AI 撰写判决书，会不会“制造”更多有罪的人？

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前阵子司法院预计将 AI 导入判决系统，试图去减轻司法负担。法官与检察官背负的案量日渐遽增，大部分是诈骗案件，而生成式 AI 能否协助减轻撰写判决书的工作？的确初期是以无法安全驾驶、诈欺等大量且形式雷同的案件做起，或是支付命令这些较少人为判断的案件，但我们关心的是，能否减少冤案，还是持续“复制”判决？

首先，我们要担心的是“复制偏误”。积非成是这成语大多人听过，但对于司法冤案的产生，却不是每个人都了解的，除非他遭遇到司法困境。

而在开发的前期，大多参考了司法院既有的查询系统与判例做为AI学习的样本；但司法是与时俱进的，例如通奸除罪化、删除了刑法239条，而早期的判例可能会偏向某种归因，而欠缺了对于当事人的其他考量。例如贫穷、被胁迫、被教唆等，或大量复制了过往的偏误，如种族歧视、性别歧视、多元性别等近几年才被平反的观念，司法院有评估过这样累积的风险吗？

审理案件是个复杂的判断与推敲的过程，例如未成年的孩子去当运毒的车手，就法条解释上它的确是有罪，但未能考虑当事人经济条件、受困于无可奈何的困境，不是阅读文字与卷宗就能够理解的，况且每个法官的判准与裁量也不尽相同，同样一条罪名还是有不同程度的判决结果，不能被归因或者标准化。且一旦民众得知司法系统使用AI判决，就跟汽车自动驾驶技术类似，这并无法屏除人为介入做最后的判断，最后造成司法的公信力丧失。

虽然司法院非常迅速的提出了回复，认为科技进步使然，也有限定使用范围、使用的程式语言为TMT5语言模型架构，且主机不对外连线等防护措施，且目前只采用例稿撰写。而在民间团体召开记者会提出各项质疑后，司法院也从善如流暂缓了开发。在尚未确认判例与资料引用的范围、判决产生的偏误以及风险之前，我们对于AI撰写的文字仍要保持怀疑的态度。而包含后续的着作权、文字产生效益的责任归属等，都是未知的领域。

一方面也有法官持乐观态度，认为若能减轻司法负担，何尝不是一件好事？前阵子因为案量与人力负担过重，有三十几位法官与检察官相继离职；笔者认为，增加法官助理，分案到不同的层级与法院，将案件分流，例如行政命令或是一定裁罚的量，或非重大刑案等，也许可以分给AI做为初阶的卷案与判例的生成，但审判与法条的引用，目前AI似乎还是无法完全取代人类，毕竟怜悯、虚假意思表示、翻供、胁迫等非难之罪，岂能单靠经验做判决？AI生成的出现，的确带来便利，但我们仍要小心，不能错杀无辜。

（首图来源：Image by Freepik）

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