美國伊利諾州馬迪遜郡巡迴法官 Sarah D. Smith 於2025年11月25日發布一項命令附件（Standing Order Addendum: Use of Artificial Intelligence），公開說明法院自身使用AI輔助行政工作的範圍，並嚴守「人類最終裁量」底線，此舉為全球司法界提供了一個值得深究的範本。然而，若僅將此舉視為「示範性佳例」而不加批判地推崇，恐怕忽略了學界近年對「透明度」本身能否真正達成問責這一根本命題的深刻質疑。

AI 進入司法領域的雙重風險

司法AI的首要風險是「演算法黑箱」對裁判公正的侵蝕，但這一命題本身仍有必要進一步拆解。中國學者武明睿從法社會學角度指出，人工智能輔助司法裁判的風險主要源於數據質量參差、數據安全保障機制不足，以及算法編寫與運行中的潛在缺陷。惟此類論述往往止於風險列舉，未能正面回應更深層的技術現實：有學術文獻已表明，演算法本身可能根本無法準確執行司法裁判所需的複雜法律推理，亦無法對其輸出提供具法律意義的解釋。換言之，問題不僅是「黑箱是否應被打開」，而是即使打開，其內部運作邏輯本身可能根本不具備法律推理所要求的因果可理解性與規範正當性——這正是阿姆斯特丹自由大學學者所提出的「不可解釋的權利」（an uninterpretable right）論證核心：法律解釋預設因果可理解性與規範正當性，而多數機器學習系統根本無法有意義地提供這兩者。若此論成立，則單純要求「披露變量與公式」的透明度主張，恐怕只是處理了問題的表層，未能觸及AI與法律推理之間的認識論鴻溝。

其次是司法裁量權「空心化」的隱憂，武明睿稱之為對「法官主體性地位」的衝擊。但更尖銳的批判來自學術文獻對「人類覆核」（human-in-the-loop）機制本身有效性的質疑，有論者指出，要求法官在缺乏真正理解或影響力的情況下為AI輸出的正當性背書，其結果往往只是產生「事後合理化」（post hoc rationalisation），而非實質的獨立判斷。這一批判直指本文「三層防護網」建議中「強制人類覆核」一項的根本弱點：若法官事實上無法有效介入或糾正AI建議背後的模型假設，則所謂「人類最終裁量」可能淪為程序上的形式主義裝飾。另有研究提出「人性洗白」（human-washing）概念，指出對審查強度的不敏感性，可能使名義上的監督反而正當化實質有缺陷的演算法程序，這正是Judge Smith式「人類最終裁量」承諾在制度設計上最容易落空的環節。

人機協作：堵不如疏，但「協作」本身亦需檢驗

完全禁止AI應用無異於因噎廢食。Smith法官的命令附件將AI定位為僅限大綱、編輯、格式整理與文法校對的「生產力工具」，並明確劃出「AI不得行使司法判斷」的紅線，同時要求AI生成證據須於審前90日向對方披露。比利時根特大學學者 Stijn Van Ruymbeke 等人於系統性文獻回顧中，梳理138篇同行評審期刊文獻後發現，AI在司法領域的實務應用主要集中於兩大範疇：其一是法院內部管理與組織層面的應用，其二是法律決策層面的應用，兩者所涉及的風險與規制需求截然不同。Van Ruymbeke等人的分類提醒我們，籠統地談論「司法AI規管」容易掩蓋不同應用場景的風險差異。

然而，採用二分法本身亦受到質疑，即使被歸類為「低風險」的行政應用（如案情摘要生成），仍可能透過資訊篩選與框架設定，間接影響法官對案件的認知路徑，形成「隱性裁量權轉移」。這意味著「人機協作」的邊界劃分，遠比表面上「行政vs決策」的簡單二分更為模糊，單純劃界本身並不足以消解風險，反而可能製造一種虛假的安全感。這種漸進式、劃界清晰的規管思路值得香港借鏡，但不宜簡單移植，普通法地區的司法文化差異，決定了「透明度」的具體實踐方式必須因地制宜。

比較法分析：披露、責任與後果的實質邏輯及其共同弊病

英國司法機構於2025年10月更新的指引採取較為寬鬆的披露門檻，若AI僅作為輔助工具且符合指引要求，法官無需強制披露其使用情況，但同時明確要求「法官須對以其名義發布的材料承擔個人責任」，換言之，英國模式將問責重心置於事後的個人責任承擔，而非事前的資訊公開。新加坡法院的立場表面上與英國不同，其官方指引強調「中立立場」，不強制披露AI使用，卻要求使用者對AI生成內容的準確性自行負責。細究之下，兩地的規制邏輯實質高度相似：都選擇「事後問責優於事前披露」的路徑。

然而，這種事後問責模式面臨一個共同的結構性弊病，有司法研究機構的評論指出，「解釋作為產品特徵」（explainability as a product feature）所產生的文檔，是為了讓使用者感到信心而設計，並非為了究責而設計；它無法幫助辯方律師識別系統失效的具體條件，也無法幫助法官評估其性能特徵是否足以支撐所賦予的證明力。換言之，英國與新加坡模式所倚賴的「事後個人責任」，實際上假設了責任主體（法官或使用者）具備充分資訊去承擔該責任，但若AI供應商所提供的說明本質上只是行銷話術而非究責工具，則「個人責任」條款恐怕只是將風險轉嫁給缺乏技術能力去真正核實的法官個人，而非解決問題本身。

