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| 2025/12/07 21:17:27瀏覽15|回應0|推薦0 | ||||||||||||||||
Critical-Singularity-Perspectives 系列第五篇1.問題啟動AI 已在社會各層面擴散:偵測資料偏誤、製作輔助決策報告、法律文件自動化、程序監督……然而真正關鍵的問題不是「AI 能做什麼」,而是「法律允許 AI 做到什麼程度」。 司法與行政程序牽涉公共權力,任何判斷都可能形成個案結果、人權影響與長期先例。如果在沒有明確界線的情況下引入 AI,將可能使本已脆弱的程序正義承受更大的結構性風險;但若因恐懼而拒絕技術,則可能讓制度偏誤持續無法被修正。 於是我們面臨一個核心命題: 以下,我將以「授權邊界框架(Delegation Boundary Framework)」為主軸,說明 AI 在法律程序中的合理邊界。 2.結構性原因解析(Structural Analysis)要理解 AI 的可行角色,必須先理解司法與行政程序的三項基本結構: (1)決策的正當性(Legitimacy)法律程序的權威來自可審查、可監督、可推翻的決策機制。 (2)證據與程序的連結(Evidence–Procedure Coupling)司法/行政判斷涉及:
AI 在第一部分可高度參與,但在第三部分具有天然限制。 (3)責任與權力配置(Accountability Structure)在現行制度下,「責任」與「權限」必須一致。 由此可見,AI 的角色不能只靠技術能力決定,而必須回到「權限—責任—程序」的三重結構判斷。 3.推論模型導入(Reasoning Model)我提出授權邊界框架(Delegation Boundary Framework),用以界定 AI 在法律程序中可被委託的任務、不可委託的權限,以及必須建立的問責機制。 【授權邊界框架:AI 在法律程序中的三類界線】
【反向鎖定機制:三重問責設計】AI 的使用必須同時滿足三項問責鎖定: (1)資料問責(Data Accountability)
(2)程序問責(Procedural Accountability)
(3)責任問責(Liability Accountability)
此三者即構成 法律 x AI 的可採用邊界。 4.案例影射以下均為「類型化案例」,不涉任何特定個案: 案例一:AI 協助初步事實比對(屬 B 類)行政機關在調查陳述時,利用 AI 自動比對筆錄、時間戳記與文書內容,標示矛盾之處。 案例二:AI 生成「風險預警模型」但不得直接裁罰(B → C)例如 AI 偵測某教師的行為模式疑似違反校規。 案例三:法官使用 AI 作為量刑建議參考(C 類)AI 可以提供:
但真正的量刑決定必須由法官親自做成。 5.戰略結論(Strategic Conclusion)未來10–20年,司法與行政程序將同時面臨兩股力量的拉扯:
而 AI 能否真正改善制度偏誤,端賴「界線與問責」是否明確。 我主張:
未來的法律不是與 AI 競爭,而是學會與 AI 共治。 這既是挑戰,也是機會。而我們正身處這場制度演化的最早期階段。 |
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| ( 知識學習|隨堂筆記 ) |











