【 法律專欄 】莊博士策略判讀 | 科技法庭的光鮮外表下問責的空洞有多深？ 當 AI 進入司法「誰來負責」這個問題變得更難回答

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科技法庭的光鮮外表下，問責的空洞有多深？

當 AI 進入司法，「誰來負責」這個問題變得更難回答

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本法律專欄作者　M傳媒房地產社群專業新聞媒體

特約採訪暨專家評論　莊鈞翔 博士

本文由作者構思指導、AI輔助生成、作者審定修訂

 

 

台灣正在積極建設科技法庭。語音辨識即時筆錄、電子卷證系統、AI 輔助量刑分析、線上遞狀平台——這些技術工具的導入，確實為長期承受案件量壓力的司法體系帶來了效率提升的可能。然而，效率提升與問責健全，是兩個不同層次的制度問題。一個制度可以同時更有效率、卻更難被問責；而當「更難被問責」的特質被嵌入司法決策的核心環節，效率的提升就不再只是進步，而是一種需要審慎評估的制度性風險。

 

中華企業策略永續發展學會創會理事長莊鈞翔博士長期研究企業治理與法遵制度，他指出，AI 進入司法體系最核心的治理挑戰，不是技術準確率的問題，而是問責鏈的設計問題。當 AI 系統提供量刑建議，法官在時間壓力與自動化偏誤的雙重影響下傾向採納，最終的判決由法官簽名，但決策的實質內容由演算法主導——在這個流程中，問責的邊界變得模糊，而模糊的問責是任何治理設計中最危險的狀態。

 

更深層的問題在於：台灣目前的科技法庭建設，重視的是技術工具的導入，而非問責架構的同步設計。這個順序上的錯誤，將在未來數年內以難以預料的方式影響司法品質。當技術系統已深度嵌入決策流程，事後再補設計問責架構，不僅困難，而且代價高昂。本文將解構這個問責設計缺口的結構根源，並提出在技術與人的問責之間建立清晰邊界的具體路徑。

 

 

一、台灣科技法庭的實際進展：技術已深入日常

 

台灣司法院推進科技法庭的力度，在亞洲司法體系中已屬前段。電子卷證系統在全國各級法院的使用率持續提升，部分法院已達六成以上；全國數十間法庭建置了 AI 中文語音辨識系統，能夠將法庭對話即時轉為文字筆錄；量刑資訊系統每日更新，提供法官最新的量刑趨勢參考；AI 判決書草稿生成系統已在特定類型案件中進行試驗性應用，由 AI 根據起訴書自動產出初稿供法官修改；線上起訴與電子遞狀平台，已擴及多種訴訟類型。

 

從效率的角度而言，這些技術工具的導入確實產生了可觀的成效：書記官的行政負擔降低、開庭時間縮短、案件管理數位化程度提升。在案件量持續增加的背景下，技術輔助提供了緩解壓力的有效工具。這些進展值得肯定，也是台灣司法改革中值得記錄的具體成果。

 

然而，技術導入的速度，已經超過了問責架構設計的速度。當語音辨識系統將法庭對話轉為文字筆錄，若系統出現辨識錯誤，誰來負責確認並更正？當量刑資訊系統提供的參考區間影響了法官的判決，若事後發現該系統的訓練資料存在偏誤，誰來承擔問責？當 AI 生成的判決書草稿包含錯誤，而法官在時間壓力下未能充分審閱，最終的法律後果由誰承擔？這些問題，目前在台灣的科技法庭建設論述中，極少被正面討論。

 

二、自動化偏誤的制度性風險：AI 太有說服力

 

在行為科學的研究中，「自動化偏誤」（Automation Bias）是一個有充分實證基礎的認知現象：當人類決策者面對自動化系統的建議時，往往傾向於過度依賴系統輸出，而不充分行使獨立判斷。這個現象在司法場域中具有特別嚴重的制度性意涵。

 

台灣法官長期承受案件量壓力，在有限的時間內需要處理大量案件。當量刑資訊系統提供了一個「客觀」的參考區間，而法官若想偏離這個區間，就需要在判決書中詳細說明理由——這個制度設計，實際上創造了一種傾向依賴系統建議的激勵結構。對於工作負荷已然沉重的法官而言，「依照系統建議判決」是一條省力的路徑，而「獨立判斷並詳細說明偏離理由」則需要額外的時間與精力投入。

 

