校對、調整。

還有更複雜的狀況，就是法官審理「幫助詐欺」（人頭帳戶案）案時，目前有些實務見解認為會另外構成「幫助洗錢罪」，屆時AI判決能不能把「幫助洗錢」的部分完整涵蓋進去？她再次提醒承審法官必須謹慎且注意。


刑庭法官嘆：人腦難以取代！增加法助比較實在

準備迎接跨時代的判決系統，法官們準備好了嗎？

一名刑庭法官告訴《太報》他的憂慮，點出，「若涉及幫助詐欺罪（人頭帳戶），又衍生幫助洗錢罪，AI系統幫得上忙嗎？」

他解釋，以前人頭帳戶的案件，在法律實務上不會判洗錢罪，不過最高法院見解出來以後，有滿多庭會將人頭加判一條「幫助洗錢罪」，可是，AI系統是照舊的判決去學習，以後加入新判決後，還得重新訓練，那這段空窗期怎麼辦？

他認為，AI判決草稿只適用簡單案件，目前有些地院刑事庭採取「案件分流管理」（由審查庭法官先過濾），很多簡單案件在審查庭就處理掉了，一般（刑）庭處理的案件相對繁雜，新系統對一般刑庭法官「幫助不大」，審查庭的法官助理使用機會可能還比較多，刑庭法官對這政策比較「無感」。

不過，他並未否定AI的發展性，AI本來就是趨勢，法界似乎也無可避免。

他提及，GhatGPT的好處是「個人化」，若司法院的AI系統也可以進化到「個人化」，他應該有比較大的使用意願。「第一次擬稿可能會辛苦一點，但是仔細修改之後，我的AI判決也可能進化到有我的風格了……」

另一名資深法官則以「法律專業」出發道出疑慮。

他表示：「判決本來就很難寫，何況還夾雜法律專業，不是電腦跑一跑就可以生出來的，就算是法官助理，寫的草稿都不一定能用，何況是電腦呢？」他也認為，AI只是生成一個格式，不是馬上可以使用的版本，法官還是要從頭到尾看過、改過。

就像ChatGPT一樣，它只是生出了一個「看起來像是對的東西」，但裡面可能錯誤連篇……「不如套自己的例稿寫一寫比較快。」他莞爾一笑。

接著，他嚴肅強調，「動腦的工作應該很難被取代，連法助都難以被取代，更別說是法官、律師了！法助可以幫忙搜尋判決、歸納意旨、摘錄重點或草擬判決，但是AI是用大數據形成模型，不能算是『動腦子』，且判斷可能出錯，法助比它有用，如果有預算，不如多聘請幾個法助，或許更能有效節省法官心力。」

另一個隱憂則是，諸多打詐案件成立的是「加重詐欺罪」，案件量幾乎癱瘓檢方、院方，但新系統無法處理這個問題，此外，「法律是專業的，但大量使用AI，好像變得不專業了，如果又不仔細檢查，判決品質可能會下降，這是必須警惕之處。」

他認為，司改成功的關鍵應是「充足人力」，求助AI不一定收效。最近也有同僚擔心，法官工作非常辛苦，用AI會不會讓外界認為，可以「一鍵寫判決」，誤認法官工作輕鬆，對爭取司法人力而言，似乎不是好事。

獨家專訪！法官參與實測認證：「它」真能減輕負擔

這套引發法界好奇的系統至今仍未正式亮相，由於司法院保密到家，多數法官對系統至今仍是「只聞樓梯響」，只能暗自揣測。不過《太報》掌握，全台共有5名法官參與測試，成為這波AI革命的先鋒使用者，現任臺灣高等法院法官吳勇毅就是其中一位。

面對法界諸多疑慮，擁有豐富刑事案件審判經驗的吳勇毅向《太報》娓娓訴說使用心得，他以「使用者」身分，向外界逐一拆解「它」的神祕面紗。


吳勇毅說，「這系統主要是用來幫助一審法官，設定的酒駕、幫助詐欺（及幫助洗錢）等案件，其實在近來的事實審法院（地院）都大量出現，這兩種案件無論有罪或無罪，判決結構都比較固定，如果能透過AI生成（判決草稿），應該可以減輕法官很多負擔。」

