【明報專訊】律師和工會職員處理工傷索償案件時，需要搜尋類似案例參考，最耗時的是要找出每個案例中影響賠償額的眾多因素，他們需要將整份判案書由頭到尾閱讀一遍。有本地初創公司正在建立一個專門收錄這類案件及其精要的資料庫，希望協助律師和工會職員節省時間。這個資料庫初期靠人手來輸入有關案件及其精要，但短期內將會交由人工智能（AI）軟件來處理，變成完全自動化運作。
明報記者 薛偉傑
攝影 劉焌陶
銳法（Litex Limited）共同創辦人陳洛穎表示，律師和工會職員要翻查以往本地的工傷（Employee Compensation, EC）和人身傷亡（Personal Injury, PI）案例，都是在本地司法機構屬下「法律參考資料系統」（https://legalref.judiciary.hk）中搜尋。但他們很多時只想找這類案例的精要（key factors，每宗案件約有25個），例如：當事人年齡、職業和收入、身體哪部分受傷、傷殘程度，或可以康復程度，需要多少時間才能康復，治療費用是多少，賠償額多少以及如何計算，該宗案件有什麼醫生，法官是否接納那些醫生證人的供辭等，作為自己正在處理案例的參考，例如賠償額多少才算合理，應該接受和解或上訴。他們因此而需要將每個案例的整份判案書閱讀一遍，消耗相當多時間和精神。
助律師工會職員快速搜尋相關案件
她續稱，公司成立的目的就是希望建立一個資料庫EC Bank，收錄所有工傷和人身傷亡案例的精要，以方便協助工人索償的律師和工會職員。近幾個月，公司一直用人手閱讀判案書，在每宗案例中找出其所有精要，然後輸入EC Bank內，至今已將約500個案例的精要輸入EC Bank。
不過，這些判案書每篇都相當長，靠人閱讀和歸納精要，每篇需時30至45分鐘。香港每年大約有3.6萬宗工傷案例，以及100多至200宗人身傷亡案例，若一直倚靠人手閱讀、歸納精要和輸入EC Bank內，顯然是無法跟上新案例產生的速度。
公司真正目標是利用一套人工智能軟件，自動定期到「法律參考資料系統」中找出新出現的工傷和人身傷亡案例，下載其判案書，自動歸納及提取精要，然後輸入EC Bank。公司月前已經選定使用Google的軟件BERT，因為這軟件具備人工智能中的「深度學習」（Deep Learning）技術和「自然語言處理技術」（Natural Language Processing, NLP），歸納及提取精要較準確。他們以人手閱讀和歸納的大約500個案例，同時也是用來訓練BERT。
運用AI軟件 將來自動提取案件精要
共同創辦人楊子樂表示，經過100宗案例的訓練，BERT準確率已可達到80%至90%，但EC Bank最終目標是要商用及收費，要求的準確率較高，所以現時已經過約500宗案件的訓練，暫時仍未交給BERT處理來代替人手。
未來或建刑事案量刑資料庫
暫時EC Bank仍在建立和完善階段，一兩個月內將會開始讓潛在客戶免費試用，預計明年初才正式推出及收取月費。公司估計，客戶主要是中小型律師樓及工會，兩者的戶口可能有分別，工會戶口界面可能較簡潔，抽起部分較少用的精要，收費相對較低。公司亦已徵詢很多律師的意見，普遍都表示對這個資料庫相當有興趣。
另外，公司月前已參加香港科技園為期一年的前期培育計劃STEP，未來可能會運用同一個概念，來建立一個刑事案件量刑資料庫，給專門處理刑事案件的律師使用。舉例說，可能有人被控告危險駕駛，他的律師就可以在資料庫內找出同類案件的量刑作參考，來建議當事人應該認罪或上訴等。
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