法庭不再需要人類？英美加速引入 AI 仲裁，專家：人機協作將成司法新常態

美國法律系統長期飽受案件壅塞、訴訟費用高昂之苦，不少中小企業甚至無力取得基本法律協助。為此，American Arbitration Association（AAA）在 2025 年推出名為「AI Arbitrator」的人工智慧仲裁系統，希望透過 AI 加速爭議解決流程、降低成本，並計劃自 2026 年起將服務擴展至更多產業與高價值案件。這套系統由 AAA 與 QuantumBlack, AI by McKinsey 合作開發，也再度把「AI 是否適合涉入法律決策」的爭議推上檯面，尤其是在生成式 AI 容易產生虛假資訊的前提下。

目前，美國法院已在多個環節導入 AI 技術，包括處理與分類法庭文件等行政工作，以及基本的民眾諮詢與客服。部分法官或其團隊更會使用生成式 AI 協助整理案件時間軸、搜尋文字與影音證據，甚至進行初步法律分析與條文詮釋。密西根州最高法院近期便與 AI 法律推理平台 Learned Hand 簽約，對方自稱是「法律助理的法律助理」，反映司法體系對 AI 工具的實際需求正在增加。

然而，AI 在法律場域的應用也暴露出明顯風險。2024 年至少有兩名聯邦法官，因依賴生成式 AI 起草判決或命令，導致文件中出現虛構事實與錯誤引用，事後不僅必須公開道歉，相關法院也被迫制定新規範，限制在未經查證前直接採信 AI 內容。早在生成式 AI 普及前，法院便已使用演算法評估被告再犯風險，但 2016 年 ProPublica 調查顯示，這類系統的預測不僅準確度有限，還傾向不成比例地將黑人被告評為「高風險」，即使控制犯罪紀錄與年齡等變項後，偏差依然存在。

在法律詮釋層面，爭議更為細膩。聯邦第 11 巡迴上訴法院法官 Kevin Newsom 曾於 2024 年公開表示，法官可以考慮借助大型語言模型（LLM），來分析爭議條文中關鍵字詞的一般語義。他以一件保險理賠案為例，爭點在於地下蹦床是否算作「園景美化」（landscaping），認為 ChatGPT 與 Google Gemini 的回答有助於掌握該詞在日常語言裡的用法。

不過，史丹佛大學教授 Daniel Ho 等學者警告，這種作法建立在過度簡化的假設之上。LLM 的訓練會受多種因素影響，包括負責微調模型人員所在地區的語言習慣，導致輸出結果可能帶入外國法概念（而美國部分大法官認為這不應用於詮釋憲法），或反映的是「精英言論」而非真正的大眾語言。此外，LLM 容易出現「幻覺」（hallucination）問題，在法律情境中憑空捏造判例或條文尤其危險。2024 年一項測試四款 LLM 的研究發現，法律事實被幻覺扭曲的情況「普遍存在」；即便 LexisNexis、Westlaw 等專業法律檢索平台已採取抑制機制，2025 年的研究仍指出，幻覺依舊是「不容忽視的重大風險」。

在這樣的背景下，AAA 推出的 AI Arbitrator 一方面被視為改善司法效率的創新實驗，另一方面也讓「由 AI 參與裁決」的正當性與風險管理，成為法律界與科技界必須共同面對的新課題。

AI 仲裁員的運作模式

由 AAA 總裁兼行政總裁、前密西根州最高法院首席法官 Bridget Mary McCormack 領導開發的 AI Arbitrator，目前只處理建築業的純文件案件，例如承包商與業主之間基於合約的爭議。該系統以 AAA-ICDR 建築案件中實際仲裁員的推理為基礎進行訓練，並經由人類仲裁員輸入進行校準。

系統運作流程如下：雙方提交各自立場與相關文件後，AI 會總結提交內容、整理索賠與反索賠清單、建立案件時間表，並列出關鍵爭議點。此階段雙方可就 AI 的理解是否準確提供回饋。之後，人類仲裁員介入，閱讀材料並驗證或編輯每個關鍵問題。AI 會就每個問題提供分析，仲裁員可再加入回饋。最後，AI 草擬裁決及理由書，由人類仲裁員負責編輯、驗證並簽署。

這類案件通常需時 60 至 75 天，協會預計使用 AI 仲裁員可將時程縮短至約 30 至 45 天，並節省至少 35% 成本。