智慧司法场域下量刑辅助系统之功能辨正*

崔仕绣

（1.上海政法学院 刑事司法学院，上海 201701；2.中南财经政法大学 法治发展与司法改革研究中心，湖北 武汉 430073）

一、智慧司法场域量刑辅助系统的政策支撑与内涵解读

（一）人工智能推动智慧社会与智慧司法形成与发展

随着移动互联网、大数据、云计算等信息科技的日益丰富，数字技术嵌入式社会治理模式的专业化、法治化、智能化程度得到显著提升。①除了数字技术嵌入式的社会治理模式外，万物互联、智能创新和多元融合同样是“智慧社会”的重要征表。参见崔仕绣、崔文广《智慧社会语境下的网络犯罪情势及治理对策》，《辽宁大学学报》（哲学社会科学版），2019年第5期，第87页。技术的日新月异带来社会的整体性变革，体现“创新技术和经济发展理念”[1]和高度智能化、数字化及网络化等特征的“智慧社会”始见雏形。其中，随着经济社会的发展，以人工智能（Artificial Intelligence）为代表的新兴技术正深刻地影响着地方、区际以及国际间的经济社会格局、政治关系和法律结构等。

信息技术的高速发展不仅促进智慧社会的形成与发展，人工智能、大数据和云计算等技术还引起法学理论界和实务界的普遍关注。事实上，人工智能等技术嵌入司法实务本身具备一定物质和理论基础。众所周知，司法的本质在于适用法律，而人工智能应用于司法领域是实现司法推理定量化、过程精细化、行为规范化之过程。司法活动普遍具有的相对稳定的案件对象、相对明确的法律规则和事实前提，以及严格的程序规则等，均为人工智能技术应用于司法活动提供了话语基础。此外，以抗辩式审判为代表的法律推理过程，通过适用明确规则、理性标准和充分辩论加以实现，也符合智能技术应用的一般规律。②参见张保生《人工智能法律系统的法理学思考》，《法学评论》，2001年第5期，第12页。另外，受法律现实主义影响，法官需灵活发挥主观能动性以确保裁判理性，对人工智能技术的研究也由“模拟法律推理的外在逻辑形式进一步转向总结裁判经验的规律性和普适性问题”[2]，即历经了纯粹规范推理向裁判经验演算之过渡。

除了人工智能技术嵌入司法实务的物质基础外，“自上而下”式司法改革部署亦为智慧司法场域的形成提供政策保障。如2016 年年初，最高人民法院在《人民法院信息化建设五年发展规划（2016—2020）》中强调，要以提高司法审判体系和审判能力现代化为指针，加快法院系统信息化建设，努力建设“智慧法院”以推动信息化建设转型升级。①参见宁杰《加强法院信息化建设规划全面提升信息化水平》，《人民法院报》，2016年2月24日，第1版。随后下发的《国家信息化发展战略纲要》亦将建设“智慧法院”作为服务民主法治建设、促进司法公平正义的重要内容。2017 年7 月，国务院在《新一代人工智能发展规划》中，围绕行政管理、司法管理等社会治理热点难点问题，重申加强人工智能技术应用的急迫性与必要性，提出将“智慧法庭”建设作为推进社会治理智能化的重要着力点。②具体而言，为发挥人工智能技术在证据搜集、案例甄别和法律分析等领域的应用效能，“智慧法庭”致力于打造集司法审判、人员配合、数据应用、司法公开和动态监管于一体的多功能数据平台，以实现法院审判体系与审判能力智能化之旨趣。参见中国政府网《国务院关于印发新一代人工智能发展规划的通知》（国发〔2017〕35 号），网址：http://www.gov.cn/zhengce/content/2017-07/20/content_5211996.htm.访问日期2019年5月14日。

由此可见，以人工智能、大数据等为代表的智能技术之高效运用，不仅“极大提升了个人和商业应用的准确性”[3]，促进传统社会发展变迁以及政府治理、公共服务方式等方面的加速转变，还深刻改变着我国司法实践的具体过程和运行模式。

（二）人工智能量刑辅助系统——智慧司法重要征表

如前所述，现代科技与司法实践之耦合使得智慧司法场域加速形成。为强化科技与制度的协调创新，促进人工智能技术在司法领域的广泛运用，近年来，国家相继出台的纲领性文件，均旨在引导和规范人工智能技术合理、合规、高效地辅助司法实践活动。其中，以人工智能量刑辅助系统为代表的刑事案件操作平台，即为创新刑事司法模式、促进数据互联和人机互动之重要体现。

