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【期刊名称】 《昆明理工大学学报(社会科学版)》
大数据时代人工智能辅助量刑问题研究
【英文标题】 Research on Artificial Intelligence - Assisted Penalty Measurement in the Era of Big Data
【作者】 张富利郑海山
【作者单位】 福建农林大学文法学院福建农林大学文法学院
【分类】 16
【中文关键词】 人工智能;辅助量刑;精准量刑;个案正义
【英文关键词】 artificial intelligence; artificial intelligence - assisted penalty measurement; precise penalty measurement; case justice
【文章编码】 1671-1254(2018)06-0001-10【文献标识码】 A
【期刊年份】 2018年【期号】 6
【页码】 1
【全文】法宝引证码CLI.A.1272956    
  

大数据是推进社会治理现代化的重要手段,日新月异的大数据时代也深刻改变了社会治理的运行方式、治理主体、治理理念以及组织架构{1}。在此背景下,大数据与人工智能以磅礴之势影响着法学理论与司法制度,以智能化、数字化、网络化为特征的司法现代化时代拉开了帷幕[1],智能量刑、智能刑法体系相继涌现,一个史无前例的法律信息化时代已经到来{2}。在人工智能全面助力司法实务的大趋势下,人工智能辅助量刑成为学术界与实务界的全新话题。当人工智能时代已经到来的时刻,司法制度、审判实务应去主动回应并在其发展中完成自我规范和约束[2]。

一、问题的提出:人工智能对传统刑法的挑战

大数据是现代人生活、工作留下的数字脚印(footprinit),其最重要的价值在于人类能够通过其获得在社会现象和行为方面过去没有的数据{3}。而人工智能(AI)是现代计算科学进入20世纪后发展出的重要分支之一,是机器以近似人类智能的方式进行判断、推理、规划、设计、识别、感知以及学习和问题求解等行为的新技术科学{4}。大数据、云计算与人工智能三者的逻辑在于:大数据需要通过云计算方能实现数据资源层的灵活性,而人工智能的算法建立在大数据的基础之上{5};同时,大数据能够为人工智能的诸多难题供给以数据层级嵌套模拟为代表的独特破解进路。以大数据、云计算为代表的高科技在大规模批量生产、分享以及应用方向上丰富了法律治理的进路。大数据客观上改变了犯罪主体的犯罪方式,必然会推进包括侦察、审判在内的刑事司法手段与模式的大转型{6}。在司法实务上,大数据时代人工智能与司法实践的深度融合至少凸显在两大方面——AI速裁大幅度提升了司法审判的效率,案件预测上的全方位覆盖清除了海量低附加值的工作。学者郭富民大胆地猜测,作为人类历史上最古老的职业之一——法官,是否面临着被人工智能机器人取代的可能性{7}。人工智能拥有极高的理性判断能力以及逻辑计算能力,不过直到目前,对于具有较强系统性、高度职业性以及丰富经验性等特点的审判工作,完全由人工智能独当一面还存在诸多技术的、法学的、伦理的难题。然而,必须明确的一点是,人工智能的高速发展以磅礴之势嵌入司法制度并对整个社会的法律治理持续发生影响,刑事法律体系也首当其冲地受到了巨大挑战和强烈冲击。

以大数据与高度信息化为特色的人工智能时代,对刑事司法审判程序提出了全新的研究课题,刑事司法制度必须顺应人工智能实现转型升级。然而,此次量刑改革存在着诸多难题尚未解决。例如:尽管最高院和地方省级法院不断制定量刑细则,但长期存在的机械化量刑思维却始终或明或暗地反复出现{8},机械化量刑对此次改革带来的冲击与影响,须保持审慎与理性的态度;人工智能在量刑程序中是对“证据标准”做出判断,而“证据标准”与“证明标准”是完全不同的两组法律概念,满足一方未必能够满足另一方的标准,二者间的关系并非如人们所想象的那般相成简单对应关系{9}。在此情况下,人工智能是否真的会如人们预测一样主导司法审判?人工智能开发最成功的三大应用模块——量刑辅助、类案推荐以及偏离预警均存在技术瓶颈,尤其是量刑辅助模块中,量刑算法的非可视化是亟需应对的技术难题。对此,须对人工智能运用于司法程序的限度进行准确定位,对其运用前景进行合理预测,从而更好地顺应大数据时代的潮流,以人工智能推动司法审判在新时期的良性发展。

