22、刑事司法中风险评估工具的应用与争议

刑事司法中风险评估工具的应用与争议

1. 威斯康星州“预测量刑”著名案例

在威斯康星州的一起案件中，法官在量刑时使用了COMPAS风险评估工具。被告方请求排除该评估结果，但法官拒绝了这一请求，称即便不考虑COMPAS的评估结果，也会作出相同的判决。于是，被告方提出上诉，并向州最高法院再次申诉。

1.1 辩方论点

被告方的主张主要分为三点：
- 第一点，谴责侵犯了被告基于准确信息接受评估的权利。
- 第二点，抱怨侵犯了获得个性化量刑的权利。
- 第三点，关注该工具在风险评估参数中使用性别这一有争议的问题。

COMPAS背后的心理犯罪学理论是基于被告提供的信息（通过问卷和“前科”）与社会和种族群体的统计数据之间的关联，以此评估暴力行为的风险。然而，由于该工具受商业秘密保护，辩方认为各方和法官对风险得分的确定标准以及各因素的权重缺乏足够的解释，这显然违反了信息披露义务。此外，该工具的精算性质涉及使用统计数据，这可能侵犯被告获得个性化量刑的权利，因为使用不确定的统计数据集可能使被告面临不准确地与某个社会群体关联而遭受歧视的风险。最后，软件将性别作为风险因素考虑，辩方认为这严重违反宪法，因为没有明确的评估参数依据。

1.2 州最高法院的裁决

在考虑法院的结论之前，需要强调的是，从对辩方论点的重构来看，不清楚关于不可辩驳的风险评估结果的论点是完全基于数字评估问题，还是基于应用于评估工具的心理犯罪学理论的科学可靠性。这两个因素相互重叠但不能混淆。由于商业秘密涵盖的是整个COMPAS评估工具，其计算模型整合了特定的科学理论，因此无法确定辩方所主张的不可辩驳性是源于应用科学理论的不清晰（即COMPAS的结构），还是源于将其转化为软件的数字编码（即COMPAS的数字语言翻译）。

州最高法院维持了一审判决，但似乎没有明确把握这一点，仅排除了正当程序被侵犯的可能性，理由是被告可以根据工具的用户手册比较个人初始数据（输入）和最终风险评估（输出），认为这样就足以反驳风险评估的可靠性。

裁决起草者制定了一份“预防性清单”，法官在使用此类“预测性”工具时必须遵循，其中包括五项必须包含在量刑前报告中的警告：
1. 软件可能存在商业秘密。
2. 软件由于基于社会群体数据集，无法进行高度个性化评估，且未针对各州人口进行标准化。
3. 该工具是为量刑后的矫正阶段而创建的。
4. 科学界对该计算模型（尽管是保密的）的可靠性存在疑虑。

值得注意的是，COMPAS自上一十年初开发以来，已经过一些实际实验（并非全部独立），结果相互矛盾。一些研究得出了部分积极的结论，但也有研究强调了歧视风险以及所使用参数在再犯风险方面的意义不大。美国非政府组织ProPublica的一项研究指出了模型中某些因素在犯罪成因上的无关性，引发了公众关注，但该研究结论也受到了强烈批评。近期的评估显示，COMPAS的预测准确性较低，并不比未经训练的人类表现更好。

在公众舆论中，威斯康星州最高法院的判决引起关注并非因其理由，而是其维持一审判决的结果。媒体放大了“被告被算法判刑”的信息，但实际上该判决采用了不同的方法，相对化了COMPAS对案件裁决的影响。判决中试图让法官对这些算法（不一定是数字的）评估个人社会危险性的方法持怀疑态度的部分推理，没有得到与判决结果同等的关注，也未能使法官对风险评估工具的可靠性产生明显的怀疑反应。实际上，许多司法管辖区委托并采用此类预测软件的原因是，尽管它们是为矫正阶段而非决策阶段设计的，但可以帮助法官找到评估社会危险性的客观参数，以减少自由裁量标准中固有的歧视风险。因此，该判决传达的信息存在矛盾，既要求法院怀疑为弥补缺乏客观性风险而创建的工具的客观性。