当前，我国执法司法领域涉及人工智能技术的应用模式有：一是以语音理解、视觉识别为表征的感知智能；二是运用知识图谱和自然语言进行处理的认知智能；三是利用云计算提高数据应用水平的计算智能；四是将实务问题转化为数据模型，运用优化算法加以破解的决策智能。③参见崔亚东《人工智能与司法现代化：“以审判为中心的诉讼制度改革：上海刑事案件智能辅助办案系统”的实践与思考》，上海：上海人民出版社，2019年，第37-38页。在此基础上，“智慧法院”领域最具代表性的人工智能技术运用体现在文书处理、庭审笔录、案件审理和司法服务等方面。其中，文书处理和庭审笔录多为运用人工智能技术进行语音与文字的转换、自动生成起诉书或判决书等文字记录等，是较低级别的技术应用过程；而司法服务则是面向公众的法律咨询服务，虽对以往法律咨询模式进行了一定程度的升级，在反馈效率上有所提升，但实质上并无人工智能技术的过多参与；人工智能技术辅助案件裁判，则是在抓取规律和智能分类的基础上，运用特定的算法，总结审判规律并对同类型案件的判决结果进行预测，为法官提供可靠的裁判参照。人工智能技术辅助司法案件审理不仅是当前我国司法领域高新技术应用的重要征表，更是突破了纯粹文字转换、文书生成或法律咨询等基础数据应用的智能辅助参考过程。

智慧司法场域下的量刑辅助系统，即通过大数据、人工智能等技术手段，提取、校验信息并为司法工作人员提供裁判参考，提高判决一致性、降低量刑畸偏的可能性。刑事量刑是我国刑事司法审判的最终环节，量刑结果适正直接反映刑事审判质量，是规范司法量刑活动、健全社会主义司法制度的重要体现。为实现量刑均衡和司法公正，结合地方探索经验和中央的统筹部署，一场“由下至上、由点及面、由浅入深、由外到内”[4]125的量刑规范化改革得以在全国范围内逐层推进，不仅有效缩减了量刑差异、提升裁判质量，构建了相对独立的量刑程序，还显著增强了量刑实践的可操作性和可预测性。鉴于量刑裁判数据相当程度的可视性与归纳性特征，以及电脑技术的中立性与客观性优势，早至量刑规范化改革初期，部分地方法院和科研院所便前瞻性地展开有关“电脑量刑”“辅助量刑系统”的探索，已积累了宝贵的调研经验。信息技术发展初期的量刑辅助系统的设计与实施，已逐步形成“经验探索—理论完善—政策指导”的功能指引，并为我国司法体制改革和刑事审判方式创新提供了颇具前瞻性的思考空间。

概言之，随着大数据、互联网和数字信息技术的发展，当前人工智能技术与刑事量刑的纵深融合，势必将为智慧法院的现代化建设、法律治理和司法审判创新提供新的机遇与挑战。随着法学领域悄然加快了对人工智能辅助司法实践之可行性与有效性的探索步伐，立足人工智能技术蓬勃发展的时代背景，对刑事量刑辅助系统的发展进程进行全局性的梳理，有助于廓清该系统的适用风险并精准制定防控策略。

二、人工智能刑事量刑辅助系统的发展历程

（一）域外量刑辅助系统的先验启示

20 世纪30 年代，美国刑事司法领域强调对罪犯进行康复矫治的个别化刑罚，导致量刑失衡情势严峻。①参见崔仕绣《美国量刑改革的源起、发展及对我国的启示借鉴》，《上海政法学院学报》，2020年第1期，第11页。一方面，法官酌处权的过度泛化以及愈加频繁的类案异判，未能有效控制激增的犯罪率；另一方面，民众对“医疗模式”的刑事量刑模式颇有微词，使得期盼量刑改革的呼声渐涨。②参见〔美〕JOHNSONB《美国联邦量刑过程中无罪开释行为的适用之惑及其应对策略》，崔仕绣译，《刑法论丛》，2018年第4卷（总第56卷），北京：法律出版社，2019年，第489页。为有效应对激增的犯罪率和消极的社会评价，美国展开了一系列围绕法官自由裁量权的量刑改革实践。1984 年，美国国会创设由司法部门及两党法律专家组成的量刑委员会（The Sentencing Commission，以下简称委员会），由其统领美国量刑改革的各项事务。此外，委员会为规范法官裁量权、降低无缘由的量刑歧异，颁布《联邦量刑指南》（The Federal Sentencing Guidelines，以下简称《量刑指南》）作为指导量刑实践的纲领性文件。③参见苏彩霞、崔仕绣《中国量刑规范化改革发展研究——立足域外经验的考察》，《湖北大学学报》（哲学社会科学版），2019年第1期，第128页。其中，《量刑指南》在统计、研判数万份裁判结果的基础上，兼顾美国遵循先例的司法传统，结合行为人的前科历史、常见量刑因素和包括个人情境、教育背景、就业情况、家庭关系和身心状态等其他量刑情节。④《量刑指南》所附之监禁刑区间表，分别以犯罪前科种类和罪行危害等级作为横纵轴，便于法官通过犯罪基准等级来确定相应的监禁刑期。其中，罪行危害等级包含三个主要部分：（1）表征纯粹法规范违反事实的“基本犯罪等级”；（2）不属于犯罪客观要件但体现犯罪危害程度的“特定罪行特征”，如社会危害、财产损失等；（3）《量刑指南》第三章之附属规定，如被告人共犯参与角色、受害人特殊体质等。U.S.Sentencing Guidelines Manual§2B1.1(b)1,3E1.1,5A(2004).

