從風險管理角度，這案子比較明確的教訓是：#重點還是在人啦🤖⚖️😏• 再好的 AI 工具（不管是 Harvey、AIDA 還是一般 LLM），都可能產生「看起來很合理但完全假的」法律引文。這是語言模型的結構性問題，而不是單一品牌才會發生。• S&amp;C 自己的內規其實已經要求「任何 AI 產出都要嚴格人工驗證」，出包的關鍵是流程沒有被遵守（核對程序失靈），而不是工具本身多先進。 與其追究「是哪一款 AI」，更實務的做法是把這個案例當作警示，強化事務所／公司內部的：• 工具選擇與分級（哪些場景可以用 GenAI，哪些只能用專門的檢索式工具）。• 強制 double-check / partner review 的流程設計和稽核。• 在對外文件中揭露 AI 使用範圍與核查責任的制度。

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建佑律師＿NoMoreLaw的沙龍

Web3

律所AI使用規範與風險管理

一、規範狀態：草案階段，尚未正式頒布截至2026年4月，司法院尚未正式發布專屬司法體系的「生成式AI使用指引」。目前是援引行政院2023年8月發布的「行政院及所屬機關使用生成式AI參考指引」作為內部依據，司法院雖表示將「適時訂頒」專屬規範，但正式版本迄今未見公告。&nbsp;二、2023年12月公聽會：開放暫停司法院2023年8月宣布開發完成「智慧化裁判草稿自動生成系統」，初期以「不能安全駕駛」及「幫助詐欺」兩類高度類型化案件為試行範圍。此舉引發司法人權推進聯盟等民間團體強烈關切，要求召開公聽會並提出三大風險：•&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;AI幻覺風險（引用不存在判決）•&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;系統偏誤複製過往判決中的歧視性認定•&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;公眾知情權及法官責任歸屬不明結果：司法院接受建議，決定暫緩試行，重新研議後再推進。&nbsp;三、司法院現行立場官方確認的基本原則如下：•&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;AI僅為輔助工具，認定事實、適用法律、論罪科刑仍須法官親自決定•&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;系統採完全本地部署（on-premise），不傳送資料至外部伺服器•&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;技術架構為「規則法」結合自然語言處理，非純粹生成式AI，以降低幻覺風險•&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;法官對AI草稿具有完整的自主審閱與修改權另外，AI量刑資訊系統（配合國民法官新制）已實際運作中，與草稿系統性質不同。&nbsp;四、法官倫理規範：明顯空白《法官倫理規範》目前無任何AI相關條文，未見修訂草案。現行倫理規範雖可透過解釋涵蓋「不得委外決定」的精神，但以下事項完全付之闕如：•&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;法官在裁判書中是否有揭露AI輔助的義務•&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;AI使用的明確界線（哪些工作可用，哪些不行）•&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;當事人的救濟依據&nbsp;五、律師觀察：規範缺口的實務意涵簡言之，台灣目前的狀態是「原則宣示、草案存在、執行暫停、正式規範付之闕如」。幾個值得關注的缺口：對訴訟當事人： 若懷疑裁判受AI偏誤影響，現行法制毫無明確救濟依據。對法官： 私下使用商業GenAI（如ChatGPT）輔助研究是否合乎倫理？完全沒有明確答案。對比國際： 新加坡、歐盟已有較成熟的司法AI指引，台灣的對應進度明顯落後，值得持續追蹤。&nbsp;Sources： 司法院官方新聞稿、開放文化基金會公聽會摘要、司法人權推進聯盟、法律白話文運動、台灣科技媒體中心

台灣司法院司法人員使用生成式AI：現行規範狀態

本集探討人工智慧（AI）與法律判斷在打擊虛擬資產犯罪中的關鍵角色。整體呈現科技查緝與司法正義在加密貨幣時代的交互應用與規範要求。 一、技術層面上：AI 雖然能極速分析海量區塊鏈數據、識別洗錢特徵，但&nbsp;TRM Labs&nbsp;強調&nbsp;人為判斷&nbsp;對於判斷法律意圖與責任歸屬依然不可或缺。 二、法律程序方面：法院最新判決指出幣流分析報告必須符合法定鑑定程序才具備證據能力，否則僅視為偵查參考。 三、針對場外交易（OTC）幣商的法律風險與洗錢防制登記義務，本集有風險防範建議。&nbsp;本集Apple Podcast收聽連結：<a href="https://podcasts.apple.com/tw/podcast/nomorelaw%E4%B8%8D%E8%A6%81%E8%B7%9F%E6%88%91%E8%AC%9B%E6%B3%95%E5%BE%8B/id1539718891?i=1000763399518">https://podcasts.apple.com/tw/podcast/nomorelaw%E4%B8%8D%E8%A6%81%E8%B7%9F%E6%88%91%E8%AC%9B%E6%B3%95%E5%BE%8B/id1539718891?i=1000763399518</a>&nbsp;

