去頭去尾、補中間，再回頭砍頭尾：把讀法律判決書的邏輯，接上 AI Data 的數據解讀管線

TL;DR (EN→ZH)
Focus on the reasoning core (ratio decidendi) first, then align facts and outcomes to that core. → 先抓「中間的論證」這個核心，再回頭檢核事實與結果是否一致。

0) 為什麼要把「讀判決」跟「AI Data」綁在一起？

• 法律判例的價值不在「誰贏誰輸」，而在「可重用的原則與推理」。
• AI 解讀資料的價值不在「盲算準確率」，而在「可解釋、可追溯、可落地」的決策依據。
• 兩者共通的黃金路徑：去頭（Facts去雜）、去尾（Outcome去惑）、補中間（Reasoning補齊）、再回頭砍頭尾（一致性校驗）。
• 這條路徑能把「哲學/法學的論證」轉譯成「AI 的特徵工程、管線治理與因果檢核」。

1) 方法論總覽：四步一循環

口訣：去頭 → 去尾 → 補中間 → 回頭砍頭尾（循環）

1. 去頭（Facts 去雜）

   • 法律：先暫時「淡化」具體細節與情緒性描述，避免被偶然事實牽著走。
   • AI：建立資料字典與特徵黑白名單，先屏蔽洩漏性特徵（例如：包含最後判決詞彙的段落、當事人姓名等），避免模型「偷看答案」。

2. 去尾（Outcome 去惑）

   • 法律：先不看「誰贏誰輸」，不被結局框架效應影響。
   • AI：把「標籤欄」隔離；先做無監督探索（聚類、主題模型）理解論證結構，再談監督式預測。

3. 補中間（Reasoning 補齊）

   • 法律：抓出判決理由（ratio decidendi）、可遷移的「規則/測試/三段論證」。
   • AI：把「理由」變成可計算特徵（例如：自由/福祉/德性三維度；比例測試、利益衡量、嚴格審查等），並用可解釋模型或 LLM-Chain 萃取與對照。

4. 回頭砍頭尾（Consistency 校驗）

   • 法律：用中間原則重新審視「頭與尾」，檢查是否一致、是否有例外條件。
   • AI：用對比評估與一致性測試檢查：
     • 若改變部分事實（counterfactual），結論是否合理變動？
     • 若遮蔽判決結果詞，模型輸出是否仍穩定？
     • 若換資料年份／轄區，規則是否可遷移？

形成螺旋式精煉：每次循環都讓「理由表徵」更清晰，資料管線更乾淨，模型更可靠。

2) 法律 ↔ AI 對照表（把抽象論證變成可計算物件）

3) 資料結構與欄位設計（示意）

• case_id：唯一識別
• jurisdiction / year / court_level
• facts_raw（全文）、facts_clean（去識別/去結果詞）
• issues（爭點）
• rules_tests（列表：每條規則的要件、例外、審查強度）
• reasoning_axes：{freedom: 0-1, welfare: 0-1, virtue: 0-1}
• holding（標籤，訓練期隔離）
• dissent/concurring_highlights
• leakage_flags（是否偵測到結果詞/法條直指結局片語）
• splits（train/dev/test by time or court，避免時間與場域洩漏）

4) 流程藍圖（從原文到可用模型）

步驟 A：資料進場與清洗

• 斷詞/NER：移除姓名、案號、法條號碼中直指「勝敗」的模式。
• 正規化：時間、金額、地名標準化；建立字典。
• 去尾遮蔽：標籤列隔離，全文中判決結果片語遮罩。

步驟 B：補中間（論證向量化）

• 主題建模 or LLM 標註：抽取「自由/福祉/德性」、審查標準、三段論法元素。
• 結構化規則：把要件與例外落為 JSON（例：necessity, proportionality, less-restrictive-alternative）。
• 因果素描：以 DAG/temporal order 粗描可能的因果鏈，避免把結果當原因。

步驟 C：監督式學習（可解釋優先）

• 先用線性/樹模型測試：特徵權重即「準法律評註」。
• 再接 LLM Chain-of-Thought 驗證：讓 LLM 先輸出「論證摘要 → 擬判 → 自我檢核」。

步驟 D：回頭砍頭尾（一致性與健壯性）

• 反事實測試：改變關鍵事實（ex：是否有脅迫）檢查判斷是否合理改變。
• 場域遷移測試：跨年度、跨轄區重測。
• 洩漏掃描：以關鍵字與特徵重要度排查「偷看答案」。

