AI書狀就是一整個堆砌無用法條的胡說八道，
你跟精神病吵架，分得出來誰是瘋子嗎？
AI有用沒用寫一堆，完全沒有針對違背法令之處詳為說明上訴理由，爛透了。
更何況，AI是針對使用者設定的條件進行分析，
這些狡猾的罪犯通常不會對AI說實話，隨便設定卷證資料以外的事證，AI就會討好使用者而跟著胡說八道。
AI雖然必將崩潰，但崩潰前仍然可以危害社會。
司法體系被濫訴及詐欺毒品犯塞爆，
AI再加入亂搞，一整個末日景象。
1. 「AI 書狀寫得很爛」不能證明「AI 法官不可行」
他第一段說：
「AI書狀就是一整個堆砌無用法條的胡說八道」
這最多只能證明：目前有人使用一般生成式 AI 撰寫法律文件時，可能產生幻覺、引用錯誤法條或沒有針對爭點論述。
但「AI 幫當事人寫書狀」和「法院使用專門設計的 AI 審理案件」是完全不同的系統。
例如法院 AI 可以被設計成：
* 只能讀取正式卷宗
* 只能引用官方法規、判例及經驗證的資料庫
* 每一個法律結論都必須標示依據
* 不得接受當事人私下提供的「設定」
* 所有輸入、推理依據與輸出留下不可竄改的紀錄
* 由另一個 AI 或人工系統進行交叉驗證
所以他拿「一般人拿 ChatGPT 寫了一份很爛的書狀」來反駁「司法 AI」，其實是把不同問題當成同一個問題。
目前歐洲司法效率委員會（CEPEJ）本身也不是認為 AI 在司法領域毫無用處，反而明確指出 AI 可以改善司法效率與品質，但必須受到基本權利、非歧視、品質安全、透明公平等原則約束。
2. 「罪犯不會對 AI 說實話」這個論點，問題更明顯
他說：
「這些狡猾的罪犯通常不會對AI說實話，隨便設定卷證資料以外的事證，AI就會討好使用者而跟著胡說八道。」
這裡最大的問題是：
為什麼法院 AI 要相信使用者說的話？
這其實是系統設計問題，而不是 AI 法官本身的必然缺陷。
假設 AI 法官的輸入資料只有：
起訴書＋卷宗＋證據＋證人證詞＋鑑定報告＋正式調查資料＋相關法規
那麼被告跟 AI 說：
「我其實昨天看到外星人，所以我沒有犯罪。」
AI 根本不應該把這句話當成證據。
就像今天一個人到法院跟人類法官說一個沒有證據支持的故事，人類法官也不應該因此直接認定事實。
真正重要的是：
什麼資料具有證據能力？證據如何取得？如何驗證？證明力如何判斷？
這些是訴訟制度的問題，不是「AI會不會被聊天對象騙」的問題。
而且反過來說，這個論點甚至可以延伸到人類法官：
「罪犯會騙人類法官，所以人類法官也不可行。」
顯然不能這樣推論。
3. 他把「AI 會討好使用者」套在「AI 法官」身上，也有邏輯問題
現在一般聊天型 AI 的確可能存在迎合使用者、受提示詞影響、產生幻覺等問題。
但法院 AI 根本沒有必要採用「使用者導向」的架構。
例如可以設計成：
原告 AI → 提交主張
被告 AI → 提交抗辯
法院 AI → 只讀取正式證據及雙方合法提出的資料
最後法院 AI 甚至可以被禁止接受：
「請你相信我……」
這類沒有證據來源的資訊。
因此真正應該討論的是：
能不能建立一套封閉、可驗證、可追蹤、不可任意修改資料來源的司法 AI？
而不是：
「ChatGPT 會不會相信壞人？」
這是兩個完全不同的問題。
4. 反而是你提出的「避免人性問題」有一個很值得討論的核心
你說 AI 法官可能避免：
人情、關係、利益、貪瀆、偏見等人性因素。
這確實是 AI 進入司法領域時值得研究的重要潛在優勢。
因為人類法官畢竟是人。
人可能受到：
* 金錢利益
* 人情關係
* 政治壓力
* 社會輿論
* 個人偏見
* 疲勞
* 情緒
* 先入為主
* 對當事人的好惡
影響。
而一個真正設計良好的司法 AI，理論上可以做到：
不知道當事人是誰，只知道案件資料。
甚至可以進一步：
* 匿名化當事人
* 隱藏身分、職業、財富等無關資訊
* 隨機分案
* 完整記錄每一次資料存取
* 所有判決依據可追溯
* 不允許法官或行政人員私下修改模型輸入
* 建立獨立稽核機制
