人工智能量刑系统应用的公正性、伦理价值及限度

摘要：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。

关键词：人工智能量刑系统；司法公正；伦理价值；应用限度

中图分类号：D916 文献标志码：A 文章编号：1007-9092（2024）03-0142-015

一、问题的提出

类似案件判决结果差异过大是损害司法公信力的重要原因，而统一裁判标准的缺失和法官的主观裁判，是造成“同案不同判”的主要原因。随着法学界和实务界对该现象的重视，人工智能量刑系统被引入，其特殊性体现为技术规范性而非计算性或预测性。①其封闭性和稳定性的特点使得裁量不受法官主观裁判和其他外部因素的影响，产生相对统一的结果。（《人工智能走进法院“判案子”》，2021年5月3日，http：//www.ce.cn/xwzx/gnsz/gdxw/201707/14/t20170714_24209496.shtml。）人工智能量刑系统虽然在一定程度上有利于“同案同判”的实施，但由于对“同案同判”存在不同理解，对其如何适用也有不同认识，因此对人工智能量刑系统介入司法应用的限度也有不同立场。

在国内外司法实践中，不乏将人工智能尝试应用于刑期、赔偿数额等量化判决。例如，湖北省检察院开发的“智能量刑辅助系统”综合了量刑实务中所有关键要素，将其纳入量刑算法的设计之中。（《智能量刑辅助系统——让认罪认罚从宽“看得见”“落得实”》，2024年1月3日，https：//www.spp.gov.cn/spp/llyj/202008/t20200822_477552.shtml。）该系统的开发旨在充分利用案例数据和权威要素，提供基于实证的量刑建议，为司法决策提供有力支持。又如美国的COMPAS系统通过对犯罪人的画像和评估，得出犯罪人的人身危险指数，为量刑提供参照。但将人工智能应用于司法实践必须回答一些必要的基本问题：人工智能量刑系统是否能够得出客观公正的裁量结果？其在何种程度上能够规范法官自由裁量权的行使？从司法伦理的角度来看，人工智能量刑系统是否会影响法官的主体地位甚或取代人类法官进行裁量工作？应当允许人工智能量刑系统介入到怎样的广度和深度？有何配套的技术和制度为其划定应用边界？

上述问题的实质是在思考人工智能量刑系统介入审判活动的公正性、伦理性和应用限度的边界问题。这要求我们在关注其适用性的同时，也要分析人工智能在司法场域中的不适性，这种不适性既包括对司法公正的损害，也包括对司法伦理的侵蚀。由于人工智能应用于审判实践并非有百利而无一害，甚至在某些环节上还可能弊大于利，所以应当根据人工智能量刑系统在适用过程中暴露的问题进行探讨，确定人工智能在司法活动中的适用边界，包括人工智能在审判活动中的地位、作用、应用目标及其危险区和禁区等。同时，也要找到人工智能与司法过程有机结合并趋利避害和提升质效的方案。

二、人工智能量刑系统的公正性之辩

人工智能量刑系统作为司法技术的创新，为量刑提供了更精确的数据支持，但其运作机制仍需审慎评估。引入这一系统的出发点旨在支持法官行使裁量权，并实现判决结果的统一性，但结果统一与公正审判是有区别的，公正审判还需考虑罪刑相适应、程序公正等要素。目前，人工智能量刑系统面临诸多挑战，包括对量刑情节赋值标准不明确、司法数据量与质的缺失、量刑模型生成的未知性以及环节安排对程序公正的影响等，这些问题限制了人工智能系统实现公正量刑的能力。在探讨人工智能量刑系统的适用可行性时，需要深入考虑这些挑战对公正审判所构成的影响。

（一）人工智能量刑系统的原理和方式

厘清人工智能量刑系统的运作原理和方式是讨论其介入审判活动的可行性与限度的基础。当其在运行过程中存在的固有缺陷与公正审判的要求相悖时，则其应用的可行性将被削弱，适用范围也应受到限缩。

