中國深圳市中級人民法院等機構，於2026年9月23日發布《人工智能司法應用的深圳實踐》白皮書，介紹其在民事、行政及刑事訴訟中運用AI輔助審判的經驗。這可能是全球首個全流程的系統性司法AI。這套系統看似激進，將AI深入嵌入法官的審判工作，卻同時設下極嚴格的限制：AI 不得代替法官決策，每一步都須由法官確認，以避免幻覺；而法令與裁判依據只能取自權威知識庫。更值得注意的是，白皮書願意公開研發過程中的試錯，讓後來者避免犯下相同的錯誤，並借鑑可行的步驟。
一、卷宗無紙化是司法AI的基礎
深圳的司法AI 並不是從零開始。白皮書記載，深圳法院自2017年啟動電子卷宗隨案同步生成系統，2018年推廣無紙化辦案，2022年實施電子文件單套制（註：只有電子卷宗而無紙本卷宗），電子卷宗「隨案生成」，即使訴訟當事人以紙本遞狀，也在進入法院收發時，立即掃描成電子檔。深圳法院到了2023年研發AI 時，已經有約六年的數位化基礎，並形成涵蓋從收案到審判的全流程電子化辦案體系（白皮書第10至11頁）。
相較之下，台灣的司法目前仍然是以紙本卷宗為主。即使有掃描成電子卷宗，仍然是紙本與電子卷宗並存的雙套制。
想要推動司法AI，應先實施卷宗無紙化。當事人提出的訴訟資料、證據、法庭筆錄、裁判文書均能以電子化型態留存與呈現，才能累積出可供AI使用的結構化數據，為司法AI打下堅實的基礎。沒有紮實的數位化地基，再炫目的司法AI應用都是「無根之樹」。
二、構建適配法院工作流的司法AI
深圳法院在2023年研發初期，曾嘗試自建法律垂直大模型，將法律法規、司法解釋、裁判文書等資料納入預訓練。模型的法律能力確實提升，卻仍然只是問答工具。大模型還是會產生幻覺，無法單靠其自身完成各種審判輔助任務。研發團隊因此改變方向，將通用大模型與工作流程、專業工具組合使用。（白皮書第043頁）
既然幻覺難以根除，深圳法院的解法不是追求更好的模型，而是改變模型的角色。白皮書記載，研發團隊曾嘗試思維鏈約束等「讓模型自己不出錯」的方法，在生產環境中都不理想，最後劃下紅線：模型參數不得作為法律知識的直接來源。法令與裁判依據一律取自權威知識庫，模型只負責理解、檢索、比對與搬運，不得自行「補全」法律知識。（白皮書第043至044頁）如此一來，每一項法令與裁判依據都能追溯回查原文，法官才能核對。
法官可以用AI整理證據、歸納爭點及協助草擬文書，但草稿中的每項事實認定、論證及結論，都須經法官審核確認才能定稿。文書完成後，還可以讓系統從當事人立場檢查論證的薄弱處與邏輯瑕疵。（白皮書第015至022頁）
白皮書以「駕馭工程」（Harness Engineering）說明這一層建置，核心理念是「人類掌舵，智能體 (Agent) 執行」。透過任務安排、工具調用、權限限制、人工確認及回饋機制，將模型能力轉成符合審判流程的工作產出。（白皮書第033至034頁）
三、司法AI的使用限制與技能工具的運用
劃定紅線：AI不能代替法官決策
深圳法院不允許法官把案件整包交給大模型，由大模型決定結果。白皮書附錄舉了一個很直接的例子：法官要求「幫我寫這個案件的裁判文書」，系統會將這種目標、資料、決策及約束都不明確的任務，視為「轉授決策性職權」而拒絕服務。即使指令來自法官本人，AI也不能以執行任務的名義，事實上代替法官決策。（白皮書第076頁）
技能的建置、認證與分享
白皮書認為：法院若不建立安全、可管理的內部工具，司法人員仍可能自行使用外部通用模型查資料、整理案情或起草文書。這種分散、不可控的使用，可能帶來資料外洩、生成不實資訊（幻覺）等風險。（白皮書第054至055頁）
