人工智能量刑系统应用的公正性、伦理价值及限度

智慧司法建设促使人工智能量刑系统逐步介入审判活动,对实现“同案同判”具有重要意义。然而,人工智能量刑系统在司法领域应用时存在适用性不良的问题,从而降低其应用价值。因此,确定人工智能量刑系统介入审判活动的限度可以提高司法实践价值。为此,可以从理念、制度和技术等多层面的配套措施为其划定应用边界:在理念层面拓展应用外部边界;在制度层面合理限缩应用边界;在技术层面挖潜应用内部边界。但必须明确的是,人工智能量刑系统的应用不是以促进司法公正为主要目标,而是以提升司法效率为主要目标。

人工智能辅助量刑的实践回视与理论供给

人工智能技术法律应用的迅猛发展、司法改革政策红利的强劲输出,为人工智能辅助量刑提供了发展空间。人工智能辅助量刑有独特的实践要素与理论根基,会冲击传统刑事司法观念与运作模式等整套知识体系。现阶段技术水平决定了人工智能是“辅助”量刑的司法交往角色,奠定了理论上的可调和性。量刑规范化改革的本质是提高量刑活动的可预测性,人工智能辅助精准预测量刑功能是理论与应用的融合,通过有序的制度供给,可有效提升量刑规范化的正当性与有效性,为推进量刑规范化注入新的规范潜能与动力。算法及其规则是核心实施要素,应当克服算法认知、应用的正当化以及说理等应用难题,夯实算法运行的正当性根基与规则,遏制不可控的司法异化风险,为公正量刑供给新动能。

人工智能辅助量刑场景下的程序正义反思与重塑

人工智能辅助量刑是我国近年来刑事司法人工智能应用的重大场景创新。在人工智能辅助量刑场景下,智能量刑辅助技术的适用不仅与实体结果相关联,同时还与量刑程序深度融合,彰显出两种基本程序面向:在程序功能构造方面,其以规范量刑裁量权为程序功能取向,以量刑算法决策为程序功能实现路径;在程序运行逻辑方面,则表现为“人机协同”型程序驱动模式以及“人主机辅”型程序责任分配格局。在此基础上,智能量刑辅助技术的应用引发了有关量刑程序正义的三重结构性风险:即,理论层面的“传统正义理论解释力有限”、制度层面的“量刑算法决策正当程序机制阙如”、司法适用层面的“量刑裁判的人工智能算法依赖”。为保障人工智能辅助量刑场景下程序正义及量刑程序规范化的实现,应当提出具有针对性且体系化的风险治理方案。该方案具体包括:引入“以人为本”的技术性正当程序正义理论,强化理论供给;立足新型算法权利,建构诉讼化的量刑算法决策程序,填补制度空白;将智能量刑辅助技术的适用限定在轻罪案件场域、设置智能量刑辅助意见异议听证程序,严格司法适用。

人工智能辅助精准预测量刑的中国境遇——以认罪认罚案件为适用场域

在认罪认罚案件中,控辩量刑从宽协商机制的司法供给不足、量刑建议协商的效率诉求攀升、量刑建议的正当性与精准化要求等问题交互叠加,亟待从理论本源上疏解供需矛盾,人工智能辅助预测量刑也应运而生。认罪认罚案件具备智能办案的规模化、类型化优势条件,与“预测”量刑的本质特征、量刑规范化理论、司法大数据蕴含的量刑规律与经验等,共同生成人工智能辅助精准预测量刑的知识体系。理论预测与数据预测作为体系双核相互验证,与必要的人工介入,齐力实现更精准预测量刑,提高量刑协商效率与量刑建议质量。人工智能辅助精准预测量刑系统宜定位为司法辅助角色,发挥量刑规范化层面的参考作用。

人工智能辅助量刑的问题与出路

人工智能辅助量刑是法律人工智能在刑事司法中的关键应用,但在理论与实践中出现一系列问题。在实体方面存在量刑机械主义倾向,难以抽取独立量刑要素,导致重复评价、“二重惩罚”问题。同时,共犯量刑也存在一定障碍。在程序方面,人工智能辅助量刑与庭审实质化相矛盾,“算法黑盒”缺乏司法透明,辅助量刑结果难以通过证据裁判加以检验。此外,量刑辅助系统所设置的裁量比例是否僭越量刑裁量权、评价人工智能辅助量刑正确性的标准是否科学也存在质疑。为解决上述问题,未来的人工智能辅助量刑可以完全由类案系统实现,不必独立设置;辅助量刑本身仅具有概率提示功能,并不反映裁判的正确性。量刑辅助应定位于司法人员的注意力提示机制,同时也应具有可识别性、可商谈性和可救济性。

