從1995年3月起，由行政院衛生署下轄的「全民健康保險局」負責推動，實施全民健康保險，目前臺灣的健保納保率達99% 以上，累積豐富的資料，可做為相關研究第一手資料的來源。而自1998年起，中央健保局即委託國家衛生研究院進行「全民健康保險資料庫」的建置，其原始目的為「醫療費用的申報」。

有關Explainable AI這個議題，近期不只於法學的領域有討論，實際上在資料科學界更受到矚目。若我們在Google搜尋Explainable AI，第一個出現的搜尋結果是DARPA這個機構於2017年開始進行某個大型研究計畫，整個主題即是XAI，內容為如何創造可解釋的AI，雖然主要是科學人在做的事情，但法學界也漸漸開始關心，某些國家的法律條文，也進一步的導入explainable AI或是explainability的要求。所以，今天我想分享，可解釋的AI在法學跟資訊科學，目前進展的狀況，以及運用實例，例如我個人在使用AI相關的工具進行法學研究時，怎麼確保或提升可解釋性的自身經驗。

從法律的角度觀之，通常認為照顧是親屬的義務。然而民法所明文者為「扶養」，扶養是否等同於照顧？法院判決常以金錢給付作為履行扶養義務的方式，似可推之民法上所稱扶養，並不全然等同於照顧，法律並未要求照顧必須由扶養義務人親力親為。現行常見的「孝道的外包」，將照顧的工作交由外籍勞工或者長照機構代勞，倘若未來交由機器人代勞，是否會有道德上的爭議？