1.运作原理

人工智能量刑系统运作原理的核心在于量刑的规范化。它结合传统量刑理论和方法，利用智能预测技术挖掘司法大数据中的量刑规律与经验，并超越传统个体性或经验式量刑预测的限制。人工智能量刑系统的运作原理主要包含四部分内容：其一，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是智能量刑算法的核心构造。（张玉洁：《智能量刑算法的司法适用：逻辑、难题与程序法回应》，《东方法学》，2021年第3期。）

通过提取法律文书要素，系统进行类案识别模型训练。（程龙：《人工智能辅助量刑的问题与出路》，《西北大学学报》（哲学社会科学版），2021年第6期。）其二，数据匹配与智能量刑情节的规范化。（杨鼎晨、张克强：《论人工智能辅助量刑系统：一种实践理论的重构》，《黑龙江省政法管理干部学院学报》，2022年第4期。）系统通过数据输入与计算规则匹配，智能输出预测性参考意见，并将传统量刑方式智能化。其三，智能匹配与量刑校正。（孙道萃：《人工智能辅助量刑的实践回视与理论供给》，《学术界》，2023年第3期。）系统利用智能分析对海量案例进行比对，提供最具系统性的校正参考意见，提高量刑预见的准确性。其四，智能监督与裁判纠错。（周静、杨玲燕、刘喆等：《人工智能辅助法官决策研究——基于量刑偏差识别视角》，《经济管理学刊》，2023年第2期。）系统自动检测和纠正量刑建议的重大偏离，以此保持审判监督的有效性。这些功能基于量刑原则、法律数据与智能分析，旨在提高量刑预测的准确性与有效性，并维护刑罚裁判的公正性。

2.运行方式

人工智能量刑系统的运行方式是基于数量刑法学与深度学习法展开的。数量刑法学具有提升司法效率、精确刑罚配置等功能，随着大数据和人工智能的应用，罪刑均衡可以通过科学精确的配刑模型得以有效实现。（储槐植、何群：《论我国数量刑法学的构建》，《中国法学》，2019年第3期。）基于深度学习的模型化量刑方式是结合自然语言处理和神经网络技术，并通过大量案件数据学习量刑情节与判决结果之间的关系来不断优化量刑模型，以提高量刑的规范性和公正性。

目前司法实践中已出现多种量刑应用系统，例如智审辅助量刑裁决系统、量刑建议辅助分析系统和智能研判系统等。这些系统的运行方式大体可分为两类：其一是相对专门或特定的辅助应用系统，例如智审辅助量刑裁决系统、贵州省检察院的量刑建议辅助分析系统等；（《探索构建大数据法律监督模型建设“贵州模式”！贵州数字检察创出七个“全国率先”》，2023年10月11日，https：//dsj.guizhou.gov.cn/xwzx/snyw/202310/t20231011_82726953.html。）其二是建立在机器学习技术之上，以类案智能推送为主的辅助办案系统，如上海的刑事案件智能辅助办案系统、（《上海刑事案件智能辅助办案系统调研报告》，2024年2月26 日，https：//www.pishu.com.cn/skwx_ps/multimedia/ImageDetail？SiteID=14&ID=9512926&ContentType=MultimediaImageContentType。）最高人民法院的类案智能推送系统等。（《以智能化服务共建共享 促智慧法院建设转型升级》，2022年11月30日，https：//ipc.court.gov.cn/zh-cn/news/view-2118.html。）在数量刑法学和深度学习方法的支持下，人工智能量刑系统利用大数据处理、语音识别等技术生成量刑建议或类案推送并为司法人员提供量刑参考，使判决结果更具统一性，从而提高司法效率和公正性。

