【心得】明日的司法制度與經濟結構:人工智慧與區塊鏈之應用研討會

作者/ 科法所 2018級 碩士班  李承育

本次研討會聚焦於現下最熱門的兩項議題:人工智慧(Artificial Intelligence)及區塊鏈(Block Chain),並從中延伸探討其兩者對現下司法制度及經濟的影響與衝擊。從議題的熱度即可預見研討會參與的盛況,能夠有幸參加本次研討會,並從中受益良多,備感榮幸。

  上午場兩場研討會主要聚焦於人工智慧本身以及人工智慧對現下司法制度的運用,講者分別為Jeff Ward教授、陳鋕雄教授、王金龍法官、郭榮彥律師、蔡昆洲律師。在第一場次中,最讓我驚豔的莫過於Jeff教授以非常直觀及具象的方式解釋了「何謂人工智慧」。一直以來,我都以為人工智慧背後是一項極為複雜的原理,是我這種理工素人無法理解的,然而Jeff教授以很精簡的圖表說明,讓我終於能稍稍踏入人工智慧的大門一窺究竟。人工智慧可約略分為兩大類,一類是Machine Learning,透過建立適當規則並選定合適Data,使機器得以自我學習,例如:現行的Alpha Go Zero,具備自我學習能力的Alpha Go Zero透過自我進行無數次對奕,使其本身得以不斷精進圍棋技藝。或許在Alpha Go Zero的自我演進中,其透過一次次的模擬對奕,古人俗語形容圍棋的俗語「千古無同局」將有被打破的一天。而另外一種人工智慧方式則是結合了大量Data與演算法(Algorithm),透過大量計算,餵給演算法不同的Data而逐漸精進的一套運算機制。在現行科技中,人工智慧其實已被廣泛運用,例如我們平時用Spotify聽音樂時,系統會透過使用者平常音樂的喜好,而推薦認為使用者最有可能喜歡的音樂;又例如,我們常用的facebook,系統會根據不同的使用習慣而投放出不一樣的廣告,這些都是人工智慧計算的一環。

那麼,回到研討會核心,人工智慧是否在將來能夠取代現下的司法工作者?它又能帶給司法制度什麼樣的變革?Jeff分享了美國司法實務運用人工智慧的案例以及遇到的問題,在運用人工智慧的案例中,可以顯見人工智慧能夠輔助人們對於案件事實的認定與分析,對司法工作者而言確實帶來便利,但同時,它產生的弊病跟「人工智慧本身」亦有其相關,為什麼呢?回歸到前面所闡釋的「何謂人工智慧?」,第一個問題就是:誰來決定要採用何種Data?選定Data的人本身是否可能帶有偏見(Bias)?又或者,誰來決定、設計將來所適用的Machine採用的Rule?再者,另外一個問題是:演算法既然是人們所設計的,那麼其本身亦可能帶有設計者本身的主觀價值判斷,以及,其演算結果亦可能出現人為操作空間。最後一個問題是:人們對於人工智慧適用於司法制度是否可以產生信賴?在這些問題尚未解決以前,要將人工智慧逕行取代掉現有的司法審判人員可以說是有其難度的。為了明確解釋人工智慧適用問題,Jeff以一張圖片說明:圖中有白種人、墨西哥裔及非裔美籍,三者在相近的社經背景情況下,人工智慧跑出來的犯罪嫌疑數據卻是黑人最高白人最低,究竟為什麼?追根究柢,設計人工智慧者本身的歧視(Discrimination)縱然其不自知,亦可能在無形中選擇了不好的數據(Bad Data)或者錯誤地設計出一個有問題的演算法。

針對人工智慧與司法制度的運用,王金龍法官提出了實務第一線的觀點,他對於人工智慧運用於司法審判中的行政作業程序(如書記官當庭紀錄)是非常樂見的,然而,他認為現行司法對於人工智慧能否取代「審判」工作是存疑的,蓋人工智慧目前在司法實務界未獲廣泛信任,在現下,人工智慧的運用,法院可能仍較傾向僅將其運用於程序面而非實體事項的審酌。

然而,無論如何,人工智慧的出現無疑對司法實務界掀起一陣波瀾,也對司法工作者帶來一定程度便利性,例如郭榮彥律師以演算法結合大量的Data開發出Lawsnote,對於現下吾人查找判例產生一定的便利性。而陳鋕雄老師亦在會中提及,他認為這些革新甚至能廣泛到制度面的運用上,例如,或可期待人工智慧解決過勞的司法人力問題,或者因立法活動而日益增加的司法業務,甚至,隨著智能科技的發展,現在對於虛擬法院(Virtual Courtroom)的想像都是非常實際的,此外,透過Legal Tech也可以促進成本甚高的量化分析研究更為近人,另外,法律工作型態、市場形成,都可能透過法律科技得發展後帶來革命性變革,只是,在Legal Tech、人工智慧發展之際,其是否會對法律倫理產生戕害?也是將來吾人需要著眼關注的地方。

下午場的討論則主要聚焦在區塊鏈的運用上,區塊鏈是一項以密碼串接並保護內容的串連交易記錄(又稱作區段)。每一個區段包含了前一區段的加密雜湊、相應時間戳記以及交易資料,這樣的設計使得區段內容具有難以竄改的特性。而區塊鏈創造的共享價值體系,目前廣為數位貨幣運用,其中最為知名的就是比特幣。Jeff老師在演講中提出針對區塊鏈人們常有的幾大迷思,並一一打破,著實更新了我對於區塊鏈的認識。

隨著區塊鏈金融的發展,區塊鏈金融要如何管控?區塊鏈金融是否會改變現行的金融體系圖像?是否會從以中介機構為中心過渡到以共治平台為中心?頗值得吾人期待。區塊鏈在金融領域運用面向廣泛,例如:加密貨幣、支付與清算、證券交易、供應鏈金融、保險等….,此外其亦提供了過往金融活動遇到的困境的解決機制,例如:交易資訊不對稱、中心化交易營運模式所帶來的高成本與低效率…,然而區塊鏈本身的弊病也是其發展上的阻礙,像是權責如何分配?成本效益的高低?抑或是其本身的互通性(Interoperatability)?此外,數位資產要如何以法律去作評價、定性?現行法律如何去定位區塊鏈金融體系?有待觀察。區塊鏈金融究竟如何監理想必是首當其衝的議題,臧正運教授在會中提及四種模式:禁止型、差異化型、實驗型、行業自律型,各有其優缺,差異點大致在於「究竟管制要如何切分?線該畫到哪?」管制過嚴可能影響區塊鏈發展,管制過鬆又恐生弊病。

在人工智慧、區塊鏈蓬勃發展的新時代,我們看待、思考金融運作模式(如籌資、作為投資標的)、司法制度的革新、社會體系相應衝擊,應有更新的思考方式,區塊鏈與人工智慧的議題肯定在可見的將來會愈趨熱絡,我期待生在E世代的我們都能夠有機會去了解,去擁抱21世紀的「科技革命」,越多人投入研究此一領域,對於人工智慧、區塊鏈的運用肯定能更加多元,其背後的管制與法規範發展,也定能更加貼近實務需要、助長科技發展。

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