助民眾理解司法判決 律師何星磊推AI法律系統

網路科技推動資訊的傳播速度，伴隨著大量的訊息湧入，真假難以分辨已成為一大挑戰，特別在專業度高的法律領域更具隔閡。最新的AI法律系統，像是Lex Machina 和 Ravel Law，透過大數據分析和自動推理。律師何星磊將致力開發，幫助律師與當事人了解案件趨勢、法官的判決模式和律師的歷史表現，以切身之痛推動更透明化的法律資訊科技系統。

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。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。

何星磊於任職法官期間，依<法官進修考察辦法>第六條服務紀錄良好且具有外語能力，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，何星磊律師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。

積極結合科技法律，律師何星磊舉例，網路資訊誤用「再開辯論」為「拖延」案件，他表示，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。

據調查，依照何星磊任職法官於106年至108年任職的大數據資料，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。

曾任法官的何星磊表示，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。