AI工具、區塊鏈幣流分析與法庭攻防

&lt;&lt;產業在合規框架下探索與現實世界更深層的整合&gt;&gt;&nbsp;💡重點濃縮：1️⃣Kelp DAO&nbsp;跨鏈橋漏洞引發的連鎖反應，導致借貸龍頭&nbsp;Aave&nbsp;出現巨額壞帳並觸發市場資金大逃竄。&nbsp;2️⃣Tether&nbsp;配合執法行動凍結大量資金，引發社群對穩定幣中心化控制權的激烈爭論。&nbsp;3️⃣JENNER&nbsp;迷因幣非證券的法院裁定、移工非法洗錢遭起訴，以及各國政府對預測市場與穩定幣的規範趨勢。&nbsp;4️⃣a16z&nbsp;與&nbsp;World ID&nbsp;的動向顯示區塊鏈正加速轉向&nbsp;AI 代理身分驗證與&nbsp;RWA 實體資產（如寶可夢卡牌）代幣化的應用。 🧠亮眼觀點&nbsp;1️⃣DeFi 的「非接觸式」傳染風險：Kelp DAO 事件顯示，駭客完全無需攻破 Aave 的核心代碼，僅靠「上游抵押品污染」（憑空印製代幣），便能「合法」套出 Aave 的真實資產。這顛覆過去「代碼安全即協議安全」的認知，證明「DeFi 樂高」的高度可組合性已成為致命的系統性盲區。&nbsp;2⃣區塊鏈作為 AI 代理的基礎設施：多數人將 AI 與區塊鏈視為兩條平行賽道，但 a16z 提出「KYA (Know Your Agent)」概念，指出當 AI 成為自主交易主體時，區塊鏈的不可篡改性與穩定幣，能完美解決 AI 缺乏標準化身分證明、權限控制及支付管道的剛性需求。&nbsp;3⃣軍事機密淪為預測市場的內線籌碼：美軍士兵利用參與逮捕他國元首的最高軍事機密，在 Polymarket 上精準押注並爽賺40萬美元。這起事件意外揭示去中心化預測市場已演變成情報變現的新管道，對國家安全與保密防諜構成前所未見的挑戰。&nbsp;4⃣穩定幣成為「一鍵式」高效執法工具：Tether 配合制裁單次凍結高達3.44億美元，凸顯穩定幣在去中心化網路上運行的「極度中心化控制權」。這打破加密貨幣「抗審查」的理想迷思，反倒讓其成為比傳統金融更快速、更精準的監管執法武器。

🌐 #Web3_2026w16：

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。&nbsp;《法官使用生成式AI：實踐經驗與啟示》報告資訊： AI Policy Consortium for Law &amp; Courts（NCSC × Thomson Reuters Institute）｜2026年3月&nbsp;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。&nbsp;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：&nbsp;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。&nbsp;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」。&nbsp;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。&nbsp;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。&nbsp;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。&nbsp;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。&nbsp;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。&nbsp;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。&nbsp;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。&nbsp;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。

法官使用生成式AI：實踐經驗與啟示

《AI 基本法》上路，雖無直接罰則，卻讓現行法規（個資法、消保法等）在 AI 領域的適用更廣泛，潛藏巨大法律風險。本文從實務出發，解析五大常見 AI 法律地雷，涵蓋資料風險、供應鏈、HR、行銷、客服及 AI 代理應用，並提供具體行動建議與服務對應，協助企業在法規未臻完善前，搶先佈局，降低風險。

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從一線實務看風險情境、法律議題與因應對策：AI 基本法帶來的企業合規新挑戰

