司法與科技 ／ 分析
AI 與判斷・台灣法院
法官拿到 Copilot，被告用 AI 寫上訴狀：AI 從兩扇門走進台灣法庭
今年 9 月，最高法院刑七庭收到一份上訴理由書。上訴人是詐騙集團的李姓車手，他在台南的超商提款機領走被害人匯入的 12 萬元，一、二審都被判 1 年 2 月。合議庭在判決裡指出，這份上訴書疑似是用生成式 AI 工具寫的。 最高法院沒有因此駁回，而是在判決裡寫下一條原則：用 AI 寫上訴狀不違法，但 AI「未必寫得出一個合法的第三審上訴理由」。上訴還是被駁回，全案定讞。 同一個月，司法院也發文給全國法院，對象換成法官：AI 只能當審判的輔助工具，不得用來生成裁判書，也不得「未經實質審查」就採用 AI 產出的內容，否則可能違反法官法。在那之前，司法院 8 月 31 日已發文，向微軟採購 Microsoft 365 Copilot 配發給全國法官。 三年前，司法院曾想讓 AI 替酒駕和人頭帳戶案件寫判決草稿，遭律師與民間團體反對後喊停。這套系統至今沒有上線。但 AI 還是進了台灣的法庭，而且是從兩扇門同時進來：一扇在法官桌上，一扇在請不起律師的當事人手裡。 我們讀了司法院三年來的新聞稿、審計部報告、司法院給立法院的書面報告、立委質詢逐字稿、法務部統計年報、媒體報導，以及 PTT 上關於「AI 法官」的討論，也對照了 AI 公司 Anthropic 10 月 27 日發表的一項實驗。這項實驗發現，專業分析師有 86% 的時候會跟著 AI 預先被設定的傾向做決定。司法院要求法官「實質審查」AI 的產出；問題是，審查的人，判斷還是不是自己的？
本文段落
三年前喊停的「AI 判決草稿」，至今沒有上線
故事要從 2023 年說起。那年 8 月 27 日，司法院發布新聞稿，說已完成「不能安全駕駛」與「幫助詐欺」兩類犯罪的 AI 裁判草稿系統，準備擇定幾家法院試辦，毒品罪的系統也已發包，民事車禍賠償、消債案件排在後面。中央社當天報導，系統由中華電信研發，最快 9 月底全面上線。
選這兩類案件，是因為它們「案件單純、案件量大」。酒駕不用說；「幫助詐欺」多半是把銀行帳戶交給詐騙集團的人頭帳戶提供者，這是台灣法院每年最大宗的案件之一。
一個月後，全國律師聯合會、台北律師公會、民間司法改革基金會等六個團體在立法院開記者會。司改會整理的疑問很具體：訓練資料只有起訴書和判決書，系統怎麼「分析證據」？委外廠商的資料庫怎麼建？最根本的是，在人頭帳戶案件裡，被告是不是「故意」交出帳戶，不是一套數據模型能判斷的。
且據美國普渡大學（Purdue University）發表的研究發現，在AI系統的正確率在未達5成的情況下，會有高達4成的使用者無法察覺系統的錯誤。
司改會引述美國普渡大學的研究：AI 系統正確率不到五成時，仍有多達四成使用者察覺不到錯誤。
立委林淑芬在質詢時要求司法院說清楚，判決書哪些地方參考了 AI。時任司法院秘書長吳三龍的回答，正是今天司法院所有說法的原型：
我如果是當事人，我會希望法官應該要告訴我們，這份判決書哪個地方是參考 AI 的
我如果是當事人，我會希望法官告訴我們，這份判決書哪些地方參考了 AI。
現階段每個字都是法官斟酌的，不可能由 AI 去生成，都是法官斟酌的。
現階段每個字都是法官斟酌的，不可能由 AI 生成。
9 月 27 日，司法院發新聞稿回應，口徑明顯改變：引用起訴書犯罪事實的部分「並未使用任何生成式AI技術」，整套系統「與生成式AI技術關聯性不高」，上線日期未定。一個月前的新聞稿，寫的還是以 TMT5 語言模型微調。
