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全台首位AI判官、抓漏師270天養成實錄!操刀者竟是一群公務員

「把(大數據抓漏)技術做到更好,大家就會用!」在台水35年的退休總工程師羅健成(左),深信公務體系也能創新,是團隊靈魂人物。圖中為台水資訊處副處長吳界明、圖右為工程師廖偉欽。 (攝影者:高國展)
撰文者:管婺媛
商周頭條 2019.11.14 5,603

提到公務機關,你會想到什麼詞彙?僵固、保守、被動⋯⋯?

但,以下兩個部門,可能刷新你對公務員的想像。他們不只有熱情,還把AI(人工智慧)、大數據、Machine Learning(機器學習)等詞當工作關鍵字,用創新科技來聰明做事,甚至,拉近公務機關與人民的距離。

故事,從「抓漏」說起。

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你恐怕很難想像,全台6萬公里長的水管管線,1年漏水量達2.5個石門水庫,過去僅靠67位「抓漏師」,徒步拿著類似聽診器的器具,在水管線上敲敲打打,抓出漏水部位。繞完全程,至少要花3年。

不可思議嗎?但這套運作模式,台灣自來水公司維持至少40年之久。其實,台水公司大部分管線在裝設之初,就設有水壓、流量監測器,雖可搜集龐大數據,但一開始僅用來調配供水,實際抓漏或管線維修,仍仰賴人工判斷與老師傅多年經驗。

直至2016年,台水公司組成大數據團隊抓漏,才有所突破。

老中青三代組大數據團,抓漏時間省9成

這團隊由資訊處副處長吳界明領軍,集結了公司內有資工背景的年輕工程師,加上退休總工程師羅健成,老中青三代埋頭9個多月,運用AI與機器學習技術,研發出一套可比過去節省逾9成時間、將抓漏範圍精準對焦到僅原本2%的抓漏系統。台水以此系統,在去年代表台灣參加紐西蘭政府舉辦的黑客松競賽,與國際分享成果。

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「你說羅顧問幹嘛不好好休息?還跟著我們一起操煩?有時討論到半夜,知道結果就快出來時,那是真的很興奮,完全不會累!」吳界明說,分散各部門的團隊成員,多是利用下班時間討論。

但,新系統試行時,因台水員工多年慣常的工作習慣,突然之間被改變,「抗拒心理一定都有的⋯⋯。」羅健成說。

「有人說系統通報警示太頻繁,或是說人力不足、沒法查漏⋯⋯,」吳界明說。抓漏精準度提高,雖能大大降低查漏、修漏人員的作業時間,但要在公營事業求新求變,並非人人歡迎。

所幸,台水高層如前董事長郭俊銘等人力挺,扮演了推波助瀾的功能。「上面重視,下面就會重視,」吳界明說,公司高層定期召開會議,號召課長級以上主管出席,緊盯進度,鼓勵大家嘗試,才促使系統試點從一開始僅個位數,成長到如今150多個小區。

「東西好用,大家就會用了。」羅健成說,會持續提高系統效率。隨著使用口碑在內部擴散,其他部門如會計處、營運處,開始主動跟團隊接洽,討論如何將大數據應用在調配人力、會計制度、預測客服高峰期等業務上。

團隊的下個計畫,是希望能串聯如土壤、地質、雨量氣候等外部資料庫數據,判斷並提前預警哪些水管需要修繕。

有變革發動者當觸媒,轉動了年近半百的老國營公司。同樣的情景,發生在向來給人嚴肅、不易親近的司法院中。

司法院訓練AI「當法官」,就是要讓民眾也懂判案「行情」,同時讓法官不再只靠心證判案。圖左至右為司法院資訊處高級管理師林裕堯、司法院資訊處長王金龍、分析師羅中冠。 (攝影者:郭涵羚)

司法值得信賴嗎?相較美國民眾對司法權的信賴度高達7成,台灣司法院今年7月公布的最新民調顯示,國內僅4成民眾相信法官會公平、公正審理。其實近10年間,台灣民眾對司法信賴度始終維持在這樣的「低檔」。