因此，深圳法院除了訂定使用限制，也在內部系統提供工具，並讓法官參與建置。各領域法官可以將法律要件、審判邏輯及辦案方法，整理成Agent可調用的技能(Skill)。這些技能不只是對AI 提出要求，還包括特定案由的事實要素提取規則、計算方法及工作流程。（白皮書第025、031頁） 深圳法院為此另設低程式碼及文本式的技能管理平台，讓法院人員持續將業務知識與經驗轉化為工具及任務指引。經專業審核的知識成果，再作技術轉化並納入系統；白皮書記載，系統已整合超過1,000項經認證的技能工具、程序規範流程及專用算法。（白皮書第029至030頁） 可調用的技能採白名單管理，上線前須經技術管理與審判管理部門共同進行安全認證及合規審查，使用者不得自行安裝未經驗證的第三方工具。（白皮書第072至073頁）此外，法官也可以自訂常用指令，將好用的指令發布至「指令廣場」，與其他法官分享（白皮書第026頁） 。
Agent使用四階段與「駕馭環路」
白皮書附錄一收錄了《司法領域智能體技術應用指南 V2.0》，將司法人員使用智能體 (Agent) 的方法分成四個階段：定義任務、監督過程、核驗輸出、駕馭環路。
「多輪迭代（修正）」與「停止迭代（修正）」就屬於最後的「駕馭環路」。《指南》明言，「多輪迭代（修正）」與「停止迭代（修正）」並非認為Agent失效，而是正常使用方式，做法是反覆進行「運行、核驗、修正、再運行」。每一輪宜集中處理一個主要問題；若整體方向偏離，應重新定義任務，並把已發現的問題寫進新任務的約束條件，不要在原結果上反覆修補。（白皮書第078至080頁）
修正也有停止條件：同一錯誤經兩輪定向修正仍然重複出現，就視為超出 Agent 當前的能力邊界，應停止修正、改由人工辦理；涉及敏感或對當事人權益有重大影響的事項，無論結果如何都必須經過人工審核。使用Agent自查，可以作為輔助，但不能取代使用者本人的最終驗證。（白皮書第078至080頁）
四、由年輕的審判團隊來主導司法AI的開發
深圳司法AI研發核心團隊中的青年審判業務人才，平均年齡為32.6歲，並獲得業務、技術及設計總監等職權。核心需求、流程調整與功能優先順序，均由青年審判人才主導，技術團隊則協助將需求實現。（白皮書第048至049頁）重點不只是團隊年輕，而是讓真正需要使用工具的人，有實質參與決策的權限。
深圳法院也要求參與研發的法官、法官助理學習AI的基礎邏輯，同時讓技術人員接受法律理念與司法流程的訓練。雙方是共同設計、測試及修正。
五、司法AI對法官審判工作的影響
當司法AI進入法官的工作環節後，影響的不只是速度，也包括法官如何分配時間。
白皮書描述，司法AI使法官有更多精力處理核心爭議；讓法官依各項爭點，逐項回應當事人主張，協助形成更完整的判決理由。（白皮書第015、020至021頁）更具體的制度影響，是案件分配與專業化審判。白皮書記載，AI深度應用後，即使是小額訴訟、簡易訴訟（白皮書稱為「速裁快審」案件），也具備精細化審理與充分論證的條件。深圳法院因而調整繁簡分流模式，推動類型化案件由專門法官集中辦理，使繁簡分流與專業化審判進一步融合。
反思與結論
讀完這本白皮書，我印象最深的是一個矛盾：深圳的司法AI看似激進，把AI深入嵌入法官的輔助審判工作，卻同時設下極嚴格的限制。AI 不得代替法官決策，法律與裁判依據只能取自權威知識庫，每項實質結論都要法官確認，限制嚴格與清晰。同時，將整理、比對這些耗時的工作交給AI。
台灣的法官已被案件淹沒,司法AI可能是減輕負擔的利器：把整理、比對這些耗時的工作交給AI，法官才有更充分的時間，專注在案件的判斷上。只是，要讓 AI 接手這些工作，前提是資料本身已經是AI讀得懂的電子形式。
然而，台灣司法談AI談得很熱鬧，卻很少有人願意談地基。中國深圳花了約六年，從電子卷宗隨案同步生成，走到單套制，才有資格談AI。反觀台灣，司法院的電子訴訟文書系統的使用率低，系統的問題多多，部分司法人員不熟悉或排斥電子卷證、電子訴訟文書。司法院資訊部門想改善與推廣，也是人微言輕，阻力重重。
在這樣的基礎上，研討會開得再多，AI談得再精彩，恐怕都是無根之樹。這份白皮書留給我的提醒是：先把最不起眼、最枯燥的基礎建設做好，才有資格談要用得多深。
附錄：《人工智能司法應用的深圳實踐》白皮書中英文版下載點