二、人工智能辅助量刑在司法实践中的定位

人工智能的优势虽然明显,但其存在着诸多算法和技术上的障碍。人类经验并不能通过人工智能的自我学习而获得,人工智能的技术推理与司法实践的法律逻辑并不一致;而且,至少在未来很长的时间内,技术上无法让人工智能实现对人类非逻辑思维的较好模拟,也无法完成真正的证据说理{10}。总体而言,人工智能在司法实践中不宜定位过高,应将其视为一种有效但有限的辅助性手段。在刑事司法实践中,这种新兴的高科技为有效应对机械化量刑的缺陷提供了重要进路。

人工智能辅助量刑系统提供相应的量刑建议供法官参考,但是当法官采用人工智能提供的建议而导致量刑失误时,该法律责任由谁来承担或者如何分配?孙道萃等学者基于这些问题而对人工智能辅助量刑抱有忧虑{11},甚至也偶有出现反对的声音,但这些担忧实际上是多虑了。因为这些问题在人工智能的现有发展阶段讨论为时尚早,毕竟人工智能还未发展到理想的完美智能体。在现代大数据的背景之下,如何界定人工智能辅助量刑的地位?截至目前看来,至少应明确以下三点:

(一)智慧审判改革与司法质效的提升

人工智能带给司法群体的是一个“简单而含蓄的挑衅性任务”{12}。面对这个史无前例的新事物、大趋势,无论学理上的争议如何,“智慧法院”“大数据审判”等大数据时代的司法实务改革始终在稳步推进。最高人民法院于2017年4月20日制定了《关于加快建设智慧法院的意见》(以下简称《建设意见》),明确要求以信息化促进审判体系的现代化与审判能力的现代化。在最高法院的指导下,“智慧法院”的建设工作也都在地方各级法院如火如荼地进行。地方法院已引入用一体式智能审判系统,从立案扫描、案件整理直到文书制作等一套完整流程,助力高效、便捷、开放的信息化司法系统{13}。智慧法院(w - Court)与智能化司法是实质等同的概念,既是司法全面步入大数据时代的产物,也是大数据作用于司法实务的必然结果{14}。最高法院推进“智慧法院”模式,就是彻底改变仅仅依赖于形而上的理论研讨与主观设计的旧式思维,以真正的问题导向和现实需求牵引,遵循以人为本、开放融合、尊重规律的基本原则,突破电子诉讼的制度性瓶颈的制约,总结经验提炼司法智慧的优势{15}。作为刑事审判的最终环节,智能量刑是智能司法的重要步骤,量刑数据自身具有一大显著特点即结构化,而人工智能有潜在的技术性分析需求,二者从而具有相匹配的可能。从参照《最高人民法院关于常见犯罪的量刑指导意见》(以下简称《指导意见》)做出相应的刑事裁决转变为由人工智能提供刑事量刑建议,是《建设意见》的具体推进。

(二)人工智能量刑系统的司法应用轨迹法小宝

1970年,布坎南(B·Buchanan)与黑德里克(T·Headrick)共同发表了划时代意义的论文——《关于人工智能与法律推理的思考》,可谓一石激起千层浪,越来越多的学者展开了对这个问题激烈的探讨与激烈的争论,人工智能与法律这一交叉学科也就由此萌生。1981年,沃特曼(D·Whatman)和皮特森(M·Peterson)开发的法律判决辅助系统(LDS),又一次使学界波涛汹涌,人工智能于司法实务应用问题的探讨也由此拉开了序幕。1985年,我国著名科学家钱学森在全国首次法制系统科学讨论会上提出在法律实务中运用人工智能的构想。武汉大学的赵延光教授正是在钱老的启迪之下,历经十余年的艰苦探索,成功地开发了人工智能软件《辅助量刑系统》{16}。其操作原理在于,刑事审判在明确了法定刑幅度后,处罚轻重的唯一根据便是量刑的情节。而其中最关键的便是犯罪情节的量化。于是,其创设了情节“两次评价五级划分法”理论,在此理论下研发电脑《辅助量刑系统》。不仅操作简便,而且在一定程度上避免了量刑畸轻畸重的问题。2006年,山东淄博市淄川区法院研发了“刑法常用百种罪名电脑辅助量刑系统”{17},这也是全国首个人工智能量刑系统。随后,我国个别地区的试点法院也相继推出了具有相似功能的计算机软件量刑系统{18}。近年的司法大数据改革和人工智能司法实践的核心模块在于量刑推荐,较为成熟和较有代表性的是贵州政法系统的“法镜工程”{19}和上海“206工程”{20}。2017年,最高人民法院正式立项,在全国法院推进量刑智能系统建设{21}。这一系列的量刑软件系统的开发和运用在某些程度上表明人工智能的技术水平达到了一定的高度,办案法官将具体案情根据人工智能的提示进行数据的输入后,该案的量刑建议便会由人工智能提供给法官进行参考。可见,建立于大数据和云计算基础之上、通过数据开放共享安全实现司法效率与公平的智能量刑系统已在逐渐普及{22}。

