网络服务提供者对AI决策的刑事归责研究

AI可解释性问题直接导致AI决策的刑事归责难题。基于科学技术与法教义学的立场观察,AI因其不可解释性而不能成为刑事归责的主体。通过因果关系的适当延长,网络服务提供者具有成为AI决策归责主体的可能性,但需要结合是否履行了结果回避义务进行区别判断:对于已经履行结果回避义务的网络服务提供者而言,因其主观上的不可谴责性而可以免责,不对AI决策承担刑事上的法律责任;对于未履行结果回避义务的网络服务提供者而言,需要结合结果预见的可能性进行综合判断。理论上,未履行结果回避义务的网络服务提供者因其具有客观上的可谴责性对AI决策具有可归责性。

民事司法中同案同判的智能化实现路径——以要件事实审判思维为基本遵循

同案同判是司法公正与司法统一的必然要求,也是司法制度追求的终极目标。大数据与人工智能为司法审判改革提供了重要契机,也为同案同判的实现提供了可能性。各地区法院对同案同判智能化实现的探索百花齐放,然而在实际应用过程中存在着诸多问题,根本原因是大数据和人工智能等技术话语与法律话语尚未实现深度融合。要件事实审判思维是当前唯一能与同案同判智能化形成对接的最有效的方案。以民事司法为例,同案同判的智能化实现应以要件事实审判思维为基本遵循,促进裁判的规范化与标准化、实现判决书的格式化和形式化表达、设计同案的识别要素,在此基础上检索与发现同案、预测与监督裁判。

责任主义视角下智慧量刑步骤研究

智慧量刑的发展将对量刑基准与量刑步骤产生影响。智慧量刑步骤应坚持消极的责任主义原则,对裁量范围有一定限度控制,以责任刑限度为最高标准,在此之下考虑特殊预防目的。智慧量刑步骤采取先报应后预防的观念,沿着“三步走”顺序层级展开。具体而言,步骤一是通过人工智能系统辅助判断不法事实以找到量刑起点。步骤二是通过人工智能辅助责任刑裁量。在对大量法律文本、裁判文书、卷宗材料等数据进行解析后,采用机器学习方法提供量刑指导。步骤三是通过人工主导对预防刑进行裁量。在预防刑裁量中,要重视非类型化情节认定,并合理解释法条。通过智慧量刑步骤的层级展开,最终推动量刑规范化进程的精细化、实践化与智能化发展。