31、刑事司法中的预测性与可预测性：兼谈人工智能的影响

刑事司法中的预测性与可预测性：兼谈人工智能的影响

1. 欧洲人权法院判决中的可预测性保障

为确保法律的确定性，个人应寻求专业的法律建议。法院对个人及其法律顾问在拓展和更新相关刑法及判例法知识方面设定了高标准，要求明确界定犯罪行为及相应刑罚，即“犯罪和相关刑罚必须由法律明确规定”。欧洲人权法院的一些重要判决表明，“可预测性”这一基本保障与“预测性司法”所宣称的内容有所不同。“可预测性”既包含了更多的个性化处理，又不涉及具体案件判决的可预见结果。

2. 语义区分：预见与预测

这里有必要提及两个意大利术语：“pre - vedere”（预见）和“pre - dire”（预测）。这一区分体现了“刑法的可预见性”和“预测性司法”的差异。

世界主要人权法案确立的法律确定性这一基本权利，保障了人们对自身行为刑罚后果的可获取性、可理解性和认知度。斯特拉斯堡法院的解释强调这是一个认知理解的问题，其复杂性需要法律顾问的适当介入。在现代复杂社会中，制定法为具有普遍适用性往往较为模糊，人们可能无法自行领会法律条文的真正含义。

术语	含义	与刑事司法的关联
pre - vedere（预见）	对刑法后果的一种预先认知	体现刑法可预见性，需理解法律条文含义
pre - dire（预测）	基于一定依据的预测	预测性司法的核心，关注具体案件判决结果

有人认为“预测性司法”可以完美完成“咨询任务”，使人们不再需要法律顾问。然而，“预测性司法”并非旨在阐明法律条文的含义和促进理解，而是预测潜在诉讼的结果，是对诉讼成功率的预测，而非用于澄清法律解释的工具。

这种工具无法促进合法性原则和刑法条文的可获取性，更多地涉及个人对具体案件判决的期望，这超出了法律确定性原则所保护的核心保障。而且，广泛使用此类工具可能导致人们对规范真正含义的误解，因为减少对专业法律顾问的依赖可能会使人无法深入理解法律。

此外，对具体结果的期望并不包含在合法性原则的核心范围内。每个案件的结果取决于众多变量，在禁止刑法溯及既往的框架内，这些结果可能难以预见。合法性原则仅意味着能够预见行为的抽象后果，而预测具体判决结果则是另一回事。

以下是“预见”和“预测”在刑事司法中的差异流程图：

graph LR
    A[刑事司法情境] --> B[预见]
    A --> C[预测]
    B --> B1[理解法律条文含义]
    B --> B2[知晓抽象刑罚后果]
    C --> C1[分析案件变量]
    C --> C2[预测判决结果]

3. 预测性司法的风险与机遇

对“预测性司法”的批判分析可视为一种风险评估。虽然一些司法管辖区（如法国）决定在刑事司法领域排除对司法数据进行定量分析的使用，但这并不意味着这些工具本身有害。

如果对其应用的期望现实且尊重基本原则，从多个角度看可能会产生积极影响。例如，基于案例推理（CBR）和机器学习的先进系统可作为“信息机器”，减少法律研究所需的时间，并为从业者提供更准确的报告。

然而，要实现这一中性甚至积极的场景，需要满足两个条件：
- 计算机科学家应牢记韦曾鲍姆所倡导的谦逊态度，避免过度夸大其成果。
- 律师，尤其是刑事律师，需摒弃对人工智能要么完全悲观、要么盲目迷恋的双重态度，保持平衡。这需要他们一方面全面理解人工智能的本质，另一方面坚定维护基本权利。

4. 个人对人工智能与刑事司法研究的开端

个人对人工智能和计算建模对刑事司法影响的研究源于一次在伦敦的午餐交流。当时，一位研究法律科技和人工智能与法律领域多年的法理学教授提到算法的不透明性可能对证据和公正审判产生不利影响，并询问作为刑事律师的看法。尽管对算法的概念很模糊，但这个问题的重要性从一开始就显而易见。

从证据这一刑事律师的经典研究领域出发，开启了一段远离“舒适区”的研究之旅。在这些年里，阅读了来自不同学术领域的文献，包括实体刑法、法理学、比较法、数据保护、行政法，还有逻辑学、计算机科学基础和心理学等。不过，所选文献可能并不全面，可能还有许多方面未纳入研究。