(三)人工智能量刑对“机械正义”的矫正

依托大数据分析平台,厘清人工智能与机械化量刑二者间的边界,对人工智能介入司法审判实践的限度进行准确定位,从而改变长期以来“估堆式”量刑模式的诸多积弊,破解审判实践中始终困扰司法改革的量刑失衡难题,合理规制主审法官的自由裁量权,是理论界到司法实务界的全新议题。

1.人工智能量刑有助于量刑的科学化,避免陷入量刑科技化的误区。量刑的科学化不同于量刑科技化,前者是指从认知的角度出发,准确地把握量刑的一般规律,总结量刑的经验,从而在遵循客观规律的基础上规范量刑活动;而后者是指利用现代先进的科学技术特别是计算机信息技术研发刑事量刑软件来规范法官量刑。量刑科技化在司法实践领域最为激进的表现便是电脑量刑的运用学者赵延光早在十几年前就呼吁将数量关系运用到司法审判中以追求量刑的公平公正。他认为,对量刑空间形式与量刑情节二者间的数量关系予以分析、阐明,是实现量刑公正、程序透明以及说理论证充分的重要理论前提{23}。人工智能量刑并非单纯的电脑量刑,人工智能不同于电脑仅仅会计算推理,它还具有学习、思考的能力。因此,人工智能量刑是促进量刑科学化的进程,而非科技化的成果。量刑规范化是通过“规范化”而树立“科学化”的权威,在此意义上,量刑规范化完全可以被视为量刑科学化的同位语{24}。

2.法学的主要任务之一是“使法官的决定空间(于此范围内,他只需要作决定)尽量缩小”{25}。制定《指导意见》的一大重要考量便是为了对法官的自由裁量权进行合理的制约,但量刑的具体化也就难以避免。比如,在司法审判实践中,量刑指导意见的细化规定被司法实务人员奉为圭臬,纵然发现机械化适用规定来裁量案件完全可能违背公正的结果,但避免了承担个人责任的风险,于是便“不敢、不愿突破量刑指导意见明文规定的范围。”{26}地方司法机关为了避免承担责任和操作的简便,往往将《指导意见》奉为审判的圭泉,尤其是基层法院,没有《指导意见》的规定作出判决、裁定便认为是失去了法律的合法性背书,只是机械地根据《指导意见》中规定的罪名简单操作,而面对大量在《指导意见》没有明示的情况下便手足无措。因此,由于《指导意见》自身带有涵摄不足的客观问题,在某些场合中,一旦出现“徒法不足以自行”的状况时,就需要借助人工智能辅助量刑系统,并且还可以避免陷入量刑具体化的困境。

3.人工智能量刑与量刑划一是完全有别的两个概念。量刑划一要求在刑事量刑中严格按照给定标准“一刀切”,追求同案同判。然而,法谚有云:“类似者未必等同(Nullum ismile est idem)。”{27}实际情况却往往是:绝对相同的“同案”绝不会真的存在于真实的社会中,其仅仅是立法者在理论上臆想出的镜花水月,无非是一种法治“乌托邦”[3]。刑事量刑的人工智能化,其初衷是为了做到法前平等与司法公正,而并不是追求同案同判的理念。具体实践中,是要从抑制裁量演进到引导裁量,最大限度地发挥法官在审判程序中的积极性和能动性,合理规制法官的自由裁量,引导审判人员的裁量权力沿着法治的轨道有序运行。人工智能量刑既要发挥高科技的重大优势,又要彰显法官在司法审判中的主体地位,其实质是要促进大数据与人类理性的高度融合{28}。

