大数据时代人工智能辅助量刑的定位、前景及风险防控

发布时间：2021-05-09 20:04

　　人工智能的快速发展与司法制度在不同层面上的耦合,对传统的法律价值观、法律理念和司法制度提出了巨大的挑战。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,人工智能融入刑事量刑,有助于量刑规范化改革。人工智能辅助量刑系统的改进不仅要符合量刑规范化改革的要求,而且还要注意避免陷入机械化量刑的误区,更不能企图以科技的手段取代人类法官的思维。因此,应建立大数据量刑模型,设置与量化量刑情节,并训练量刑模型,最终生成量刑公式,努力推进精准量刑。同时,还要注意人工智能辅助系统存在的风险,在实际操作中应确保数据源优质,避免其受"污染";谨慎规避"算法黑箱"问题,树立正义的算法观;实现精准量刑,保护个人隐私,从而使司法权的运作更契合理性与法治精神,达致个案正义。 

【文章来源】：广西社会科学. 2019,(01)CSSCI

【文章页数】：11 页

【文章目录】：
一、问题的提出:人工智能介入司法审判带来的挑战
二、人工智能与刑事量刑改革的融合趋势
    (一) 人工智能介入刑事量刑的发展动向
    (二) 人工智能辅助量刑系统与刑事裁判的统一
    (三) 人工智能量刑与量刑规范化
三、人工智能辅助量刑介入司法审判的定位及实效考察
    (一) 在价值判断上的缺陷导致无法从根本上推进司法裁判的发展
    (二) 人工智能辅助量刑的定位
    (三) 助力量刑机械化之克服
四、人工智能辅助量刑系统改进的路径
    (一) 利用大数据建立量刑模型
    (二) 量刑情节的设置与量化
    (三) 训练量刑模型, 生成量刑公式
五、人工智能辅助量刑系统的风险及防控
    (一) 人工智能介入刑事量刑系统的风险
        1. 算法透明度的缺乏可能减损公信力。
        2. 算法可能存在设计者的偏见。
        3. 人工智能辅助量刑系统所依赖的数据提取存在障碍。
        4. 人工智能辅助量刑的社会认可度存疑。
    (二) 人工智能辅助量刑相关风险的防控
        1. 确保数据源优质, 避免其受“污染”。
        2. 谨慎规避“算法黑箱”问题, 树立正义的算法观。
        3. 实现精准量刑, 保护个人隐私。


【参考文献】：
期刊论文
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[3]人工智能辅助刑事裁判的不确定性风险及其防范——美国威斯康星州诉卢米斯案的启示[J]. 朱体正.  浙江社会科学. 2018(06)
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[6]司法大数据与人工智能开发的技术障碍[J]. 王禄生.  中国法律评论. 2018(02)
[7]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]. 高晋康,杨继文,赖虹宇,王方,罗娟.  中国法学教育研究. 2018(01)
[8]人工智能对司法裁判理论的挑战:回应及其限度[J]. 冯洁.  华东政法大学学报. 2018(02)
[9]个人信息大数据与刑事正当程序的冲突及其调和[J]. 裴炜.  法学研究. 2018(02)
[10]关于法律人工智能在中国运用前景的若干思考[J]. 左卫民.  清华法学. 2018(02)



本文编号：3177938