3000名律師扛6萬弱勢訴訟 法扶導入AI人工智慧、擬推「線上法律診斷機制」

2018-12-19 15:50

? 人氣

法扶基金會、東吳大學人工智慧應用中心、數據分析廠商SAS三方19日舉行「以人工智慧提升法律扶助效益」記者會。法扶副執行長林聰賢表示,盼藉助人工智慧做出模型,預測每個案件所需心力,做出平均分配、提升法律扶助效能。(謝孟穎攝)

法扶基金會、東吳大學人工智慧應用中心、數據分析廠商SAS三方19日舉行「以人工智慧提升法律扶助效益」記者會。法扶副執行長林聰賢表示,盼藉助人工智慧做出模型,預測每個案件所需心力,做出平均分配、提升法律扶助效能。(謝孟穎攝)

3000名律師1年扛6萬件訴訟,該如何更有效率分配資源?法律扶助基金會、東吳大學人工智慧應用中心、數據分析廠商SAS三方今(19)日舉行「以人工智慧提升法律扶助效益」記者會,表示目前正針對法扶過去累積的150萬筆資料進行分析,盼以資料採礦初步分析案情、律師辦案頻率、所需訴訟時間,更有效運用現有資源,也改善民眾申請法扶後只能等待、對後續發展無所適從的困境。

法扶副執行長林聰賢表示,法扶自2004年成立以來案件量成長10倍,每年申請量約21萬件、准予扶助案件6萬件、每天平均派出300位律師,過去法扶是以電腦隨機派案、加上律師專長作為參考,但每名律師接到的案件所需辦案次數、訴訟長度不等,因此盼藉助人工智慧做出模型,預測每個案件所需心力,做出平均分配、提升法律扶助效能。

另一方面,該模型也有助於節省民眾時間。過去民眾申請法扶後只能等待審核通知,對案件所花心力沒有概念,而目前法扶正研究的模型可對開庭次數、訴訟次數、所需費用進行評估,若是經濟弱勢民眾居住地區較遠、交通不便、而案件要付出較大心力,可以建議民眾找離家近的資源使用。此外,民眾常抱著「要打官司都覺得我最有理」的心態,若透過模型分析設下合理的期待,也可以減少後續溝通成本。

家事、毒品案為大宗 分析師透露數據秘密

目前法扶案件以家事案件、毒品案件為大宗,專案挑出「扶養」與「毒品」特別分析,而SAS分析師謝宗翰舉例,以扶養案件來說,同時跟「家暴」、「離婚」有關者預測出來的開庭與面談次數是5次,整體來說律師有36%機率會面對高辦案頻率,但若是離婚案件有43%、家暴則會提升到57%,機率越高代表案件所耗心力越大。

又以65歲以上申請人的扶養費案件為例,向子女請求扶養費者律師有54%機率面臨高辦案頻率,申請中低收者則上升到80%。對此謝宗翰解釋,是因部分申請者其實希望向子女請求扶養費的官司被判輸,方可在沒有子女扶養情況下去申請中低收,得到更多福利資源。

20181219-法扶基金會、東吳大學人工智慧應用中心、數據分析廠商SAS三方19日舉行「以人工智慧提升法律扶助效益」記者會。SAS分析師謝宗翰。(謝孟穎攝)
以法扶案件中65歲以上申請人的扶養費案件為例,SAS分析師謝宗翰解釋,部分申請者其實希望向子女請求扶養費的官司被判輸,方可在沒有子女扶養情況下去申請中低收,得到更多福利資源。(謝孟穎攝)

至於毒品案件,42%屬於高頻率辦案,涉及販賣者60%,但同時與轉換、吸食有關者則降到39%。謝宗翰解釋,是因吸食毒品案往往有檢驗報告成為「鐵證」讓法官快速辦案,律師也會勸申請人自白趕快認罪,因此程序就快。

「加入判決結果才是完整扶助程序」

談起導入人工智慧的最終目標,林聰賢表示理想上是可以進行線上法律診斷機制,但目前仍在持續研究中。林也說,加入判決結果才是完整扶助程序,若能加入判決結果分析一些重要因子,加上案件概述撰寫,更能給民眾合理的期待、知道案件可能發展、結果與時間,也是很好的法治教育機會。

法扶董事長范光群表示,今天初探結果只是結合學界業界合作開端,希望借助學界、業界力量提升法律扶助效益。

20181219-法扶基金會、東吳大學人工智慧應用中心、數據分析廠商SAS三方19日舉行「以人工智慧提升法律扶助效益」記者會。法扶董事長范光群。(謝孟穎攝)
法扶董事長范光群表示,今天初探結果只是結合學界業界合作開端,希望借助學界、業界力量提升法律扶助效益。(謝孟穎攝)

SAS台灣總經理陳愷新則說,幾年前他也想像不到自己會跟法律扯上關係,直到被傳訊作證「嚇得要死」,才知「人一輩子周遭親屬一定跟法律有關係,這不是很遠的事情,是近在身邊的事情」。陳愷新表示,法律訴訟少則1年、有的2、3年、一審二審打了十幾年也有,而本次SAS與法扶合作的平台,便是希望最佳化溝通成本、避免社會資源的浪費。

喜歡這篇文章嗎?

謝孟穎喝杯咖啡,

告訴他這篇文章寫得真棒!

來自贊助者的話
關鍵字:
風傳媒歡迎各界分享發聲,來稿請寄至 opinion@storm.mg

本週最多人贊助文章

你可能也想看