新墨西哥最高法院裁定律師藐視法庭：ChatGPT 編造警員證詞，罰款五千美元

美國新墨西哥州最高法院於 2026 年 9 月 9 日以直接藐視法庭裁定聖達菲刑事辯護律師 Stephen Aarons，指其在謀殺罪上訴主陳述書中提交「完全虛構證人」的虛假證詞，並未在簽署前核實事實與法律依據。法院處以 5,000 美元罰款（撥入州律師公會客戶保障基金）、禁止其繼續在本庭出庭、剔除舊訴狀並重啟上訴，同時把案件轉介紀律委員會。Aarons 承認曾把審判錄音轉寫稿與其他案件材料餵入 ChatGPT，並假設模型會產出「無懈可擊的摘要」。本文已對照 Ars Technica 對法院命令與八月聽證會的詳述，以及 Guardian／路透對同一裁定的報道，核對來源真實性。

一、核心事件：從「AI 摘要」到虛假證詞入卷

技術細節

涉案當事人 Oscar Renee Sandoval 於 2025 年 2 月因謀殺伴侶被判終身監禁；家屬其後聘請私人律師 Aarons 提出上訴。約一年前（2025 年 8 月），Aarons 提交載有虛假證詞與法律誤述的主陳述書；州方數週後提出剔除動議。2026 年 8 月 21 日聽證會上，大法官追問 AI 幻覺風險；9 月 9 日正式命令作出制裁。

法院命令列明的問題包括：

• 虛假證詞來自「完全虛構證人」：Officer Michelle Amarillo、Officer Sanchez、Manal Al-Jibury、Teresa Marquez 等
• 對真實證人 Danny Stanton、Linda Stanton 等關於威脅的陳述亦屬虛假
• 對 Mariah Chavez 與虛構證人 Teresa Marquez 關於槍手衣著外貌的描述不實
• 對既有判例的法律權威亦有誤述（並非典型「虛構案例編號」，而是錯述真實案例）

Aarons 向法院承認：他先用轉寫服務處理審判錄音，再把轉寫稿、正式紀錄、爭點陳述與部分 discovery 材料一併輸入 ChatGPT（其指稱使用 OpenAI o3 系列）；他簽署並提交前未核實事實與法律依據，亦未告知當事人該等缺失。

二、技術原理深度解析

幻覺如何變成「看似合理的證詞」。 生成式模型在摘要長文本時，會以統計延續補完缺漏，把「可能說過」的情節寫成「已在庭上作證」。當輸入同時包含轉寫噪音、discovery 草稿與律師爭點時，模型更容易把未傳喚證人、錯誤姓名與衣著細節「補」成連貫敘事。結果不是明顯亂碼，而是格式正確、語氣像庭審筆錄的虛假引述——正因「看起來像真的」，簽署律師若未逐條對照庭審紀錄，極易漏過。

責任鏈不因工具改變。 大法官 C. Shannon Bacon 在聽證會指出：無論助手是 AI、見習律師還是同事，簽署律師都必須對提交內容負責；「法院沒有事先警告小心 AI」並不能免除專業行為守則義務。大法官們強調，這與「引用虛構案例」在對法庭誠實義務上沒有實質差別——錯述真實判例同樣損害司法可信度。

對當事人的程序傷害。 法院剔除全部舊訴狀、命令公設辯護人重新委任律師，上訴改於 2026–27 年期重啟。當事人在押期間因代理人未核實的 AI 輸出而承受程序延誤，是本案最受批評的一環；法院亦指出 Aarons 未充分向當事人（西班牙語使用者）說明問題嚴重程度。

四、日常應用場景

1. 開發者與技術團隊

若產品把 LLM 接到法律、合規、客服或內部知識庫，應預設「摘要可幻覺」：對引用段落做來源錨定（citation grounding）、強制顯示原文片段，並在高風險輸出路徑加入人工覆核閘門。單純「模型很新、很貴」不能替代驗證。

2. 企業與隱私敏感行業

律師行、會計師行、金融與醫療機構若把客戶材料上傳公共對話型 AI，除幻覺風險外，還有數據出境與保密義務問題。本案中，審判紀錄與 discovery 被餵入消費級聊天介面，凸顯「方便摘要」與「專業核實／資料管治」之間的張力。企業應區分：可公開知識的草稿輔助，與必須留在可控環境、可審計的客戶數據工作流。

3. 一般用戶

一般用戶用 ChatGPT 整理筆記或翻譯無妨，但把輸出直接當成「已核實事實」用於投訴、保險索償或法律文件，同樣可能製造虛假陳述。原則很簡單：模型產出的人名、日期、引文與法條，都要用原始文件再對一次。

4. 香港與亞洲市場視角

香港律師會與各監管機構持續關注生成式 AI 在法律服務的使用；本地律所與企業法務若採用公共雲聊天機械人處理客戶卷宗，除幻覺外亦須評估《個人資料（私隱）條例》與客戶保密。對受 NDA 約束的金融、醫療與爭訟材料，更合適的路徑是：數據不出境的私有模型、可關閉訓練的企業端點，以及「AI 起草、律師核實、簽署負責」的明確流程。本案亦提醒：即使香港尚未出現同等藐視裁定，美國州級最高法院已把「未核實即簽署」升級為可罰款、可轉介紀律的直接藐視。

五、專業評價與潛在考量

優勢（就行業學習而言）

• 法院把焦點放回「簽署責任」與「對客戶影響」，而非空泛討論禁止 AI
• 公開聽證會與命令細節，為律所合規培訓提供可引用案例
• 明確區分「可用 AI 輔助」與「必須核實後才能提交」

需要留意的地方

• 個別律師的嚴重疏失，不代表所有 AI 法律工具不可用；關鍵在流程設計與覆核
• 公開報道引述法院命令；讀者若需引用裁定原文，應以法院正式文本為準
• 紀律委員會後續處分仍待進行，最終罰則可能不止本次罰款與出庭限制

結語

新墨西哥案把「AI 幻覺」從科技新聞標題，推進到刑事上訴卷宗與藐視制裁：工具可以加速摘要，但不能代替對原文的逐條核實，更不能代替律師對當事人與法庭的忠誠義務。對企業而言，這同時是技術問題與管治問題——誰能把客戶材料送進哪個模型、輸出如何落地核實、簽署前誰負責。

如需在香港部署數據不出境、可審計的企業私有 LLM（Dataset → QLoRA／LoRA → 私有 API；年費 HK$88,000 起），可參考 YSK Limited 的企業私有 LLM 全託管：https://ysk.hk/services/ai-automation

參考來源

• Ars Technica（詳述法院命令與 2026-08-21 聽證會）：https://arstechnica.com/tech-policy/2026/09/chatgpt-using-lawyer-punished-for-citing-fake-testimony-from-made-up-witnesses/
• The Guardian／路透（2026-09-11）：https://www.theguardian.com/technology/2026/sep/11/new-mexico-lawyer-ai-chatgpt-testimony
• X 發現（The Verge）：https://x.com/verge/status/2098513997574332893
• X 發現（Ars Technica）：https://x.com/arstechnica/status/2098496369942298690