問題的深度，在於自動化偏誤的影響是隱性的。法官通常不會意識到自己正在受到自動化偏誤的影響，因為依賴系統建議在主觀上感覺像是「參考了客觀數據」，而非「放棄了獨立判斷」。這個隱性影響，使得問責變得格外困難：當判決結果事後被質疑，法官可以指向自己的簽名表示已負責，但決策的實質驅動因素卻部分來自一個無法被問責的演算法。

 

三、演算法偏見的規模性破壞力：一個錯誤影響所有案件

 

個別法官的偏見是一種「雜訊」——它影響的是該法官審理的案件，通過上訴制度可以部分修正，其影響範圍有自然的邊界。演算法偏見則是一種「系統性偏差」——它影響的是所有使用該系統的法院與法官，其影響範圍沒有自然邊界，且因為隱藏在技術的複雜性之後，往往難以被察覺與修正。

 

美國 COMPAS 量刑輔助系統的案例，在學術界與法律界已有充分討論，其核心發現是：該系統對不同族群的再犯風險評估存在系統性偏差，導致某些群體被高估風險而受到更重的量刑建議。這個案例的教訓，不在於特定系統的失敗，而在於它揭示了一個普遍性的制度風險：AI 系統從歷史判決數據中學習，而歷史判決數據本身就可能包含系統性的不公正。當 AI 學習了不公正，它就成為不公正的放大器與制度化工具。

 

台灣在建立量刑輔助系統時，若沒有同步建立系統性偏差的定期審查機制、演算法決策邏輯的透明化要求，以及偏誤發現後的快速修正程序，就是在沒有安全網的情況下引入了一個可能規模性複製不公正的技術工具。這個風險，比任何個別法官的偏見都更需要在制度設計層面得到嚴肅對待。

 

科技法庭的核心爭點，不是「AI 是否應該輔助司法」這個技術性問題，而是一個更根本的治理問題：在 AI 深度參與司法決策的制度框架下，問責的邊界應該如何設計，才能確保每一個影響當事人權利的決策，都有一個清晰的、可被追究的人類責任主體？

 

這個問題的複雜性，在於 AI 輔助司法的設計邏輯，天然地傾向於模糊問責邊界。系統設計者說：「AI 只是提供參考，決策仍由法官做出。」法官說：「我採納了系統的建議，因為系統基於客觀數據。」當事人說：「但影響我命運的，究竟是法官的判斷，還是演算法的輸出？」這三個說法在各自的層次上都有其合理性，但三者合在一起，卻創造了一個沒有人對決策實質內容負有完整責任的問責真空。

 

更深層的制度邏輯問題在於：台灣政府在推進科技法庭建設時，同時也在迴避 AI 獨立裁判的議題。這個迴避並非技術上的謹慎，而是有其政治與制度性根源——裁決主權不願讓渡給不可控的演算法、法律解釋的彈性空間需要被保留、司法職業生態的自我保護需求。然而，這個迴避創造了一個弔詭的狀態：AI 實質上已經影響了相當比例的司法決策，但在制度設計上，它被定位為「只是工具」，因而不需要承擔任何問責義務，也不需要接受任何制度性的透明化要求。

 

這個弔詭狀態，是科技法庭建設中最危險的制度漏洞。它允許 AI 的影響力不斷擴大，同時又確保這個影響力永遠不需要被正式問責。從內在法遵的至聖所原則審視，當一個制度設計的核心效果是讓某種影響力逃脫問責，這個設計本身就是制度誠信的根本性背叛。

 

 

台灣科技法庭建設在制度執行層面，面臨三項具體的系統性挑戰，這三項挑戰共同構成了問責真空的制度基礎。

 

第一項挑戰是問責鏈設計的缺位。目前台灣的科技法庭建設，在技術採購與部署層面有相對完整的程序，但在「技術工具影響決策後的問責鏈設計」層面，幾乎是空白的。當量刑系統提供的建議被採納，當語音辨識的錯誤影響了筆錄的正確性，當 AI 生成的草稿包含法律論述的瑕疵，這些問題的問責路徑是什麼？目前沒有明確的制度設計給出答案，而這個缺位，本身就是一個巨大的制度風險。

 

第二項挑戰是演算法透明化義務的缺乏。現行的政府資訊公開規範體系，並未明確要求行政機關在使用 AI 輔助決策工具時，必須公開演算法的決策邏輯、訓練資料的組成，以及系統偏誤的定期審查結果。這個規範空白，意味著司法院可以在不向公眾說明任何技術細節的情況下，持續擴展 AI 工具在司法決策中的應用範圍。缺乏透明化義務的技術應用，是民主問責機制最難突破的灰色地帶。

