人工智能辅助量刑的问题与出路

程 龙

(云南大学 法学院， 云南 昆明 650032)

一、引 言

法律人工智能是当下业界与学界最为火爆的研究热点之一。在刑事司法领域,人工智能的大面积应用几乎涉及了刑事诉讼的所有阶段[1]。在实践层面,人工智能辅助量刑已广为接受。所谓人工智能辅助量刑,是指在大数据、云计算的技术支撑下构建法律图谱,通过提取法律文书要素,进行类案识别和模型训练,用机器学习等人工智能方法形成量刑算法,在此基础上实现量刑预测和偏离度测算[2]。值得注意的是,人工智能辅助量刑不等于电脑量刑。所谓电脑量刑只是根据小数据、部分法官经验和法律法规数据化后的简单推理判断[3],更多呈现为“自动化”量刑而非“人工智能”量刑。开宗明义,本文研究对象仅为人工智能辅助量刑。

目前, 我国人工智能辅助量刑发展正盛。 海南省的“量刑规范化智能辅助系统”、 贵州省的“法镜系统”、 上海市的“智能辅助办案系统”等都包含了人工智能辅助量刑的核心功能。 上述应用尽管有所差别, 系统开发的科技公司也不尽相同, 但是底层逻辑基本一致, 即法官输入案件基本信息(在一定条件下也可以通过OCR识别), 人工智能辅助系统对案件信息进行分析、 评价, 进而生成量刑建议参考值; 法官根据该参考值进行量刑。 然而, 由于种种原因, 当下“法律+人工智能”的研究还存在一定局限。 左卫民教授曾指出, 法律人工智能呈现出理论话语与司法实践中“冷与热”的差别, 原因在于法律人工智能在前期准备条件、 研究方法、 法律数据充分性上的不同以及法律人工智能的技术瓶颈等[4]。……