湯文章/用AI人工智慧來解決量刑歧異

●湯文章/東大國際法律事務所主持律師,國立東華大學財經法律研究所兼任助理教授,曾任法官,國立中正大學法學博士。

法官職司審判,論罪科刑原本為其職權,而量刑是審判核心事項,法官自由心證的結果,每個人、每個案件的情狀並不完全一樣,法官量刑要參考的事項眾多,應審酌一切情狀來加以判斷,難有一套完全相同的標準,可是相同或類似的犯罪情節,量刑結果卻天差地別,不但被告不服,也給有心人士搬弄是非的機會。司改國是會議也作出將刑事審判,區分為定罪與量刑兩階段,在宣判有罪後,再進行量刑審理,量刑程序應行言詞辯論,加強被害人參與,並引進專家證人及法庭之友制度的結論。由此可見,量刑歧異,人民對於刑量結果欠缺預見可能性,是司法公信力不彰的一項重要因素。

2010年8月間,法官輕判性侵害犯罪被告,引發民眾於同年9月25日發起白玫瑰運動,呼籲訂定量刑標準,減少量刑歧異,司法院順勢參考美國、英國、澳洲新南威爾斯的作法,建置「量刑資訊服務平台」,針對各犯罪態樣,分析平均刑度、最高刑度、最低刑度的區間,只要輸入一些因子後,就可以參考過去案例量刑的資訊,避免量刑過於歧異。嗣於2018年12月21日啟用「量刑趨勢建議系統」,透過蒐集不同領域的意見,提昇量刑的妥適性。經由這兩階段的量刑參考,法官即可核算出較合理的刑度。

近年來由於人工智慧(Artificial Intelligence,簡稱AI)的快速發展,AI可實現機器閱讀和理解法律文本,可以結合大數據(Big Data)及雲端法律平台,具有法律檢索、文件審閱、案件預測功能。進言之,AI結合大數據,不但對於法律問題的處理能力較目前的傳統人工處理方式,更為精準、可預測,而且更能客觀的透過數據的分析、歸納,作出幾種判決或量刑的建議方案,因有數據作為根據,就可以擺脫傳統概念法學及法官自由心證為社會垢病的判決模式,作成使當事人及社會大眾更信服的判決。

自從司法院開啟裁判資訊化後,目前已累積900多萬筆各種不同類型的判決資料,目前已建置完成「妨害性自主」、「不能安全駕駛」、「槍砲」、「毒品」、「殺人」、「幫助詐欺」、「竊盜」、「搶奪暨強盗」、「普通傷害」和「肇事逃逸」等10種犯罪類型的「量刑資訊系統」。至於「量刑趨勢建議系統」亦已完成「妨害性自主」、「不能安全駕駛」、「電信詐欺」、「竊盜」、「搶奪」、「強盜」、「殺人與傷害致死」及「槍砲」等8種犯罪類型。所以目前司法院資訊系統已具備人工智慧大數據分析判決的良好基礎,而且在許多訴訟進行的過程中,檢察官或辯護人也常會提出量刑系統資訊作為求刑或辯護的依據。可惜司法實務見解始終認為量刑系統並無拘束法官裁量權的效力。

因此,若能修法規定法官判決時,必須參考「量刑資訊系統」暨「量刑趨勢建議系統」,找尋先前類似判決案例,透過一套嚴謹的邏輯分析演算模式後,得出一個合理的量刑基準,並賦予該量刑基準具有拘束法官裁量權的效力。嗣法官裁判時比較分析該等案例與目前承辦案件之不同,一旦刑度脫離數據統計範圍,無論過輕或過重,法官必須在判決理由中加以說明,這樣才能有效防止法官過於主觀的判決,消弭不同法官審判而有量刑歧異的情況。

或有認為量刑參考事項多是「量」(程度多寡)的問題,並非「質」(有無)的問題,且刑事審理程序要求的是「直接審理原則」,許多案件都是法官直接接觸被告和一切證據,觀察被告在法庭的活動後,才能做成適當的判決,這是無法透過大數據過去的案例來完成的。然而,科技進步是為了使人類更文明、更有人性,雖然每位被告人格背景不同,每個犯罪事實原因不同,但科技進步已使司法資訊公開透明,透過分析統計同類型案件犯罪成因,細究量刑情形,不但能讓法官裁判時有所依循,且可使人民對於量刑結果具有可預見性,若再課予法官於量刑顯著偏離同類型案件刑度時負有闡明義務,無異將使判決結果更符合人性,有什麼理由不敢嚐試!

不可否認的,用人工智慧結合大數據來解決量刑歧異,對於法官裁判自由心證確實會有所侵害,但在人民對於司法公信力呈現低檔的今日,司法院研擬導入人工智慧至「量刑趨勢建議系統」,來自動解讀刑事判決書中的量刑因子,進一步推估更合理的量刑區間,讓判決更具可預測性,這一帖拘束法官裁量權行使的猛藥,絕對是提高司法公信力的強心劑!

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