全球各地的法院正因案件負荷日益增加而承受壓力，洛杉磯的一個試點計畫希望通過測試 AI 是否能協助法官而不取代其判斷來改變現狀。 洛杉磯高等法院正在測試一款名為 Learned Hand 的人工智慧工具，該工具能總結申請文件、整理證據並生成民事案件的草擬裁決。 Learned Hand 的創始人兼 CEO Shlomo Klapper 告訴 Decrypt，其目標是減少行政工作所花的時間，讓法官能專注於需要法律分析和裁量的案件部分。
「我們正處於一個法院承受巨大壓力的社會階段，」Klapper 表示。「案件負荷在增加，但沒有援助來幫忙，」他補充說，人工智慧的進步正「大幅降低訴訟成本。」 根據2026年2月由全國律師事務所 Fisher Phillips 發布的報告，AI 正增加法院的壓力，因為提交的申請變得更容易，過去一年申請數量從4100件增加到6400件，增長了49%。 洛杉磯高等法院的試點計畫讓少數司法官員可以使用 Learned Hand 的 AI 系統，測試其在案件從受理到草擬裁決的整個過程中的表現。
Klapper 曾是美國上訴法院的司法法律助理和 Palantir 的部署策略師，他表示 Learned Hand 成立於2024年，以一個與聯邦法官同名的名字命名，旨在為過度負擔的法院提供「專為此設計」的 AI 工具，通過揭示關鍵事實和法律問題來減少「繁瑣工作」，同時將判斷和決策權留給人類法官。 「通過這次合作，我們正在謹慎評估新興技術，看看它們如何支持司法官員更高效、更有效地工作，」主持法官 Sergio C. Tapia II 在一份聲明中表示。「我要明確說明——雖然這個工具可能會改善司法官員審查和處理案件資料的方式，但它不會取代，也不會以任何方式損害司法判決的神聖性、獨立性和公正性。」 Klapper 表示，為法院開發 AI 的較難部分不在於生成文本，而在於將 AI 輸出與案件的底層資料和法律來源進行比對驗證。 「我們大型語言模型的大部分費用在於驗證，而非生成，」Klapper 說。「生成很容易，任何人都可以產生內容，但你如何確保它真的可靠？」 高調的法院案件中已出現 AI 幻覺的例子。 2023年，說唱團體 Fugees 的創始成員 Prakazrel “Pras” Michel 的辯護團隊聲稱，一個 AI 協助撰寫了結案陳詞，內容包含無理取鬧的主張，並忽略了政府對他的案件中的弱點。 同年，一名聯邦法官命令前特朗普律師 Michael Cohen 的律師提供引用案件的印刷副本，因為法院無法驗證這些案件。 Klapper 表示，Learned Hand 是建立在較狹窄的資料庫之上，以降低 AI 幻覺的風險。該系統不從開放的網路或隨機資料集中抽取資料，而是在一套定義好的法律資料範圍內運作。
原因在於大型語言模型可能反映其訓練資料中的偏見，Klapper 指出，例如 AI 會重複 Reddit 等平台的建議。Learned Hand 通過將任務拆分成多個步驟，並將每個步驟分配給具有特定功能的模型來解決這個問題。 Learned Hand 也設計成法官不需要技術訓練即可使用。 「只需點擊一下，」Klapper 說。「他們不需要任何提示。」 Klapper 認為，法官的一天大部分時間都花在例行工作上，而非法律推理，這款 AI 旨在讓他們「花更多時間在法官工作上，少花時間在繁瑣工作上。」 Klapper 表示，法官不應該盡信 AI 輸出，工具和背後的公司都需要證明其可靠性。 「我喜歡說，先不要相信，要先驗證，」他說。「他們不應該相信任何東西。它必須證明自己的價值。」
