法律X科技 資策會科法所：人工智慧將成為法律產業應用主流

(中央社訊息服務20191210 17:43:40)

　　因應人工智慧（Artificial Intelligence，AI）等新興科技在全球掀起的浪潮，科技部表示台灣於106年正式進入AI元年，並持續挹注相關資源打造台灣AI創新生態環境。

資策會科技法律研究所法律研究員王柏霳表示，研究團隊對於如何賦予類神經網路「推理」、「演繹」的能力，相當感興趣 資策會科技法律研究所法律研究員余和謙指出，隨著類神經網絡技術發展，AI技術於應用上所需的專業門檻已逐漸下降，以往需要專家才能建構的演算法，現在僅需具備一般程式語言知識即可應用 資策會科技法律研究所法律研究員余和謙參與「2019法律科技黑客松」，解說系統原理

長期關注新興科技議題的財團法人資訊工業策進會科技法律研究所（資策會科法所），除鎖定AI相關法制議題外，亦投入法律科技技術研究發展，今（108）年更由法律研究員王柏霳與余和謙，與業界夥伴組成團隊參與由Lawsnote所舉辦之「2019法律科技黑客松」，嘗試透過法院判決打造律師評分系統。該賽事廣邀各著名律師事務所與學術單位共同參與，吸引超過30多個團隊參賽，而得獎團隊多運用自然語言處理技術，例如凶宅法院判決預測與分析、遺囑管家、車禍賠償金額談判決策系統等，顯見未來將有更多AI技術應用投入法律產業。 　　資策會科法所法律研究員王柏霳表示，之所以想嘗試打造律師評分系統，係因為此一議題切合團隊研究內容，有鑑於傳統深度學習（Deep Learning）主要在於賦予類神經網路「歸納」的能力，但經訓練過後的類神經網路應如何模擬人類神經網路，從結果反推回可能的原因為何，於現階段學界尚未有所定論，因此，研究團隊對於如何賦予類神經網路「推理」、「演繹」的能力，相當感興趣。王柏霳另外提到，律師能力值為何並非顯而易見，亦屬需透過推理後的預測資料，因此，研究團隊最後選擇此一議題，希望透過歷年來不同律師對庭結果，從而分析個別律師潛在能力值，並將其運用於預測未曾對庭過律師可能的對庭結果，將成為深度學習可嘗試之應用。王柏霳進一步表示，此一系統除了可就律師表現進行預測評分外，未來更可應用於金融、保險、甚至球賽預測。 　　資策會科法所法律研究員余和謙指出，隨著類神經網絡技術發展，AI技術於應用上所需的專業門檻已逐漸下降，以往需要專家才能建構的演算法，現在僅需具備一般程式語言知識即可應用，例如使用者只需要知悉python基本程式語言，即可運用Keras library自動化進行Back-Propagation，使用者也無須對於建構BP演算法所必備之基礎數學知識（如chain rule、gradient descent等）進行進一步之理解。 　　余和謙進一步指出，然而現行監督式學習（Supervised Learning）類神經網路研發與訓練，於專業領域之應用中，仍需仰賴特定領域專家於資料處理上進行標記，例如訓練AI判斷法院判決書中法院所認定之事實內容時，需由具備法律知識背景專家標註相關詞彙，或對於判決書判決結果進行標記，才可讓機器在訓練過程中真正明白法律用語背後所代表的涵義以及判決結果，因此需要具備跨領域知識之人材參與。 　　余和謙最後提到，透過實際打造及設計AI系統應用平台，科法所除能更加了解AI之技術原理外，亦可對AI法制規範及實作有更全面且深入理解，例如訓練類神經網路時該如何維持資料正確性、驗證演算法準確度以及維持系統透明度等。未來，資策會科法所除協助政府擬定兼顧業界需求與應用安全之AI法制規範外，亦將持續投入科技法律應用研究，期盼藉由新興技應用，精進我國法律產業之服務品質。