（二）结果统一与公正审判辨析

结果统一与公正审判不是同一概念。同案同判并不是机械要求法官在类似案件中追求相同的判决结果，而是为规范法官自由裁量权提出的一般性、抽象性的理论。事实上，基于个案在具体情节和社会基础等方面的差异，“同案”无法也不能机械地理解为相同案件，其实质是“类案”（最高人民法院《关于统一法律适用加强类案检索的指导意见（试行）》第一条规定：本意见所称类案，是指与待决案件在基本事实、争议焦点、法律适用问题等方面具有相似性，且已经人民法院裁判生效的案件。）概念的通俗化；“同判”也不能简单认为是结果导向的要求。根据Schild教授的观点，量刑支持的计算机系统可能有助于司法机构作出更为统一的判决，但这并不意味着要损害原本的自主性和独立性。（Michael A.， Belfer I.， Schild U.J，etc.，“Quantum States and Disjunctive Attacks in Talmudic Logic”， FLAP，vol.3，no.3（December 2016），pp.847-876.）人工智能量刑系统的研究开发要了解司法决策者如何行使自由裁量权，并在此基础上建立行使自由裁量权的认知模型，以此开发计算机软件来模拟和支持决策制定。（Zeleznikow J.， “The Benefits and Dangers of Using Machine Learning to Support Making Legal Predictions”，WIREs Data Mining and Knowledge Discovery，no. 4 （July 2023），pp.1-21.）从实践角度看，在法官秉承公正司法理念并准确认定案件事实、适用法律、完成推理的前提下，类案判决结果的适当差异也在公众的可接受范围之内。因此，同案同判理论并不否定因法官合理行使自由裁量权而产生的同类案件判决结果的适当差别，适当差异也不会否定人们对公正审判的判断。

同案同判的理念与人工智能辅助量刑的深层次目标都是为了达到公正审判。无论是同案同判理念的司法表达，还是人工智能辅助量刑的应用，虽然二者的直接目的都是实现类似案件处理结果的整体统一，确保法律适用的稳定性，但其深层次的目标都是服务于公正审判。而公正审判还包括罪刑相适应、考虑相关因素、程序公正等内涵，因此，在引入人工智能解决量刑统一问题时必须检视其存在的固有缺陷以及在公正审判的其他层面可能带来的不利影响。

检视罪刑相适应是指刑罚的轻重应当与所犯罪行和承担的刑事责任相适应。（张明楷：《刑法学》，法律出版社2016年版，第544-546页。）对于某个特定的案件客观上必然存在符合量刑公正要求的平衡点，只有以该平衡点作为同一类案件量刑的标尺，才能避免判决结果畸轻畸重。考虑相关因素原则要求法官在量刑时将与案件直接相关的法益侵害性、人身危险性和再犯可能性因素纳入考虑范围。检视程序公正问题是除了前述关于审判的实体公正内涵外的公正审判的重要组成部分，其内容集中体现在联合国《公民权利及政治权利国际公约》第十四条，主要表现为在法院或法庭面前的平等权利，确保被告有权获得辩护，并规定了原被双方有权上诉和进行复审的权利。（陈坤：《论法律解释目标的逐案决定》，《中国法学》，2022年第5期。）在适用人工智能量刑时，必须特别注意这一环节在审理流程中的位序和实际操作的简捷性。因此，在人工智能量刑系统算法的编制和学习数据的筛选方面需要特别谨慎，必须综合考虑上述影响公正审判的内涵要素。

（三）影响人工智能量刑系统公正性的原因分析

人工智能与司法领域的融合包含三个层面的内容：解决人工智能与司法活动的适配问题、应对人工智能进入司法领域后所带来的新问题和通过人工智能解决司法实践中的既有问题。讨论是否应用人工智能量刑系统不能只着重考虑最后一个层面而忽略作为基础的前两个层面。仅从最后一个层面来看，目前的人工智能量刑系统也难以较好地完成均衡量刑、规范自由裁量权的任务，其原因至少包括以下四个方面。