人工智能辅助量刑公正取向的双重构建

当前,社会变迁的情势纷繁复杂,而被刻下确定性烙印且相对缺乏灵活性的法律规范常常显得捉襟见肘。为实现AI辅助量刑公正结果,须从量刑教义学塑造与技术改进这两个方面着力。在量刑教义学塑造上确立消极的责任主义,以点的理论处理责任刑与预防刑的关系,提倡“类案类判”标准;在AI辅助量刑系统技术改进上,从利用并提升活性识别技术与实体对齐方法等方面提升自然语义识别技术的精准度,从价值导向、透明度提升、技术与规则的结合、技术人员职业素养的提高等方面缩减算法歧视,从案件性质及争议焦点识别、案例数据库全面性的提升、法官对AI辅助量刑系统的理解力提高等方面提升类案推送精细度,在偏离预警值的设置上遵循经验主义方法。

人工智能辅助量刑的法律风险及规制路径

人工智能辅助量刑与大数据结合成为提高司法效率、实现司法公正的重要辅助。人工智能辅助量刑也存在诸多风险,如冲击法院或法官为主体的审判权、挑战正义价值的内涵、对边缘群体利益构成隐性歧视等。应捍卫法官在案件裁判中的主导权、嵌入人工纠偏案件机制,建立在线法律商谈平台,提升边缘群体的适应能力,从而促进人工智能辅助量刑的良性运行和有序发展。

论人工智能辅助量刑系统:一种实践理论的重构

人工智能辅助量刑系统是人工智能量刑实现的载体,后者的正当性与否取决于前者的设计与应用。欲为人工智能量刑提供切实的指导路径,针对于该系统的实践理论则不可或缺。但已有实践理论并非很好地达到这一目的,故需对其进行体系性的重构。该系统应具备庞大数据的归纳性、量刑方法的统一性与高效性以及量刑结果的精确性等特性,以期发挥有效促进量刑规范化的作用。依据人工智能量刑的诸多支持与批评,对实践理论的构建应贯彻人工智能量刑系统的基本理念,结合人工智能算法理论,将“量刑规律”“法律规定”“类案经验”三种量刑思维路径进行整合,设计出以“基于判例的推理分析模块”“依据法条的纯粹演绎模块”“类案检索与输出模块”三大模块为核心内容的人工智能辅助量刑系统,以实现司法改革对量刑规范化的要求,推动量刑领域的法治现代化进程。

人工智能辅助量刑系统的现实风险及其治理路径研究

在司法智能化改革背景下,人工智能辅助量刑系统的建设和应用具有重要意义。作为量刑的新兴辅助工具,人工智能的深度应用使得该系统抓取信息与运算的能力远胜于电脑量刑系统。然而人工智能辅助量刑系统存在着量刑机械主义倾向和算法歧视等现实风险。为解决上述风险,未来的人工智能辅助量刑系统应突出其辅助性定位,在构建量刑系统时把握法律逻辑推理的数字化表达,并构建具体的算法和资料的透明度评估机制。

智能量刑算法决策与刑事自由裁量权的差异与融合

人工智能量刑系统的应用为刑事司法领域带来诸多便利,提高了司法效率,实现"类案同判"。人工智能量刑系统是以数据模型运算为工作原理,通过逻辑运算形成算法决策。刑事自由裁量权是为了实现个案正义而赋予法官的裁判权力。智能量刑算法决策与刑事自由裁量权不仅价值立场不同,在事实认定、法律适用和权力属性上也有区别,但两者之间可以形成一种相辅相成的关系。为了避免法官量刑的"恣意性"和智能量刑系统的"机械性",应当在量刑规范化改革目标要求下,首先,坚持法官在量刑中的主导地位;其次,明确算法决策介入司法领域的边界;最后,坚持以人为本,构建人机协同的司法治理新模式。

量刑规范化改革的完善进路

量刑规范化改革是我国司法改革的重要组成部分,界定其含义与目标,对量刑规范化的实现具有重要意义。自最高人民法院颁布《关于常见犯罪的量刑指导意见》后,我国司法审判中的量刑方式从“估堆式”逐渐转变为“规范化量刑”。在“规范化量刑”的实施过程中,量刑基准的确定是量刑规范的基础,避免犯罪事实重复评价和增强疑难案件的可操作性是规范化改革的重点,为了克服规范化量刑弊端,可以通过促进“量刑均衡”、引入智慧量刑系统予以解决。