25、可预测性与刑事司法决策过程

可预测性与刑事司法决策过程

1. 贸易秘密与专有软件保护问题

贸易秘密保护专有软件的问题应逐渐减少。无论各国规定如何，在欧洲范围内，国内宪法和国际人权法案应成为让被告（和公众）获得公平审判的利益优先于纯粹经济私利的基础。

2. 数字风险评估的解决办法

针对数字风险评估这一具体问题提出了一些解决办法。所有相关的假设、主张和建议，都应遵循欧洲法官培训与研究委员会（CEPEJ）宪章中指出的关键指导方针，即采用严格的多学科方法来处理计算模型、人工智能与刑事司法之间的联系问题。这种关系中最大的风险源于不同专业领域之间的沟通不畅，长期以来，计算机科学家和律师几乎处于割裂状态。若“不允许将超出法官和各方认知控制范围的元素用作证据”，那么多学科范式就是缩小这种认知差距的主要手段。

3. 基于案例的推理系统、开放数据与先例的价值

在模拟司法决策过程中，基于案例的推理（CBR）方法发挥了重要作用。与专家系统相比，CBR更有可能克服法律推理中的“逻辑缺陷”，它基于对以往决策的完整收集。从法律角度来看，存在两个问题：一是神经网络建立关联时普遍存在的不透明性；二是先例在这些系统中所起的作用。

计算机科学家普遍关注为CBR系统找到完整且准确的（数字）数据库。程序开发者在不同人类活动领域应用时，需面对输入数据的选择问题，包括数据的可用性和质量。在法律领域，早期将决策转化为数字数据是个难题，但随着公共行政部门（尤其是司法部门）的数字化进程，这一问题逐渐得到解决。

目前，在整个西方世界，司法决策以数字格式提供，便于转化为可操作的格式。每个司法管辖区都有大量数据可用于定量研究，但可用性并不意味着可访问性。传统上，并非每个司法管辖