我大約在兩年前到中興大學TED演講，題目是：AI判官行不行？
當時在說明世界與台灣法官在應用生成式AI的實務情況，以及法源依據。
兩年過去了，世界各地陸續出現實證研究報告，就可以來延續之前這個類似的話題，並回頭來看看可對台灣有何啟示。
《法官使用生成式AI：實踐經驗與啟示》
報告資訊： AI Policy Consortium for Law & Courts（NCSC × Thomson Reuters Institute）｜2026年3月
一、研究背景與目的
本報告係「法律與法院AI政策聯盟」治理與倫理工作小組主導，於2025年10月至11月間對美國10個州的13位現任法官進行一對一深度訪談（涵蓋最高法院大法官、上訴法院、一審及專業法院）。
研究動機在於：市場上針對企業與律師的AI調查已汗牛充棟，但以「法官本身」為研究對象的實證資料卻極為匱乏。
二、主要發現
（一）法官如何使用GenAI？
受訪法官普遍以「法律實習生」比喻GenAI——只在已掌握大方向的前提下，才交由AI處理輔助性工作，並嚴格覆核。
實際使用場景集中於低風險、高重複性工作：
•大量訴狀與卷宗的摘要整理（並自動生成有出處引用的時間軸）
•確定裁判結論後，協助草擬特定段落初稿（如法律標準說明）
•規劃CLE課程、演講稿、法院行政文書
•快速梳理特定法律問題的既有見解（事後必須自行驗證引用來源）
所有受訪法官一致表示：「裁判什麼」的核心決策，始終由法官獨立行使，AI只能影響「如何呈現」。
（二）主要效益：
大幅縮短文件處理時間、減輕重複勞力、間接提升司法近用性。
（三）主要風險：
•幻覺問題：
幾乎所有法官都曾遭遇AI捏造不存在的案件引用——這是目前最嚴重的技術風險。
•隱私與資安：
訴訟資料可能遭外部伺服器擷取；受訪法官多人表示會審閱服務條款。
•AI書狀海嘯：
擔憂自我代理訴訟人大量產製篇幅冗長但內容有誤的AI書狀，反加重法院負擔。
•公眾觀感：
缺乏透明揭露機制，可能引發司法公正性疑慮。
三、政策建議
報告提出六項核心方向：
1.「人在迴路」原則：
AI輸出須經法官實質審閱，不得直接作為裁判依據。
2.漸進式採用：
先從文件摘要等低風險場景試行，再評估擴大應用。
3.建立揭露機制：
涉及AI輔助的訴訟文件應說明使用情形。
4.強化資安：
優先採用本地端部署或專用雲端，建立身份驗證機制。
5.提升AI素養：
透過CLE課程系統性建立法官的AI識讀能力，納入「勝任能力」倫理義務。
6.院際治理規範：
建立一致性的系統層面政策，避免個別法官「各行其是」。
四、對台灣的啟示
1.司法院現有方向符合原則：
司法院的「智慧化裁判草稿自動生成系統」以高度類型化犯罪為試行領域、法官最終審定，與報告「AI輔助而非取代」的核心精神相符。
2. 幻覺風險的防範：
若法官私下使用商業GenAI（ChatGPT、Copilot等）輔助法律研究，台灣同樣面臨幻覺風險。建議司法院研訂驗核準則，防止引用不存在或錯誤的判決先例。
3. 倫理規範更新迫切：
現行《法官法》與《法官倫理規範》未明確規範GenAI使用情境。應考量增訂：AI輔助裁判的揭露義務、AI素養納入勝任義務範疇、明文禁止以AI取代法官獨立裁量。
4. AI書狀海嘯的預警：
隨中文GenAI品質提升，台灣法院可預見AI生成書狀激增、品質參差不齊的挑戰。建議預先評估對案件管理系統的衝擊，考慮書狀揭露義務。
5. 資安治理的急迫性：
使用境外商業GenAI服務處理訴訟卷宗，涉及個資或商業機密的文件面臨外洩風險。建議優先採用本地端部署或政府雲端專用環境，並制定資安標準。
6. 法官學院的AI培訓：
建議司法院法官學院將GenAI基礎知識、倫理應用與風險識別納入常規繼續教育，並設計具體操作案例與判斷框架。
綜上所述，生成式AI可以是強大的司法輔助工具，但「法官永遠是最終決策者」這一原則不可動搖。台灣推進方向大致符合此精神，在倫理規範明文化、資安治理、AI素養培訓三面向仍有重要的制度建設空間。
資料來源： NCSC、Thomson Reuters Institute、ABA Journal、司法院官網
另可參閱：
法院使用人工智慧輔助審判對於訴訟之影響，陳唯仁。
生成式 AI 作為司法人員決策輔助工具的可能性初探：以 ChatGPT 為例，張巧函。
