「他從來沒打過我，但十幾年來每天冷嘲熱諷、當著孩子的面罵我廢物、整個禮拜不跟我說一句話⋯⋯這樣，我告得成離婚嗎？」
這是離婚律師張奕晨在高雄、屏東一帶執業時，最常被問到的問題之一，也是許多人上網搜尋離婚時，最想先弄清楚的一題：身上沒有傷、驗不出傷單，是不是就不算家暴、不能離婚？
「這是天大的誤解。」擅長進行離婚訴訟的張奕晨律師，接受本報採訪時直言「民法上的『不堪同居之虐待』，從來就不是只看肢體暴力。長期的冷暴力、言語羞辱、精神凌虐，法律一樣承認。」
精神虐待也是虐待
民法規定，夫妻一方對他方為不堪同居之虐待，他方可以訴請離婚。問題是，什麼叫虐待？這一點，大法官早就講清楚了。張奕晨律師說明，司法院釋字第372號解釋明白指出，虐待不限於身體上的傷害，精神上的不法侵害一樣算。重點不是有沒有瘀青，而是這些對待是否已經「逾越夫妻通常所能忍受的程度」，並且「危及人格尊嚴」。
換句話說，長期被貶低、被羞辱、被孤立到尊嚴蕩然無存，在法律眼中，和被打一樣，都是不堪同居之虐待。
那麼，法院會抓哪幾個重點？張奕晨律師歸納出三個關鍵。
關鍵一：嚴重程度與持續性，不是一次兩次的口角
「夫妻吵架難免，偶爾一句重話、一次爭執，法院不會當成虐待。」家事律師強調，要斟酌雙方的教育程度、社會地位、相處情形等一切情狀。法院真正在意的，是這些對待有沒有持續、有沒有嚴重到讓婚姻沒辦法再維持下去。偶發的爭吵不算；但長年、反覆、有系統地貶低與羞辱，使一方長期處於恐懼或屈辱中，性質就完全不同。
關鍵二：危及人格尊嚴
第二個關鍵，是有沒有踩到人格尊嚴這條線。冷暴力之所以難，是因為它沒有外傷，卻一刀一刀割在尊嚴上。離婚律師指出：「當一個人在婚姻裡長期被當成不存在、被當眾羞辱、被剝奪基本的尊重，這就是對人格尊嚴的侵害。法院近年越來越願意正視這種看不見的傷。」
一個常被忽略的細節：雙方互相的程度也會被衡量。如果是兩個人你來我往、互相辱罵，法院可能認為這是婚姻破裂的共同責任，而非單方虐待——這也牽動後續能不能請求賠償。
關鍵三：沒有證據再嚴重也難
第三個，也是最現實的關鍵：舉證。
「冷暴力最痛的地方，就在於它不留痕跡。」張奕晨律師說，「當事人講得聲淚俱下，但法庭講求證據。沒有證據，再多的委屈法官也看不到。」他建議，長期遭受精神虐待的人，應該及早、冷靜地固定以下證據：
第一，對話與文字紀錄。羞辱、威脅、貶低的 LINE、簡訊、社群訊息，截圖並備份。
第二，錄音。自己也在場的對話，依法可以錄音蒐證。
第三，身心科就醫紀錄。長期精神壓力導致的焦慮、憂鬱、失眠，就醫診斷往往是有力佐證，能客觀呈現精神受創的事實，建議持續定期的回診，醫師寫的病歷記載是强而有力的證據。
第四，若曾報警或聲請保護令，報案與保護令紀錄更是關鍵。
「不要急著吵完就刪訊息、刪對話。」離婚律師張奕晨特別叮嚀，「我看過太多人氣頭上把證據刪光，事後想舉證卻兩手空空。」
如果還達不到虐待的程度呢？
張奕晨律師最後補充一個離婚訴訟的重要觀念：就算法院認為情況還不到「不堪同居之虐待」那麼嚴重，你不是只有這一條路。民法第 1052 條第 2 項還有一個難以維持婚姻之重大事由的概括規定。長期冷暴力造成夫妻形同陌路、感情早已破裂，即使構不上虐待，仍可訴請離婚。「在高雄、屏東這些年，我接過很多『沒有傷口』的當事人。」張奕晨律師說，「我想讓更多人知道：婚姻裡的傷，不是只有看得見的那一種。法律站在你這邊，但你得先把證據留下來。」
在高雄、屏東想找離婚律師，到底該怎麼挑？
很多人遇到冷暴力、動了離婚的念頭，第一個反應就是上網搜尋「離婚」、「律師推薦」，結果一堆資訊看得眼花撩亂，反而更不知道怎麼選。張奕晨律師提醒，挑律師的重點從來不是看廣告打得多大、名氣多響，而是這位律師懂不懂得把你「看不見的傷」，一筆一筆整理成法庭上站得住腳的證據。
長期在高雄、屏東承辦家事離婚案件的他直言：從冷暴力、精神虐待的舉證，到財產分配、未成年子女的監護與探視，每一步都需要有人陪你冷靜判斷、把話講清楚。「與其一個人硬撐到心力交瘁，不如及早找一位你信得過的家事律師聊聊。」
【張奕晨律師】
學歷：
高雄中學
政治大學法律系學士
臺灣大學法律研究所
經歷：
和府法律事務所長 — 家事離婚案件
高雄醫學大學附設中和紀念醫院 — 律師
大台南人體彩繪從業人員職業工會 — 法律顧問
高雄市菁英飛雁創業育成協會 — 新住民顧問律師
