商傳媒｜何映辰／台北報導
隨著人工智慧（AI）工具在法律領域的應用日益普及，其對法律專業工作者委任責任與判斷歸屬的挑戰也浮上檯面。法律專家強調，儘管生成式AI能顯著提升工作效率，但人類律師與法官仍須對最終成果負起全責，警惕「過度委託」AI的風險。
現今的生成式AI工具，能以驚人的速度完成摘要、比較、組織、草擬、重構、翻譯及測試想法等任務，這對於處理大量文件與資訊的法律工作而言，無疑是強大的輔助。例如，在電子證據開示（eDiscovery）中，AI能協助理解龐大資料集、識別模式、加速案件初期評估，並支援法規會議的準備工作；在文件草擬與分析方面，AI則可協助產生更完善的初稿、檢查清單或對論點提供有用的批判意見。
然而，AI工具令人印象深刻的能力與自信的表達方式，可能具有誤導性，導致使用者過度依賴，尤其AI即使在精心設計的提示下，仍有出錯的風險。撰文者指出，身為試驗律師時對案件評估、證據蒐集與策略制定負責的經驗，以及後來成為法官時扮演決策者的角色，都印證了法律工作的本質在於承擔責任。
法律專業人士在使用AI時，應堅守三大原則：了解工具能力、驗證後再採信、永不放棄專業判斷。原因在於AI無法宣誓、不對客戶、法院、對方當事人或法律系統負有義務，亦不承擔聲譽、倫理、紀律或道德責任。所有法律責任，最終僅歸屬於人類。
一名法官便直言：「責任不依附於工作流程。」這凸顯了AI雖能輔助工作，但決策權與責任仍掌握在人類手中。包括The Sedona Conference及美國律師協會（ABA）、佛羅里達州律師協會（The Florida Bar）等組織，皆已發布相關指南，強調司法AI應著重於法官的責任、成果所有權、驗證與避免過度依賴。
「過度委託」的風險在於，律師可能在未充分理解、測試與驗證結果的情況下，接受AI的輸出，將其取代自身的專業判斷。例如，律師可能因AI提供的研究結果聽起來合理而接受、未核對原始紀錄即採納AI摘要、依賴未經驗證的AI時間軸，或簽署未經獨立評估的訴狀。此外，AI說服性地框定問題的方式，也可能導致人類審查者停止思考是否有更好的角度。
更深層的風險不僅是AI可能犯錯，而是它壓縮了從原始資訊到看似理解的過程。AI輸出看似完善的結構，可能製造出「理解工作已完成」的假象，心理學家稱之為「自動化偏誤」（automation bias）。AI僅處理並組織了資訊，但並未行使法律判斷。真正的法律判斷需要退一步思考、從不同視角審視問題、容忍不確定性以檢驗結論，並最終為可能的錯誤決策負責。
負責式地運用AI，要求在使用的當下即時判斷。其最佳模式是建立讓律師或法官全程參與的工作流程，AI負責提供選項、模式、不一致之處與替代方案，而人類則保留判斷重要性、可靠性、比例原則、特權、策略與最終決策的責任。目標在於避免委託那些賦予法律工作專業特性的部分。
具備自主行動能力的Agentic AI（代理式AI）將使風險提高，因其能規劃並執行多步驟任務，且所需的人為持續指導較少。一個錯誤的代理式AI工作流程可能傳送錯誤檔案、洩露特權資訊、更改訴訟保留程序、誤記提交截止日期，或將錯誤的法律結論傳播至多個工作產品。這類AI更需要即時判斷而非事後審查。
負責的AI使用不僅包括決定AI是否能提供協助，還需考量是否應告知客戶、該任務是否適用AI工具，以及由此產生的費用與工作成果是否合理。當人工智慧在訴訟中被用來產生指令、輔助專家工作、製作演示、合成證據或準備證詞時，律師將需要解釋所用工具的功能、存取資料、人工審查過程，以及該過程的合理性。法院也需區分適當的AI輔助與不當的司法權力委託。面對這項技術變革，法律界需要治理、測量與生命週期控制的風險管理方法，而非僅僅依靠個人謹慎。
