律師何星磊運用AI掌握法官判決模式

[NOWnews今日新聞] 為幫助一般民眾在專業度高的法律領域，提升法律攻防更高勝率機會。觀希國際法律事務所主持律師何星磊以個人切身的經歷積極結合科技法律研發Al法律系統，針對各法官曾判決過的大量判決書，運用大數據及自動推理，幫助律師與當事人了解案件趨勢。何星磊表示，該套Al法律軟體目前測試中，預計明年即可提供民眾使用。

何星磊表示，該項Al法律系統係針對各法官曾判決過的大量判決書，運用大數據及自動推理，分析判決結果、刑度、法條，幫助律師與當事人了解案件趨勢、法官判決模式，以及相關律師的歷史表現，提升法律攻防更高勝率機會。

何星磊於任職法官期間，曾遴選赴美國進修、考察美國司法體系。觀察到美國大型律師事務所和企業法律部門都以法律科技系統輔助，更有效率進行法律趨勢分析，協助當事人理解法官判決模式。因此，何星磊期盼能協助更多客戶，透過法律科技系統查詢律師的歷史表現以選任律師，並根據過去的案例和判決趨勢，幫助當事人評估勝訴的機會。

何星磊表示，AI法律系統在國外已有使用先例，例如Lex Macbina和Ravel Law均透過大數據分析和自動推理，根據同類型案件趨勢、法官的判決模式等參數，利用大數據分析，透過Al科技協助更多客戶，透過法律科技系統，查詢律師的歷史表現以選任律師，並根據過去的案例和判決趨勢，幫助當事人評佔勝訴的機會。

何星磊指出，Lex Machina最初是史丹佛大學的研究項目，提供案件法庭的數據分析，幫助律師理解法官、律師和法律事務所的歷史表現，用戶可以透過數據洞察來制定法律策略。

何星磊也說，Ravel Law則是由科技專家和法律專業人士創立的法律研究與數據分析平台，2017年由LexisNexis 收購整合。Lex Machina 和 Ravel Law 在法律科技領域各具特色，前者專注於案例預測和數據分析，後者則強調視覺化研究和法律趨勢分析。

何星磊也自己為例指出，他於106年至108年任職法官期間的大數據資料，3年承審案件1,000多件，顯示遲延案件為0件，結案成績為全院前3名。又以「再開辯論」的數據來看，透濄視覺化圖表，可以看到「再開辯論」件數介於於0.1%至1.5%間，平均每年18件，低於台中地方法院平均每位法官24件。透過法律資訊系統的視覺化圖表，能更輕鬆掌握數據與趨勢，降低網路資訊對法官的誤解。

因此，何心磊也指出，網路資訊誤用「再開辯論」為「拖延」案件，其實不然，再開辯論常常是因為法官要查明證據，或是當事人聲請就證據或事實補充陳述，若把「再開辯論」和「拖延」畫上等號，將會讓更多法官寧可草草結案，而不願花更多心思謹慎判案。

他轉任律師後，期盼能打造透明化、視覺化的法律數據分析，協助當事人選任律師、掌握案件進度，並對法官的判決模式做初判，打破法律的專業隔閡，讓客戶能有一定的案件預測能力。

曾任法官的何星磊更表示，受法諺「法官不語」被延伸成為法官的「禁口令」影響，常常讓法官不能解釋自身情況，他心繫對司法改革的願景，期盼轉任律師後，開發AI法律科技資訊系統，分析律師的過去案件表現、法官的裁決趨勢，甚至預測某些案件類型的勝率。

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