以下是预防性清单的表格总结：
| 序号 | 警告内容 |
| ---- | ---- |
| 1 | 软件可能存在商业秘密 |
| 2 | 软件无法进行高度个性化评估，未针对各州人口标准化 |
| 3 | 工具为矫正阶段创建 |
| 4 | 科学界对计算模型可靠性存在疑虑 |

mermaid流程图展示州最高法院裁决相关流程：

graph LR
    A[辩方上诉] --> B[州最高法院审理]
    B --> C{是否把握关键问题}
    C -->|未把握| D[维持一审判决，排除正当程序侵犯可能]
    D --> E[制定预防性清单]

2. 华盛顿特区类似案例

Loomis案使刑事司法领域成为公众关注的焦点，因为数学和计算模型的使用可能对公民的基本权利产生敏感且负面的影响。全球范围内都有要求公共行政决策中算法使用透明化的运动，刑事司法领域也不例外。

2.1 背景

在华盛顿特区的一起少年刑事诉讼中，被告与检察官达成协议，承认重罪攻击和持有刀具的指控，以换取撤销其他指控和检方不反对假释。在等待两个月后的听证会期间，少年被分配到一个支持社区，儿童指导诊所的社会服务部门被要求进行心理和社会风险评估。

评估使用了SAVRY风险评估工具，该工具考虑了24个与青少年暴力再犯危险相关的风险因素，可分为三大类：历史因素、社会背景因素和个人/病理性质的风险因素。工具会针对每个类别评估被告未来暴力行为的低、中、高风险，并与六个保护因素或风险降低因素进行比较，为法官提供建议。该工具并非数字化软件，而是由用户手册和评估卡片组成，由社会服务部门使用，并在量刑听证会前将完整文件提交给法官。

在这起具体案件中，少年在三个类别中得分都很高，但有三个减轻因素进行平衡。社会服务专家根据评估得出结论，认为被告未来有很高的暴力行为风险，建议在康复中心进行9个月的居住治疗。

2.2 辩方挑战

辩方对该决定提出质疑，要求法院排除所有基于SAVRY的证据，包括社会服务部门基于该工具准备的报告以及相关的证词和其他证据。排除证据的法律依据是联邦证据规则第702条，该条经美国最高法院在Daubert v. Merrel Dow Pharmaceutics案中的解释，旨在指导法官排除基于不可靠科学理论的证据。

辩方声称风险评估系统存在以下缺陷：
- 无法进行证伪。
- 缺乏重要的“对照”文献（至少在实际使用前）。
- 存在对贫困有色人种家庭未成年人的歧视风险。
- 缺乏错误率和操作标准的数据。

此外，关于本案的最终临床评估，辩方认为少年社会服务部门对儿童个人情况的研究不足，对某些风险因素的“高”得分评估不当，且风险因素的测量具有随意性。

以下是SAVRY风险因素分类表格：
| 类别 | 风险因素 |
| ---- | ---- |
| 历史因素 | 暴力史、非暴力犯罪史、暴力行为早期开始、过去监管/干预失败、自伤或自杀企图史、家庭暴力暴露、童年虐待史、父母/照顾者犯罪、早期照顾者中断、学业成绩差 |
| 社会背景因素 | 同伴犯罪、同伴排斥、压力和应对能力差、父母管理不善、缺乏个人/社会支持、社区混乱 |
| 个人/病理性质风险因素 | 消极态度、冒险/冲动性、物质使用困难、愤怒管理问题、冷漠/缺乏同理心、注意力缺陷/多动困难、依从性差、对学校兴趣/投入低 |

mermaid流程图展示华盛顿特区案例流程：

graph LR
    A[少年达成协议] --> B[等待听证会]
    B --> C[进行SAVRY评估]
    C --> D[得出高风险结论]
    D --> E[辩方挑战决定]

