AI審判人類的時代來臨?ChatGPT-4能代替法官草擬判決嗎? | 寇德曼 | 鳴人堂
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AI審判人類的時代來臨?ChatGPT-4能代替法官草擬判決嗎?

日前OpenAI測試,GPT-4若參加紐約州律師考試可以擊敗90%的人類考生,展現高人一等的法律素養。不禁也讓人思索,法官未來有無可能利用AI來寫判決,甚至代替法官審判。 圖/美聯社、聯合報系資料照片
日前OpenAI測試,GPT-4若參加紐約州律師考試可以擊敗90%的人類考生,展現高人一等的法律素養。不禁也讓人思索,法官未來有無可能利用AI來寫判決,甚至代替法官審判。 圖/美聯社、聯合報系資料照片

微軟投資的人工智慧實驗室OpenAI上周宣布將去(2022)年11月公開的AI聊天機器人ChatGPT,從3.5版更新到4.0版,有付費訂閱GPT plus的用戶可以搶先體驗。

據OpenAI測試,4.0版如果參加紐約州律師考試可以擊敗90%的人類考生,展現高人一等的法律素養,且微軟公司將它融入Office後,預計推出的Microsoft 365 Copilot服務,讓使用者可以輸入文字檔,一鍵即可生成PPT簡報,更足以取代許多白領助理工作。看到AI如果強大的演算能力,不禁讓人思索,法官未來有無可能利用AI來寫判決,甚至代替法官來審判呢?

為什麼要討論用AI助理來幫助司法審判?

之所以要讓AI協助司法,是為了降低法院人力所趕不上的案量增加。據司法院統計,地方法院法官人數從十年前的一千二百多人,增加到去年的一千三百多人,僅增加不到一百人,約增加7%,然而民事裁判一審案件卻增加了26%,法官人均負擔明顯提升。

礙於司法院總員額的限制,無法輕易增加法官人數,所以司法院向來的做法,是透過增加輔助人力,也就是約聘薪水遠低於法官的法官助理,來減輕法官的壓力。法官助理的任務如下,協助法官「辦理訴訟案件程序之審查、法律問題之分析、訴訟案件資料之蒐集、整理兩造之主張、證據,分析爭點及彙整歷審判決、校對判決書及清點、核閱、確認歸檔案件、辦理非訟、強制執行事件程序及實體之審查」,以及一些雜務像是「製作分配表、債權憑證、製作、傳輸、提示電子卷證」。

司法院向來的做法,是透過增加輔助人力,也就是約聘薪水遠低於法官的法官助理,來減輕法官的壓力。示意圖,與本文無關。 圖/聯合報系資料照片
司法院向來的做法,是透過增加輔助人力,也就是約聘薪水遠低於法官的法官助理,來減輕法官的壓力。示意圖,與本文無關。 圖/聯合報系資料照片

但政府因人事費用,不得不限制法官員額,自然也會因預算限制助理人數,有些法官業務繁多,一個助理應付不來,就有必要導入AI助理幫忙。例如,中國大陸於2016年就在上海高院導入「206刑事案件智能輔助辦案系统」,作為AI和司法裁判融合的初步探索,到2019年初已經可以提供26項辦案輔助功能。透過機器學習,可以替法官搜尋類似刑事個案、輔助法官對個案中證據能力進行程序審查,進而監督檢警辦案是否嚴格遵守法令1

2018年初,浙江高院也開始進行法院智能化建設,並於2019年推出「鳳凰智審」,建置AI司法助理「小智」,可以協助法官閱讀訴狀、自動標記畫重點、整理爭點、預測裁判結果和計算裁判數額,法官認為「小智」有誤時,也可馬上修改2。2019年6月北京高院則推出「睿法官智能研判系統」,提供法官辦案的規範和量刑分析3

除中國大陸外,荷蘭曾在2011年於債務催收類的訴訟中嘗試利用AI裁判;愛沙尼亞也有設計AI法官,來處理部分小額訴訟,雙方當事人輸入資料後,由AI法官做出判決,不服判決結果者可以向人類法官提起上訴4。也有認為美國的量刑資訊系統,或是用於假釋評估的COMPAS系統,其實也是AI助理甚或是AI法官5。英國民事司法委員會也有建議將低於一定金額的民事糾紛,由線上法院HMOC的AI進行初步判斷6

然而,要使用AI助理的前提,相關紙本卷證除了要電子化,還要讓機器可以判讀文字。台灣目前頂多只有卷證電子化,審判中沒有進行光學字元辨識,AI根本沒辦法替法官讀訴狀,更別提整理爭點、審查證據能力、計算裁判數額等等功能,也因此相關工作仍然是由人類法官助理負責。

2018年初,浙江高院也開始進行法院智能化建設,並於2019年推出「鳳凰智審」,建置AI司法助理「小智」。 圖/取自微博
2018年初,浙江高院也開始進行法院智能化建設,並於2019年推出「鳳凰智審」,建置AI司法助理「小智」。 圖/取自微博

導入AI法官或AI助理的難處重重

然正如勞工害怕被AI所取代,司法機關向來也排斥AI參與核心審判業務,對法官來說,他們可以接受司法事務官、法官助理這些「人類」替他們分擔工作,因為人類可以掌控人類,但把助理換成AI的時候,就不是這麼一回事了。

以下為常用來反對AI助理或是AI法官的理由,包含:干預法官獨立審判權、AI存在算法黑箱的不透明、來源資料錯誤而AI無法辨別、AI會造成檢辯武器不對等,最後則是無法接受AI審判人類、AI取代人類法官的結果,以下分別一一概述。

