你的罪由「它」來訂!若AI成為法官,公道自在AI心?
你的罪由「它」來訂!若AI成為法官,公道自在AI心?

「抗議!抗議!司法不公!法官下台!」即使台灣的司法在國際上的評價並不差,但三不五時我們就會聽到有人控訴遭受司法迫害,有句話說,法官判案就和月亮一樣,初一十五各不相同,這句話也許言過其實,但大家對司法的公正性的確是有話要說。

既然人類的法官如此不得人心,那我們就讓AI法官來擔任司法的工作,大家意下如何?

法官的判決為何會引起爭議呢?不是有一本作為依據的六法全書嗎?那我們就按圖索驥,看看當事人是犯了甚麼罪,找出對應的法條與罰則,不就好了嗎?事情當然沒有這麼簡單,六法全書所陳述的乃是基本準則,犯案總有不同的時空背景、來龍去脈,犯案的動機與事後的態度也都有所差異,如何能在模糊曖昧的裁量空間中,斟酌出適當的罪名與刑期,這絕對讓人傷透腦筋!

因此,即使是人類的法官要來掌握其中的眉角都相當困難,更何況是向來以邏輯運算、資訊搜尋見長的AI呢?要知道法律條文的解讀常常是失之毫釐、差之千里,只要有一丁點的差錯,後果可是不堪設想!再加上人類的社會講求的是情理法,沒有感情、不具同理心的AI,真有可能做出比人類更合情合理的判決嗎?

將AI導入司法:台灣、愛沙尼亞、以色列現況

儘管仍然存有質疑,但在國內外都已經出現AI跨入司法領域的實際案例,根據8月份的媒體報導,司法院宣布即將導入AI進到先前已建置完成的「量刑趨勢建議系統」,希望能自動解讀刑事判決書中對影響量刑較為關鍵的因素

未來使用者只要按個鍵,系統就能提供可能的懲處與量刑作為參考,讓當事人在上法院前心中有個底,例如在酒駕的案件中,關鍵因素就會是酒精濃度、駕駛車輛、傷害程度、是否肇逃、是否累犯、犯後態度等,以這些因素作為條件,AI立刻從資料庫中找出類似的案例,加以整理、分析,歸納出可能的判決。

在國外,愛沙尼亞已經著手培訓AI擔綱法官的工作,先行處理訴訟金額7,000歐元以下的案件,它的判決可是具有法律效力,如果當事人實在沒辦法接受AI的裁量,還可以向人類法官提起上訴,就讓AI先試試水溫,但也保留人類介入的空間,這個做法就像是打棒球先從小聯盟打起,來自社會的壓力也不至於太大。

此外,位在以色列特拉維夫的LawGeex則推出「法律人工智慧平台」,讓AI來擬訂契約書,它的表現比起有經驗的律師可說是毫不遜色,速度還更快呢!當然契約書的格式與內容相對來說較為制式、標準化,但AI已隱然具備精確解讀法律名詞的能力。

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讓AI來擬訂契約書,它的表現比起有經驗的律師,可說是毫不遜色,速度還更快!
圖/ Andrey_Popov via shutterstock

引進AI的優勢在於,它能夠提供全面、快速的案件搜尋,在此同時,有著歷年來相關的判決作為參考,以往常被詬病、量刑不一致的情形可望得到改善。

判決攸關一生,最終仍須回歸「人的裁量」

但如前面提到,司法的裁量是有模糊的空間,比方說,酒精濃度、受傷情形、是否有悔意等等都有程度上的差別,這些因素孰輕孰重又是另一個變數,AI到底如何拿捏呢?

以技術觀點來看,AI系統成功與否,關鍵就在於它是否有能力執行多個具有不確定性條件的法律案例搜尋與分析?我們就來看看一個常見的AI運作模式,首先系統必須先針對各個因素訂下對應的分數,例如在酒駕的案子中,酒精濃度越高,分數也會越高,接續再決定出各因素之間的比例,像是受傷害程度的比重應該要大於犯後態度,將這些關鍵因素量化的目的就是要讓電腦能夠進行數位運算,但是,每個因素都具有它不明確的的地方,又該如何給分?

比方說,要如何判斷肇事者後悔的程度呢?如果是痛哭流涕的話能得幾分?真是令人頭痛啊!訂出這些準則之後,AI就能透過數位邏輯的運算求得最終分數,據以推論出應有的罪名與刑期。

不知道大家是否能認同上述AI的做法?尤其在關鍵因素分數的給定似乎充滿著變數與不確定性,但這完全取決於人為的決定,AI就只是忠實地執行程式罷了!

