俗諺「清官難斷家務事」點出了一個重要事實，即便如家庭般最單純與最基本的社會結構，當家人間發生糾紛，其衍伸出的家事案件常常不是公正判決本身所能完善處理的。而其中離婚後的親權裁判又因為所依據的民法1055-1條的「子女最佳利益」難以被量化歸類，讓父母雙方容易有主觀的誤解。在離婚率高升的現代社會，家事法官不但因此承擔更多的案件量，其判決品質也可能因為時間有限而受到影響。這是為何世界上雖有許多國家開始使用人工智慧來輔助司法判決，(就我們所知)卻幾乎鮮少能應用於家事案件。

本研究發展出一個以自然語言為基礎的「AI親權判決預測系統」，已經於2019年底公開發表，也因此得到各大媒體的報導與關注。此系統是嘗試藉由結合AI技術面的特色與實務面上的需求來增加父母雙方在爭取親權時的協調空間，促進法庭外的和解而減少家人間的對簿公堂的機會，亦可降低進入法院的案量，間接提升司法品質。

從技術面來說，不同於國內外絕大部分以選單方式將可量化或可類別化的特徵來作機器學習的訓練資料，本研究先對高品質的法官判決書文字進行大量標註，將之分類為當事雙方的有利與不利理由後，藉由word embedding與doc2vec的技術將文字轉為向量表達法，並使用深度學習的演算法並自我注意力模型(self-attention model)來進行對判決結果的學習。因此本系統能更細膩地截取到文字語言中的表達差異，進而看到對判決結果帶來機率分布上的差異。在這訓練的過程中，我們同時引入中性句的資料來將訓練資料作平衡處理並資料擴增，大大增加訓練的資料量以提升整體的準確度並穩定性。在單獨親權(父親或母親獨得親權)的判決中可達93.23%的準確率，亦可在包含雙方共持親權的三分類案件中達到81.53%的準確率。

從應用面來說，本系統的公開網頁(https://custodyprediction.herokuapp.com/)即可讓使用者直接使用各種不同的文字敘述作為輸入方式，即時得到判決預測的結果。使用者更可以藉由調整輸入所使用的文字描述或因素，觀察到本系統所預測的機率是如何變化。此系統可讓父母雙方更多了解實際可能的判決結果，減少個人主觀的臆測，因而增加彼此協調斡旋的空間，讓雙方對孩子的親權監護達成和解，減少因為訴訟所帶來金錢上的損失或情感上的傷害。本系統的設計理念與相關技術也可應用於其他類型的案件，促進社會和解與創造更多共善。

本系統使用特殊的標註技術將整份文件中作的決策原因以文字找出，整合中文自然語言技術(包含自我注意力模型)，因而可以更細膩地截取到文字語言中的表達差異並了解判決預測的重點。本系統的訓練過程中也引入中性句作資料平衡處理與資料擴增。就我們目前的了解，世界各國的判決預測系統並沒有與我們類似的判決預測系統。

本系統(https://custodyprediction.herokuapp.com/)可讓使用者以文字輸入即時得知預測的結果而減少主觀的臆測，增加協調斡旋的空間，降低金錢損失與情感傷害。律師也可以藉此調整訴訟策略，法官減少案量增進效能。政府可以連結相關的社政或警政系統，促進社會和解與創造共善。

相關的學術期刊正在撰寫中，預計今年會有2-3篇投稿國內外AI應用與法學期刊。
附件的補充資料是關於本研究團隊的受邀演講、專利申請、媒體報導、司法實務的需求(市場)、與實際使用的情境說明