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國民法官制度上路!全國性的司法教育訓練、共同參與庭審的過程裡,我們能學到什麼?

王子榮
2023-01-06
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對於第一線從事司法工作的人員來說,今年(2023)1 月是一個令人緊張與忐忑的日子,因為即將迎來臺灣司法制度面的大變革,就是國民法官制度。

國民法官制度是在 2019 年的司法改革國是會議中所凝聚的共識,大抵上是認為在一些個案中,職業法官的決定並不能獲得社會大眾的認同,同時擔心在傳統的刑事審判程序中,法官是透過法律學系的專業養成,所以必須對於這樣的審判系統做出一些改變,引進不同的審判制度成為必然的方向。在參考各國法制後,我們選擇了與國情較為相符的日本裁判員制度,而為了讓人更容易理解,也稱為「國民法官」。

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不過,對於一般民眾而言,不要說國民法官制度對他們很遙遠,其實談到司法,在印象上也可能是一片模糊,因為絕大多數人終其一生不會有到法院的經驗,民事紛爭、刑事案件、行政訴訟、少年跟家事領域,往往都是一般人走到僵持不下的局面,甚至打破了刑罰的紅線才可能出現在法庭。

這樣的情況隨著國民法官上路將有所改變,未來符合資格的國民都會走入法庭,坐上法檯(編註:法庭最前方法官坐的位置),躲在電腦螢幕後的鍵盤法官成為過去。

擁有成為法官的權力,也是耗時費力的義務

國民法官制度簡單來說,就是賦予個人在案件中成為法官的權力,但與此同時也是義務,倘若收到候選國民法官通知,必須按時到法院,之後經選任後成為國民法官,更要全程參與審理。如果搭配目前司法實務真正進行審理的過程,包括交互詰問證人、由檢察官、辯護人雙方各自展示證據等法庭活動,以及在雙方言詞辯論後進入的即時評議(討論案件是否成立、刑度長短)及宣判,保守估計從頭到尾大概要綁在法院一個星期。

對大眾而言,一想到要花這麼多天待在法院,即便一天有 3000 元的費用,外加車馬費等林林總總的補貼,想必也是眉頭一皺,覺得怎麼會如此麻煩。更不用說對於公司企業,突如其來的人力缺口,也會造成工作調度上的困難,如果在人力比較吃緊的時候,老闆們可能也會希望自己的員工不要雀屏中選。

國民法官也是一種訓練,具備司法概念與思考邏輯

與其抱持著百般不願意,在法律的要求下勉強去當國民法官,反而是山不轉路轉,去思考當了國民法官後,這樣的經驗將會是一種自我成長,同時也開啟不同的視野,甚至帶回工作場域也一樣受用。

讓民眾來當國民法官,其實不是填鴨式的將法學名詞塞到他/她的腦袋,而是將過去常聽到的「無罪推定」、「正當法律程序」、「證據裁判原則」實際手把手帶著國民法官應用在具體個案。這些法律觀念背後代表的,是如何有嚴謹的思考邏輯,以及如何將一個複雜的犯罪事實逐步拆解;而不是單純只憑自我感覺去判斷,這些都是對自我能力的再度提升。

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更別說國民法官是團體討論,必須學會更多傾聽,以及回應不同意見,並具體提出自己的觀點。這些增長出來的經驗並不會隨著國民法官審理結束而消失,而是可以讓人帶著走,變成自己的能力,這是過去幾年各地方法院舉辦國民法官模擬審判下彙整的意見回饋。

最後,隨著近期寄發的備選國民法官候選通知書,相信一定是幾家歡樂幾家愁。有些人會想為什麼是我,但有些人會想為什麼我沒被選上,但無論如何,成為國民法官會是未來每個人的權利也是義務。

其實,換個角度想,國民法官也像是一個訓練課程,包含了司法與法律素養與實務、思辨推理、資訊解讀等能力的提升。當我們轉念,不覺得這個制度是負擔,而是看到參與其中的好處,那說是一場司法體制的全國進修也不為過了。

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AI 不只要懂數據,更要懂企業!Teradata 如何加速實現自主型企業?

