人工智慧與法律規範學術研究群
第二年期（2019-2020）
第十二次會議
2020年6月23日（星期四）
主持人：李建良（中央研究院法律學研究所特聘研究員兼所長）
主講人：林昀嫻副教授（國立清華大學科技法律研究所）、王道維教授（國立清華大學物理系）
◎ 整理：洪于庭
◎ 定稿：李建良
一、問題意識
當初一開始是從紛爭解決發想，我將研究聚焦在家事紛爭解決，在家事法院所會面臨到的困境，較不適合由訴訟解決，較適合由調解、諮商方式等，以解決長久以來家中不公平、正義之狀況。因為家中的狀況不太容易由訴訟解決，當進去訴訟程序時就希望勝訴，兩造關係進一步撕裂。故我希望尤其是離婚或是親權酌定由訴訟以外途徑解決，這對很多兒童少年一生有很大影響。
離婚後親權酌定之案件研究
兒童權利公約中提到，應以兒童最佳利益為優先考量。但這是不確定法律概念，兒童最佳利益的範疇為何，有許多文獻對之有相關探討。其實我們的民法中有提到應以子女最佳利益為參考，而親權酌定應有具體判斷因素，故民法第1055條-1有幾樣具體參考因素。選這個主題其中一個原因是因為有許多人研究過，才不會閉門造車。
AI應用在家事判決的可能性
- 可能性
- 案量大增
- 案件多屬單純
- 可減少訴訟
- 對法學研究與審判品質的幫助
- 對於家事案件做更全面的研究
- 讓法官能專注於負責和困難的案件
- 法院判決書的文字應用在自然語言處理（NLP）的優點
- 品質較高
- 數量龐大
- 生活相關
- 可解釋性
- 研究AI技術應用時可能的爭議：AI在司法審判的爭議，如State v. Loomis的案件。但我們還是必須發展國內AI在司法上的應用，如國內未應用僅討論國外案例會有點可惜。
二、以法實證研究議題為例
我們搜集2015~2017年所有的判決，總共2620件，酌定親權有1343件，我們就看1343件，我們的研究發現：
- 親權歸屬於父或母
- 判決考量因素的分析：我們把民法第1055條-1考量的因素分成13種，統計這13個因素在案件中出現頻率。
- 城鄉差異：母親獨任比例在都市較高，但不會差很多。
- 從未進入司法體系的侵權分配事件：進入法院前，就因為雙方有共識而不用進入法院者，父親單獨行使親權狀況比較多。
三、標注資料庫的建置
技術部份是關於自然語言模型的處理，我知道在法律方面觀之會有很多人權問題。
判決書理據標註舉例
於我們的研究而言會教有利文字（得到親權）、不利文字，先做對申請人有無利判斷，較不會出錯，就此可以看到法官的態度為何。有一個好處這樣的標注方式是在文字內容，會減少偏見情況。那該因素是否重要，法官發現可以將其他因素寫入判決中，法官可以寫別的理由，可能會造成不同解讀方式，法官會有看孩子意願會這樣判，即便不看孩子意願也會這樣判，就會產生差異。
標註並沒有單一方法，特別是從判決書內容預測判決結果，這些標註資料在外來可以做資料擴增、偏見研究，不等於判決書但把判決書重要部分提出，好的判決書因為各項資料與論述相當充分，即便指標到其中部分亦足以做判決預測。
為什麼學習應用在判決之可行的，我們將判決整理成等效判決書，在做資料預處理，提取特徵或向量化，我們的判決預測適用深度學習的結構，我們輸入的資料是聲請人有利不利的文字、相對人有利不利的文字，將文字轉成向量，將向量投入類神經網絡學習，綜合向量出來的是800維向量，這是為何在應用上會有人認為好像有點像黑箱的意義，電腦是看不懂單個字的意思，但可以根據單個詞對於該判決有多重要。
初步結果：三分類的文句意象判斷
將六千多條有利不利文字段落，我們亦可用隨機選取的中性文字做三分類的預測，顯示我們的模型已有相當能力來判斷包括中性的文字意象，有助於提升對於整體判決的預測準確度。
兩分類的侵權裁定預測
判給聲請人或相對人我們的預測準確率是93%，在做文字分析，因為法院是高品質文字所以效果非常好。如果我們今天適用勾選方式，數目很多，判決準確性很高是沒意外的情形。但就法院是不確定文字，本系統可輸入不固定的文字長度或句數分析，方便於實務情境
三分類親權裁定預測
判給雙方的案件差異是較大的，容易有誤差。
解釋性問題
- 解釋對象：最近有文獻討論，工程師會認為並沒有問題，他看這個城市的運算結果知道原因，但一般人看不懂，語言不同
- 配合統計分析：AI預測應該與統計分析或法實證研究互相配合