这次研究经历让我们认识到，数字化变革以前所未有的方式模糊了不同学术领域之间的界限，这与传统的科学与刑事司法问题有很大不同。在研究过程中，反复强调法院应遵循多伯特原则，这是全球范围内专家（和技术）证据准入的通用基准。

5. 数字化变革对刑事司法研究的多领域融合影响

数字化变革使得刑事司法研究不再局限于传统的法律领域，而是与多个学科深度融合。这种融合体现在以下几个方面：
- 法律学科内部融合 ：实体刑法、法理学、比较法等不同法律分支相互交织。在研究人工智能对刑事司法的影响时，需要综合考虑不同法律体系下的规定和实践。例如，比较法可以帮助我们借鉴其他国家在处理类似问题时的经验和教训，法理学则为我们提供了理论基础和分析框架。
- 跨学科融合 ：与计算机科学、心理学等非法律学科的融合也十分明显。计算机科学中的算法、数据挖掘等技术在刑事司法中的应用，需要我们了解其原理和潜在影响。心理学则可以帮助我们理解犯罪行为人的心理状态，以及人工智能决策对当事人心理的影响。

融合领域	具体体现	对刑事司法研究的作用
法律学科内部	实体刑法、法理学、比较法相互关联	提供全面的法律视角，综合分析问题
跨学科	计算机科学、心理学等参与	引入新技术和新视角，拓展研究深度和广度

下面通过一个流程图展示这种多领域融合的过程：

graph LR
    A[刑事司法研究] --> B[法律学科内部融合]
    A --> C[跨学科融合]
    B --> B1[实体刑法]
    B --> B2[法理学]
    B --> B3[比较法]
    C --> C1[计算机科学]
    C --> C2[心理学]
    B1 --> D[综合法律分析]
    B2 --> D
    B3 --> D
    C1 --> D
    C2 --> D

6. 多伯特原则在刑事司法证据准入中的重要性

多伯特原则在刑事司法中扮演着关键角色，它是全球范围内专家（和技术）证据准入的通用基准。遵循多伯特原则，法院能够确保所采纳的证据具有科学性、可靠性和相关性。

多伯特原则的具体要求包括：
- 可检验性 ：证据所依据的理论和方法必须能够通过科学方法进行检验。例如，在涉及人工智能算法的案件中，算法的设计和运行机制需要能够被验证。
- 误差率 ：需要明确证据的误差率，以评估其可靠性。对于基于数据挖掘的证据，需要了解数据采集和分析过程中可能产生的误差。
- 同行评审 ：相关的研究和理论应该经过同行的评审和认可。这可以保证证据的科学性和可靠性。
- 普遍接受度 ：证据所依据的方法和理论在相关科学领域应该具有普遍接受度。

遵循多伯特原则的流程如下：
1. 提出证据的一方需要证明证据符合多伯特原则的各项要求。
2. 法院对证据进行审查，判断其是否满足可检验性、误差率、同行评审和普遍接受度等条件。
3. 如果证据符合要求，则可以被采纳；如果不符合，则可能被排除。

通过严格遵循多伯特原则，法院可以提高证据的质量，确保公正审判。

7. 人工智能在刑事司法中的应用展望

人工智能在刑事司法中的应用具有巨大的潜力，但也面临着一些挑战。未来，我们可以从以下几个方面进一步探索其应用：
- 提高预测准确性 ：通过不断改进算法和增加数据量，提高预测性司法的准确性。例如，利用更多的案件数据和先进的机器学习算法，更准确地预测犯罪行为和判决结果。
- 增强透明度 ：解决算法不透明的问题，提高人工智能决策的透明度。这可以通过公开算法的设计和运行机制，以及提供详细的解释来实现。
- 促进人机协作 ：实现人工智能与人类法官、律师的有效协作。人工智能可以提供数据支持和分析建议，而人类则可以发挥主观判断和经验优势。

以下是一个关于人工智能在刑事司法中应用发展方向的表格：
|发展方向|具体内容|目标|
| ---- | ---- | ---- |
|提高预测准确性|改进算法，增加数据量|更准确预测犯罪和判决结果|
|增强透明度|公开算法机制，提供详细解释|提高决策透明度|
|促进人机协作|实现人工智能与人类有效配合|发挥各自优势，提升司法效率和公正性|

总之，人工智能在刑事司法中的应用是一个充满机遇和挑战的领域。我们需要在尊重法律原则和保障基本权利的前提下，充分发挥其优势，推动刑事司法的发展和进步。