首先AI會干預法官獨立審判權的質疑在於,最早透過AI來協助法院判決的美國「量刑資訊系統」,本質上就是要透過大數據來避免不同法官對類似個案做出不同判斷的機制。導入AI助理或是AI法官,可讓個案受到同樣價值觀的檢驗,然而同樣的個案,不同的人類法官往往會有自己不同的考量,如同大家耳熟能詳的「司法像月亮,初一十五不一樣」,在法官看來這從來就不是缺點,而是讓司法透過歧異而進步的可能。

既然不是缺點,就算法官特立獨行,就是要判得和同事都不一樣,原則上也很難被追究法律責任,AI越是讓類似個案的判決近似,提醒法官量刑偏離過往區間,等於越是侵害了人類法官在個案上裁量的自由,干預了獨立審判權。

其次,AI所使用的演算法往往不公開,例如美國紐約州就曾要求提供司法AI科技的公司公開演算法,卻遭公司以商業機密拒絕7。人類法官不免質疑,AI演算法中可能存在對於種族的歧視、對於性別的歧視等等黑箱運作,這種AI助理、AI法官根本不可信也不可用,例如美國COMPAS系統就曾被質疑歧視黑人,計算結果認為黑人犯罪風險比白人高8

人類法官不免質疑,AI演算法可能存在種族、性別歧視等問題,例如美國COMPAS系統就曾被質疑歧視黑人,計算結果認為黑人犯罪風險比白人高。示意圖,與本文無關。 圖/美聯社
人類法官不免質疑,AI演算法可能存在種族、性別歧視等問題,例如美國COMPAS系統就曾被質疑歧視黑人,計算結果認為黑人犯罪風險比白人高。示意圖,與本文無關。 圖/美聯社

另外,AI進行學習的資料不夠全面,有些判決未透過光學字元辨識、有些判決根本寫錯了,存在數據孤島、數據壁壘9或是採樣不夠全面的問題,如此培養出來的AI進行個案判斷上,就會存在偏見、歧視,不足以參與象徵公正的司法核心審判工作。

且AI助理或AI法官是由政府或政府出資所構建,其所擁有的龐大資訊庫往往只提供給法官或是檢察官使用,對於被告和辯護律師來說並不開放,AI能力越強,就會讓被告上法庭面對檢察官時更弱勢,加劇檢辯間武器不對等的情形10

最後也是對AI最嚴厲的批評在於:批評者認為AI沒有人性11,如果導入AI助理、AI法官,等於是讓沒有人性的機器在審判人類,如果判錯了,人類能要沒有人性的機器負起責任嗎?即使名為輔助的AI助理,在法官與擁有大數據的AI間存在不可逾越的資訊鴻溝,難保人類法官最後不會被AI所取代,演變成AI審判人類、AI法官取代人類法官的結果。

結語:AI助理或AI法官在司法的路還很遠

台灣目前的「量刑資訊系統」專法《刑事案件妥適量刑法》草案在立法院卡關多年,各級法院對於司法院目前建置的透過大數據來提供法官量刑參考的「量刑資訊系統」都十分排斥,不少意見認為這種干預人類法官如何量刑的作法近乎違憲,萬不可採12。前述文獻所提到對AI的質疑,在過往對「量刑資訊系統」的批評也幾乎都已提及。

此外,台灣目前的訴訟卷證電子化並不全面,即使掃描後在審判中也不會進行光學字元辨識讓AI進行機器學習,技術上很難建置AI助理或AI法官,也因此在台灣從事傳統法律訴訟的工作者們,暫時還不必擔心自己的工作被AI所取代。然而,在ChatGPT 4給了我們超乎預期的想像下,或許有一天人類在法律上、技術上對AI的干預都會微不足道,AI取代人類進行審判的日子將指日可待。

圖為台灣高等法院。 圖/聯合報系資料照片
圖為台灣高等法院。 圖/聯合報系資料照片

  • 陳曦,人工智能技術下的刑事訴訟制度改革—以上海"206"刑事案件智能輔助辦案系統為分析樣本,惠州學院學報,第39卷,第5期,2019年10月。
  • 劉克勤、孟煥良、徐琦,AI法官助理開啟智能審判新模式,浙江人大,2019年第11期,頁42-44,2019年。
  • 劉妍,人工智能的司法應用及其挑戰,河南財經政法大學學報,2022年第四期,頁136-145,2022年7月。
  • 左衛民,AI法官的時代會到來嗎—基于中外司法人工智能的對比與展望,政法論壇,第39卷,第5期,頁3-13,2021年9月。
  • 左衛民,前揭註4,頁5。
  • 塔妮婭·索丁、王蕙、李媛,法官V機器人 人工智能與司法裁判,蘇州大學學報,2020年第4期,頁10-22,2020年。
  • 王文玉,司法人工智能:實現裁判正義的新路徑,大連理工大學學報(社會科學版),第43卷,第6期,頁100-109,2022年11月。
  • 王文玉,前揭註7,頁105。
  • 蔡立東、郝樂,司法大數據輔助審判應用限度研究,浙江社會科學,2022年第6期,頁52-62,2022年6月。
  • 吳朋穗、簡卓彥、毛翊璇、戴鵬,人工智能在刑事司法裁判中的運用及風險規制—以事實認定為場域,法制博覽,2022年22期,頁15-17,2022年8月。
  • 彭中禮,司法裁判人工智能化的正當性,政法論壇,2021年第5期,頁115-127,2021年10月。
  • 郭豫珍,前揭註1,頁122。

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