除了制定供法官参照量刑之指南规范和网格表外，涉及量刑辅助系统的相关探索也随之铺开。1987 年，Richard 教授及其团队开始探索编写旨在辅助律师和法官准确适用《量刑指南》各个规范的“量刑咨询系统”[5]（Sentencing Advisor）计算机程序，为提高裁判效率和结果准确性作出贡献。目前，委员会还采用另一套“电脑量刑辅助程序”[6]（简称ASSYST）指导法官、假释官员等司法实务人员适用指南规范，作出量刑报告或量刑建议。2001年，纽约州假释委员会为满足立法要求，推出试点项目“罪犯惩教管理系统”（Correctional Offender Management Profiling for Alternative Sanctions，简称COMPAS），通过风险评估对行为人进行再犯预测和量刑评估，辅助法官进行量刑裁决。具体而言，COMPAS 量刑辅助系统采用“循证主义”量刑模式，即利用风险评估或精算分析方法，在海量数据集合基础上，对“群体特征与群体犯罪率的统计相关性”[7]加以评估，形成以客观性和数据驱动为特征的再犯几率评估机制。截至目前，该系统被美国多数州法院系统采用，并在“促进量刑公正、节约司法预算和缓解监狱压力”[8]等方面贡献卓著。近年来，美国量刑改革开始反思康复主义刑罚观的科学性和贯彻恢复性司法的可行性，推出一系列旨在减少累犯和增强矫治信心的司法改革项目，表现出“契合量刑个别化与罪犯需求”[9]的政策回溯。

无独有偶，英国量刑改革也曾多次强调信息时代适用量刑辅助系统指导司法实践的重要性。如主张运用信息技术特别是人工智能技术创制易于法官操作的量刑系统，将显著提高司法实践效率和量刑结果的准确性，“将信息化（技术）融入量刑指南和量刑实践，日益受到包括从事量刑工作在内的司法实务工作者的追捧”[10]。此外，无论是欧洲国家推出的“量刑基准系统”，荷兰研制的“北极星求刑系统”，还是德国JURIS 资料库或日本KRP 程式编制法律检索系统，无一例外不为运用先进技术，对庞大个案的相关信息进行反复统计、类型分析，进而向法官提供量刑参考的具体实践。概言之，域外国家有关量刑辅助系统的经验，基本遵循了将人工智能等先进科技融入司法实践的时代规律，契合“运用智能化资讯科技辅助法官量刑”[11]这一核心目的。

（二）我国“电脑量刑系统”的地方性探索

在我国，围绕人工智能辅助刑事量刑的学理探讨和实践探索由来已久。20 世纪80 年代初，钱学森教授在第一届法制系统科学研讨会和数篇论著中系统论证了法律信息化的可行性与实现途径，乃为人工智能辅助司法实务的早期探索。①参见张富利、郑海山《大数据时代人工智能辅助量刑问题研究》，《昆明理工大学学报》（社会科学版），2018年第6期，第3页。1987 年，赵廷光教授着手探索量刑实践的技术应用难题，研制出体现智能技术早期应用的“辅助量刑系统”。一方面，该系统通过合理评价犯罪行为和量刑情节，运用电脑技术加以智能识别和研判，进而自动生成内容丰富、论理充足的《量刑建议报告书》，为法官裁量刑罚提供颇具针对性、可预测性的宣告刑参考依据；另一方面，该系统运用丰富的语言、设计方案和程序代码储备，合理归纳彼时刑法规定的436 个罪名和847 个罪行，动态更新刑事法律、司法解释和论理支撑，具备定期调整设备参数和充实知识库的功能，有效提高了司法实践中宣告刑的可预测性与重复验证性，较好地提升了量刑的公正与透明。②参见赵廷光《论“电脑量刑”的基本原理》，《湖北警官学院学报》，2007年第2期，第17页。2003年，以山东省淄博市淄川区法院为代表的基层法院，充分发挥地方改革探索的主观能动性，在测算数千份量刑裁判文书和数据信息基础上，运用电脑技术研制出“智能数字化量刑辅助系统”，在提高量刑实践和提高量刑参考等方面作出创造性贡献。③参见苏彩霞、崔仕绣《中国量刑规范化改革发展研究——立足域外经验的考察》，《湖北大学学报》（哲学社会科学版），2019年第1期，第126-127页。