2026-11-09 經理人 X 擎昊科技 X Teradata
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隨著生成式 AI 快速發展,AI 的角色正從回答問題、生成內容,進一步走向執行工作、參與決策,這也讓「自主型企業(Autonomous Enterprise)」成為企業數位轉型的新願景。在這樣的企業中,AI 不再只是被動等待人下指令的工具,而是可以在授權範圍內自主做出決策、執行任務,且會持續學習與優化的數位員工,而人則肩負起監督與審核的責任,確保 AI Agent 的決策與行動符合企業目標及治理要求。

然而,要實現自主型企業的願景,除了依靠強大的 AI 模型外,企業還需要掌握兩個關鍵:一是釐清自身希望透過 AI 解決哪些業務問題、達成什麼目標;二是讓 AI 真正理解企業的業務脈絡。這兩個關鍵,不僅決定 AI 能否從概念驗證(PoC)走向實際營運,更是企業朝自主型企業邁進的重要基礎。

邁向自主型企業,企業必須掌握的兩大關鍵

Teradata 首席營收長 Richard Petley 指出,企業在定義 AI 導入目標時,不能只著眼於技術是否可行,更應該從實際業務需求出發,設定明確且可衡量的成果與投資報酬。

舉例來說,金融業可能希望提高詐欺偵測率、降低風險;零售業則想要藉由個人化推薦提升轉換率與顧客體驗;製造業也許會將縮短生產週期、提升供應鏈效率列為目標。雖然不同產業對 AI 的期待各有不同,但共同點都是希望解決具體的業務問題,而不只是驗證 AI 能做到什麼。

第二個關鍵則是讓 AI 理解企業的業務脈絡。即使企業已經將所有資料集中在同一個平台,也不代表 AI 就能理解這些資料。例如,AI 可能知道某位客戶的交易金額下降,卻不知道背後究竟是受到合約條件改變、採購週期等哪一項因素影響。

換句話說,若 AI 不清楚數據背後的意義,以及企業實際的業務流程與決策依據,即便數據量再多、模型能力再強,仍難以做出適當判斷。因為真正影響企業決策的資訊,往往不只存在於數據本身,也可能藏在不同部門的作業流程、內部文件,甚至資深員工長年累積的經驗之中。

因此,企業不只要整合散落在不同系統、資料庫與文件中的數據,還必須建立資料之間的關聯,讓 AI 不只看得懂數據,更能理解數據背後的業務意義與決策邏輯。如此一來,AI 才不會像一名對公司業務一無所知的新進員工,而是能夠根據企業的實際情境做出適當判斷、執行任務。

Teradata 兩大解決方案,打造由知識與脈絡驅動的 AI

Teradata 首席產品長 Sumeet Arora 認為,邁向自主型企業是一段漸進式的轉型歷程,若能讓 AI 充分理解業務脈絡,就有機會加快轉型腳步。為此,Teradata 推出 Tera Context Engine 與 Tera Harness 兩項解決方案,協助企業打造由知識與脈絡驅動的 AI 應用,讓 AI 不只理解企業的業務邏輯,更能將這些理解運用在實際任務中。

舉例來說,歐洲某醫療研究機構運用 Teradata 解決方案及自家資料庫,開發出一套僅有 200 萬個參數的輕量化 AI 模型,可預測不同病患族群未來 10 年內的疾病發生情況,提供相關單位及早做好醫療需求與資源規劃。美國某大型醫院透過 Teradata 平台整合病患數據,進而開發出可直接在資料庫內執行的病患風險分層模型,可從病患特徵去辨識其風險程度與照護需求,讓醫師據此規劃更精準的照護計畫。

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Teradata 首席產品長 Sumeet Arora 表示,Teradata 推出 Tera Context Engine 與 Tera Harness 兩項解決方案,協助企業打造由知識與脈絡驅動的 AI 應用。
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首先,Tera Context Engine 扮演的是企業知識整合與轉譯者。它能整合企業分散在四處的數據與內容,並納入內部專家長年累積的經驗,在符合數據治理規範的前提下,轉化為 AI 能夠理解與運用的企業智慧。換句話說,Context Engine 的價值不只是提供更多資料,而是讓 AI 理解資料背後的商業意涵,以及如何運用在實際情境中。