繞了一圈,球又交回到人類的手上,AI法官的成敗,還是得仰賴我們如何制定出適合程式執行的準則,而這套準則一樣需要透過審慎的程序,並且得到社會的共識與支持。

除了「準則的制定」之外,做為搜尋對象的「資料庫」也至關重要,因為如果案例本身就有偏見,所推論出來的結果也不可能正確。也別忘了!法律上的見解是會隨著時代的演進而改變,例如對於女權、性別等的保障也都是慢慢才有所改善,我們可以看到女性在爭取投票權、工作權、產假、甚至是當兵的權力的歷程中,一路走來的艱辛。因此,對於資料庫中不合時宜的案例需要加以處理或剔除,不然透過AI的學習功能,長久以來的偏差觀念,不但不會消除、甚至還會被強化!

一件錯誤的法律判決很可能就會毀掉當事人的一生,現階段我們應該不會願意將最終裁量權交給AI法官,但以它優異的資料搜尋與歸納能力,的確可以成為輔助人類法官的好夥伴,在此同時,法官們也應該珍惜來自大眾的信賴,努力擦亮司法的招牌,可不要偶爾就冒出個恐龍法官,到時候人心思變,還真的被AI取代了呢!

責任編輯:陳建鈞

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從醫院到工廠,從2B到2C:北醫、光寶、AWS、希達數位以實戰經驗分享碳揭露與AI淨零新路徑
從醫院到工廠,從2B到2C:北醫、光寶、AWS、希達數位以實戰經驗分享碳揭露與AI淨零新路徑

氣候變遷不只是環境議題,而是攸關國際經貿的新政治語言,隨著碳定價時代來臨,去碳化能力將重新改寫全球供應鏈秩序,而這意味著:能源轉型不再只是政府的任務,是每一家企業的必修課。
在這波變局中,光是做好組織碳盤查仍不足夠,領先企業不僅開始管理產品碳足跡、更以AI數據治理提升供應鏈碳管理,例如,光寶科技因應客戶的脫碳淨零路徑積極建立碳足跡資料庫,並號召供應鏈夥伴參與,全面揭露產品碳足跡;以及台北醫學大學攜手希達數位等夥伴取得碳足跡數據與建立標準化的碳排計算方式,更好計算醫療器材設備的碳足跡。
換言之,碳不是被動記錄的數字,而是驅動新價值的槓桿,誰能把減碳轉化為市場優勢,就能在淨零新賽局中掌握主導權。對此,台灣永續能源研究基金會董事長簡又新進一步解釋:「台灣不僅是全球AI硬體重鎮,也積極開發AI應用服務,其中又以「AI驅動的碳排管理」最受矚目,因為,碳排數據龐大、變化快速,單靠人工根本無法處理,唯有借助AI才能即時解析、快速決策,讓永續不只是口號,而是可以落地的營運模式。」
「為實踐台灣2050淨零轉型,透過兩大–科技研發跟氣候法治–治理基礎,以及四個–能源轉型、產業轉型、生活轉型與社會轉型–轉型策略推動12個關鍵戰略,如發展風電/光電、氫能、前瞻能源等,目標是以削減碳排跟碳匯抵減達成淨零目標。」行政院能源及減碳辦公室副執行長林子倫如是說道。

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台灣永續能源研究基金會董事長簡又新重申減碳的急迫性,並分享:「唯有借助AI才能即時解析、快速決策,讓永續不只是口號,而是可以落地的營運模式。」
圖/ 數位時代

醫療減碳進入關鍵期,AI驅動供應鏈碳足跡管理成顯學

根據國際健康無害組織(HCWH)的統計,全球醫療部門的碳排放量約占全球溫室氣體排放總量的 4.4%,這個比例相當於514座燃煤電廠年碳排的總和,其中,超過七成的碳排放來自於醫療的供應鏈(範疇三),例如藥品、器械設備的製造與運輸,以及相關廢棄物的處理,意味著醫療機構光是做好範疇一與範疇二的碳排管理還不夠,必須以供應鏈碳排管理的概念驅動低碳醫療。
「低碳醫療是全球關注的議題,但是,受到三個迷失–推動低碳醫療的成本高、需要更多數據才能展開行動、醫護人員太忙很難參與其中–影響,醫療機構的腳步不一而同,但從統計數據來看,低碳醫療僅需針對藥品、耗材、能源、運輸這些主要排放來源進行改善,即可看到顯著成效。」新加坡國立大學永續醫學中心主任暨教授Nick Watts以英國NHS為例說明,該單位已在2019年的基準下減少61%碳排等,只要從投資能源效率、數位化照護、預防醫療、在地化照護等面向切入、持續前行,即可看到成效。