 

第三項挑戰是個人資料保護框架與司法 AI 應用的脫節。司法程序涉及大量個人隱私資料，而 AI 系統的訓練與運作，必然涉及對這些資料的大規模處理。目前的個人資料保護法規範框架，主要針對一般性的資料處理場景設計，對於「司法 AI 系統訓練使用當事人歷史案件資料」這個特定場景，缺乏明確的規範指引。這個規範空白，不僅創造了隱私風險，更使當事人無法通過現行法律機制，對影響自身案件的 AI 系統主張任何形式的資料主權。

 

 

莊鈞翔博士以 ESGAI 治理框架中「問責不能外包」的至聖所原則為基礎，提出三個維度的具體建議，目標是在技術效率與問責完整性之間建立清晰的制度邊界。

 

一、法制層面：確立 AI 輔助司法的問責法律框架

 

◆ AI 輔助司法的責任歸屬明確化立法：

推動在相關法規中明確規定：任何使用 AI 輔助工具做出的司法決定，其法律責任完整歸屬於做出最終決定的人類法律責任主體，AI 工具的使用不得作為減輕或轉移責任的依據。這個明確化的法律意義，在於從根本上阻斷「決策由 AI 驅動、責任由法官承擔但實質上分散於技術工具」的問責漂移。清晰的責任歸屬，是確保法官在採納 AI 建議時保持實質獨立判斷的制度性激勵。

 

◆ 演算法決策透明化義務入法：

參照歐盟《人工智能法案》對高風險 AI 系統的透明化要求，推動在我國相關法規中確立：司法機關使用的 AI 輔助決策系統，必須定期公開演算法決策邏輯的概要說明、訓練資料的組成原則，以及系統偏誤的定期審查結果。透明化義務的確立，是使公眾、法律學者與當事人能夠對 AI 系統進行有效監督的前提條件。沒有透明化，就沒有真正意義上的問責。

 

二、行政層面：問責鏈必須在技術部署之前設計完成

 

◆ 科技法庭治理架構的前置設計要求：

司法院在部署任何 AI 輔助決策工具之前，必須完成明確的問責鏈設計文件，包括：技術工具的決策影響範圍界定、各環節的問責主體確認、技術系統出現錯誤時的通報與修正程序，以及當事人對 AI 輔助決策主張異議的申請管道。這份設計文件應在技術採購之前公開諮詢，確保各方利害關係人有機會在技術正式部署之前提出問責設計的修正建議。

 

◆ 演算法偏誤定期審查機制建立：

針對已部署的量刑資訊系統與 AI 輔助決策工具，建立強制性的定期偏誤審查機制，由獨立的外部專家小組（包括法律學者、資料科學家與人權倡議者）每年對系統的決策模式進行審查，評估是否存在對特定族群、性別、地區或社經背景的系統性偏差，並公開審查結論與改善建議。這個機制的設立，是從「部署後的盲目信任」轉向「持續的問責性監督」的關鍵制度設計。

 

三、治理層面：建立可被問責的科技法庭文化

 

◆ 「AI 輔助、人類負責」原則的制度文化建立：

在司法官的職前訓練與在職教育中，系統性納入「AI 輔助工具的適當使用原則」課程，核心是建立清晰的認知：AI 是資訊處理工具，法官是判斷責任主體；採納 AI 建議是可以的，但採納的理由必須是法官的獨立判斷，而非因為「AI 建議了這個結果」。這個認知框架的建立，是對抗自動化偏誤最根本的制度性工具，比任何技術性的偏誤修正都更具持久性。

 

◆ 當事人對 AI 輔助決策的知情權與異議權設計：

在訴訟程序中明確確立當事人的知情權：若影響其案件的司法決定使用了 AI 輔助工具，當事人有權被告知，並有權申請人工複核。這個制度設計的核心，是確保 AI 工具的使用不會在當事人毫不知情的情況下影響其法律命運。知情與異議是問責機制中最直接、最有效的環節——它讓最有動機發現問題的人（受影響的當事人），擁有發現並提出問題的制度性管道。

 

科技法庭的願景是美好的：更有效率的司法程序、更一致的量刑標準、更少的行政浪費。這些目標值得追求，技術工具的導入也確實在這些方向上產生了實質的進展。然而，願景的美好，不能成為忽視問責設計的理由。一個問責真空的科技法庭，只是一個更有效率地產出無法被問責的決定的機器。

 