中国台湾地区“司法院”于2011年创设了旨在提高检索效率和司法效益、辅助法官公正量刑的“妨害性自主量刑资讯系统”，显著减轻法官的工作负荷，并在提升量刑裁判质量和民众司法信任感等方面发挥了积极作用。④参见郭豫珍《量刑与刑量：量刑辅助制度的全观微视》，台北：元照出版有限公司，2013年，第131页。该系统的设计和运行同样依托广泛的案例数据，如“妨害性自主犯罪分析研究小组”搜集了2007 年至2010 年中国台湾地区各级法院的相关刑事案例，并对全部量刑结果所涉及之宣告刑分布情况和“攸关量刑因子”⑤中国台湾地区法院将能够对刑事案件产生支配性影响的量刑因子称作“攸关量刑因子”，在妨害性自主刑事案件中，攸关量刑因子包括但不限于可责性、罪后态度、适用法条情况、是否具有社会保障、被害人特性及其他控制变数等。加以初步统计分析。总的来讲，中国台湾地区的量刑辅助系统同样是运用大数据、信息技术进行统计分析，通过衡量各量刑因子对刑罚裁量的影响程度，进而获得具备相同量刑因子的“共通刑期”，以实现量刑的公平、透明、妥适和可预测。

概言之，作为一种借助电脑技术和案例样本进行刑期计算的辅助工具，彼时的量刑规范化软件管理系统仅作为刑罚量化的能动参考，不影响法官的量刑主体地位。以山东省淄博市淄川区法院为代表的地方法院卓有成效地促进了全国范围内量刑规范化改革的局部试点和全面推行，得到部分学者的积极评价。如有学者认为，山东省淄博市淄川区法院量刑辅助系统和配套细则的出台，实际上是借助电脑技术实现“法律语言更加规范化的意图和客观效果”[12]，在提高法官量刑实践效率和提供量刑参考等方面作出巨大贡献。

尽管“智能化量刑辅助系统”的衍生与发展，一度遭到学界关于限缩法官自由裁量权和有违罪责刑相适应原则等质疑。如有学者表示，当前人工智能刑事审判系统的案例筛查、辅助量刑和电子取证等功能，未脱离“弱人工智能”的应用定位，对司法数据和算法技术的过度依赖，还易陷入算法偏见之窠臼。⑥参见陈洪兵、陈禹衡《刑法领域的新挑战：人工智能的算法偏见》，《广西大学学报》（哲学社会科学版），2019年第5期，第87页。但不可否认的是，此种将繁杂案情过滤、分流、识别和演算的突破性技术，已然成为司法技术革命和司法智慧化进程中不可避免的关键环节。当前司法实践中不断涌现出电脑技术与司法实务结合的客观事实，在体现“信息化发展驱动下的精准量刑正逐渐替代传统经验主义量刑模式的事实”[4]126之余，更为我国量刑规范化改革的深入推进提供了借鉴。

