4、人工智能在刑法领域应用的风险与边界

人工智能在刑法领域应用的风险与边界

1. 研究的出发点与风险提示

在探讨人工智能和计算模型在刑法中的应用时，采取中立的态度并进行反思是很有必要的，尤其是在这些技术的缺陷尚未影响到个人基本权利之前。对广泛使用计算模型在刑法中的潜在风险、可能产生的影响以及长期后果进行研究，是十分有意义的。

2. 研究范围的界定

在开始深入探讨之前，明确研究的边界至关重要。虽然“人工智能”和“刑法”的结合从某种程度上暗示了用于预防犯罪的高度侵入性监控手段，但犯罪预防和警务工作并不属于刑法的范畴。刑法主要是对犯罪构成要素以及犯罪实施后果进行规范，刑事诉讼程序通常是在犯罪（被指控）发生之后才启动的。因此，本次研究主要聚焦于计算模型和人工智能在刑事诉讼程序中的应用，而非警务领域。

2.1 警务与预防犯罪工具的局限性

如今，越来越多的执法机构配备了能够预测犯罪发生地点和时间的软件。例如，意大利报纸曾报道过一种名为X - Law的软件，它基于统计数据可以更精准地对社区进行巡逻。这种“预测性警务”工具在许多司法管辖区已经使用了很长时间，并且有研究表明某些算法在预测犯罪方面比专业分析师更准确。然而，这类软件也存在明显的局限性。当它将某个区域标记为潜在犯罪地点时，会导致该区域的逮捕率上升，因为会有更多的执法人员在该区域巡逻和监控。而且，这类系统的有效性并非本次研究的重点，因为它不属于刑法领域，更不属于刑事诉讼程序的范畴。犯罪预防和警务工作与情报工作紧密交织，难以进行严格精确的监管。缺乏明确的法律框架使得本次研究无法涵盖这方面的内容，所以研究重点将集中在刑法本身的特性上。

2.2 刑法背景的特殊性

近年来，尤其是第二次世界大战之