AI 法官的技術邊界：它能做出好判決嗎？
儘管 AI 尚未披上法官袍，但愛沙尼亞構想彷彿是驚天一雷，預示出可能的未來圖像。許多人或許有同樣的好奇：AI 當法官究竟行不行？
李建良分成不同層次來討論：
行不行有兩層涵義：能力上行不行，規範上可不可以。
第一層次是「可能性」問題：AI 法官足以擔任人類法官的角色嗎？更直白地問：AI 真有那麼厲害，能夠做出好判決？
要確認 AI 的能力，首先我們得問：什麼是好判決？
「這牽涉社會對法院判決的評斷標準。」李建良分析，一種標準是檢視「判決結果」；另一種則是審視「判決理由」，法官在判決書詳述的心證，如調查結果、採信哪些證據、證據效力、法條依據等。
若觀察近年台灣社會的現象，大眾似乎較關注判決結果。好比引發社會矚目的「台鐵殺警案」，這樁尚未確定的爭議案件，引發了司法當局對司法鑑定制度的重視與檢討，而輿論譁然多半是殺人無罪的結論，批評法官「不接地氣」，關於心證過程的討論相對較少些。
換言之，假如重視結果，那不難想像 AI 法官有能力透過歸納、類比分析對案件做出判決。但若我們在乎法官為什麼、如何做出裁決，依照目前技術和愛沙尼亞計畫，AI 所產出的可能只有答案，但沒有理由（或較簡式的理由）。
這形成了第一重挑戰：
若 AI 法官無法清楚說明理由，我們如何檢視它的判決好不好？有沒有瑕疵？
有些人也質疑，AI 的精準、一致可能反倒是弱點。現行 AI 不具有真正理解他人的能力，無法實際參與答辯交鋒和開庭審理，而許多訊息來自臨場、個別案例的判讀，並非用數據化與資料化就足夠解釋，背後涉及文化、風俗、情境常識，相當複雜。
不過，AI 派並沒有全輸！
首先，技術可能超前突破，讓 AI 未來也有能力寫判決書、說明論證。另外若拿現行制度相比，美國陪審制同樣只宣告：「陪審團認為無罪」，不會附上理由。更何況所謂的情境判斷，經常也會造成主觀性偏誤，《美國國家科學院院刊》（PNAS）研究發現，接近午餐時間法官對假釋認定較嚴格，用餐休息後，假釋審查就變寬鬆了！
想要假釋，還得祈禱法官吃飽飽？恐怕多數人難以接受。
鐵面無私包青天？ 小心 AI 的內建歧視
總地來說，理性、客觀幾乎是 AI 的最大光環，以準確一致的邏輯做判斷，不受法官個人情緒與好惡影響。
但真是這樣嗎？許多研究證實：AI 默默戴上了有色眼鏡！ COMPAS 系統被抨擊帶有種族歧視，有色人種更容易被預測為高再犯率；亞馬遜招聘、蘋果信用卡信貸系統都曾被發現隱含性別差別待遇。
