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已開課
國立清華大學旺宏館245教室
新竹市光復路二段101號
隨著人工智慧與機器學習的發展,法律科技在語音辨識、法學檢索系統、訴訟服務、案件預測等領域有所突破,可望提高審理的質量與效率、協助法庭程序流暢進行、具體化判決一致性,惟技術導入過程中仍橫亙諸多問題,比如:現行判決資料分析有其界線,訴訟當事人沒有提出的攻防論點,法院基於當事人進行主義不便闡明,最終未見於判決之中;相同爭點的不同案件可能因相異的個案事實或舉證方式,產生勝敗不一的結論;法院心證形成邏輯不明、未論述理由者亦所在多有。將司法決斷託付於人工智慧是否妥適?各審級採用相同數據資料及演算法,自動生成的判決恐僅有「唯一」結果,是否減損審級救濟內涵?判決預測系統顯示之結果,可能左右當事人進入訴訟與否的決策、甚至影響法官的心證。
法庭活動複雜而多變,將法律科技納入智慧法庭之前,區辨其中細微差異並得出解方,是人工智慧從「輔助」走向「自主」必須突破的難題。
·2020-05-14
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國立清華大學台積館 905 教室
不實訊息透過聳動標題經由社群軟體快速傳播,在AI的助長下更從文字演變為影像畫面,藉由分析受眾的數位足跡,精準投放成效加大。當眼見不一定為實、資訊戰成為國安一環,各國政府及私人企業無不試圖尋求解方。德國《網路執行法》規定,在德國擁有逾200萬註冊用戶的網路服務公司應建立透明、有效的機制來處理明顯違法的內容;法國兩部《反資訊操縱法》規定政黨或候選人可就疑似虛假的訊息向法院申請禁制令;美國《誠實廣告法》則要求業者揭露政治廣告刊播者及出資者相關資訊。私人企業方面,Twitter全面禁止政治廣告;Facebook則建立全球獨立監督委員會審查貼文內容適當性。
假新聞的管制往往面臨兩難:放任不實訊息傳播,可能淹沒真正重要的資訊,甚至引起混亂與恐慌;若管制失當,也有箝制言論自由、影響社會多元意見形成的疑慮。唯有促使大眾強化媒體識讀能力,學習在海量資訊中明辨真偽。
·2020-05-08
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國立臺北科技大學億光大樓
一、主講人:邵軒磊教授
法律資料分析透過三步驟:電腦模仿人類做決策、告訴人類電腦如何決策、終至主動提供人類不知道的資訊,使法律工作者能更加精確且快速地作成判斷。以法院審酌未成年子女親權為例,在抽絲剝繭數百筆判決並綜合評估學說及法條後,提取重要的法律要素進行資料標註,比如主要照顧者、子女意願、親子互動…分析其權重關係,並以類神經網路(Artificial Neural Network)模型進行計算,最終機器預測成果與實際判決結果高度相符,甚至能歸納出其他未知資訊。訴訟或仲裁等紛爭解決之機制倘與AI結合得宜,可大幅提升效率,惟若運用不當,恐反而招致加深固有偏見的危機,故須審慎。
二、與談人:林常青教授
法實證分析流程包含三步驟:判決書資料擷取、建立模型、分析與預測。然而判決書屬欠缺固定欄位、格式、順序的非結構化資料,在資料處理上有其難度,除了需要領域知識的輔助以精準判讀,更須克服標註的障礙:人工標註成本過高,而利用電腦自動標註,又面臨中文同義詞複雜、法律特殊用語、雙重否定詞分散於不同語句、個別判決文言或用語迥異等問題。期許更多法律工作者投入資料分析,促成實務改革並推動判決書撰寫結構化,以利將重要審酌因素進行標註、納入決策樹,完成有效之法律分析。
三、與談人:蘇豐文教授
自然語言處理(Natural Language Processing,NLP)已有多種運用,例如偵測詐騙郵件、人名辨別、機器翻譯、語音辨識等等。自引入機器學習(Machine Learning)演算法後,以往的程式語言規則轉而趨向以統計機率呈現資料,讓機器理解自然語言特性。隨著自然語言處理進入專業領域,有時學者會選擇最能減少資料亂度(Entropy,或稱「熵」)的標註,來決定決策樹模型,使機器學會分析句式、理解整個句子的語意。然而在標註過程中,除了中文本質上容易發生斷詞分歧外,新生詞彙、繁複的指代詞、錯綜的句式結構…均構成標註的障礙。標註失準或標註偏見殘留將造成句意中重要因素漏未判斷、悖離現實、加深偏見等錯誤結果。因此斷詞、詞彙的中立化(neutralize)或除偏(debiasing)成為採行自然語言處理必須關注的議題。
·2020-04-16
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國立清華大學台積館905 教室
不同階段的產業革命,創造出不同的經濟強權,並改寫全球政治經濟秩序;成為經濟中心非僅基於技術創新,更在法律制度的革新。科技改變社會結構,而新社會結構需要新的權利體系加以維繫,否則科技的革命性可能引發社會的動盪與崩解。自工業革命、電力革命、資訊革命以觀,科技革新引領法律修正,從給予創造者誘因的「價值系統」、課予生產者問責性的「責任系統」、到思考社會轉型的「權利系統」,科技與法律間具有相當的連動關係。基於本質上的差異,現今由人工智能領導的第四波革命較諸前述產業革命,引發法律的變動更深更廣。台灣要如何進入第四波產業革命之生態圈,關鍵也在法制革新能力。
本課程歸納歷次產業革命之共通性與第四波產業革命之特質,講者及與談者深入探討AI時代的爭議問題與制度條件。
·2020-03-26
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國立清華大學旺宏館245 教室
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