三、人工智能辅助量刑系统建构的基本思路

2006年,山东省在全省范围内推广淄川区法院开发的刑事审判专家软件,电脑智能量刑从此在山东各级人民法院中普遍应用。这是近年来司法人工智能化趋势的最激进表现,也曾经还成为一则轰动国际社会的新闻。海内外的法律界人士即对中国法院在司法人工智能方面的创新表示惊叹,同时也对电脑计算出的量刑结果抱有一定程度的忧虑。毕竟刑事案件事关人命、国家利益以及社会正义,需要司法人员全面理解案件事实并进行深入的分析。如果从中国法律传统文化的角度看,可以断言,律令制的最主要特点可概括为两点:一是重案的绝对法定刑主义倾向;二是最大限度地压缩司法审判人员的自由裁量空间,机械化地运用细则化的条文{29}。作为较早发现机械量刑缺陷的学者之一,季卫东教授在1993年就批评:历史上各朝代刑律的定刑方式千篇一律,几千年的刑罚模式一成不变,呆板到几乎将量刑的裁量余地完全排除在外。他尖锐地戏谑,如果在历史上就已发明了电子计算机,那么列祖列宗已经将自动量刑软件早已设计并运用于实践了。而当下为了限制审判人员的恣意,我国采用了远比发达国家更甚的措施。其出发动机良好,但实施效果远远背离了初衷,原因就在于限制恣意的最大副作用是消灭了选择,“而选择恰恰是法律程序的价值所在”{30}。很明显,司法的人工智能化绝非偶然,而是一种司法顺应时代发展的必然进程。电脑量刑软件的开发是出于限制法官的自由裁量权,减少法官的恣意裁决,而人工智能量刑则是在电脑量刑的基础上,更进一步改善电脑无法思考与学习的缺陷,从而得到更加合理化的量刑结果。著名刑法学者贝卡里亚在其成名之作《论犯罪与刑罚》的引言中指出,关涉刑罚适用的一切问题均应以数理几何的精确度来阐明,原因在于“这种精确度足以制胜迷人的诡辩、诱人的雄辩和怯懦的怀疑。”{31}我国著名科学家钱学森将法制系统工程概括为这样一个公式:“法制系统工程=系统科学+马克思主义法学+数学+法+电子计算机技术”{32}。因此,为保证量刑活动的规范化,人工智能需要在以下五个方面确保量刑环节的精确与公正:

(一)充分利用大数据建模

人工智能辅助量刑系统核心是大数据分析能力,大数据具有大容量、多格式、高速度的特点。大数据的大容量以存储为例,如果一份判决书的大小是10K的话,一个500G硬盘就可以存放5亿份的判决书。多格式以处理证据为例,可以处理多种格式数据,包括结构化、半结构化以及非结构化,如图片、音频、视频、文档、网络记录等。高速度以信息抽取为例,每秒钟的操作很轻松便可以达到数亿次之多。因而,人工智能辅助量刑系统必须充分利用大数据来建构各项罪行的量刑模型,为后面量刑建议的做出打下基础,就好比将人工智能辅助量刑系统做成一个“文件柜”,法官需要做的只是根据指引去按图索骥地定位到最合适的“文件柜”。这个过程并不需要太多的个人裁量,在寻找到相应的“文件柜”后,打开柜子,其中有“判三年”“判十年”等明确的量刑指引供其参考。

那么,如何建构好上述的量刑模型?就从建构破坏公用电信设施罪的辅助量刑模型来说,首先,先选取足够多数量的判决书并进行相关信息的结构化提取,如将案件编号、被告人姓名、判决书编号、管辖法院等关键词提取出来。其次,做出判决刑期的分布图,这样可以清楚地了解到判处不同有期徒刑案件的比例。最后,再对实际造成的财产损失、通信中断用户数、通信中断时间分别对判决刑期的影响作回归建模。此举的目的在于只要法官所提供的材料中能够体现出实际的财产损失数额、影响的用户数、中断的时间,系统便能够快速地计算出判决的刑期,并且结果也十分合理。如此一来,便可以形成一个完整的破坏公用电信设施罪的辅助量刑模型。这对于其他罪行的辅助量刑模型的建构也是同样的原理。

(二)准确提取量刑情节

辅助量刑模型建构完成之后,人工智能可以开始深入地识别并分析每个具体的案件,从而做到将案件中的足以影响到量刑的情节一一甄别。量刑情节的提取实际上就是通过


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