- 演算法的改進：有些演算法會有一定的解釋力，目前也有將文字中的主要因素凸顯，如self attention model（自我注意力模型），他可以把文字自我標註，在superviselearning在某些句子會與這個結果有關的，會將此呈現出來。一開始對兩造有利不利的句子是人標的，我們希望是AI可以自己標的。
四、建構自然語言
五、建構親權預測系統與未來發展
- 仍有使用上不足之處
- 一般大眾的表達語法與法官的專業語法仍有不同
- 關於兩造雙方的事實認知可能會有偏袒、不全或錯誤
- 我提供影片供大家參考我們系統運用方式
- AI侵權判決預測系統的使用情境：原則上當事人自己就可以上網使用，但若能透過第三方會更理想，社福人員可斡旋，有助於庭外和解，減少花費對簿公堂的傷害。但是還是需要各種輔助環境的支援。
- 未來發展方向：擴展到其他案件
- 發展新的AI技術：亦可用此NLP方式開發自動標註、訴狀
- 法學相關議題：可更深度研究AI應用限制或人權、倫理等
- 促進司法的透明性：類似案件一般人民可以預期結果，促進透明性、穩定性與可親性，對於和解應有幫助的。
結語：以AI與法律的結合促進社會公義
希望能帶來以下幾項正面影響
- 以法實證研究提升司法穩定性可預測性
- 減輕法官負擔
- 協助弱勢當事人
- 利用審判書大量高品質的文字資料，發展可解釋性AI
- 促進科技與法律更多合作
問題與討論（敬稱省略）
黃詩淳：
我上次報告的民事判決的應用，查了一些文獻，在事實認定方面在AI的幫助較小，法律適用方面較大，剛剛王老師提的也是法律適用方面。那我們將之稱為預測判決系統是否恰當，好像只是在測試AI是否看得懂裁判書，會能夠幫助司法人員嗎，因為還是必須自己判斷事實
王道維：
這是參考性的，並不會代替法官，在陳述時可能給出的意見會是偏頗的，在協調時雙方給出的意見給雙方律師在訴訟前，在訴訟策略上可以使用。大概功能是，雖然有些限制，但在這些限制內時，也許可使使用者判斷法官想法為何。又如可能在鄉間使用者，事實可能沒問題，但在法律認定上較無知，如使用此系統，較能知道法官不會這樣想，可能不會提起訴訟。
李建良：
用判決書的內容去預測判決結果，是下個判決的結果，那正確率的結果。
王道維：
都還是既有判決中做預測，該網頁是就未知判決，所以不知道結果，我認為可以與法扶合作，就看如何使用。
黃詩淳：
在做測試組時，也是讓30%的裁判，並不是讀全文只是讀原因。
邱文聰：
黃老師上個月的是今天作業的前端部分，看是否有讀懂判決，今天做的是標註，預測親權判決結果。
黃詩淳：
如果要真的知道法官為何要判給父母，還是要透過判決書才能知道要因為何。實證也是很重要的，前段林老師的部分會是很重要的部分。
林昀嫻：
我們有與司法院的人報告，他們比較想知道法實證的部分，我們的角度是此系統無法取代法官，黃老師剛剛提的，網站上提出的事實及系統被餵養的資料，這兩者是需要轉換的，所以一開始在講減輕法官的負擔，並非一部份取代法官，僅是在紛爭解決流程中，未進入司法體系，是否可先解決部分紛爭，以減輕法官負擔，法實證部分也還在發展中。
陳弘儒：
這套系統的目的是正式進入法院的案件量變少，當一個親權爭議出現後，會進入訴訟的關鍵性原因是什麼，該閾值為何。如果可以與王老師的部分搭配，會有相輔相成的作用。
林昀嫻：
我常與家事法官談，有一個案例是，夫妻已進入法院，先調解、調解不成才進入法院，女方是貴婦，男方稱離婚後小孩歸女方，每個月50萬，不包括子女教育費，後來談不攏的原因是因為，女方主張房子的管理費誰付，一般來說很難會想到進入訴訟的關鍵點是管理費。
陳弘儒：
所以這樣系統有可能沒辦法很大量減少案件進入家事法院。
王道維：
也許我們一開始設定是這樣，但用途可能不一樣。有人認為可能會取代律師角色，但也有人認為可以看出訴訟策略方式
楊岳平：
我想請問有無要回歸分析，如果我們只看百分比很難看清楚。
王道維：
有我們現在在寫paper，做回歸可讓一般人看懂。事實上AI也是可以做這樣的研究。
楊岳平：
在這基礎上，我們在做回歸，要找的是Causation，剛剛在分析中提到有些真正原因不會揭露在其中，會有疑慮，可能我們找到是法官再分配親權時會用什麼措詞，在這系統中是否為重要，還是找到correlation即已足。在這過程中是否會讓correlation 與causation模糊。
王道維：
