隨著人工智慧、自然語言技術與新興科技的蓬勃發展,法律領域亦逐漸受到影響,在司法實務上對於犯罪預測與偵查、量刑系統、法學檢索、判決預測、訴訟文書撰寫、卷證整理、自動頁籤與法庭實務等面向,開始採用科技來協助法律人的工作,使法庭活動流暢進行、降低法律從業人員的勞力與時間、讓訴訟資源更易近於一般大眾。司法院2011年著手建置量刑資訊系統,蒐集各類犯罪的法院判決,藉由自然語言處理技術在判決原始文字中標註相關量刑事由,以自動擷取關鍵字方式,搜尋及判讀加重、減輕法條的適用,作為機器學習的訓練資料,並做成統計資料供法官量刑時參考。本課程以線上起訴與電子卷證的發展開始,分享法律科技於我國司法領域的發展概況,並介紹各國法律科技在司法的應用及產生的疑慮與優缺點。
隨著演算法(Algorithm)與大數據技術不斷升級,演算法開始滲入法律領域,引發了法律能否有效約制演算法的問題;學者更憂慮的是,法律代碼化將顛覆傳統法秩序的價值追求和法治的基本精神。演算法推助自動化決策系統,具備自我學習能力,可以自主設定價值判斷的標準,從而形成一種前所未有的權力,這種權力無時無處不在,無人能脫離其監控。
蔣舸教授認為演算法之於法律未必只是問題,它可以提供工具,主要是方法論意義上的思維工具。法律與演算法都是以過濾資訊、建構模型為手段,為實現特定目標而構造;兩者都具有降低認知負擔、提高認知效率的功能。法律技術可以關注演算法在認識論層面遵循的一些規律,例如關注資訊成本,警惕類型化程度,視情況選擇不同複雜度的解決方案,以及重視框架效應的影響等。計算科學以製造智力替代物為己任,因此它不僅關心知識獲取的結果,而且探索知識生產的過程。它有意識地整合了計算機科學、心理學、邏輯學、哲學等各領域的成果,總結出一系列知識生產的規律。計算科學領域關於知識生產的規律可運用到法律領域,用以解構法律領域的知識生產過程,期許實現更好的知識生產結果。
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