#DAO治理工具 #Tally&nbsp; 國內主流或知名區塊鏈媒體都沒提到或報導這件事⋯反而鉅亨網有提到😆 「從長期來看，危機往往孕育轉機。Tally 的關閉，雖然給 DAO 治理行業蒙上了一層陰影，但這並不意味著 DAO 治理的終結。這一事件或許會成為 DAO 社區加速技術自主和生態重構的催化劑。它可能促使社區更加重視治理前端的去中心化部署，或是行業開始探索新的治理工具形態。例如，結合 AI 的治理助手正在興起，能夠自動摘要提案、分析投票趨勢以及提醒關鍵時間節點，從而降低投票者的參與門檻。 此外，監管環境的變化也可能為 DAO 治理帶來新的曙光。如果未來監管層能夠出台更清晰、更合理的加密監管框架，明確 DAO 的法律地位和治理邊界，將有助於消除市場的不確定性，促進 DAO 行業的健康發展。屆時，DAO 治理工具也可能會迎來新的發展機遇。 Tally 的興衰歷程，映射了 DAO 治理從熱潮到冷靜的完整周期。它的「謝幕」，也是 DAO 治理行業發展過程中的一個重要節點。它讓我們看到了行業在監管、市場、人才等方面面臨的多重挑戰，也讓行業對 DAO 治理的未來進行更深入的思考。 或許，Tally 的離開並非終點，而是 DAO 治理向更成熟階段演進的一個起點。在這個充滿變數的時代，唯有不斷創新、適應變化，才能在寒冬中找到新的曙光，推動 DAO 治理走向更加成熟的未來。」 #web3 <a href="https://news.cnyes.com/news/id/6390517">https://news.cnyes.com/news/id/6390517</a>

DAO治理工具Tally的落日與啟示

本文從越權行為問責、多層委任責任鏈、律師職業倫理三個維度，系統分析AI代理法律風險；並進一步引介學說關於德國法「空白意思表示」理論在AI締約表示歸屬問題上之應用，以及2025年我國《人工智慧基本法》所確立之風險分級與人為可控原則，提出適用現行法律框架之詮釋路徑與立法建議。

政治與評論

生成式AI

責任

人工智慧

Intel

立法

2025年

2026年

生成式AI代理責任爭議與法律風險研究

摘要：生成式AI代理（Generative AI Agent）能夠在真實環境中自主行動、使用工具、委任子任務，甚至形成多層代理鏈，已為傳統法律責任框架帶來前所未見的挑戰。本文以三篇文獻為核心：其一為Shapira等人發表之《Agents of Chaos》實證紅隊研究（arXiv:2602.20021，2026年）；其二為Google DeepMind研究員Tomašev等人提出AI委任框架之《Intelligent AI Delegation》（arXiv:2602.11865，2026年）；其三為喬治城大學法學院Perlin教授探討律師保密義務的《Client Confidentiality as Data Security》（Washington Law Review, 2024年）。本文綜合以上文獻，從越權行為問責、多層委任責任鏈、律師職業倫理三個維度，系統分析AI代理法律風險；並進一步引介我國學說關於德國法「空白意思表示」（Blanketterklärung）理論在AI締約表示歸屬問題上之應用，以及2025年我國《人工智慧基本法》所確立之風險分級與人為可控原則，提出適用現行法律框架之詮釋路徑與立法建議。&nbsp;關鍵詞：生成式AI、AI代理、代理責任、空白意思表示、問責機制、授權委任、保密義務、AI基本法&nbsp;結論：生成式AI代理在現實環境中的自主行動能力，已從技術探索走向實際部署，但法律框架的建構卻明顯滯後。本文透過三篇核心文獻的系統整合，從實證失控情境、技術委任框架及職業倫理義務三個維度，勾勒出AI代理法律風險的完整輪廓；並進一步從我國本土法學視角，引介「空白意思表示」理論在AI締約表示歸屬問題上的應用，以及《人工智慧基本法》所確立的問責框架，形成較為系統性的分析架構。《Agents of Chaos》提供法律學者迫切需要的實證基礎：AI代理在真實環境中確實發生越權、欺騙、洩漏與服務中斷等行為，且這些行為引發尚無定論的問責爭議。《Intelligent AI Delegation》則為我們提供技術層面的概念工具，揭示多層委任架構下「授權範圍明確化」的必要性。Perlin教授的研究則將討論拉回到法律職業的具體義務，提示律師在採用AI代理工具時必須認真對待的三層保密義務。在法理分析層面，本文特別指出，AI代理的法律地位問題應分「行為歸屬」與「責任分配」兩個向度處理，不可混為一談。呂彥彬教授所引介之「空白意思表示」（Blanketterklärung）理論，提供AI所為締約表示歸屬於使用者的合理法律基礎，此乃意思表示理論層面之處理；而多層委任架構的責任鏈分析，則屬損害賠償責任歸屬之範疇。精確區分兩者，是建構完整AI代理法律分析框架的必要前提。在立法發展層面，我國《人工智慧基本法》的通過，標誌著AI代理責任問題進入制度實踐的新階段。其所揭示的「負責任AI」精神、風險分級管理、人為可控原則及可驗證性要求，與本文所倡議的各項問責機制高度契合，為後續垂直立法及司法實踐提供了可循的規範基礎。誠如Venable LLP的AI代理法律風險分析所指出：「您可以委任任務，但無法委任問責」（You can delegate tasks, not accountability）。 在AI代理技術快速演進的當下，法律人的職責不在於阻礙技術發展，而在於確保問責機制的設計與技術架構同步成熟，使創新的收益不以犧牲法律秩序為代價。本文的研究架構尚屬初探，後續仍有待更多實務案例積累，以及法院、監管機關、立法者的積極回應。然而，無論法律框架如何演進，本文相信有一點是確定的：AI代理責任問題的核心，不在於代理是否具有意識，而在於誰設計授權範圍、誰設置監督機制、誰在系統失控時應當承擔後果——這是法律人在演算法時代無可迴避的根本課題。&nbsp;雲端硬碟資料夾（論文研究PDF）連結：<a href="https://drive.google.com/file/d/1sHMblYQMWgcGZbTE1tgVyNQkBZ4qTWXK/view?usp=sharing">https://drive.google.com/file/d/1sHMblYQMWgcGZbTE1tgVyNQkBZ4qTWXK/view?usp=sharing</a>