起訴書不再需要「複製貼上」，「幫助洗錢罪」有解！

不過，新系統到底可以幫上法官什麼忙？

吳勇毅回憶，以前寫判決時要引用起訴書，最古老的做法，就是把起訴書「紙本」訂在（判決書）後面，後來審判系統進步了，法官可以引用起訴書（電子檔）後再「複製貼上」。

進入實測過程，他發現，「AI生成可以直接把起訴書裡的內容填到必要段落，比如有罪判決，如果法官（下指定）要求最簡單的格式，就不會有內容；如果要求有起訴書的證據，或是在無罪判決裡要去論述這些證據時，AI生成都會直接帶入，不需要把起訴書叫出來再複製貼上。」

確實有省到工！吳勇毅提到，起訴書的「證據清單」會自動放入製作判決時應該放入的段落，從這個角度來說，對法官幫助很大。

另一個令人耳目一新的功能是，它也嘗試針對「特定類型」調整法律論述，他舉例說，若法律修正或最高法院見解有變動，系統還會自動用時間做區分，以當時大家的共識為準。

例如，以前提供帳戶（供詐欺使用）只會判「幫助詐欺罪」，但最高法院後來認為也可能構成「幫助洗錢罪」，這會直接牽涉到AI生成的草稿裡，主文罪名會不會列出「幫助洗錢罪」，而且，法官要在判決裡論述法條時，也要提到兩個罪名之間的關係。

有法官擔心，「新的系統會不會跑不出來？」

吳勇毅解謎說，這個系統一開始設計時，還沒有最高法院的見解，但之後經過我們（訪談法官）反應後修改系統參數，目前已經可以跑出正確主文。不過，他在實測過程仍發現到有幾件沒有改動，他還特別標註意見盼能改善。

「我叫出類似的案子，發現主文幾乎都已經列入幫助洗錢罪，雖然正確率還不到百分之百，看起來，它已經有相當比例可以做到這件事！它一直在學習，正確性應該會慢慢提升。」

他點出了法官最注重之處，「有沒有標註幫助洗錢罪，最大的差別就是幫助洗錢罪會有併科罰金的問題，如果系統一開始就列入，就可以避免法官因案件量太大不小心發生疏漏的情形。」

以往沒這個系統，法官還是可以引用過去的例稿來更動，結果不會有太大差別，但使用新系統，「等於是我交出這個案號以後，不需要剪接任何判決，它就可以生成一篇草稿，如果法律適用或主文資訊都正確，對法官的幫助其實是滿大的。」

他指出，系統還設計不同選項供法官挑選，以前要判無罪時，法官可能會去叫出一個無罪的例稿來修改，現在若想執行無罪判決，系統會自動產出一篇已經帶入架構的草稿；如果要判有罪，法官也可以選擇是否交代理由，直接引用的話，系統就會自動帶入起訴書架構，只要改動相關細節就完成工作。

新系統解決不了法官辛勞，但方向是對的

身為實測者，他也察覺到近日輿論的關切聲浪，他說：「沒有實際使用過的人，可能會有些不了解，輿論或媒體關切的重點可能是放在，『以後就讓AI來做就好了，法官不用做了或連判斷都沒有』，其實完全不會發生這種狀況。」

他描述，這類型的判決具備一個很重要的特性，就是判決結構變動不大，而且系統針對個案有罪∕無罪等，都只帶出基本架構而已，「針對個案量刑因子，仍是由法官論述撰寫及做判斷，『刑度』永遠是法官的權責和義務，不會有AI取代法官的問題，也不會有法官把判斷全交給AI導致判決不公，變成另外一種不正義的疑慮。」

有法官質疑，新系統只處理人頭帳戶的部分，仍難以減輕法官工作量。

吳勇毅認為，這是一個積累的過程，如果實施良好，才會漸漸往外擴張到其他犯罪類型，「人頭帳戶這一塊，有先做，對法官來說就有幫助。」

「多做總是好的，法官的工作真的很辛苦，我身為法官，非常了解法官日以繼夜工作，甚至連假日都必須來加班處理案子或製作判決的情況。我也了解，不可能因為這個系統上路了，法官的工作就變得輕鬆，但這個方向我覺得是正確的，基層法官實際使用之後，應該可以了解到便利性。」

「任何事都不可能一蹴可及，但往對的方向去做，這件事情本身很重要。」

司法院引領的AI判決生成系統即將上場，這套讓人「又期待又怕受傷害」的AI系統挺進「深水池」後，會激盪出什麼漣漪？非常值得外界關注。