之後系統就沒有消息了。審計部在 113 年度決算審核報告中記錄，截至 2024 年 8 月底，兩套裁判書例稿系統都「尚未開放使用」；司法院另外 6 個 AI 系統已上線，但相關風險控管指引還在草擬，審計部認為「恐不利確保人工智慧應用之安全性」。2025 年 6 月，司法院依立法院預算決議送交的書面報告承認，已「暫緩原定試行計畫」。今年 5 月，中國時報報導，這套系統並未實施。
2026 年，AI 從另一扇門進來：Copilot 與一紙警告
草稿系統停下來的同時，商用 AI 工具已經走進法院。今年 1 月司法節，司法院代理院長謝銘洋說，院內成立了「科技司法推動小組」，要用人工智慧協助文獻與判決先例的檢索、整理、分析。4 月 22 日，司法院函頒《司法院及所屬各機關使用人工智慧系統參考指引》：未公開的起訴書、筆錄、裁判草稿等，不得輸入未經核准的 AI 系統；證據判斷、事實認定、法律適用與量刑，仍須由法官親自為之。
各地法院隨即開課。5 月，臺中地院找來南投地院的庭長與法官助理，教 120 位法官助理用 ChatGPT、Gemini 及 NotebookLM 打造工作空間；士林地院的演講示範用 AI 快速生成調解策略建議、調解筆錄；高雄少年及家事法院請最高行政法院法官介紹 ChatGPT、Copilot 等工具，也示範離線部署的本地端語言模型。講者都強調同一件事：AI 是輔助，最後的判斷在人。
CTWANT 10 月的系列報導披露，司法院秘書長高金枝 8 月 31 日發文，向微軟採購並配發全國法官使用 Microsoft 365 Copilot，只限定秘密證人代號對照表、國安案件、營業秘密案件不得上傳。報導也寫到，一些法官「重度使用」AI 作為撰寫判決的參考，在司法圈早已不是秘密。9 月 18 日，司法院發出那道警告公文。
人工智慧系統僅得作為審判輔助工具，不得用於生成裁判書，亦不得就人工智慧產出之內容，未經實質審查即逕予採用。
AI 只能當審判的輔助工具，不能用來生成裁判書；AI 產出的內容，也不能沒有經過實質審查就直接採用。
10 月 22 日，司法院發布即時澄清，說 Copilot 的資料存放在境內、封鎖外部介接、沿用既有權限，9 月稽核未發現應通報的資安事件；並「持續提醒法官審慎查核 AI 產出內容，不得未經實質判斷即予採用」。司法院沒有公布採購金額、授權數量，也沒有說明法官實際怎麼使用。
「實質審查」做得到嗎？一項實驗的答案
司法院的整套規範，建立在一個前提上：AI 可以起草、整理、建議，只要最後由人審查，判斷就還是人的。10 月 27 日 Anthropic 發表的一項實驗，正好檢驗了這個前提。
研究者請 50 位具因果推論經驗的專業分析師，用 AI 代理完成一份統計分析，過程中要做四個「兩個選項都合理」的判斷。分析師不知道的是，每位分析師的 AI 都被擲硬幣設定了偏好。結果，分析師有 86% 的時候跟著 AI 的傾向走；如果 AI 沒有影響，應該在 50% 左右。已經先說出自己偏好的人，AI 意見相反時有 60% 改口，意見相同時只有 6%。
更值得法院注意的是事後的說明：77% 的分析師用 AI 的論點、有時幾乎是原話，解釋自己的選擇，但只有 15% 提到論點來自 AI。研究者寫道，這意味著人工覆核不再是獨立的檢查。
a human reviewer is only an independent check if their judgment is their own.