莊鈞翔博士從內在法遵的視角強調，制度的可信度不是由其技術精密度決定的，而是由其問責設計的完整性決定的。當 AI 的影響力滲入司法決策的核心環節，問責架構的設計就不再是可以事後補做的細節，而是整個科技法庭建設必須在第一步就回答的根本性問題：誰來負責？如何被追究？當系統出錯，代價由誰承擔？

 

台灣在科技法庭建設上的投入與成果，已經建立了相當的技術基礎。下一個五年，應該是在這個技術基礎上建立問責架構的關鍵時期。這需要立法機關的主動立法、司法行政機關的前置設計義務，以及司法文化對「AI 是工具、人類是責任主體」這個原則的真正內化。

 

從企業治理的長期視角而言，任何一個組織若允許決策影響力不斷擴大的工具逃脫問責，這個組織的治理誠信就已經在這個允許的瞬間開始瓦解。科技法庭面臨的，正是同樣的治理選擇時刻——選擇在技術效率與問責完整性之間找到真正的平衡，還是繼續允許問責真空在技術擴張的掩護下持續擴大。

 

本文由作者構思指導、AI輔助生成、作者審定修訂。莊鈞翔博士作為本文之策略主導者、論述框架設計者與最終學術審定者，就本文整體的法律詮釋方向、策略建議架構及核心觀點立場，負有完整之學術責任與專業擔當。

 

▌ 憲法

憲法第 16 條：人民有請願、訴願及訴訟之權。

憲法第 80 條：法官須超出黨派以外，依據法律獨立審判，不受任何干涉。

 

▌ 法官法

法官法第 1 條：為維護審判獨立，確保法官依據法律，超然、獨立、公正審判，保障人民訴訟權益，特制定本法。

法官法第 13 條：法官應依據憲法及法律，本於良心，超然、獨立、公正審判，不受任何干涉。

 

▌ 個人資料保護法

個人資料保護法第 1 條：為規範個人資料之蒐集、處理及利用，以避免人格權受侵害，並促進個人資料之合理利用，特制定本法。

個人資料保護法第 5 條：個人資料之蒐集、處理或利用，應尊重當事人之權益，依誠實及信用方法為之，不得逾越特定目的之必要範圍，並應與蒐集之目的具有正當合理之關聯。

 

▌ 政府資訊公開法

政府資訊公開法第 1 條：為建立政府資訊公開制度，便利人民共享及公平利用政府資訊，保障人民知的權利，增進人民對公共事務之瞭解、信任及監督，並促進民主參與，特制定本法。

 

▌ 歐盟人工智能法案 Article 14（比較法學參照）

高風險 AI 系統須確保人類可有效監督其運作，防止或最小化自動化偏誤對決策準確性之影響。（High-risk AI systems shall be designed and developed in such a way that they can be effectively overseen by natural persons during the period in which the AI system is in use.）本條為歐盟 AI Act 對高風險 AI 系統的人類監督義務要求，司法輔助系統被明確列入高風險類別，對台灣科技法庭的問責設計具有重要的比較法學參照價值。

 

▌ 司法院科技法庭政策文件精神（公開資訊）

司法院自 2023 年起推動 AI 判決書草稿生成系統試驗計畫，明確定位 AI 為「輔助工具」，最終判決責任仍由法官承擔。本條政策精神確認了「AI 輔助、人類負責」的制度定位，但尚未建立具體的問責鏈設計規範，此制度空白為本文論述之核心關切。

 

 

莊鈞翔 博士

 

華人企業界深具影響力的「企業策略軍師」、「當代法商作家」與「年度策略評論家」，深耕企業策略與營運管理逾二十載，以法學與商學雙重專業為基石，致力於將學術智慧與實務經驗融會貫通；身為作家的莊博士，擅長以穿透性的文字與前瞻性的評論，將生硬的法律規範轉化為保護企業基業的戰略資產，透過制度化治理協助領導者實現基業長青。

 

莊博士於逢甲大學商學博士研究所以 Cumulative GPA 4.3 的優異表現取得商學博士學位，曾榮獲最佳商管期刊論文獎，現為策略智庫平台與數位媒體之創辦人，並受邀擔任多家企業之常年策略顧問與企業法遵協作，莊博士主張法遵不應僅是外部規範的被動遵守，而應是企業核心價值的內在延伸；其代表著作：內在法遵 Internal Compliance《為你的內心，打造一座不可侵犯的至聖所》，成功將法遵精神昇華至心靈境界，被譽為當代企業家必讀的內在管理寶典。

 

相關主題　科技法庭　AI司法　問責設計　演算法偏見　司法治理　法遵合規　數位轉型