有了業務脈絡,下一步就是讓 AI 真正採取行動,這正是Tera Harness 所扮演的角色。它會結合 Context Engine 提供的知識與脈絡、企業設定的目標,如:提升客戶滿意度,讓 AI 去執行對應任務,並依據結果持續調整行動策略。而在涉及重要決策或較高風險的應用情境中,Harness 也能導入人機協作機制,由人介入決策、提供回饋,降低 AI 自主決策可能帶來的風險。

然而,當 AI 開始自主執行更多任務,企業也面臨另一項挑戰:如何在擴大 AI 應用的同時,兼顧主權 AI 與資安需求?對此,Sumeet Arora 指出,Tera Harness 支援地端、雲端及混合部署等不同 IT 架構,能夠配合資料所在位置去執行任務,企業可依據自身的治理與法遵要求彈性部署,將重要知識與商業機密留在內部可控的環境中。

此外,當 AI 開始承擔更複雜、執行時間更長的任務,如何避免因意外而導致任務中斷,也是企業相當關注的課題。為此,Teradata 在 Harness 中導入檢查點與記錄機制,倘若 AI 因意外而中斷正在執行的任務,Tera Harness 會從最近一次的檢查點接續執行,不必從頭再來,減少不必要的時間與成本浪費。同時,Harness 也具備高併發處理能力,可同時處理多個 AI 任務,提升 AI 參與日常營運的穩定性與可靠性。

從資料倉儲走向 AI 知識平台,Teradata 3.0 攜手擎昊加速企業轉型

Tera Context Engine 與 Tera Harness 的推出,不只協助企業加速 AI 應用落地,也反映 Teradata 對自身定位的轉變,正從傳統資料倉儲供應商,轉型為企業 AI 知識與 AI 執行能力的供應商,協助企業將分散的資料轉化為 AI 可理解的脈絡資訊,進而驅動智慧決策與自動化執行。

Richard Petley 進一步說明,Teradata 的發展可分為三個階段,在最初的 Teradata 1.0 時期,以軟硬體整合的資料倉儲設備為主,到 2.0 則轉向支援地端與雲端部署的現代化軟體,如今進入 3.0 階段,客戶不一定要採購整套資料倉儲解決方案,也能依需求導入 Context Engine 或 Harness。這樣的轉變,顯示 Teradata 正以更開放、彈性的合作模式,讓企業能夠在既有技術架構上導入所需的 AI 能力,而不必全面汰換原有系統。

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Teradata 攜手台灣代理商擎昊科技,結合原廠 AI 技術與在地系統整合經驗,協助企業加速 AI 應用落地,邁向自主型企業。圖中由左至右,依序為 Teradata 首席產品長 Sumeet Arora、擎昊科技總經理劉宗坤及Teradata 首席營收長 Richard Petley。
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然而,再先進的技術架構,仍需要在地專業夥伴協助落地。而擎昊科技作為 Teradata 台灣代理商,不僅與原廠保持密切互動,更擁有深厚的技術實力,及豐富的企業級系統規劃、建置與整合經驗,協助企業打造穩定可靠的 IT 環境,讓 AI 應用能夠順利導入並持續運作。此次 Teradata 兩位高階管理者 Richard Petley 與 Sumeet Arora 來台,除了與企業客戶交流 AI 發展與應用需求,也攜手擎昊科技深化在地合作,共同拓展台灣市場。

面對缺工、高齡化與市場競爭加劇等挑戰,如何運用 AI 提升營運效率並強化決策能力,已是企業的當務之急,這也讓自主型企業成為未來必然的發展方向。在這條智慧轉型的路上,Teradata 將持續攜手擎昊科技,融合 AI 技術、企業知識與系統整合能力,協助企業加速 AI 應用落地,朝自主決策與智慧營運的新階段邁進。

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Teradata 首席營收長 Richard Petley 指出,Teradata 正以更開放、彈性的合作模式,讓企業能夠在既有技術架構上導入所需的 AI 能力,而不必全面汰換原有系統。
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