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商傳媒｜林昭衡／綜合外電報導 隨著人工智慧技術快速發展，OpenAI 的 ChatGPT 和 Anthropic 的 Claude 等大型語言模型（LLMs）已進化為多模態 AI，不僅能處理文字，還能分析圖像，甚至從文字描述生成圖片。然而，學術界對此一進步也提出擔憂，指出這些模型存在「視覺幻覺」（Visual Hallucinations）問題，即 AI 在圖像處理過程中可能生成看似合理但實際錯誤或荒謬的輸出。 根據知名學術期刊《Communications of the ACM》的報導，諾丁漢大學（University of Nottingham）電腦視覺副教授 Michael Pound 指出，LLMs 經過大量文本與影像資料訓練，由於缺乏對「真理」的明確規範，其輸出往往僅具統計學上的合理性，而非真實。加州柏克萊人工智慧研究實驗室（University of California Berkeley Artificial Intelligence Research lab, BAIR）的博士後研究員 David Chan 也提到，儘管人類也會有類似錯誤，但大眾期望 AI 模型的表現應優於人類。 「視覺幻覺」對自動駕駛車與安全監控影像分析等關鍵應用領域構成嚴重挑戰，可能損害大眾對 AI 的信任度。例如，當背景資訊與圖像內容矛盾時，幻覺現象會更頻繁。Michael Pound 舉例說明，醫學影像分析若受其他病患資料影響，AI 可能因此忽略圖像中實際存在的疾病跡象。他強調，對於盲人輔助科技等使用者無法自行驗證輸出的情境，AI 模型的精確度至關重要，任何錯誤都可能帶來風險。 研究人員正積極探討視覺幻覺的根本成因，認為這與生成式 AI 模型作為仰賴機率的「預測引擎」本質息息相關。目前，除了針對特定任務的影像資料進行模型微調（fine-tuning），並在如自動駕駛車中導入光達（LiDAR）等多餘感測器以彌補錯誤外，現有的後驗證（post-hoc verification）方法也面臨效率低落的問題，因為它需要額外的 AI 模型來檢查輸出，過程緩慢且僅能拒絕錯誤回應，無法直接修正。 為提升驗證效率，新的「REVERSE 框架」被提出，它能在 AI 生成回應的過程中同步檢查幻覺。此框架透過訓練模型將詞語分類為「自信」或「不自信」，並在生成影像描述時給予每個詞彙信心評分，從而實現即時修正。David Chan 形容這是一種「推論技巧」，能讓部署中的系統根據預期的錯誤率來進行應對。未來研究則將聚焦於從源頭防止 AI 模型產生幻覺，並探索視覺推理（visual reasoning）而非純文本推理，透過讓模型分析圖像的幾何與外觀，來提高其精準度、理解基礎及可解釋性。
圖／本報資料庫 商傳媒｜林昭衡／綜合外電報導 隨著生成式人工智慧（AI）工具的普及，許多企業起初不設限制地採購與導入 AI 系統。然而，這波熱潮如今卻讓企業開始正視其背後潛藏的法律風險，特別是在訴訟或調查過程中，AI 系統資料的保存問題日益凸顯。 在昨日舉行的法律科技會議 ILTACON 首日議程中，與會者便將焦點放在 AI 採購後的資料保存挑戰。ILTACON 是一個專為法律專業人士舉辦的年度技術會議，旨在探討法律領域的科技應用與趨勢。會中指出，如同大學生在派對上恣意拿取飲料，許多企業在面對 AI 浪潮時，也曾不加思索地大量引進新工具與系統。 隨著 AI 系統逐漸成為企業日常營運的一部分，相關的法律風險浮出檯面。企業必須開始思考如何妥善儲存 AI 系統產生的資料，以應對未來可能的法律訴訟或內部調查。例如，若有合成媒體（synthetic media）作為證據提交，透過正確儲存後設資料（metadata，即描述資料本身的資訊，如創建時間、來源、格式等），將有助於辨識其真偽。 為因應這項需求，市場上的供應商也正逐步推出相關工具，協助企業蒐集、保存並分析 AI 系統中的資料，例如 Thomson Reuters、律商聯訊（Lexis）等公司都提供此類服務，產品包含 Thomson、CoCounsel、Lexis+、Protégé 等。Reveal、Newcode 和 Relativity 等科技公司亦投入開發相關解決方案。
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