算法辅助量刑的风险成因与规范进路——以美国实践争议为切入点

在美国算法辅助量刑的司法实践中,就算法的辅助地位、法官自由裁量权与被告人诉讼地位等问题,存在争议。算法固有偏见及其程序不透明等内在风险,以及算法辅助量刑规范体系缺位的制度性风险,不仅严重限制了被告人的算法知情权,而且使经由算法辅助的量刑裁量权不受约束,有碍程序公正的实现。为从实体与程序上实现公正量刑,应对辅助量刑的算法进行规范化。在算法层面,应当坚持算法公开原则,明确商业秘密不得阻碍算法披露,并以一致性标准与算法留痕促进算法公平。在诉讼层面,应当对算法知情权构建具体的权利束,在算法证据规则上区分由检察机关提出与被告人异议而分配不同的证明标准与证明责任。

人工智能算法司法应用的发展隐忧及完善路径

当下,人工智能算法已经广泛应用于司法裁判、司法推理以及司法量刑等领域。其在进行裁判、推理及量刑的过程中也引发了诸多发展隐忧。如算法裁判易威胁司法自主、算法推理易影响实质正义、算法量刑易冲击审判中心主义等。为了排解上述隐忧,需要明确算法裁判的辅助性地位,确定算法裁判的应用范围以及责任归属,建立算法推理的可修正技术正当程序,不断完善人机协同的算法量刑新模式,从整体上提升人工智能算法司法应用的实效。

智能量刑算法的司法适用:逻辑、难题与程序法回应

智能量刑算法的司法适用,既推动了我国传统司法的结构性转向,又开拓了“同案同判”的技术化裁判路径。这主要归功于智能量刑算法的主体性逻辑、量化规范逻辑以及经验规范逻辑。但结合当前的司法实践与社会反馈却发现,暗箱裁判、算法歧视并非当前智能量刑算法司法适用的最大难题,反而是公众的可接受性、经验归纳的周延性以及“系统性偏差”等难题极大地困扰着算法裁判的实践效果。为了更好地推动智能量刑算法的司法适用,我国应在现行司法程序的基础上,建立司法听证程序、算法选择程序、算法判决申诉程序,并面向三类刑事变通事项建立主审法官的伴随性审查程序,以消除智能量刑算法的技术性缺陷。