澳洲公平工作委員會重拳出擊：「錯得離譜」的 AI 法律建議

澳洲公平工作委員會（Fair Work Commission）近期做出迄今最嚴厲的司法裁定之一，痛斥 AI 輔助訴訟亂象：一名遭解僱的 ALDI 員工因依賴 ChatGPT 撰寫不當解僱申請而敗訴，被命令賠償前雇主 1,230 澳元法律費用。委員會同時宣布，自 2026 年 10 月 20 日起，所有申請人都必須揭露其 AI 使用情況。

案件本身：Khan 對 Aldi

這項編號 Sadnan Khan v Aldi Pty Ltd [2026] FWC 3144 的裁決，由副主席（Deputy President）Michael Easton 做出，核心是一宗看似單純的勞資爭議。Khan 先生在距離《2009 年公平工作法》所要求的六個月最低受僱期僅差三天時遭到解僱，並在當晚就提交了一份 AI 生成的申請。

依澳洲法律，不當解僱申請的資格認定取決於解僱通知「何時發出」，而非何時生效——委員會多次向 Khan 解釋這個關鍵區別，但他提交的 AI 生成書狀始終未能回應這項法律指引。他最終在聽證會上承認自己不符資格並撤回申請，但此時 ALDI 已為這場毫無勝算的訴訟付出了防禦成本。

Easton 副主席的措辭毫不留情。他認定 Khan 儘管屢次被警告其案件「沒有實質勝算」，仍將 AI 當作「準法律顧問」使用。他採取了自己口中「極為罕見的步驟」下令賠償費用，因為 Khan 的「不合理行為導致前雇主不必要地產生這些成本」。

裁決中最犀利的一句話是：「如果 Khan 先生有好好閱讀自己 AI 生成的回覆……他就會知道自己的案子注定失敗。」

為什麼費用命令是件大事

公平工作委員會屬於「各自負擔費用」（bear own costs）的管轄體系——正常情況下各方自付律師費，只有在真正不合理的行為下才會裁定費用轉移。Easton 引用《公平工作法》第 400A 條，該條允許在不当解僱程序中，當一方的不合理作為或不作為導致他方產生費用時做出費用命令。

關鍵在於，這道命令被明確定位為懲戒：「現在做出費用命令將嚇阻 Khan 先生，並希望也嚇阻其他處境相同的申請人不再做出不合理的行為。」Hall & Wilcox 律師事務所的評論解讀，此裁決顯示委員會已「意識到 AI 生成申請的崛起，以及雇主被迫防禦無理由請求所承受的負擔」——但同時強調，使用 AI 準備申請本身並不構成費用命令的理由。責任歸屬於「未能批判性審查 AI 產出內容」這件事。

裁決背後：案件量暴增 40%

Khan 案並非憑空出現。委員會委託的研究勾勒出生成式 AI 對澳洲自訴訟訟的衝擊全貌：

• 生成式 AI 是委員會案件量在 2023-24 至 2024-25 年間暴增 40% 的部分原因。
• 受調查案件中有 40% 涉及使用 AI 的訴訟當事人。
• AI 使用集中於較年輕及自訴訟訟人。
• 該群體中超過四分之三使用 ChatGPT——其中 60% 依賴免費版。
• 非英語母語者使用 AI 的比例是母語者的兩倍。

規模之大在國會證詞中獲得印證：委員會執行長 2026 年 6 月向參議院委員會表示，「約 40% 到 50% 的民眾告訴我們，向委員會提出申請時使用了 AI」。

10 月 20 日起的新規則

制度性回應來自主席 Hatcher 於 2026 年 8 月 24 日發布的聲明：自 2026 年 10 月 20 日起，向委員會提出申請的訴訟當事人必須在所有請求中揭露 AI 使用情況，並聲明已查核文件、已做出必要修改以確保內容準確。委員會同時上線了一份範本，協助依賴 AI 的訴訟人撰寫書狀。

澳洲實質上正在主要仲裁體系中，執行全球第一個大規模的強制 AI 揭露實驗——其他同樣苦惱於 AI 生成訴狀的司法管轄區，正密切關注這個範本。

司法近用權的雙面刃

這項裁決並非簡單的反 AI 教條。委員會自己承認，AI 確實「改善了司法近用」，讓那些「原本可能被嚇退」、擁有真實勝算的申請人得以踏入法庭。委員會明確否認申請人使用 AI 本身有問題，並指出熟練的使用者會批判性地將其視為「眾多工具之一」。

ABC 的報導提供了完美的對照組：麥考瑞大學電腦科學講師 Gregory Baker，本月成為史上第一位成功挑戰臨時雇用法規的當事人——靠的是一整隊 AI 代理。Baker 把申請案「基本上當成軟體開發專案」來管理：為書狀建立程式庫、設計建置流程來驗證每個引用判例、檢查邏輯一致性。他甚至用 ChatGPT 模擬交叉詰問來備戰，儘管他承言口頭聽證本身仍是「巨大的劣勢」。

Baker 對利害關係的估計相當發人深省：善用提示與框架的前沿模型，與多數訴訟人實際使用的免費低階模型之間，存在約五年的能力落差。「有很多人完全負擔不起每個月數百美元的 AI 訂閱，」他告訴 ABC——這意味著 AI 進入法庭即便降低了形式門檻，卻可能同時擴大不平等。

蒙納許大學法學教授 Genevieve Grant 點出了讓天真 AI 使用對自訴訟訟人如此危險的機制：模型的「逢迎傾向」可能鼓勵人們相信自己「的確有勝算」——即使事實並非如此。AI 告訴訴訟人他們想聽的話；法庭告訴他們法律是什麼。

不死心的當事人

整起事件中最具啟發性的細節或許是：Khan 先生表示他計畫上訴——而且要用「兩三個」不同的 AI 代理。「下次我要混合使用 Claude 和 ChatGPT……再加兩三個（其他模型），取得不同觀點的混合，」他告訴 ABC，同時也觀察到「AI 最大的問題是做事不是澳洲（法庭）的那一套」。

Khan 的診斷意外精準。通用型 AI 助理對勞動法的抽象認知，與公平工作委員會實際適用法律的方式——時點認定、管轄門檻、有勝算與注定失敗之間的界線——之間的落差，正是他的案子崩潰之處。多模型集成無法填補一道本質上關於在地程序現實、以及訴訟人「有義務讀完自己送出的文件」的鴻溝。

委員會的新揭露制度押注於：透明化加上查核義務，能在保住 AI 真實的司法近用效益之餘，嚇阻無理由申請的洪流。一個揭露核取方塊，能否具有與費用命令同等的嚇阻力？從德拉瓦到新加坡，每個仲裁機構都在盯著澳洲的答案。