大数据时代人工智能辅助量刑问题研究
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摘要
作为大数据时代下的新变量,人工智能以其独有的方式与司法制度发生了不同层次的耦合,既挑战了传统的法律价值与法律观念,也侵蚀了传统刑法体系中"人"的主体性。在建设智慧法院、智能量刑及智能刑法运转系统等司法实践接踵而来的当下,现代刑事制度须主动做出回应。人工智能时代的形事量刑,能够通过大数据算法运用于具有高级云计算和大数据分析能力的人工智能系统,根据行为人的量刑情节、犯罪时各方面的行为以及行为的危害危险程度,为法官供给量刑建议。未来人工智能辅助量刑系统的重点研究方向是增加案件检校程序、提升大数据分析能力以及人格分析系统研发等方面,探索人工智能应用于刑事司法审判的强大辅助功用,屏蔽关系、人情等案外因素,使司法权的运作更契合法治精神,在量刑规范化的视野下实现刑事司法的自治性和公正性。
As a new variable in the era of big data,artificial intelligence has been coupling with the judicial system in different levels,both challenging the traditional legal value and legal concept and eroding the subjectivity of traditional concept of "people"in the criminal law system. The modern criminal system should take a positive action to the construction of intelligent court,intelligent judgment and intelligent criminal law system in judicial practices. In the era of artificial intelligence,big data algorithm can be applied to the artificial intelligence system to conduct senior cloud computing and big data analysis,which will be able to provide judging suggestion to the judges according to penalty-imposing circumstances,the criminal behaviors and the extent of damage and danger they may cause. The future key research of artificial intelligence-assisted judgment system will be focusing on the increase of case calibration procedure,promotion of the analysis ability of big data,R&D of personality analysis system. It is therefore crucial for us to explore how artificial intelligence system can be applied to criminal justice so that such external factors as human relationships and individual emotion that may affect the penalty measurement can be shielded,the operation of judicial authority can become more and more agreeable with the lawful rules,and thus judicial autonomy and impartiality can be achieved in respect to the standardization of criminal justice.
As a new variable in the era of big data,artificial intelligence has been coupling with the judicial system in different levels,both challenging the traditional legal value and legal concept and eroding the subjectivity of traditional concept of "people"in the criminal law system. The modern criminal system should take a positive action to the construction of intelligent court,intelligent judgment and intelligent criminal law system in judicial practices. In the era of artificial intelligence,big data algorithm can be applied to the artificial intelligence system to conduct senior cloud computing and big data analysis,which will be able to provide judging suggestion to the judges according to penalty-imposing circumstances,the criminal behaviors and the extent of damage and danger they may cause. The future key research of artificial intelligence-assisted judgment system will be focusing on the increase of case calibration procedure,promotion of the analysis ability of big data,R&D of personality analysis system. It is therefore crucial for us to explore how artificial intelligence system can be applied to criminal justice so that such external factors as human relationships and individual emotion that may affect the penalty measurement can be shielded,the operation of judicial authority can become more and more agreeable with the lawful rules,and thus judicial autonomy and impartiality can be achieved in respect to the standardization of criminal justice.
引文
[1]孙涛.“大数据”嵌入:社会治理现代化的重要引擎[J].求索,2018(3):61-69.
[2]高晋康,杨继文,赖虹宇,等.迎接智能法学的到来——首届中国法律大数据人工智能30人论坛综述[J].中国法学教育研究,2018(1):3-14.
[3]梁还.洞见未来:大数据与人工智能[J].大数据时代,2018(2):32-37.
[4]贲可荣,张彦铎.人工智能[M]. 2版.北京:清华大学出版社,2013:2.
[5]刘伟伟,原建勇.人工智能难题的大数据思维进路[J].新疆师范大学学报(哲学社会科学版),2018(2):120-125.
[6]杨婷.论大数据时代我国刑事侦查模式的转型[J].法商研究,2018(2):25-36.
[7]郭富民.人工智能无法取代法官的审慎艺术[N].人民法院报,2017-05-12(5).
[8]倪震.量刑改革中“机械正义”之纠正——兼论人工智能运用的边界及前景[J].江西社会科学,2018(2):192-200.
[9]陈岑.运用大数据防范冤假错案[N].中国社会科学报,2017-11-22(5).
[10]赵艳红.人工智能在刑事证明标准判断中的运用问题探讨[J].上海交通大学学报(哲学社会科学版),2018(4):21-32.
[11]孙道萃.人工智能对传统刑法的挑战[N].检察日报,2017-10-22(3).
[12] SERGIO FERRAZ,VICTOR DEL NERO.人工智能伦理与法律风险的探析[J].科技与法律,2018(1):19-24.
