活動召集人之一黃沛聲律師認為，法律科技在國際上已經蓬勃發展，然而在臺灣卻只是剛起步。作為一個專門協助新創產業創建科技技術的法律人，非常希望能看到臺灣的法律也在科技上有新的發展，未來持續推動與商業性連結的方向，能融入人民生活，更能與商業結合後創造更多價值。
法律科技黑客松已來到第二屆，這屆活動地點位於林口新創園，相當呼應本次活動希望結合不同產業來蹦出新火花的意圖。今年的競賽分成兩個組別，包括技術組與前端組，共有11組參賽隊伍出席現場簡報。
為使法律科技的研發成果更切合實務需求，現場邀請到各領域專業人士擔任評審，給予參賽者建議。前端組的評審為資策會科法所王偉霖所長、立勤國際法律事務所黃沛聲律師、司法院司法行政廳鄭昱仁法官、國發會陳美伶前主委、資策會科法所沈怡伶經理。技術組評審為臺灣高等法院何君豪法官、科技部臺灣大學人工智慧研究中心 杜維洲執行長、國立交通大學科技法律研究所陳鋕雄所長、Lawsnote七法創辦人郭榮彥律師、卓騰語言科技創辦人王文傑先生。
評審群(攝影師：陳宏學）
資策會科法所王所長為今天的活動開啟序幕，他回憶起十幾年前在大學教書時，當時的外國資訊系統是利用假設情境及畫面呈現案件，引導學生思考，很是羨慕。沒想到現在AI技術進步，不但能引導，甚至可以預測，或直接生成法律文件，非常佩服當今的科技發展。他也希望在今日各位評審的引導之下，參賽者們都能得到很好的回饋。
右：王偉霖所長，左：黃沛聲律師（攝影師：林彥佐）
黃沛聲律師接著致詞，法律科技在國際上已經蓬勃發展，然而在臺灣卻只是剛起步。作為一個專門協助新創產業創建科技技術的法律人，非常希望能看到臺灣的法律也在科技上有新的發展。同時也希望這次的活動能為法律科技領域建立一些體系！
NTUMSE
法律案件回溯及法條推薦系統的建立
第一組上場的NTUMSE希望藉由法條推薦系統輔助法官判案。使用者輸入案由關鍵字後，選擇「推薦法條」或「相似案由」及顯示數量，則可從資料庫系統中擷取出相關結果。此設計構想是為節省檢索法條及案例的時間，提供予法官參考，期望促使審判結果能較為客觀。
LEEL-BO
AI國民法官：殺人罪適用刑法第19條輔助預測與相關判決分析索引系統
過去某些案件的判決結果與人民期待呈現相當大的落差，LEEL-BO設計的輔助預測系統以數個客觀問題判斷案件適用刑法第19條的機率，並可進行過往相關案件之檢索，希望以友善介面降低資訊落差，同時尋求法律與人為判斷之間的平衡點。幾位評審皆相當讚許，但也針對實際執行面提出建議，例如以較單純的案件為檢索範圍，或是做出更精準的案例類型，在日後的市場考量上較有利。
靠臉取勝
交通事故判決量刑驗證
靠臉取勝這組則希望知道量刑是否可以被驗證，又或者在現階段的輔助判決是否真的需要AI工具？他們篩選出七法資料庫中三個地區 2014年以後的酒駕案件判決資料，以地區、法官、案件別作為變因，並使用Articut及Jieba等工具擷取判決文關鍵字，將所找到的數個特徵值（例如酒精濃度、駕駛工具、是否累犯…等）向量化，將資料降維後視覺化呈現。此分析結果也呈現了，地區人口組成及被告家庭背景因素可能影響法官判決、相同地區不同法官的量刑較為一致，以及相同地區相同法官在量刑上仍有差異等現象，可見司法系統仍有其模糊的規則在其中，但沒有明確的歸納及量刑準則，以至於人民難以理解量刑輕重。這個結果也可能反映了臺灣法律判決中的人性面，且司法的獨立性及量刑自由是被保護的。
I’ll Eat My Hat
法院判決書圖像化搜尋系統
「I’ll Eat My Hat」利用七法資料庫中的判決書案例，藉由GRAPH搜尋演算法建立一搜尋系統。使用者可在系統中輸入事實闡述，以人物關係提取及圖形相似度演算法找出與目前情境最相似的判決書案例，讓律師對案情做初步判斷。雖然圖像化結果未能呈現，但在場評審皆對判決視覺化呈現皆相當有興趣，期待此系統能更進一步完整發展。
AIFLY
親權判決預測與模型可解釋可視化
由於近年來的家事判決案件量大增，加上案件內容多數單純，AIFLY設計了「可解釋的」親權判決預測網站，協助當事人理性判斷現況，也希望能促進私下調解，減少訴訟。使用者可在網站輸入雙方有利及不利條件後，獲取預測結果；另一方面，系統模型也能根據資料庫分析，呈現輸入語句所佔權重，以檢視哪些用詞是影響判決結果的因素。
LEGALPOD
快速查詢&隨身法資資源