5) 簡易實作範本（偽代碼思路，便於搬到任意環境）

（說明：以下是「一步一步做」的概念步驟，你可用 Python/JS/R 皆可實作）

Step 1：載入與遮蔽

• 讀入判決全文
• NER 去識別（人名、案號、律師名等）
• 遮蔽「尾巴」片語（例如「維持原判」「發回更審」等）

Step 2：中間論證抽取

• 用關鍵字＋LLM/規則萃取：
  • 自由（契約自願、選擇自由、無強制）
  • 福祉（最佳利益、社會總效用、風險/成本）
  • 德性（人性尊嚴、不可商品化、善良風俗）
• 標上審查標準（嚴格/中度/合理基礎 或 比例原則 ABC）

Step 3：結構化

• 轉成 JSON：
  • issues: [...]
  • rules_tests: [{name, elements_required, exceptions, std_of_review}]
  • reasoning_axes: {freedom, welfare, virtue}

Step 4：可解釋模型

• X=reasoning_axes + 規則要件是否滿足(one-hot/布林) + 事實指標
• y=holding（先不參與特徵工程；只在訓練階段當標籤）
• 模型：邏輯迴歸 / 梯度提升樹（看 SHAP/係數）
• 交叉驗證：time-split、court-split

Step 5：一致性回檢

• 反事實：把「是否存在經濟脅迫」切換 0/1，觀察模型輸出變化
• 遷移：用新年度/新州資料測（domain shift）
• 洩漏：以特徵重要度與關鍵詞搜尋找「結果詞」

6) 迷你案例框：把「原則」變數化

（範例純為示意，請替換為你的實際文本）

• 事實摘要（去頭版）：

  • 存在有償合意（自由+）
  • 可能資訊不對等/經濟誘因（自由-）
  • 涉及人性尊嚴/不可商品化之爭議（德性+）
  • 涉及未成年人最佳利益（福祉+）

• 中間論證 → 向量化：

  • freedom = 0.45（合意存在但被污染）
  • virtue = 0.85（強烈尊嚴疑慮）
  • welfare = 0.70（最佳利益考量重要）

• 擬議規則（JSON示意）：
  {
  "rule": "契約自由受德性與最佳利益限制",
  "tests": [
  {"name": "tainted_consent", "elements": ["info_asymmetry", "economic_coercion"]},
  {"name": "best_interest_child", "elements": ["stability", "care_capacity"]}
  ],
  "std_of_review": "proportionality"
  }

• 模型可解釋觀察：

  • SHAP 顯示 virtue 與 best_interest_child 權重最高 → 與法官書面推理一致
  • 當把 economic_coercion 設為 0（反事實），自由指標上升，模型擬判也更接近維持契約

重點：我們不是用 AI「取代」法官，而是讓資料科學的方法把「中間論證」變得可重用、可檢核、可教學。

7) 常見地雷與風險治理

• 標籤洩漏：特徵中殘留「維持原判」「無罪」等詞，會讓模型「作弊」。
• 事實與理由混線：把結果導向的描述誤當作原因。用時間順序與因果圖修正。
• 域偏移：不同年度/不同法院寫作風格差異很大，要做跨域驗證。
• 單一指標迷思：只看 Accuracy 容易誤判，要同看 AUC、F1、校準（Calibration）、一致性測試。
• 黑箱不可解：先上可解釋模型，再把 LLM 當「可讀性增強」與「輔助理由對照」。

8) 評估面板（Dashboard）建議

• 可解釋度：前 10 大特徵重要度、SHAP summary
• 一致性：反事實測試通過率、跨域（年度/轄區）穩定度
• 法規合性：敏感欄位使用紀錄、遮蔽/還原審計軌
• 教學成效：模型理由 vs. 人類法學助教標註的一致度

9) 可落地清單（Checklists）

• [ ] 事實去識別與結果遮蔽完成（leakage_flags=0）
• [ ] 「自由/福祉/德性」與「審查強度」成功結構化
• [ ] JSON 規則庫可檢索（要件/例外/衡量）
• [ ] 反事實/遷移測試報告在案
• [ ] 解釋報告可交付（供課堂/研討/實務簡報）

10) 結語：先抓「中間」，再論「頭尾」

把「去頭去尾，再補中間的論證」轉成 AI Data 的工作流，核心不變：先問原則，再看事實與結果能否被原則一致地解釋。
這能同時滿足：

• 法律人的需求（可遷移的規則與理由），
• 數據人的需求（可運算、可驗證、可治理），
• 教學與實務的需求（可解釋、可追溯、可複用）。

一句話：中間（論證）是橋，把哲學/法學的可思辨性，接到了 AI 的可計算性。