（三）我国“量刑辅助系统”的整体性发展

近年来，在中央层面的鼓励政策支持和前期电脑量刑系统初探基础上，各地积极开展辅助量刑系统的研发和创制：2017 年2 月，上海市高级人民法院承担中央政法委交办的“推进以审判为中心的诉讼制度改革软件”开发任务，积极研发智能辅助办案系统（以下简称“206系统”），运用一系列信息技术，制定统一使用的证据标准、证据规则并嵌入刑事办案系统。①参见上海市高级人民法院网《2018 年〈上海市高级人民法院工作报〉解读》，网址：http://www.hshfy.sh.cn/shfy/gweb2017/xxnr.jsp?COLLCC=3066995246&pa=aaWQ9MjAwNjI2MjEmeGg9MSZsbWRtPWxtNDYwz&zd=xwzx.访问日期2019年5月23日。同年5 月，贵州省立足大数据战略推动“智慧政法”建设，全力建设“政法平安云”，积极研发大数据智能辅助办案系统，加强数据整理、共享和关联分析、比对，逐步实现类案推送、预警预测、评估研判等智能服务，全面提升办案质效。②参见贵州长安网《以法治底色绘就平安画卷——2017 年全省政法综治工作综述》，网址：http://www.gzpeace.org.cn/info/1314/25648.htm.访问日期2019年5月23日。同年6 月，新疆维吾尔自治区高级人民法院将量刑规范化系统嵌入审判信息管理系统，通过录入具体案件的法定情节、酌定情节，自动生成量刑取值范围，卓有成效地提升了信息应用的快捷性和高效性。③参见最高人民法院网《新疆量刑规范化系统上线》，网址：http://www.court.gov.cn/zixun-xiangqing-48282.html.访问日期2019年5月23日。随后，海南省高级人民法院所研发的量刑规范化智能辅助办案系统，通过对犯罪情节的自动抓取和推送、关联法条的检索和呈现，在全省试点法院中取得较好的实践效果，此外，该系统还具有框架性裁判文书自动生成和量刑数据统计功能等，使法官办理量刑规范化案件、制作裁判文书和制作其他程序性法律文书的时间分别减少50%、70%和90%。④参见最高人民法院网《海南法院大数据人工智能助力司法改革量刑规范化智能辅助办案系统效果明显》，网址：http://www.court.gov.cn/zixun-xiangqing-54302.html.访问日期2019年5月23日。

简言之，随着司法智慧化发展和人工智能技术的普及，上世纪饱受非议的电脑量刑系统再次受到学理和实务领域的广泛关注。随着法院司法改革和“智慧法院”“数据法院”等司法信息化建设的深入推进，有关量刑辅助系统更新与发展进入全方位、深层次发展阶段。然而，面对人工智能全民热潮，法律学界和司法实务领域应进行必要的“冷思考”，即有必要冷静审慎地分析和防范人工智能辅助刑事量刑系统在伦理规则、功能定位、技术适用等方面存在的风险，以推进司法信息化进程。

三、人工智能刑事量刑辅助系统的现存风险与防范建议

相较于传统司法审判与诉讼管理模式，人工智能嵌入式司法辅助系统具备以下优势：（1）有助于提高司法人员的认知判断能力，即通过技术介入形成法官事实认定的纠偏体系，排除明显欠缺逻辑关联的无关事实；（2）有助于提高司法人员的法律推理能力，即通过法律法规的技术性整合，为法官提供更便捷的“规则—事实”适用范式；（3）有助于实现社会民众“同案同判”的公正诉求，即人工智能通过海量数据的精算功能，提升司法效率和裁判统一性。⑤参见钱大军《司法人工智能的中国进程：功能替代与结构强化》，《法学评论》，2018年第5期，第144-147页。

上述优势在量刑辅助系统中也不无体现，特别是在提升量刑实践效率方面，人工智能技术能显著缩减法官查询相关量刑细则、法律法规和司法解释的时间，还能通过类案推送给予实务人员参考，有效降低“类罪异罚”等情形。当前，以大数据和高度信息化为主要特征的人工智能时代已经到来，人工智能刑事量刑辅助系统的学理分析与实践探讨，与司法改革进程中刑事审判信息化、智能化、科学化要求相契合，是建设“智慧法院”的重要体现。

然而，相较于传统信息技术，司法大数据场域下的人工智能科技具备明显的数据前置性、算法依赖性、自我适应性和领域限定性。⑥参见王禄生《司法大数据与人工智能技术应用的风险及伦理规制》，《法商研究》，2019年第2期，第102-103页。因此，智能科技嵌入刑事量刑过程的合理性、可行性需要科学论证和实践演算。当前围绕人工智能与刑事量刑辅助系统纵深结合的“冷思考”，主要涉及算法伦理、功能定位和技术迟滞三个方面的风险防控。

（一）人工智能刑事量刑辅助系统的现存风险

量刑裁量并非单纯的价值判断或事实描述，而是法官能动的规则思维过程，语言的开放性使智能技术在语言数据处理上需要具备更高的灵敏度，这也对技术应用的风险规避能力提出了更高要求。需要言明的是，凡涉及人工智能技术应用层面的风险具有普遍性，并非司法领域所独有。此种风险层面的广源性特征，主要缘于人工智能技术在全球各领域的广泛应用，不仅涵盖能源资源、废物处理和移动物流等“硬场域”，还包括文化传播、政策创新和社会融合等“软场域”。①场域“软”“硬”之别，多以信息交流技术是否为其系统核心作为判断标准。参见崔仕绣、崔文广《智慧社会语境下的网络犯罪情势及治理对策》，《辽宁大学学报》（哲学社会科学版），2019年第5期，第88页。这对于需要法官始终秉持法律理性和良知、充分考虑和权衡案件具体情况，并且兼顾过往审判工作经验的动态量刑实践来说，很难不产生对人工智能技术使用过程的忧虑。

