讓我們再次啟程，深入探索 Aidid 與 Alarie 教授在 “The Legal Singularity: How Artificial Intelligence Can Make Law Radically Better” 一書中，為我們精心擘劃的法律奇點藍圖。如果說上一篇文章是我們邁入這個嶄新法律時代的「啟蒙篇」，那麼這一次，我們將把目光聚焦於這場變革中那些更為深遠的影響。當 AI 的角色不再僅僅停留在法律實務的輔助工具，而是開始觸及司法運作、公共服務。我們將如何應對隨之而來的挑戰與機遇？
四、未來法院的智慧轉型
當人工智慧的浪潮奔騰而至，古老的司法殿堂也不得不站在智慧轉型的門檻上。未來的法院，將不再僅僅依賴人類法官的經驗與直覺，而會擁抱 AI 的力量，邁向一個更公正、高效且透明的「智慧法院」時代。
這場轉型的核心挑戰，在於 AI 的引入將重塑法官的角色，並在一定程度上減少法官的認知偏見。 不可否認，人類法官在判案過程中難免受到認知偏見的影響。 無論是疲勞、情緒，還是無意識的假設、刻板印象，都可能在無形中左右判決的結果。例如，研究顯示，法官的判決甚至會受到用餐時間的影響，而「決策疲勞」也會隨著當天處理案件數量的增加而加劇。這些都顯示出，即使是專業法官，也難以完全擺脫認知偏見的桎梏。而 AI 的加入，則有望成為減少這些偏見的「利器」。 AI 可以基於大量數據做出更加客觀的判斷，避免人類法官可能出現的非理性因素，從而提高司法的公正性。
在制度上，可以設計先讓AI處理司法案件，訴訟當事人如果對AI裁判結果不滿意，可以上訴至人類法官。這可能使得真正進入人類法官審判的案件，將會是最具挑戰性和規範性的疑難案件。 這要求法官在判案時，不僅要運用法律專業知識，還要深入考慮案件背後的政策影響與社會價值判斷。他們甚至需要解釋自己的判決為何與 AI 的預測不同，這無疑對法官的能力提出了更高的要求。
AI 還將深刻影響案件的和解模式。 通過精準的 AI 預測技術，雙方當事人將能夠更準確地評估案件的勝訴機率和潛在收益，減少資訊不對稱和談判中的虛張聲勢。這將大大提高和解率，讓更多案件在進入庭審前就得到妥善解決，從而節約大量的司法資源。
展望未來，我們甚至可以看到一幅更加 革命性的司法圖景：未來的司法決策，可能從傳統的個別法官模式，轉變為由人類法官利用腦機接口 (neuralink) 技術與AI結合的人機協作網路。甚至可能出現許多「演算法法官」共同參與決策的司法模式。這將更好地代表公眾利益並提升客觀性與準確性。
五、普及法律素養的AI之路
在傳統的法律市場裡，高昂的法律服務費用、晦澀難懂的法律術語以及複雜的司法程序，構成了普通民眾難以逾越的「知識壁壘」和「門檻」。這不僅讓他們在面對法律問題時感到茫然無措，也進一步加劇了社會的不公。然而，隨著 AI 技術的蓬勃發展，一條通往「普及法律素養」的嶄新道路正逐漸清晰。
法律素養的普及，意味著每個人都應當具備基本的法律知識和能力，能夠理解自身的權利和義務，並在必要時運用法律保護自己。 這並非要求人人都成為法律專家，而是讓法律不再是少數人的「特權」，而是成為每個公民都能掌握的工具。
然而，當前的法律服務市場存在著嚴重的「資訊不對稱」問題。 由於專業知識的巨大差距，普通民眾很難判斷律師服務的質量，也難以評估自身是否得到了必要的法律幫助。這導致了「過度治療」和「治療不足」的現象同時存在，即律師可能為了自身利益而提供不必要的服務，也可能在關鍵問題上疏忽大意。AI 的介入，則有望打破這一僵局，讓法律知識變得觸手可及。 試想一下，如果每個人都可以通過手機上的 AI 法律助手，輕鬆查詢到與自身問題相關的法律條文、案例和解讀，並獲得初步的法律建議，那將會是怎樣一番景象？這不僅可以幫助人們更好地理解自己的權利，也能在一定程度上減少對昂貴法律諮詢的依賴。事實上，一些 AI 驅動的法律工具已經開始嶄露頭角。 例如，一些應用可以幫助用戶自動生成簡單的法律文書，或者根據用戶的具體情況提供個性化的法律建議。AI還可以進一步幫助我們構建一個更加透明和公平的法律服務市場。 透過對大量法律服務數據的分析，AI 可以幫助人們更好地評估律師的專業能力和服務質量，從而做出更明智的選擇。這將促使律師行業提高服務水平，並促進法律服務市場的健康發展。
六、智慧政府
AI在行政
AI 的影響力還會延伸至政府治理的方方面面，推動公共服務的深刻變革。在 AI 的驅動下，一個更智能、更高效、更貼心的「智慧政府」正向我們走來。