3. 两起案例的对比分析

为了更清晰地了解这两起案例的异同，下面通过表格进行详细对比：
| 对比项目 | 威斯康星州案例 | 华盛顿特区案例 |
| ---- | ---- | ---- |
| 评估工具 | COMPAS | SAVRY |
| 工具性质 | 数字化软件（受商业秘密保护） | 非数字化（由用户手册和评估卡片组成） |
| 应用阶段 | 量刑阶段 | 少年刑事诉讼量刑前评估 |
| 主要争议点 | 侵犯被告基于准确信息评估权利、个性化量刑权利，使用性别作为风险因素，商业秘密导致评估标准不透明 | 无法证伪、缺乏对照文献、歧视风险、缺乏错误率和操作标准数据，评估对个人情况研究不足 |
| 法院裁决 | 维持一审判决，制定预防性清单 | 未提及最终裁决结果 |

通过这个表格可以清晰地看到，两起案例虽然都涉及刑事司法中风险评估工具的使用，但在工具本身、应用场景和争议焦点等方面存在明显差异。

以下是两起案例流程对比的 mermaid 流程图：

graph LR
    classDef startend fill:#F5EBFF,stroke:#BE8FED,stroke-width:2px;
    classDef process fill:#E5F6FF,stroke:#73A6FF,stroke-width:2px;
    classDef decision fill:#FFF6CC,stroke:#FFBC52,stroke-width:2px;

    A([威斯康星州案例开始]):::startend --> B(使用COMPAS评估):::process
    B --> C(辩方上诉):::process
    C --> D(州最高法院审理):::process
    D --> E{是否维持判决}:::decision
    E -->|是| F(制定预防性清单):::process
    E -->|否| G(另行裁决):::process

    H([华盛顿特区案例开始]):::startend --> I(少年达成协议):::process
    I --> J(等待听证会):::process
    J --> K(进行SAVRY评估):::process
    K --> L(得出高风险结论):::process
    L --> M(辩方挑战决定):::process
    M --> N{法院裁决}:::decision
    N -->|不同结果| O(相应处理):::process

从这个流程图可以直观地看到两起案例的大致流程走向，以及各自的关键节点。

4. 风险评估工具在刑事司法中的影响与思考

4.1 对被告权利的影响

风险评估工具的使用在一定程度上可能会影响被告的权利。在威斯康星州案例中，COMPAS的商业秘密保护使得评估标准不透明，被告难以了解自己的风险评估是如何得出的，这可能侵犯了被告基于准确信息接受评估的权利和获得个性化量刑的权利。在华盛顿特区案例中，SAVRY评估系统存在的缺陷，如无法证伪、缺乏对照文献等，也可能导致对被告的评估不准确，从而影响其合法权益。

4.2 对司法公正的挑战

这些工具的使用也给司法公正带来了挑战。一方面，由于工具基于社会群体数据集，可能无法充分考虑每个被告的独特情况，导致量刑缺乏个性化。另一方面，工具可能存在歧视风险，如对贫困有色人种家庭未成年人的歧视，这会破坏司法的公平性。

4.3 应对建议

为了应对这些问题，可以采取以下措施：
1. 提高工具透明度 ：对于受商业秘密保护的工具，应适当公开评估标准和计算方法，或者由中立机构进行审查，确保被告和法官能够了解评估的依据。
2. 加强科学验证 ：在使用风险评估工具之前，应进行充分的科学实验和验证，确保工具的可靠性和有效性。
3. 增强法官培训 ：法官应接受相关培训，了解风险评估工具的优缺点，以便在使用时能够正确判断其可靠性，并结合其他证据进行综合判断。
4. 保障被告权利 ：在司法程序中，应充分保障被告对风险评估结果提出质疑和反驳的权利，确保其合法权益得到保护。

4.4 未来展望

随着科技的不断发展，风险评估工具在刑事司法中的应用可能会越来越广泛。未来需要进一步研究如何平衡工具的使用与被告权利、司法公正之间的关系。同时，应加强国际合作，分享经验和最佳实践，共同推动刑事司法领域风险评估工具的合理使用。

总之，刑事司法中风险评估工具的应用既带来了一定的便利，也引发了诸多争议。我们需要认真对待这些问题，采取有效的措施加以解决，以确保司法公正和被告的合法权益得到保障。

以下是应对建议的列表总结：
1. 提高工具透明度
2. 加强科学验证
3. 增强法官培训
4. 保障被告权利

通过以上的分析和建议，希望能够为刑事司法中风险评估工具的合理使用提供一些有益的参考。