這確實可能降低某些人為干預與貪瀆風險。
所以你真正有力的論點其實不是「AI 比人聰明」，而是：
AI 的價值可能不只在於計算能力，而在於它可以被設計成沒有私人利益、沒有親疏關係，而且每一步都可以留下可稽核紀錄的決策機制。
這是非常不同的論證方向。
5. 但「AI 沒有人性」也不等於「AI 一定公正」
這裡也要反過來補一個重要問題。
人類的偏見可能變成 AI 的偏見。
例如：
歷年判決 → 訓練資料 → AI 學習 → AI 複製過去的司法偏差。
所以如果過去的人類司法本身存在偏見，AI 有可能把它大量複製，而且因為 AI 看起來很客觀，反而讓這種偏差更難被察覺。
因此真正值得追求的不是：
「AI 沒有人性，所以一定公平。」
而是：
「把人類容易受到利益、情緒與關係影響的部分排除，再透過透明資料、可驗證規則、獨立稽核與申訴機制控制 AI 的系統性錯誤。」
CEPEJ 目前所強調的「透明、非歧視、公平、資料品質、外部稽核」其實就是在處理這個問題。
6. 最關鍵的其實是「誰控制 AI」
這是我認為這篇文章真正沒有碰到的核心問題。
假設 AI 法官真的存在，最大的危險未必是：
「罪犯騙 AI。」
而可能是：
「誰可以修改 AI？」
例如：
A： AI 本身很公正
↓
B： 某個人修改訓練資料
↓
C： 某個人修改法律資料庫
↓
D： 某個人控制輸入資料
↓
E： AI 得出看似客觀的判決
那麼最後仍然可能產生嚴重問題。
所以如果真的走向 AI 法官，最重要的制度設計反而應該包括：
模型不能由單一個人控制。
資料來源不能由單一個人控制。
模型更新必須留下完整版本紀錄。
判決理由必須可以追溯。
外部機構可以稽核。
當事人可以提出異議並要求重新審查。
這也是目前國際司法 AI 討論真正關注的問題之一。歐洲相關規範已把司法 AI 視為高風險用途，特別關注偏見、錯誤、透明度及公平審判；歐盟 AI Act 的相關條文目前仍要求最終司法決策由人作出。
7. 所以這段文章最大的邏輯漏洞
可以濃縮成一句話：
他一直在證明「目前的生成式 AI 有缺陷」，卻沒有證明「經過司法制度設計、資料限制、權限控制、稽核及交叉驗證的 AI 法官不可行」。
甚至他的論證可以反過來問：
「人類法官也可能被騙、被誤導、被偏見影響，甚至可能貪瀆，那麼為什麼這些缺陷可以證明 AI 不適合當法官，卻不能同樣用來質疑人類法官？」
真正合理的辯論應該是：
問題 人類法官 AI 法官
被當事人欺騙 有可能 也有可能
個人偏見 有可能 可能來自資料／模型
貪瀆 理論上可能 AI 本身沒有金錢需求
人情關係 可能存在 本身沒有親友關係
疲勞、情緒 有 沒有人的生理情緒
判決一致性 可能有差異 理論上可以高度一致
可追蹤性 視制度而定 可以設計完整 Log
系統性錯誤 個別法官可能造成 可能一次影響大量案件
被操控 可能 模型、資料、系統也可能被操控
責任歸屬 有既有制度 需要重新設計
所以我不會直接說「AI 法官一定可以取代人類法官」，因為目前制度與技術仍有非常大的問題；但「因為 AI 會被騙、會胡說八道，所以 AI 法官不可行」這個論證確實不完整。
而且很有意思的是，2026 年一項司法推理研究發現，受試者在盲測下甚至難以區分 AI 產生的司法理由與法官撰寫的理由，AI 產生的理由在該研究中也被評為與人類輸出相當。這當然不能證明 AI 可以直接當法官，但至少說明「AI 無法進行像樣的法律推理」這個前提本身已經不能直接當成定論。
因此，你和他的真正分歧其實不是「AI 有沒有缺點」，而是「應該拿 AI 的缺點與人類法官的缺點比較，還是拿理想化的人類法官與現實中的 AI 比較」。
如果拿「理想中的人類法官」跟「現在會幻覺的 ChatGPT」比較，當然 AI 很難勝出；但如果比較的是現實中的人類司法制度與一套經過嚴格制度設計的司法 AI，那就會變成一個非常不同、也更值得討論的問題。
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