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姜涛:以算法和大数据矫正量刑偏差
管理员 发布时间:2022-11-14 10:24  点击:148

量刑不均衡是长期存在的全球难题,也是推动量刑规范化改革的重要动力。量刑规范化需要通过建立科学的量刑规则体系,来实现量刑公正,这大致包括:统一的标准、无歧义或腐败的量刑、有条理的量刑准则系统、易于理解的量刑、成比例的刑罚等。在大数据时代,如何借助算法和大数据将法官个体的刑罚裁量与法官量刑集体经验进行对比,从而有效纠正量刑偏差,对实现量刑公正意义重大。

法官量刑偏差需要予以有效规制

众所周知,量刑对职业的法官而言可能只是一粒尘,但是,落在被告人头上就是一座山,比如,死刑还是死缓。在量刑规范化改革中,如何在赋予法官自由裁量权的前提下,将法官可能出现的量刑偏差控制在合理限度内,是迫切需要解决的重大问题。

作为权力实践的量刑,是一项极其复杂的刑事司法活动,这在法官量刑自由裁量权的保障与限制中得以集中体现。主要表现为如下问题:第一,量刑的法官并非总是明智和无偏私的,带有个人的特质,包括法官的性情、经验、主见和习惯。实际上,法官拥有何种人性观、国家观、法律观、审判观和刑法目的观,多半会体现在裁判上。第二,法官的睿智判断与自由裁量权不是法源,是个人确信的表达,也是一种刑事权力。而权力“一半是天使,一半是魔鬼”,法官自由裁量权运用得当,是福音,运用不当,则是灾害。第三,一致的价值经验是认识正义的基础,然而法官的价值经验并不一致,法官自由裁量权的行使难题在于实际获得一种广泛一致的价值经验。第四,因法官自由裁量权所产生的量刑偏差,势必会对司法公信力产生冲击。因此,量刑规范化改革始终面临规范约束与个案正义之间存在的冲突与两难选择。

刑法理论需要对法官的量刑偏差进行识别,并借助量刑制度合理规制法官自由裁量权。从理论上看,量刑规范化要避免一种病态的两极分化,一方面是无限个人英雄主义的出现,可能会造成量刑权力失衡问题;另一方面是各种形式被舆论裹挟的象征性司法的诞生,容易导致量刑机械或被民意等所捆绑,难以发挥法官的主观能动性。一种法律制度之所以成功,是由于它成功地达到并维持了极端任意的权力与极端受限制的权力之间的平衡。量刑规范化改革亦是如此,需要明确依据什么标准衡量量刑自由裁量权的正当性,以及采取何种办法避免法官量刑自由裁量权所导致的量刑偏差。

在传统上,量刑设定及其规则依据被认为是一个“黑箱”,“估堆量刑”是这一黑箱的形象称谓,导致量刑偏差不可避免。在大数据时代,法官的量刑决定利用机器人规制和算法来增强其公共价值,判决书的量刑结果与理由,则由可计算性和计算所产生,以免出现量刑偏差。这一算法遵循自然因果律,是对量刑经验的极度理智化和主观世界的除魅,它能够促使法官对相互冲突的规则或量刑结果做出更为符合正义的选择。

建设大数据与算法支撑的量刑辅助系统

在大数据时代,法官更加需要以“数据输入+算法模型+结果输出”的科学思维定义确证的量刑,实现从模糊的量刑结论到确证的量刑结论的转变,这是智慧量刑的应有之义。大数据和算法可以避免使量刑变成一种“摇奖的机会”,而成为一种确定性的存在。现代法治主张对量刑的确定性的理解至少具有四个结构要素:量刑的有效性、可靠性、可预测性和可识别性。随着量刑规则变得更加明确,法官量刑自由裁量权正逐步走向规范化,这使量刑规则的客观性、有效性与合理性也变得更加重要。对此,国家有必要制定更客观的量刑标准,这一量刑标准应借助于实证方法与算法模型构建,充分反映法官量刑的集体经验。

不少国家已经建立量刑辅助系统,例如,澳大利亚量刑资讯系统包括刑罚统计资料库、裁判资料库、个案摘要资料库、量刑原则与实务资料库、当地量刑设施资料库、进阶记录资料库、电子法官手册资料库、立法资料库等。这一资讯系统充分利用网络、提供大量的前案资讯,能够完成类案推荐,提高审判资讯资源的利用率。荷兰20世纪90年代末开始研发,由具有实务经验的专家组成工作团队,以检察总署发行的《检方求刑准则框架》为基础,将所有的准则转换为有条理的、透明的、统一的系统,最终形成《北极星规则》,以有效规范检察官的求刑权。

这对我国量刑规范化实践具有一定启示意义,笔者建议“两高”在制定和完善量刑指导意见的同时,组织计算机学、统计学、社会学、法学等专业人士,借助大数据与算法研发具有综合性、可视化、可计算性的量刑辅助系统,通过海量裁判文书、量刑规范数据的收集、提取和整合分析,实现量刑情节提取、量刑计算、量刑比对等的智能化,确保量刑数据归纳、量刑情节分析和结果智能输出的可计算性,提升量刑结果判断的精度和量刑说理论证的刚度,从而使其成为法官量刑的“最佳参谋”。当然,即使通过大数据与算法追求量刑的客观性、可计算性,仍需重视算法模型及其滥用可能导致的偏误。量刑辅助系统涉及数据与算法,数据是算法的基础,海量的司法裁判数据、量刑规范文件数据等,以及不同的数据生成方式,构成了算法的基础。算法从数据分析中获得规律,并利用规律对未知数据进行预测。将哪些信息作为计算基础始终是决定性的,这涉及硬件或软件计算系统的设置及评估,因此,量刑辅助系统的设计者必须及时公开其依据的算法,从而使统计学者、法律学者以及实务工作者能够对算法的科学性和准确性作出适时评估。

量刑辅助系统的“辅助性”

不过,我们也不能夸大量刑辅助系统的作用,毕竟算法是效率工具,而非决策系统,量刑辅助系统是有用的仆人,而不是个案量刑决定的主人,并不具有强制的效力,而是典型的“软规则”。这是因为:量刑规则的制定者是人,使用者是人,适用目的也是为了人,量刑规制离开人的主观能动性,就会变得机械、僵硬。大数据与算法固然可以通过海量数据分析,判断在此情况下法官量刑的平均刑量,分析法官做出最终量刑起点选择的要素级别,但是,量刑规则对一般情况规制较为科学,有时并无法观照到量刑的特殊情况。这些特殊情况包括案发原因、犯罪动机、案发情景、认罪悔罪表现、法益恢复的努力、被害人的谅解、被害人自陷风险、刑事合规计划等。受制于案件信息公开的程度,大数据与算法通常不能考虑到某一案件的特殊情况,而是需要借助法官自由裁量权予以修正。就此而言,量刑辅助系统固然可以增强法官量刑的可预见性,避免或矫正量刑偏差,但是,它并不是法官量刑的唯一决定因素,法官自由裁量权可以修正不合理的集体经验。

法律理论需要在经验上健全而非软弱。在大数据时代,法官量刑需要借助大数据和算法来明晰量刑的集体经验。量刑规范存在不可避免的认知偏差,这种偏差意味着某种认识结果与客观现实之间存在裂缝而导致失真,包括认知“锚定效应”与“盲点”偏差的契合等。大数据与算法能弥补这一缺陷,它是通过量刑结果的数据分析与一般性规律呈现来实现的,客观呈现法官量刑的集体经验,有效规范法官量刑的随意性,因此,将大数据与算法引入法官的量刑过程大有可为。

来源:《中国社会科学报》

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