在日常政務中，政府可以聊天機器人來提供客戶服務和回答常見問題。政府也可以利用AI來檢測稅務或福利詐欺等行為，並進行風險評估，提高效率。
而這場變革的核心之一，應在於政府服務模式的範式轉移：從「被動」走向「主動」。 傳統的政府服務模式，往往需要民眾自行識別需求、尋找對應的政府部門，並提交繁瑣的申請材料。而在 AI 的助力下，政府將能夠更主動地識別民眾的需求，並提供精準的服務。 例如，通過分析公民的個人數據，可以幫助政府更精準地識別需要幫助的人群，並主動向其推送相關資訊，甚至直接發放福利。
AI在立法
此外，AI 還將為立法工作帶來革命性的變化。 通過分析大量的社會數據，AI 可以幫助立法者預測某項法律的實施效果，評估其可能帶來的社會影響，從而制定出更科學、更有效的法律。此外，AI 還可以輔助立法者起草法律文本，減少法律之間的衝突和漏洞，提高立法的品質和效率。
作者在書中還提到未來在AI協助下可能的立法模式，值得參考：先由AI就立法者所欲進行規範的具體場景，安排問題，供議員決定答案。在整合足夠多的答案後，由AI識別出可能的衝突，並提出新的情境，再交給議員決定。AI可以從議員們回答問題的方式，找出模式，形成法律草案文本，它既具有規則般的具體性，又具備標準般的準確性。然後，議員可以對該草案進行投票並根據需要修訂，使其成為法律。或者，議員可以對數據進行投票，讓其他專家（或許也借助計算工具）來決定未來如何處理類似案例，而投票結果本身的數據也可以成為法律。
七、AI 的雙刃劍：警惕演算法背後的偏見與倫理風險
儘管 AI 為法律的未來打開了無限的想像空間，但我們也必須清醒地認識到，這把「雙刃劍」同樣潛藏著不容忽視的風險。因為，AI 在提升效率、促進公平的同時，也可能成為偏見的「放大鏡」，甚至引發一系列的倫理挑戰。
首先，AI 的「原料」——數據，本身就帶有社會的烙印。 演算法所學習的數據，往往反映了現實世界中存在的偏見和歧視，例如種族、性別、地域等方面的偏見。如果這些「有毒」的數據被用於訓練 AI，那麼 AI 就有可能複製甚至放大這些偏見，並將其應用到法律決策中，造成「演算法歧視」。技術本身不一定造成問題，但卻在擴張與鞏固現有問題方面發揮關鍵作用。這類問題在書中被歸類為「反映與放大的問題」(Reflection and Amplification Problems)，即 AI 將現有的社會問題反映出來，並通過其廣泛應用而進一步放大。
其次，源於AI技術本身的特性，也為其公平性和透明度蒙上了一層陰影。 許多演算法，特別是深度學習模型，其內部運作機制極其複雜，即使是開發者也難以完全理解其決策過程。這種「技術認識論問題」(Techno-Epistemic Problems) 使得我們難以判斷 AI 的決策是否存在偏見，也難以追究責任。而且，傳統法律基於文本和法律推理，而演算法則依賴數學模型，這可能導致法律系統難以吸收機器輸出的結果。此外，數據的「去脈絡化」也是一大隱患。演算法通常基於數據的統計相關性進行預測，而忽略了數據背後的社會、政治和經濟背景。這可能導致 AI 做出看似合理實則錯誤的判斷。
面對這些挑戰，我們不能因噎廢食，而是要積極尋求解決之道：對於技術問題，需要改進演算法的設計，考慮更廣泛的數據輸入。對於因為技術而放大的社會問題，則應進行社會改革。僅靠技術干預不足以解決根深蒂固的社會不公。要實現公平結果，需要進行集體且協調一致的努力，包括減少系統性障礙、審視偏見以及進行大量社會、政治和經濟投資。
八、我的心得
Aidid 與 Alarie 教授在 “The Legal Singularity” 一書中，為我們勾勒出一個由 AI 驅動的全新法律與司法機構的圖景，這不僅是對未來法律的預測，更是一次對傳統法律思維的深刻挑戰。當多數法律人仍固守著過往的權威與判例，埋首在浩瀚的法律文本中，作者卻以超乎尋常的想像力，預見了 AI 技術與法律深度融合的未來，啟發我們的思考。
作者大膽地提出「法律奇點」的概念，預言AI將推動法律達到一種功能完備的狀態，這無疑是對現有法律體系的顛覆性構想。然而，這條通往「法律奇點」的道路並非坦途。我們必須警惕 AI 潛在的偏見與倫理風險，避免技術成為加劇社會不公的「幫兇」。 法律的溫度，不能被冰冷的算法所取代；數據的正義，也需要在社會正義的土壤中培育。如何確保 AI 的發展始終服務於人類的福祉，而非背道而馳？這是一道需要我們共同思考和解答的難題。
（完）