1.算法伦理风险

作为司法智慧化的重要体现，人工智能技术与量刑辅助系统的接轨，首先在学理界与实务界产生了有关算法伦理风险的担忧。众所周知，算法本身在不同领域中具有多样性内涵，②如计算机领域，算法常被看作是解决问题的策略机制，外化为一系列清晰代码；而在数学领域，算法则是用以解决某一特殊问题的操作步骤，体现为数字、图表和计算工具等执行媒介。参见孙保学《人工智能算法伦理及其风险》，《哲学动态》，2019年第10期，第94页。随着算法对民众日常生活的渗透，技能受用方在道德层面的接受难度也随之提升。也就是说，纵使人工智能技术在理论上可以运用数据创造出新的模式和知识，但算法“基于大数据系统对决策规则进行自主定义、修改和调整的能力”[13]也难逃数据系统来源可靠性、搜集充分性和量化可行性的质疑。在裁判文书系统、全面公开之前，地方性量刑辅助系统的研发数据主要依赖于各地区的法院案件样本，因而具备样本的区域性、片面性缺陷。2014年，我国裁判文书公开制度初步建立后，包含量刑信息与裁判规律的裁判文书始得查询。但仅从“关键字”“文书类型”和“地域及法院”等对刑事案件的分类③如裁判文书网中，刑事案件的常见“关键字”包括“共同犯罪”“聚众”“从犯”“自首”“减轻处罚”“违法所得”“罚金”和“程序合法”等；“文书类型”包括“判决书”“裁定书”和“通知书”三种；“案例等级”暂无项下分类。参见中国裁判文书网，网址：http://wenshu.court.gov.cn/.访问日期2020年4月22日。，既无助于不同审级和个案量刑特征的归纳，也较难为旨在归纳量刑规律的算法系统提供科学的数据源。这也使得对数据规模和质量要求颇高的算法操作，在可操作性和确定性层面产生消极影响。另外，人工智能刑事量刑辅助系统不可避免地受创设者个人价值观的影响，其算法数据并非绝对中立的客观事实，势必带来相关应用场景下算法偏见或算法歧视的隐忧。

2.功能定位风险

人工智能刑事量刑辅助系统还存在功能定位方面的错位风险。如前所述，20 世纪80 年代起，以彼时华东政法学院苏惠渔教授和武汉大学赵廷光教授为代表的科研团队，克服经济发展较为落后、高新技术特别是电脑科技尚未普及等现实壁垒，利用已知的电子计算机技术进行实务调研和数字建模，对案例进行广泛搜集、识别、研判和运算，形成由初级程序代码演绎而成的早期“辅助量刑系统”。但这种看似“超前”的学理研究，并未获得司法实务领域的广泛认可。究其原因，主要囿于学界对电脑量刑技术的狭隘认知，即片面地认为电脑技术对量刑实践的渗透，是在取代法官基于个人智慧、业务知识和裁判经验进行自由裁量的支配地位。

3.技术迟滞风险

人工智能刑事量刑辅助系统的创制与适用，还需警惕技术迟滞潜存的应用风险，即如何妥善选择量刑算法、更新案例数据和建立模型。众所周知，人之所以能够胜任复杂活动，主要得益于人脑的“组织决策功能与神经网络的高度连通功能”[14]，这些往往是人工智能模拟人脑思维路径难以消解的瓶颈。正如网络时代所面临的风险多由“网络技术非常态运用与改造”[15]所导致的那般，人工智能量刑辅助系统的技术壁垒和数据需求，也可能成为遏制该系统发展的关键环节。

综上所述，大数据、互联网和数码信息技术的当代发展，为人工智能技术与刑事量刑的融合提供了可能。作为智慧司法的重要体现，人工智能刑事量刑辅助系统在整合量刑数据信息、提升法律实务工作者技能和提高量刑结果可预测性等方面的优势不言自明。在肯定司法智慧化的总体发展趋势之余，针对前述可能存在的算法、定位和技术等方面的风险，加以辨正和防范是急迫且必要的。