💡近期的區塊鏈與加密貨幣市場發展可歸納為以下四大重點：一、 以太坊底層重大變革與 Layer 2 商業競爭&nbsp;以太坊創辦人 Vitalik Buterin 提出對執行層進行重大手術，提議以 RISC-V 架構取代現有的 EVM，並將狀態樹替換為更高效的二元樹，搭配 AI 輔助開發，以徹底解決證明效率的瓶頸並實現大規模擴容。同時，以太坊基金會公布「Strawmap」長期藍圖，預計 4 年內執行 7 次硬分叉，目標達成秒級最終性與萬級 TPS。在 Layer 2 領域，Base 宣布退出 Optimism 的 Superchain 生態，這顯示出 OP Stack 的完全開源雖贏得市佔率，卻難以限制合作方出走，導致 OP 代幣暴跌，凸顯開源標準在商業護城河上的弱點。&nbsp;二、 穩定幣應用爆發與傳統金融進場&nbsp;穩定幣總市值已突破 3,000 億美元，數據分析顯示其&nbsp;90% 的鏈上流量主要集中於 DEX/CEX 的交易與流動性等市場基礎設施，而非單純的日常支付。儘管如此，實體與合規應用正快速推進：Sony 銀行與 JPYC 簽署合作，計畫將日圓穩定幣整合進 PlayStation 與影視生態系；歐盟 12 家大型銀行（如 ING 等）共組 Qivalis 聯盟，力拚於下半年推出受監管的歐元穩定幣；此外，Tether 發行的合規美元穩定幣 USAT 首次獲得四大會計師事務所德勤（Deloitte）的儲備鑑證，象徵穩定幣產業邁向更嚴格的合規標準。&nbsp;三、 法律監管定調與市場內線風險&nbsp;美國紐約法院駁回針對 Uniswap 的集體訴訟，這項具終局效力的判決確立開源智能合約開發者無須為第三方發行的詐騙代幣負責，為 DeFi 產業立下重要的「中立工具」法律先例。另一方面，鏈上偵探 ZachXBT 揭發交易平台 Axiom 員工涉嫌利用內部客服權限，偷窺並外流 KOL 的私密錢包資訊以進行內線交易，凸顯中心化機構的資安風險。此外，美國戰略比特幣儲備中約有 30%（近 9.5 萬枚 BTC）牽涉 2016 年 Bitfinex 駭客案，若法院裁定須將其作為實物賠償歸還受害者，美國的戰略儲備規模將大幅縮水。&nbsp;四、 加密貨幣在極端地緣與現實政策中的應用&nbsp;在美以聯軍空襲伊朗期間，伊朗當地最大交易所 Nobitex 的資金流出量在幾分鐘內暴增 700%，證明在戰爭與極端恐慌下，加密貨幣比實體黃金更具備快速、隱蔽且易於跨境轉移的「逃難資產」優勢。在政策創新上，不丹結合 Solana 區塊鏈推出數位遊牧簽證，申請人只需存入 1 萬美元的代幣化黃金（TER）即可獲得最多 3 年的定居權，展現主權國家結合 Web3 與代幣化資產的新型態公共政策。