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圖/ 數位時代

台北醫學大學校長吳麥斯表示:「我們的醫療使命是『不傷害』:不僅要治病救人,也要減少對地球的傷害。」再加上環境部於今(2025)年初公告擴大碳盤查適用對象,自明(2026)年起,全國23家經衛生福利部評鑑為醫學中心之醫療機構必須每年定期揭露其溫室氣體排放盤查結果,因此,攜手希達數位等夥伴,透過收攏支氣管鏡、血液透析、核磁共振、雙和醫院健康檢查與冠狀動脈血管攝影等流程的碳排數據資料建立醫療碳排放因子資料庫,之後將進一步擴大到產品碳足跡計算,建立運輸與廢棄物數據庫,目標是在2028年完成三家醫院–衛生福利部雙和醫院、台北醫學大學附設醫院、台北市立萬芳醫院–的碳足跡全面揭露。「我們的期許是讓AI驅動的碳足跡管理平台處理繁瑣的碳排數據蒐集、分析等工作,讓醫護人員可以專注於人性化照護服務。」
協助台北醫學大學進行減碳行動的新加坡商希達數位有限公司執行長Torrent Chin表示:「產品的生命週期是固定的:原料、製造、運輸、使用與回收,碳排相對容易蒐集、分析與計算,醫療服務的碳排則沒有明確終點,需要進一步考量耗材、儀器與能源,對於商業模式也著重在服務的教育、旅遊與金融等產業來說,極具參考價值。」

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醫療實戰對談,邀請各界重磅貴賓一同交流。左起:數位時代總編輯王志仁、新加坡國立大學永續醫學中心主任暨教授Nick Watts、台北醫學大學校長吳麥斯、新加坡商希達數位有限公司執行長Torrent Chin。
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圖/ 數位時代

製造業淨零突圍的關鍵:從產品碳足跡到循環設計

光寶科技總經理邱森彬表示,商業模式使然,光寶科技的產品碳足跡有90%來自生產製造使用的原料,想要更好落實產品碳排,必須從原物料著手,為了加速產品碳足跡管理,成立希達數位,以巨量數據分析、人工智慧等科學化、系統化的方式著手。「根據統計,我們有1,800萬產品碳足跡活動、19萬個物料,以及3,300個產品系列的資料要處理,若是由外部顧問給予協助,需要100個顧問、花費3年的時間才能完成,但在希達數位的產品輔助下,僅15個顧問、6個月的時間就完成全產品碳足跡揭露,成為全球第一家完成全產品碳足跡揭露的電子製造業。」

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圖/ 數位時代

完成全產品碳足跡揭露後,光寶科技發現:每年必須刪減8%二氧化碳量才能在2050年達成淨零碳排,83%二氧化碳來自消費性電子產品跟能源管理,為了更好服務品牌客戶,必須在2030年實踐50%減碳目標,以及19萬個物料中,包材碳排最高,必須即刻行動以高效減碳。「做好全產品碳足跡,我們才可以更精準地推動產品脫碳策略,並且鼓勵供應商一起跳脫框架、共同開發低碳材料。」邱森彬如是說道。
對此,Amazon Web Services(AWS)台灣暨香港企業銷售暨策略方案副總經理謝佳男表示:「產品碳足跡只是第一步,不僅能讓我們知道碳排熱點並採取行動,如降低包材碳排等,更重要的是,可以在產品規劃與設計之初就預測可能的產品碳足跡並予以優化,更好實踐永續營運。」

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產業實戰第二場,則邀請到光寶科技總經理邱森彬與AWS台灣暨香港企業銷售暨策略方案副總經理謝佳男,提及從產品碳足跡到循環設計,將為製造業綠色轉型的關鍵。
圖/ 數位時代
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圖/ 數位時代

戴爾科技集團永續服務資深總監Bobby Mon Raother表示,該公司自2008年即開始使用再生材料,並在2021年提出Concept Luna,將以循環設計–從設計階段就考慮可修復性、可升級性、材料回收、減少浪費–的概念,如模組化設計、可維修面板、使用再生材料,以及智慧感測與遙測等,藉此延長PC等產品壽命、降低環境衝擊。「在產品碳足跡方面,我們將持續從製造、運輸、能源使用與報廢管理等四個面向切入,積極減少每個階段的碳排放量。」

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戴爾科技集團永續服務資深總監Bobby Mon Raother延續製造業對談的內容,分享Dell如何製造、運輸、能源使用與報廢管理等四個面向切入,積極減少每個階段的碳排放量。
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自2005年開始提供永續顧問服務的施耐德電機日本永續事業部ESG數位轉型負責人呂勁毅進一步分享協助世界500強客戶實踐淨零轉型的心得:「除了要擬定策略、採用數位工具、蒐集與分析數據,更重要的是透過治理手法與相關活動加速整個進程,發揮數位與淨零雙軸轉型綜效。」
總的來說,無論是醫療或製造業,淨零已不再只是企業的選修課,而是決定競爭力的新指標,唯有做到產品碳足跡全揭露,同時,結合AI數據治理、循環設計與數位轉型,才能在碳定價與供應鏈重塑的時代突圍,將減碳壓力轉化為成長動能。

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