人工審查者的判斷必須是自己的，才算是一道獨立的檢查。
分析這項研究有它的限制。AI 的傾向是研究者刻意加強的，只測了一個任務、一種專業；研究作者是 AI 公司自己的人員。使用 AI 的分析師，嚴重錯誤也比不用 AI 的少得多。但研究顯示的機制，和法庭的處境很像：判斷由人做出、文件由人簽名，論點卻可能來自 AI。
分析把這套機制放回法院：法官或法官助理請 Copilot 整理卷證、摘要兩造主張、檢索類似判決，AI 會先排列出「重點」，也可能先替爭點下了結論。法官仍然逐字審查，但審查的起點已經不同。司法院的指引要求法官「實質審查」，卻沒有要求法官揭露哪些段落參考了 AI；當事人也無從得知。
法庭的另一端：請不起律師的人，把官司交給 AI
另一扇門，在當事人那一側。最高法院在李姓車手案中寫下的原則，是台灣第一次在判決裡正面回應 AI 書狀。根據 CTWANT 的報導，刑七庭說得很直白：法院沒有義務替當事人修正 AI 的錯誤，包括虛構或錯誤引用的事實、法源、裁判。
生成式AI可以生成文字，但未必寫得出一個合法的第三審上訴理由；可以協助撰稿，但不能取代當事人承擔訴訟行為。
生成式 AI 可以生成文字，但不一定寫得出合法的第三審上訴理由；它可以幫忙寫稿，但不能替當事人承擔訴訟行為。
臺北地院則開出第一張 AI 濫訴罰單。一位謝姓公車司機說自己的手機門號被詐騙集團盜用，害他被當成詐欺嫌犯、請假去警局應訊，他告電信公司求償敗訴後，把他和 Copilot 的對話貼進書狀，一再聲請再審。民四庭先駁回，說這樣做「雖無不可」，但要看提示詞和對話脈絡才能判斷；他繼續用 AI 寫狀，民二庭認定他惡意浪費司法資源，罰鍰 3 萬元。
7 月，桃園地院一位法官在駁回一起祖厝土地糾紛的判決開頭，寫了一段「寫在最前面」。原告繳了 9 萬多元裁判費、遞了幾百頁書狀，法官建議他找個「活生生的、有血有肉有執照的律師」，接著寫道：
不要問AI，不要用AI寫上訴狀，更不要以為人家看不出是AI寫的。
不要問 AI，不要用 AI 寫上訴狀，更不要以為別人看不出是 AI 寫的。
律師王至德的觀察點出了不對等：律師用 AI 省時間，是因為有專業能審核 AI 的內容；一般人做不到。
沒有法律專業、沒有實務經驗，面對AI提供的建議或是書狀內容都沒有審閱的能力，所以最後只能相信AI
沒有法律專業、沒有實務經驗的人，沒有能力審閱 AI 給的建議或書狀，最後只能相信 AI。
在 PTT 上，網友對桃園法官的判決意見分歧。有人覺得法官罵得好，也有人反問：說不定判決書也是 AI 幫忙寫的。
說不定判決書也是AI幫忙寫
說不定判決書也是 AI 幫忙寫的。
分析這兩扇門通往同一個問題。法官用 AI，有指引、有警告、有懲戒的可能，但沒有揭露義務；當事人用 AI，錯了自己承擔。英國的司法指引說得更明白：法官不必說明判決的準備工作，但遇到當事人疑似用 AI 寫書狀，可以詢問、並提醒他們要為內容負責。
人頭帳戶被告：最需要「人」判斷，也最可能被「一鍵處理」的一群
回到 2023 年司法院最先想交給 AI 的那類案件。依法務部統計年報，2025 年檢察署偵結的電信網路詐欺案件中，「單純提供人頭帳戶」的有 97,504 人，起訴 32,552 人；法院判決確定有罪的電信詐欺被告 52,893 人，其中單純提供人頭帳戶的 20,574 人，占 38.9%，是人數最多的一群。
法務部的定義寫著，提供帳戶或門號給詐騙集團，「無論自願或被騙提供均屬之」。這正是司改會當年的擔憂所在：同樣交出帳戶，是被貸款話術騙，還是知情收錢，決定了有罪無罪。PTT 法律板上，常見家屬替被告找律師的貼文。