社群、通訊軟體詐騙案件層出不窮，Legalpod所設計的對話機器人，則是讓使用者將對話內容上傳，由機器模型判讀後告知是否為詐騙案件，目的是為提供社會大眾可以帶著走的法律諮詢服務。而評審也建議未來能和政府部門合作，減少詐騙案件產生，同時可開放大眾上傳對話紀錄以增加資料庫數據量。
ECKST
法律諮詢機器人
ECKST設計的是商標法及專利法相關的法律諮詢機器人，使用者可輸入想問的問題，諮詢機器人會以斷句和詞語做判斷，給出相近的回答，包括提供法條內容、相關判決書籍參考法條等。評審則提醒，要如何讓機器人的回答能精準回應到民眾所輸入的口語化句子，則是考驗系統技術的所在。
計算損賠找我就隊
AI在專利侵權損賠之精準預測及其應用
這支由法律人及資工人所組成的隊伍，他們發現到許多專利侵權案件的損賠請求及判決結果落差相當大，因此以近十年間智財法院的一審判決結果資料為基礎，透過模型訓練，設計出專利侵權損害賠償的預測系統。此預測預計能協助使用者在智慧財產侵權案件中更精確的了解損害賠償與否以及賠償範圍。
一葉二木三廿
謎之音-法律文本自動完成系統
參與前端設計組的「一葉二木三廿」，提出了「法律文本自動完成系統」的想法。經過關鍵詞分析，系統能針對使用者輸入的上文推斷應對之句型或名詞。同時，透過具易用性的系統介面，讓法律人撰寫文件時不再花費時間撰打高度重複的語句。多數評審對於此想法的可行性給予肯定，但也有評審提出如何讓此系統取代法律人已慣用的快捷鍵設定，是必須思考的問題。
蛋糕熊
法官歷年刑事判決分析系統
同樣參與前端設計組的「蛋糕熊」是一支由高雄中學學生所組成的隊伍。「開庭前事先取得什麼樣的資料會最有幫助?」，他們的設計靈感由對律師的訪談結果而來。使用者可在此系統輸入相關資料（法官姓名、涉及罪名、適用條文等），由系統在資料庫搜尋相關性最高的判決書，分析判決理由並做分類，最後將結果視覺化呈現。此系統可縮短律師準備開庭資料的時間，也能了解影響該案件審理法官對類似案件判決的因素。「蛋糕熊」參賽同學的簡報結構完整、口條清晰，設計發想也具有一定的可行性，獲得在場評審相當大的肯定。
UFONTU
知識圖譜輔助建構系統
UFONTU連兩年參賽，去年所設計的是讓一般民眾使用的判決書查詢系統，而今年他們希望為法律專業人士建立一套智慧型圖譜構建輔助系統。在考量過圖譜建立途徑後，他們提出了人機合作的模式，用語言學知識對資料進行句法剖析及實體偵測，經過排序、篩選後，再由專家進一步設計關係階層，得出客製化的知識網絡框架，更能在系統中和其他專家所做跨類別的圖譜整合與比較，讓使用者能更快速了解判決書內容。
整體來說，2020第二屆的法律科技黑客松參賽隊伍中，「判決預測分析」仍是參賽者的熱門選項，若能進一步考量整體可行性及商業獲利模式，未來可協助預測法院判決的勝敗與否，可進而促成雙方私下調解，減少糾紛真正上法院的機率。此外，「對話型的諮詢機器人」也在參賽者研究範圍之內，期待能提供一般民眾較即時性的法律諮詢服務，然而在機器對話的口語化訓練方面將會是另一種挑戰。
經過評審熱烈討論，比賽結果出爐，本次的「七法特別獎」由提案法律文本自動完成系統的「一葉二木三廿」獲得，「卓騰技術獎」則頒給設計預防詐騙對話機器人的「LEGALPOD」。「特別獎」的獎金為10,000元，共計四組，分別是「蛋糕熊」、「AIFLY」、「一葉二木三廿」、「I’ll Eat My Hat」。
第三名的獎金為三萬元，由資策會科法所王所長頒發給提出「知識圖譜輔助建構系統」的「UFONTU」。第二名則有獎金六萬元，由「 LEEL-BO」獲得、前國發會主委陳美伶女士頒獎。獲得第一名的是進行「交通事故判決量刑驗證」的「靠臉取勝」，他們能獲得12萬元獎金，由資策會科法所王所長頒發獎項。
黃沛聲律師表示，本屆活動有許多感人的時點，各參賽團隊都看得出來花費許多時間研究與開發程式，尤其是有組參賽對與是來自高雄中學的高中團隊遠道而來參與，也再次謝謝今天參與活動的所有夥伴。臺灣的法律科技一定還有更多能發展的空間，相信藉著黑客松一棒棒接力下去，一定能繼續產生更棒的火花！
最後由今日所有參賽夥伴及評審們合照為 2020 年法律科技黑客松畫下美好的句點，相信無論是各隊參賽者或在電腦前收看直播的朋友們都獲得了滿滿的收穫。期待明年第三屆再見！
延伸閱讀：
《籌辦活動理念：法律科技黑客松 LEGALTECH HACKATHON 2020》
《線上對談活動紀錄：LEGALTECH 國際潮流與台灣發展比較及展望》
《黃沛聲律師：LEGALTECH 法律科技新創台灣發展現狀與期許》