這問題幾乎是對所有AI研究都相同的，判決書中法官是否會有心證決定判給誰。我們目前所有研究的數據從這裡來，故我們也很避免這種質疑，但至少這種方式能告訴我們這是可能的。如果法院能把所有卷宗電子化，我們去做標註，才有可能。至少現在法官所講原因與最後有一致性，最後再去訓練較複雜案件，這是針對資料部分。針對演算法部分，我認為是會有更多進步，他可能沒辦法100％告訴原因，他適用後設的方式檢驗，科學方式就是這樣，但可以用不同方式檢驗。中間可能會有些差異，最後結果是問誰較有機率勝訴，這系統整體而言還是可靠的，我們可以用其他方式檢驗是否有問題，如果沒有實證方式。
楊岳平：
我們需要知道因果關係嗎，還是一個系統只要有correlation就好，上次討論的是，若不是做判決以一個預測目的來說是不用causation。
王道維：
必須要看使用目的，這並非定量計算，他會抓到句中哪些對判決重要的，如果這樣結果可以幫助這樣結果是合理的，那麼這問題並非想像中重要。
陳弘儒：
回歸其實沒有探討因果關係，沒辦法決定原因跟結果，當然社會科學做很多。所謂的原因或許不是在一群數據中且為未成年子女的主要關係者，應該是將所有判決都拿掉。
王道維：
我其實想做，若將此因素完全拿掉，才能完全體現其他事實
邱文聰：
我們在談因果關係時，必須要有前提時基礎事實。
王道維：
有些研究會把因果關係放入其中，將整套演算法放入。
蘇凱平：
我最大期待是correlation取代 causation，人類想法會想找出原因，但該原因是否存在，我覺得NLP如果可以擴大範圍，如果可以訓練機器的方式，將範圍拉大，有沒有可能我們知道這樣因素會導致這樣結果，不用知道特定因素，因為法官也是這樣做的，他們會有insight不會以 causation存在，NLP是針對此，我有相當期待。我在做律師時，與高等法院庭長學習時，他修改我的訴狀會將‘將’改成‘使’，他認為較會勝訴，美國與有許多文獻有討論此，如果你將‘將’單獨預測是不會有意義，透過NLP前後文可以得出標註結果，可能會有correlation。
楊岳平：
這個沒辦法做判決預測系統，並不會單輸入‘將‘。
蘇凱平：
司法院的量刑資訊系統很多法官不願意用，於高等法院105年度交上易字第117號刑事判決，該案中一審判六個月，檢察官說太輕，被告說太重，量刑資訊系統中相類似的案件判刑，一個是四個月、六個月，是判在該區間中，故並無激輕激重，該判決也選為最具參考價值裁判，至個案子因子很單純，沒有人死傷、沒有上訴審，不需要解釋原因，就是審理上訴理由，沒有激輕激重就是他的說理方式。
鄭瑞健：
假設某個系統很好，如果之後有法官與系統的意見大相逕提，那請問該如何處理。
林昀嫻：
我們並沒有認為係作為訴訟一環、為必經程序。
王道維：
如果我們持續發展，的確有可能會有這樣發展，當事人雙方如果都做該預測，這項有個好處是，為了預測結果，可能需要填寫，自身與對方的有利不利條件填寫，法官可以透過此做整合，可以從事實面得知可以採取何作為其理由，可以使法官心證更明確知道來自為何，在系統中可能會得到應該判給母親，法官應有責任在判決書中寫的更明確。
王道維：
你們有無考慮舉證責任配置為題，如有些欄位我沒填，但舉證責任在對方，法院應該判對方敗訴，這樣是否有問題，同樣這套自然語言學習是否有可能。如果沒有大量資料可供學習，這部分將會較困難。如果有教，會有機會。因為對AI而言並不完全了解我們想要什麼，但會根據資料，如果資料不多都是根據特殊例子，這樣很難以學習、判斷。
黃相博：
在這樣親權案件當中，有無律師代理會影響判決結果嗎。
林昀嫻：
我們當初標註並沒有特別標注有無訴訟代理人，如果之後有在延伸會在參考。
黃詩淳：
在贍養費是否給付我們有做律師，被告有無律師代理，對是否勝訴會有顯著性，如果沒請律師敗訴的可能性就會顯著提高。
李建良：
第一點，可能輸入而不用透過訴訟解決，那當事人可能為質疑為何要相信，背後可能會有些因素，因為是未來是沒被驗證過，某種程度也是一種顧問的功能，這讓我想到德國在當年投墮胎合法化的問題，一定consulting才能墮胎。
第二點，實證研究部分有一套系統，AI是一套系統，也是回歸預測，那是否有比較過哪個系統較準確，有沒有可能這兩個系統做交互比較。
第三點，王老師有提到AI對是事實認定較弱，學習與預測是文字，未來案件是沒有被認定的，事實認定與事實判定，判決書是被認定過的文字。