（二）人工智能刑事量刑辅助系统的风险防范

1.尊重技术发展之规律

人工智能时代的算法伦理风险在各类风险中居于基础地位。对于量刑辅助系统而言，在未能达致所搜集量刑裁决精准覆盖所有审级、全部地区和罪名之前，要求数据来源完全可靠都是不现实的。更不谈司法实践中层出不穷的个罪情形，以及不同时间、空间里，量刑依据对裁判过程所产生的差异性影响。但需要加以辨正的是，与其在技术层面探讨人工智能算法的已然、已知的风险或缺陷，我们更应该回归该问题本身，即人工智能刑事量刑辅助系统的应用，是否能够适度降低民众对算法伦理风险的担忧。答案是显然的。前文已经对比了传统司法审判、诉讼管理模式与人工智能技术嵌入下的司法辅助系统之间的优劣，而人工智能刑事量刑辅助系统在提升司法实践效率、缩减查询相关量刑规范和司法解释耗时、提供类似参考案例等方面的优势更是不言而喻。此外，我国近年来先后印发的《国家信息化发展战略纲要》和《新一代人工智能发展规划》，也都在宏观政策层面作出了健全工作机制、防范各类风险和完善配套政策的部署。域外国家同样在技术应用层面作出了规避人工智能可能诱发算法伦理风险的政策指向。如美国《国家人工智能研究与发展战略规划》强调，依靠新型自主决策算法为驱动的人工智能技术，难以避免在冲突性价值体系中受到伦理层面的质疑。为此，美国国家层面提出制定“可接受的道德参考框架”，通过多学科融合技术，用以指导和规范人工智能系统的推理、演算与决策均能恰当反映道德价值。①See National Science and Technology Council, Networking and Information Technology Research and Development Subcommittee.The National Artificial Intelligence Research and Development Strategic Plan(October 2016),https://www.nitrd.gov/PUBS/national_ai_rd_strategic_plan.pdf,2020-02-13 last visited.

事实上，我们应当肯定裁判文书公开制度近年来在信息公开方面所作的贡献与努力，以及量刑情节和裁量结果等所具有的量化可能性。这是因为，人工智能刑事量刑辅助系统的研制是以广泛的、区域性的调查和分析为前提，该系统的适用还需以法官丰富的量刑经验和相当的信息筛选技能为必要。无论是从尊重技术发展规律性的角度出发，还是基于肯定人工智能刑事量刑辅助系统的应用价值立场，对于该系统的算法伦理风险应予更为客观、全面的评判。

2.工具价值之重申

规避人工智能刑事量刑辅助系统的功能定位风险，则需要反复重申其辅助性、非支配性的工具价值属性。我们知道，采用人工智能辅助刑事量刑系统是提升司法审判效率的重要手段。浩如烟海的法律法规、司法解释以及发挥柔性参考效用的指导性案例，通过信息技术以代码或字节的形式记录在量刑辅助系统中，便于法官在庭审裁决、文书制作和合议讨论等场合，及时检索和参考。这是因为，无论是对法律条文的深度理解，还是运用理性逻辑对案件具体情势加以辨别，人工智能技术都难以在短时间取代人类思维。因此，辅助刑事审判之定位和工具价值之明确，是人工智能量刑辅助系统经设计、开发和运用服务于司法实践和参与智慧司法整体发展过程的首要前提。

此外，人工智能辅助刑事量刑系统的功能辨正，还体现在对法官自由裁量权机械限缩的克服上。司法大数据与人工智能技术的数据前置性和算法依赖性，不免导致“法官中心主义”向“数据中心主义”过度偏向，使得法官主体地位存在被削弱的风险。据此，在充分肯定人工智能辅助刑事量刑系统在排除法官恣意裁量的卓越贡献的同时，应审慎对待智能系统的纯粹法律实证主义倾向，即信息技术难以兼顾（或短时间内尚无成熟技术）自然法、权利保障、人伦情理等思辨性影响因素和基于利益取舍的政策性考量机制。②参见季卫东《人工智能时代的司法权之变》，《东方法学》，2018年第1期，第129页。因此，需结合刑事司法实践规律和科技发展现状，遵循司法活动的亲历性，不断强化人工智能辅助刑事量刑系统的非支配地位，尤其是辅助刑事量刑过程中，始终坚持辅助、依从属性，尊重法官依法裁判的主体地位。

3.纠错体系之融合

在明确人工智能辅助刑事量刑辅助系统的非支配地位后，如何缓解技术迟滞所带来的应用风险，也值得我们深思。事实上，为实现从基础法律检索、诉讼文件准备向生成法律咨询、审核法律文书和预测案件结果等的实质过渡，司法领域的人工智能辅助系统的使用与维护需建立在海量的大数据基础上。③参见钱大军《司法人工智能的中国进程：功能替代与结构强化》，《法学评论》，2018年第5期，第143页。纠错体系的建立，首先需要明确量刑辅助系统对裁判数据的长期依赖性。也即，需要提供可予人工智能技术提取关键词条或字段的相当数量的裁判文书数据源，进而筛选出无效或重复的文书样本，并对有效值所涉及之相关罪名、法条、量刑情节以及对应的刑罚进行抓取。因而，有必要在提取量刑因素、应用量刑情节、择定量刑基准等过程中构建数据分析、数据处理和数据嵌入等“深度学习模式”①值得一提的是，人工智能的深度学习模式旨在准确识别各类信息中的有效词段，在对卷宗文本进行理解和分类处理的基础上，根据罪名、法条、刑罚等关键信息进行收集统计。参见张富利、郑海山《大数据时代人工智能辅助量刑的定位、前景及风险防控》，《广西社会科学》，2019年第1期，第96-97页。，可对我国量刑规范化改革进程中的常见犯罪进行类型化处理，在个罪的子数据库中，依据我国刑罚的当然分类，细化数据处理的过程，精准量化各个量刑情节。