[13]张军华,顾建兵.当审判工作遇上人工智能—江苏南通推进“智慧法院”建设纪实[N].人民法院报,2017-06-11(4).
[14]汤维建.“智慧法院”让司法更公正、更高效[J].人民论,2017(4):89-91.
[15]蔡立东.智慧法院建设:实施原则与制度支撑[J].中国应用法学,2017(2):29-28.
[16]胡新桥,刘志月.武大教授推出电脑辅助量刑系统[N]. 2007-10-12(5).
[17]川成.我国首个法院电脑辅助量刑系统研制成功[N]. 2006-03-29(3).
[18]方茜.海南法院大数据人工智能助力司法改革[N]. 2017-07-27(1).
[19]张洋.大数据办案,精准又公正[N]. 2017-07-10(6).
[20]余东明.全国首个“智能辅助办案系统”问世[N]. 2017-07-11(1).
[21]陈学勇.最高人民法院立项开发建设量刑智能辅助系统[N]. 2017-09-27(1).
[22]徐骏.智慧法院的法理审思[J].法学,2017(3):55-64.
[23]赵延光.实现量刑公正性和透明性的基本理论与方法[J].中国刑事法杂志,2004(4):3-17.
[24]齐文远,李梁.学术表达与制度调试——我国量刑规范化的理论与实践省思[C]//石经海.量刑研究:第二卷.北京:法律出版社,2015:58.
[25]卡尔·拉伦茨.法学方法论[M].陈爱娥,译.北京:商务印书馆,2003:177.
[26]王志祥,黄云波.量刑规范化实践中错误倾向之纠正[J].贵州民族大学学报,2015(3):145-152.
[27]孙笑侠.西方法谚精选[M].北京:法律出版社,2005:201.
[28]高一飞,高建.智慧法院的审判管理改革[J].法律适用,2018(4):58-64.
[29]季卫东.人工智能时代的司法权之变[J].东方法学,2018(1):125-133.
[30]季卫东.法律程序的意义[J].中国社会科学,1993(1):83-103.
[31]贝卡里亚.论犯罪与刑罚[M].黄风,译.北京:中国大百科全书出版社,1993:7.
[32]钱学森.钱学森同志论法治系统工程与方法[J].科技管理研究,1981(4):35.
[33]王禄生.司法大数据与人工智能开发的技术障碍[J].中国法律评论,2018(2).
[34]秦春秀,祝婷,赵捧未,等.自然语言语义分析研究进展[J].图书情报工作,2014(22):130-137.
[35]李昌盛.电脑量刑的利与弊[N].法制日报,2004-06-03(10).
[36]陈邦达.人工智能在美国司法实践中的运用[N].中国社会科学学报,2018-04-11(5).
[37]赵延光.论“电脑量刑”的基本原理[J].湖北警官学院学报,2007(2):8-18.
[38]张德.自然语言处理技术在司法过程中的应用研究[J].信息与电脑,2017(17):33-34.
[39]丁国锋.江苏“智慧法院”信息化建设升级为司法能力现代化注入新动力[N].法制日报,2017-03-20(1).
[40]江必新,郑礼华.互联网、大数据、人工智能与科学立法[J].法学杂志,2018(5):1-7.
[41]刘麦.海南法院推广量刑规范化智能辅助办案系统助力司改[EB/OL](2017-09-26)[2017-10-21]. http://www. hinews. cn/news/system/2017/09/26/031280164. shtml.
[42]陈琼珂.智能206,能够有效防范冤假错案吗?[N].解放日报,2017-07-10(5).
[43] MICHAEL MILLS. Using AI in Practice[J]. It's Practical Now,2016(42):48-51.
[44]埃里克·布林约尔松,安德鲁·麦卡菲.人工智能概述[J].哈佛商业讨论(中文版),2017(10):58.
[45]秦策.法官职业的方法论特质[J].法学论坛,2005(2):33-38.
[46]苏力.法官素质与法学院的教育[J].法商研究,2004(3):60-72.
[47]潘庸鲁.人工智能介入司法领域的价值与定位[J].探索与争鸣,2017(10):101-106.
[48] STEVE PETTEWAY. What AI can tell us about the U.S. Supreme Court[EB/OL].(2016-4-11)[2017-12-28]. http://theconversation. com/what-ai-cantell-us-about-the-u-s-supreme-court-55352.
[49] CHRISTOPHER SLOBOGIN. Risk Assessment[C]//Joan Petersilia,Kevin R. Reitz. The Oxford Handbook Of Sentencing And Corrections. Oxford:Oxford Universiry Press,2012.