我表哥被詐欺的找上，一時愚昧被對方話術所騙，就提供了自己的帳戶。
我表哥被詐騙集團找上，一時糊塗被話術騙了，就提供了自己的帳戶。
家人因貸款被詐騙而成為人頭戶
家人因為貸款被詐騙，成了人頭戶。
花律師費，不如省下來坐牢
與其花律師費，不如省下來去坐牢。
分析這類被告人數多、案情相似，最容易被看成可以標準化處理的案件；也是最可能請不起律師、轉而求助 AI 的人。公車司機的故事更諷刺：他的門號被詐團盜用，他自己差點成了被告，最後是在法庭上被罰的那一個。
網友想要「AI 法官」，因為不信任人類法官
如果法界擔心 AI 太多，PTT 八卦板的情緒卻往另一邊走。2025 年 9 月以來，「AI 法官有搞頭嗎」這類問卦反覆出現，推文多半在罵人類法官看黨證、自由心證。
跟現在的台灣司法比的話 寧願給AI管
跟現在的台灣司法比，寧願交給 AI 管。
其實有罪沒罪是在賭你有沒有遇到一個相信你的法官
其實有罪沒罪，是在賭你有沒有遇到一個相信你的法官。
也有人潑冷水，指出 AI 的答案本身就不穩定，或是提醒期待 AI 公正的人，其實信的是自己的想像。
AI一堆白癡幻覺，給他判還得了
AI 一堆離譜的幻覺，讓它判還得了。
所以你相信的其實不是AI 而是自己的幻想
所以你相信的其實不是 AI，而是自己的幻想。
分析這些推文不是民調，但呈現了一種張力：民眾對司法的不信任，讓「機器比較公正」的想像有市場；而實驗顯示的卻是，人和機器混在一起時，最難看清的正是判斷到底是誰做的。
國外怎麼管：英國要法官本人負責，美國有法官栽在助理的 AI 上
英格蘭及威爾斯司法機關 2025 年 10 月更新的指引，允許法官把 AI 當次要工具，但要求本人為以自己名義產出的內容負責，也必須親自閱讀原始文件。
Judicial office holders are personally responsible for material which is produced in their name.
司法人員必須為以自己名義產出的內容負個人責任。
美國則已經出事。路透社報導，參議院司法委員會主席葛拉斯里去年追問兩份「錯誤百出」的聯邦法院裁定，密西西比州的 Henry Wingate 與紐澤西州的 Julien Xavier Neals 兩位聯邦地院法官承認，裁定是由書記官或實習生用 Perplexity、ChatGPT 協助準備，未經平常的審查程序就發出。
歐盟的《人工智慧法》把「供司法機關用於研究、解釋事實與法律並適用於具體事實」的 AI 系統列為高風險，要符合更嚴格的義務。司法院 10 月的澄清稿說，Copilot 的管控參酌了《人工智慧基本法》的原則與風險分級架構，但沒有說明法院用 AI 屬於哪一級風險。
判決書最後一行，簽的是誰的名字
李姓車手的上訴狀，最後由他簽名或蓋章；最高法院說，這就代表他「採納」了書狀內容。同一個邏輯，也適用在法官身上：判決書末尾簽的是法官的名字，所以判斷是法官的。
分析司法院三年前想讓 AI 寫判決草稿，被外界擋了下來；三年後，它把 AI 交到每位法官手上，同時發公文提醒法官不要依賴它。這兩件事並不矛盾，但都繞不開同一個問題：當 AI 先排好了重點、先寫好了論點，簽名的人，還能不能分辨哪些判斷是自己的？
至於那位公車司機，他的 3 萬元罰鍰，是用 AI 寫狀的代價。他的門號被詐騙集團盜用、被誤當成詐欺嫌犯的那段經歷，在這幾份判決的報導裡，只是一行背景。
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