此外，鉴于人工智能刑事量刑辅助系统的技术特性，针对前述多种可能由技术更新迟缓或算法应用不合理的潜在缺陷，“合理、合规、及时地介入纠错机制或智能司法监督体系，形成复杂案件的量刑分流、常规案件的筛查检验”[16]，显得尤为重要和必要。在司法实践中，法官在个案裁判过程中，对于量刑辅助系统预测结果明显偏离通常取值的，应综合考量全案因素决定是否采用。只有将人工智能刑事量刑辅助系统的纠错机制作为司法风险动态防控体系的关键一环，才有利于强化该系统的工具价值，避免“唯技术论”的实践偏差。

另外，智慧司法场域下的量刑辅助系统，其技术风险的降低直至消除还有赖于符合法律与伦理的算法规则的介入。这是由于人工智能技术的固有属性，使得技术机械性与司法具体性之间不可避免产生矛盾，即将特定案件输入相应辅助系统，通过技术规则和数理运算所得之裁量结果，是建立在机械、有限的视角之上的闭合式法律推导过程。在司法实践中，编程者或辅助系统设计者“依其主观选择及判断设计的算法所使用的数据可能不相关、不准确”[17]，算法规则对法律中立性和普遍性的天然阙如，恐造成智能化司法裁决背离个人利益，甚至出现严重错误。因此，平衡人工智能刑事量刑辅助系统算法规则的法律性与伦理性，需要开辟算法技术及其决策能够接受中立第三方或监管机关审查之道路。

最后，鉴于目前多数量刑辅助系统的软件设计和终端维护均由信息技术公司外包完成，使得司法实务人员对大数据、人工智能等技术不甚熟悉。为了消除人工智能技术在司法裁判过程中的神秘主义倾向，开启法学与人工智能专业“交叉学习”的模式具有现实必要性。一方面，加强司法实务人员对人工智能技术基本原理的理解与应用；另一方面，提高技术人员对法学基本原理、法律法规的掌握水平。②参见朱体正《人工智能辅助刑事裁判的不确定性风险及其防范——美国威斯康辛州诉卢米斯案的启示》，《浙江社会科学》，2018年第6期，第83页。另外，还应加强人工智能辅助刑事量刑系统的功能介绍和特征说明，逐步提升实践普及度和社会认可度。近年来，我国多个高等学校、科研院所相继展开了旨在构建规范化、体系性人工智能法学教育模式的前端探索，针对高新技术时代传统法学教育所面临的冲击，积极开展法学教育理念和方式的智能转型，体现了对中央宏观层面“培养掌握人工智能横向复合型人才”“形成人工智能+X 的复合专业培养新模式”等发展要求之呼应。随着相关领域人才培养模式的逐渐成熟，通过高校人工智能专门学院或研究所开设周期性、基础性业务指导培训，可以在一定程度上减轻各地司法实务人员和技术工作者在了解和使用人工智能刑事量刑辅助系统可能产生的畏难情绪。当然，随着司法智慧化趋势的不断凸显，仅从培训或考核层面灌输技能，显然不足以应对未来法学教育模式的更迭。长久来看，人工智能法学教育还需贯穿对法学职业伦理教育、法律思维培养和基本价值观的塑造。此外，人工智能基础原理和计算机编程技能等课程，也有必要在合适的阶段，融入到未来的法学教育教学体系中。

概言之，为了有效推进人工智能刑事量刑辅助系统的发展，进一步深化司法改革、加快智慧法院建设和提升审判体系智能化水平，需不断提高大数据、云计算、人工智能等技术与法治的深度融合水平。然而，人工智能的算法技术、数据依赖特性，决定了量刑辅助系统在司法实践中的从属性地位。在以开放态度迎接人工智能刑事量刑辅助系统纵深发展的同时，应审慎防控技术革新过程中潜存的算法伦理、功能定位和技术迟滞等风险，推动人工智能刑事量刑辅助系统的协调发展。