(1)从2013年开始,我国法院便进入了以智能化为核心的“智慧法院”建设时期。2016年7月,中共中央办公厅、国务院办公厅印发《国家信息化发展战略纲要》和《“十三五”国家信息化规划》,将建设“智慧法院”列入国家信息化发展战略。2017年7月制定的《新一代人工智能发展规划》中则明确将“智慧法庭”列入规划。可以预见,大数据与人工智能驱动的“智慧法院”建设将会成为法院系统的未来工作重心之一。
(2)需要明确的一个前置问题是,现阶段的人工智能犯罪尚未脱离《刑法》或者《刑事诉讼法》的调整范围。从根本上而言,当下的人工智能至多是算法上跨越性的进步。如果未来人工智能最终变得独立自主,能够完全脱离人而独立做出决策,那么就将是一个比较棘手的问题。
(1)张明楷教授就对此举例:“人们习惯于认为,甲盗窃5000元现金和乙盗窃5000元现金的案件是相同的。其实,这两个案件只有一点是相同的,即所盗窃的现金数额是相同的,而其他方面必然存在大量的不同。同样,A杀害一人与B杀害一人也被认为是相同的案件,其实,也只有在杀死一个被害人这一点上是相同的,其他方面必然存在诸多差异。量刑要考虑方方面面的事实,不可能凭借一个方面的事实或者部分事实,就是罪刑统一、量刑平衡。”参见张明楷:《责任刑与预防刑》,北京大学出版社2015年版,第335页。
(1)量刑情节是指除定罪情节以外的,据以在法定刑限度以内或者以下对犯罪分子从重、从轻、减轻或者免除处罚的主客观事实情况。参见赵延光:《论“电脑量刑”的基本原理》,载于《湖北警官学院学报》2007年第2期,第8-18页。
(2)《刑法》第264条规定:“盗窃公私财物,数额较大的,或者多次盗窃、入户盗窃、携带凶器盗窃、扒窃的,处三年以下有期徒刑、拘役或者管制,并处或者单处罚金;数额巨大或者有其他严重情节的,处三年以上十年以下有期徒刑,并处罚金;数额特别巨大或者有其他特别严重情节的,处十年以上有期徒刑或者无期徒刑,并处罚金或者没收财产。”
(3)“立功”与“自首”是刑法明文规定的从轻处罚情节,而“坦白”则是司法解释中规定的从轻处罚情节,它们在量刑中的重要程度应当逐渐递减。参见乐欣:《理性评价量刑情节乃裁判公正保障》,载于《检察日报》2004年11月11日,第1-4版。
(1)“偶犯”与“初犯”是酌定从轻处罚情节,“再犯”与“重犯”是酌定从重处罚情节,“累犯”则是刑法规定的从重处罚情节,它们在量刑中的重要程度应当是逐渐递升的。参见乐欣:《理性评价量刑情节乃裁判公正保障》,载于《检察日报》2004年11月11日,第1-4版。
(2)人工智能模型训练的基本原理在于完成辅助良性模型的基础上,寻找到案件要素特征到裁判罪名和量刑质检的高置信度的关联规则,实现案件要素有机重构。通过挖掘关联规则,可以发现案件要素特征与判决刑罚之间的关系,以及分析案件判决的逻辑过程和依据。
(3)从技术上讲,偏离度测算实质是对已决案件的量刑情节进行提取,然后再根据系统中的算法进一步运算,从而依据算法计算出具体案件量刑裁判的最终偏离度。
[2]高晋康,杨继文,赖虹宇,等.迎接智能法学的到来——首届中国法律大数据人工智能30人论坛综述[J].中国法学教育研究,2018(1):3-14.
[3]梁还.洞见未来:大数据与人工智能[J].大数据时代,2018(2):32-37.
[4]贲可荣,张彦铎.人工智能[M]. 2版.北京:清华大学出版社,2013:2.
[5]刘伟伟,原建勇.人工智能难题的大数据思维进路[J].新疆师范大学学报(哲学社会科学版),2018(2):120-125.
[6]杨婷.论大数据时代我国刑事侦查模式的转型[J].法商研究,2018(2):25-36.
[7]郭富民.人工智能无法取代法官的审慎艺术[N].人民法院报,2017-05-12(5).
[8]倪震.量刑改革中“机械正义”之纠正——兼论人工智能运用的边界及前景[J].江西社会科学,2018(2):192-200.
[9]陈岑.运用大数据防范冤假错案[N].中国社会科学报,2017-11-22(5).
[10]赵艳红.人工智能在刑事证明标准判断中的运用问题探讨[J].上海交通大学学报(哲学社会科学版),2018(4):21-32.