因為,司法與人民的距離太遠。你可能也有類似經驗:判決書上寫的明明都是中文,但讀來卻如「有字天書」。

「有時候可能(長達)3、5頁,才只是第1段⋯⋯,用字又艱澀。我們的判決書,都是寫給上級審(法官)看的,不是給民眾看的,」不只一般人,台北地方法院法官林孟皇也感嘆,司法高牆,有時是法律人自己「築」出來的,「有時法官為展現專業而寫的裁判書字眼,根本不是現代人日常生活會用的。」

曾有20多年法官經歷的司法院資訊處長王金龍同樣有感,「人做一份工作久了,就會從本位主義角度出發,但司法應該要親民,也該透明。」

為了扭轉此況,王金龍與同事在今年7月,用科技打造了裁判易讀小幫手系統,讓一般人閱讀判決書時,就像看維基百科;只要將滑鼠游標移到專業名詞上,就會自動跳出白話文解釋。

訓練AI「當法官」,刑期準確度達8成5

甚至,他們訓練AI「當法官」。例如發生酒駕案,可在司法院系統「一鍵按下」後,系統會根據過去判決書中的各種酒駕量刑因子,跑出該案的可能刑期,準確度高達85%。這讓不懂法律的一般民眾,也能懂得判刑「行情」,同時,讓判案法官不至於做出離譜的判決。

2套系統,讓司法院在今年總統盃黑客松競賽中,從136個團隊中脫穎而出,成為最優秀前5強。

「要用AI量刑,真的有難度,國外也很少這種應用,」曾在美國AI公司擔任AI訓練師的邱國豪,年僅26歲,是司法院的合作夥伴。工作群組成員除了王金龍,還包括30出頭的分析師羅中冠、中生代的資訊處高級管理師林裕堯。但,AI與法律2種專業要結合,並非易事,因法官獨立判案,連寫判決書也有不同風格,換言之,團隊不僅要訓練AI讀懂沒有規格化的資料、人類書寫習慣,還要教會AI成為法律專家。

但,司法院團隊的耐性,讓邱國豪驚艷。整整2個多月,光是從書寫句型、前後文、13種酒駕量刑因子,一一釐清、溝通,就耗了半數時間,「要抓『測得』、『呼氣酒精濃度』等關鍵字後面接續的阿拉伯數字(酒精濃度)⋯⋯。」

他們經常是一股腦討論到半夜,隔天清晨5、6點,群組訊息鈴聲又開始響起,完全超出公務員的正常上下班時間。「Line群組討論時間是『無上限』!」林裕堯一邊搖頭一邊描述當時密集合作情景。

法官不總是「一錘定音」嗎?司法院何苦來哉要花時間做「份外」的工作?

動機,始自王金龍的法官經驗。他認為,判決書不夠「白話」,是導致外界對司法判決誤解、媒體錯誤報導的最根本原因,「我希望大家討論能基於事實,否則就是一人一把號,各吹各的。」

裁判易讀系統最快年底上線供民眾使用,量刑系統則預計明年正式推出,但該系統對法官裁判並不具強制力,僅供參考。「我樂觀其成,」林孟皇說,系統是一種輔助工具,但他期待的是能藉此讓法官調整觀念,讓判案具有一致性與可預測性,「我就曾遇過類似的毒品案,有的法官判7年,有的判刑20年,這落差太大!」

是否應該讓該系統判定之結果具有強制拘束力呢?王金龍認為:「法官審判固然是獨立的。但當量刑資訊系統越能方便的被外界引用、越多人樂於使用、判斷結果越準確時,該系統就會實質的在法官量刑上造成影響力。」同時,如果案件當事人也可事先預知酒駕案件應負多少刑責,亦可減少無謂的上訴程序耗費;此外,法官若要輕判或重判,自然也更會加強其判決理由之說明,「畢竟,判決不該是擲筊、碰運氣而已。」

司法院想用科技拉近與民眾的距離,不只AI、大數據而已。「我們最近想把區塊鏈應用在債券憑證上,區塊鏈就是分散帳冊的原理,可以降低人為竄改機率⋯⋯,」講完AI法官,王金龍又說起正著手的計畫,是想把大多應用在金融產業上的區塊鏈,與司法做連結。

這群公務人員是否刷新你的想像?不只他們,公部門中也有人正計畫用大數據媒合長照服務、社區照顧、節約能源⋯⋯。有時,只是一個小小齒輪改變了運作,龐大機器也可能調整節奏。

責任編輯:林思妍

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