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AI法官、大數據抓漏水 死板公務機關活過來!

商業周刊 2019-12-02 07:30

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酒駕判太輕、水公司老派?老中青公務員掀科技革新。(圖:商業周刊)

文●管婺媛

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、大數據、機器學習(Machine Learning)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。

台水公司》省 9 成時間
從老師傅抓漏進化大數據

故事,從「抓漏」說起。

你恐怕很難想像,全台六萬公里長的水管管線,一年漏水量達 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 1 年半。

不可思議嗎?但這套運作模式,台灣自來水公司(以下簡稱台水)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,雖可蒐集龐大數據,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 2017 年,台水公司組成大數據團隊抓漏,才有所突破。

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九成時間、將抓漏範圍精準對焦到僅原本抓漏系統範圍的 2%。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。

「你說羅顧問幹嘛不好好休息?還跟著我們一起操煩(台語,指煩惱)?有時候討論到半夜,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。

公營事業求變有難度
高層力挺,百個小區都試行

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。

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。

司法院》判決書變白話
酒駕輕判?系統教你看

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。

司法值得信賴嗎?相較美國民眾對司法權的信賴度高達七成,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,才只是第一段⋯⋯,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,就像在看維基百科;只要將滑鼠游標移動到專業名詞上,就會自動跳出白話文解釋。

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。

兩套系統,讓司法院在今年總統盃黑客松競賽中,從 132 個團隊中脫穎而出,成為最優秀前 5 強。

教 AI 當法律專家不簡單
Line 狂響,討論時間無上限

「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,是司法院的合作伙伴。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 與法律兩種專業要結合,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,讓邱國豪驚豔。整整兩個多月,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。

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。

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。

王金龍透露,司法院長許宗力也曾與他討論,是否讓該系統結果具有強制力?「我認為不應該,因為法官是獨立審判的,但當系統越準確、越多人使用時,就會成為一種『心理的強制力』,」他說,如當事人可預知酒駕該負多少刑責,就會減少紛爭;而法官若要輕判或重判,也有加強說明的義務,「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。王金龍說起正著手的計畫,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。

 

※本文由商業周刊授權刊載,未經同意禁止轉載。精彩全文,詳見《商業周刊》1672 期。

來源:《商業周刊》 1672 期
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