牛津大學學者 Tatiana Dancy 與 Monika Zalnieriute 於《Oxford Journal of Legal Studies》第46卷第1期（2026年）發表的論文對此提出更為嚴苛的批判。她們主張，透明度是維護司法問責與整個法治體系的基石，但法官依賴AI生成的行為預測工具（behavioural predictions）時，這種倚賴往往與透明度這一核心價值相悖。二人提出司法對AI預測工具的依賴必須達到「嚴格透明度門檻」，具體要求包括公開生成該輸出結果所使用的變量與公式（variables and formulae）。她們同時坦承，此一門檻在涉及商業秘密或機器學習模型的案件中往往難以輕易達到，這正是Dancy與Zalnieriute論證中最具批判性的部分，她們並非單純呼籲「更多披露」，而是指出現行技術與法律框架之間存在結構性張力。

更根本的批判來自近期學術文獻對「解釋」與「質疑」（contestation）的概念區分，有論者透過分析大量訴訟案例發現，真正與究責成效相關的並非「解釋品質」，而是「證據可及性」（evidentiary access）：一個人被告知「你的風險分數是0.73」，理解了決定本身，卻無法驗證該分數、測試替代方案或提出反證。若將此框架套用於Dancy與Zalnieriute的主張，可見即使法院公開了「變量與公式」，若當事人缺乏實質質疑該公式適用性的程序性權利與技術能力，單純的資訊公開仍無法轉化為有效問責——這正是原稿曾忽略、而學術界近期文獻着力糾正的關鍵盲點。

澳洲維多利亞州最高法院明確禁止將生成式AI用於司法決策本身，僅允許在組織案件材料、製作摘要等輔助性工作中使用，這種「事前劃界、風險隔離」的做法，某種程度上正是對上述「透明度無法轉化為問責」困境的一種務實回應，與其糾結於如何達成有效披露，不如直接排除高風險應用。內地最高人民法院則走上「頂層設計、系統推進」路徑，強調AI僅為輔助工具，司法責任主體只能是法官，但學界（包括武明睿）警告「類案推薦」系統可能形成「水平先例」，變相約束法官裁量權。台灣司法院提出的「AI風險矩陣」試圖以分級方式調和上述張力，但若循Dancy與Zalnieriute及「證據可及性」論者的邏輯延伸，即使在「紅區」設置最高標準的可解釋性要求，若當事人仍缺乏實質質疑演算法輸出的程序性配套，分級規管恐怕仍只是換了包裝的形式主義。

香港案例的啟示與方法論限制

香港終審法院在 HKSAR v Hui Lai Ki HKCFA 7（FACC 13/2023）一案中明確指出，上訴法庭必須根據證據「妥當地重審」（a proper rehearing），並自行得出見解，而非單純覆核下級法院是否「明顯出錯」。此原則若延伸至AI使用場景，意味著即使AI提供初步分析，法官仍須獨立履行證據評估與事實認定職責，不能將核心司法職能外包給演算法。惟必須承認，此案本身並未涉及AI議題，其適用於AI場景仍屬類推論證，而非直接判例依據，更值得警惕的是，若循「人性洗白」與「事後合理化」的批判邏輯，即使終審法院要求「妥當重審」，也無法保證法官在AI輔助下的重審過程，不會淪為對AI初步結論的事後背書而非真正獨立的實質審查。

爭議與局限：反方論點的正面回應

支持全面披露者主張透明度是重建公眾信任的必要條件；但反對者可能質疑，強制披露AI使用細節或反而製造「披露疲勞」。更根本的反駁在於假若透明度本身無法轉化為當事人的實質質疑能力，則披露義務可能只是製造一種「合規劇場」（compliance theatre），讓法院表面上符合問責要求，實質上並未改變權力結構的不對等。武明睿提出的「風險分層、主體複合」責任體系，雖具理論吸引力，但「複合主體」的具體分擔比例在實踐中如何界定，仍待進一步操作化。

結語：透明度的局限與人類價值的最後防線

若香港不儘快建立披露與問責機制，其後果可能具體體現於司法覆核申請增加、上訴理由擴張至「AI介入是否影響裁判獨立性」等程序性爭議。但本文的核心批判在於，Smith法官的命令附件所體現的透明度承諾，以及Dancy與Zalnieriute所主張的「變量與公式」披露門檻，若不同時配備當事人實質質疑演算法輸出的程序性權利，恐怕都難以逃脫「解釋有餘、質疑不足」的結構性困境。香港作為國際法律服務中心，若欲在AI司法規管上有所建樹，不應止於移植英國式的事後責任條款或內地式的頂層規劃，而應正視學術界近年對「人類覆核」有效性、「透明度」轉化為「究責」之現實鴻溝的尖銳質疑，將「證據可及性」與「實質質疑權」納入規管設計的核心，方能避免建立一套徒具形式而缺乏實效的防護網，真正守住司法公信的最後防線。

撰文：李立航 香港專業服務聯合會創會會長