[11]孙道萃.人工智能对传统刑法的挑战[N].检察日报,2017-10-22(3).
[12] SERGIO FERRAZ,VICTOR DEL NERO.人工智能伦理与法律风险的探析[J].科技与法律,2018(1):19-24.
[13]张军华,顾建兵.当审判工作遇上人工智能—江苏南通推进“智慧法院”建设纪实[N].人民法院报,2017-06-11(4).
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[16]胡新桥,刘志月.武大教授推出电脑辅助量刑系统[N]. 2007-10-12(5).
[17]川成.我国首个法院电脑辅助量刑系统研制成功[N]. 2006-03-29(3).
[18]方茜.海南法院大数据人工智能助力司法改革[N]. 2017-07-27(1).
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[36]陈邦达.人工智能在美国司法实践中的运用[N].中国社会科学学报,2018-04-11(5).
[37]赵延光.论“电脑量刑”的基本原理[J].湖北警官学院学报,2007(2):8-18.
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[49] CHRISTOPHER SLOBOGIN. Risk Assessment[C]//Joan Petersilia,Kevin R. Reitz. The Oxford Handbook Of Sentencing And Corrections. Oxford:Oxford Universiry Press,2012.
(1)从2013年开始,我国法院便进入了以智能化为核心的“智慧法院”建设时期。2016年7月,中共中央办公厅、国务院办公厅印发《国家信息化发展战略纲要》和《“十三五”国家信息化规划》,将建设“智慧法院”列入国家信息化发展战略。2017年7月制定的《新一代人工智能发展规划》中则明确将“智慧法庭”列入规划。可以预见,大数据与人工智能驱动的“智慧法院”建设将会成为法院系统的未来工作重心之一。
(2)需要明确的一个前置问题是,现阶段的人工智能犯罪尚未脱离《刑法》或者《刑事诉讼法》的调整范围。从根本上而言,当下的人工智能至多是算法上跨越性的进步。如果未来人工智能最终变得独立自主,能够完全脱离人而独立做出决策,那么就将是一个比较棘手的问题。
(1)张明楷教授就对此举例:“人们习惯于认为,甲盗窃5000元现金和乙盗窃5000元现金的案件是相同的。其实,这两个案件只有一点是相同的,即所盗窃的现金数额是相同的,而其他方面必然存在大量的不同。同样,A杀害一人与B杀害一人也被认为是相同的案件,其实,也只有在杀死一个被害人这一点上是相同的,其他方面必然存在诸多差异。量刑要考虑方方面面的事实,不可能凭借一个方面的事实或者部分事实,就是罪刑统一、量刑平衡。”参见张明楷:《责任刑与预防刑》,北京大学出版社2015年版,第335页。
(1)量刑情节是指除定罪情节以外的,据以在法定刑限度以内或者以下对犯罪分子从重、从轻、减轻或者免除处罚的主客观事实情况。参见赵延光:《论“电脑量刑”的基本原理》,载于《湖北警官学院学报》2007年第2期,第8-18页。
(2)《刑法》第264条规定:“盗窃公私财物,数额较大的,或者多次盗窃、入户盗窃、携带凶器盗窃、扒窃的,处三年以下有期徒刑、拘役或者管制,并处或者单处罚金;数额巨大或者有其他严重情节的,处三年以上十年以下有期徒刑,并处罚金;数额特别巨大或者有其他特别严重情节的,处十年以上有期徒刑或者无期徒刑,并处罚金或者没收财产。”
(3)“立功”与“自首”是刑法明文规定的从轻处罚情节,而“坦白”则是司法解释中规定的从轻处罚情节,它们在量刑中的重要程度应当逐渐递减。参见乐欣:《理性评价量刑情节乃裁判公正保障》,载于《检察日报》2004年11月11日,第1-4版。
(1)“偶犯”与“初犯”是酌定从轻处罚情节,“再犯”与“重犯”是酌定从重处罚情节,“累犯”则是刑法规定的从重处罚情节,它们在量刑中的重要程度应当是逐渐递升的。参见乐欣:《理性评价量刑情节乃裁判公正保障》,载于《检察日报》2004年11月11日,第1-4版。
(2)人工智能模型训练的基本原理在于完成辅助良性模型的基础上,寻找到案件要素特征到裁判罪名和量刑质检的高置信度的关联规则,实现案件要素有机重构。通过挖掘关联规则,可以发现案件要素特征与判决刑罚之间的关系,以及分析案件判决的逻辑过程和依据。
(3)从技术上讲,偏离度测算实质是对已决案件的量刑情节进行提取,然后再根据系统中的算法进一步运算,从而依据算法计算出具体案件量刑裁判的最终偏离度。