AI 法官誕生？

近年來，如[媒體](https://www.techbang.com/posts/47026-ai-program-predict-human-rights-trials)所述：不僅有科學家將歐洲人權法院（ECHR）將近六百件的案件，輸入電腦讓程式判讀，得出達 79% 的準確率，各國也如火如荼地嘗試將 AI 的運用納入實務審判當中。

像是在[哥倫比亞法院](https://news.ltn.com.tw/news/life/breakingnews/4200668)中，便有法官將 ChatGPT 的回應結果寫進判決；在美國，法院也已廣泛運用「COMPAS」系統──透過大量問答調查 ，幫助法官評估被告的再犯風險，作為量刑的準據。

甚至，愛沙尼亞也讓 AI 處理小額民事訴訟案件（少於 7000 歐元，台幣約 24 萬）──由原告輸入訴訟對象、金額、提告理由等資訊，AI 便能從過往判例學習，解析法條做出審判。 種種跡象似乎都顯示：雖然AI尚無法完全取代法官，但已經可以藉由一些輔助性操作，加快審理速度與效率。

那麼台灣呢？

有鑑於法官沉重的工作負擔（以刑事庭法官為例，近年平均每人月結數近六十件），[司法院](https://news.ltn.com.tw/news/society/paper/1601577?fbclid=IwAR0GczY2hPG9nHarIooKZnYzOyXQ_EXzCSpvhtRbuHt41E4aW_8d3P8raJc)開始試用生成式 AI 技術，輸入大量起訴與判決資料供神經網路學習，試圖打造 AI 裁判書自動生成工具，可望九月底前上線：第一階段將針對酒駕及提供人頭帳戶（幫助詐欺罪）兩類案件。

[操作上](https://www.ithome.com.tw/news/156693)，法官只要勾選「有罪／無罪」、「自白／否認」、「適用法條」、「犯罪事實是否引用起訴書」、「據上論斷包含程序或實體法條」，送出後就會自動寫出判決。

此外，系統還會參酌過往的判決量刑，降低刑度歧異，而法官看過後也可以依想法立刻修改內容，期望藉此降低書寫時間，有效提升結案效率。然而，這樣的做法卻可能打造出真正的「有罪產生器」！

「有罪產生器」是什麼？

這次系統試行，主要是用在「幫助詐欺罪」之上；而簡單說，過往對於本罪疑似狹隘的見解，加上系統自動化的產製，未來就有質變成為「有罪產生器」的風險。

首先，為何會有「幫助詐欺」的現象？實務上常見，許多弱勢（智能障礙者、無家者及急需小額貸款者）及年輕族群，因不同原因遭拐騙銀行帳戶，在不知不覺間成為了詐騙集團的人頭帳戶。

例如急需小額信貸的人，遭自稱是業者的對方，藉口要「美化」交易紀錄，而被索求帳戶密碼，之後 卻被拿去用做洗錢工具。對這些族群而言，可能壓根不知道交出帳戶會有什麼樣的風險，或者在他們的處境下，根本沒有機會去深思熟慮那麼多，只能為了生存而聽命交出帳戶。

其次，理論上來說，因為他們沒有幫助詐騙集團洗錢的「故意」（不知道也不願被拿去洗錢），這些「受害者」也許不該受到幫助詐欺罪的懲罰。但根據民間司改會統計，2013 年 1529 件詐欺案中，有罪率卻高達 98%。

就如此發展，學者徐偉群（2022）認為，這是因為實務經常遵循著一套論罪模式，而有很大的瑕疵（註一）：

1. 一般人都知道將帳戶與密碼交付與第三人，有被用於詐欺活動的可能。

2. 被告理應知道將帳戶與密碼交付與第三人，有被用於詐欺活動的可能。

3. 被告仍將帳戶與密碼交付與第三人。

因此，很難說被告沒有幫助詐欺的故意。

徐偉群進一步指出：會有這樣的有罪認定出現，可能是下列因素（註二）：

1. 法官的經驗資料庫中並沒有足夠多的的生活經驗；

2. 出於便宜行事，複製先前的判決書文字；

3. 程序上大量啟用「不經聽審」的判決或者緩起訴程序，讓許多提供帳戶的被告，根本沒有機會在法庭上讓法官聽到他們經歷的過程。

可見，在實務中，無論個案中有多少事實細節，只要放進這個論罪模式中，都會得出構成幫助詐欺罪的有罪結論。而一旦 AI 系統大量參考這些判決，未來自然就有可能衍生為「有罪產生器」（註三）。

AI 寫判決，為何強化有罪產生器的疑慮？

如果讓 AI 幫忙寫判決，一來，在內容的論理上，因為吸收大量過往判決，而很可能不知不覺地強化了前述「有罪論定」的想法，讓有爭議的論罪模式滲透未來更多廣泛的判決當中。更因為做為未來的判決例稿，而有進一步合理／正當化爭議論理的疑慮。

二來，AI 系統為了運作，吸收過往大量判決的內容，化約了不同個案的情況，但是否能對應不同個案活生生的面貌，看見不同個案的差異，改善前述生活經驗缺乏的問題，也是非常值得關注。

換句話說，就算想改變過往法官的判決思維，因 AI 的運作，仰賴既有資料的投餵與訓練，目前事實上沒辦法給我們「更多」（超出過往）的東西。

當然，啟用 AI 是因為很想獲得一致的判決標準，避免初一、十五不一樣的爭議。但追求「一致」前，還是應先看看手中衡量的「標準」是否正確？當我們利用新科技時，是服膺著什麼樣的「過去」，而又將如何對待那些面貌扁平的「未來」被告？

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