未來社會：你愿意接受機器人量刑嗎？

楊延超

機器人量刑對法官裁決意義重大

人工智能完成的精準預測，不僅對被告人具有重要意義，而且對法官也具有重要意義——審理刑事案件的法官要完成的恰恰是精準量刑，并且精準到每一天。

人們無法想象一名法官作出幅度量刑判決后的結果。比如，法官判決被告人有期徒刑3-5年。顯然，這樣的判決完全不具有可執行性。據此，法官量刑需要具體到每一天，而這與人工智能的精準預測完全匹配。因此，人工智能的量刑預測對法官作出判決具有重要參考意義。

刑法中關于“罪刑法定原則”“法無明文規定不為罪，法無明文規定不為罰”等規定使每一個罪名及其量刑空間在刑法上都有明確規定，而刑罰的可預測性是法律實現秩序價值的必然要求。

誠如德國著名法學家拉德布魯赫所言：“保證法律的確定性僅意味著法律是可以預測的，并不一定就能抵御那些完全多余或者不公正的法律。但是，這種可預測性至少能允許人們獨立地規劃自己的未來，并且在規劃中及行動的考慮中納入法律秩序的要求。”

在著名經濟學家、諾貝爾經濟學獎得主哈耶克看來，秩序的本質意味著個人的行動是由成功的預見所指導的，即人們不僅可以有效地運用他們的知識，而且還能有信心地預見到他們能從他人那里所獲得的合作。

對此，德國哲學家、法學家費爾巴哈在“心理強制說”中也道出了刑罰可預測性對于減少犯罪的意義，即“行為人由于確信實施犯罪的欲望會帶來更大的惡害，就會抑制犯罪的意念而不去犯罪。為了起到心理強制的作用，需要預先用法律明文規定犯罪與刑罰的關系，以便預示利害，使人們知曉趨避”。

法律規則為行為作出指引

人們研究量刑預測，最初的目的是為了防止個別法官的“任性”。

通過對以往所有判例的學習后，機器人集合了以往所有法官的集體智能，從而有效防止因個別法官的非理性行為作出偏離較大的判決。從這個意義上講，量刑預測與追求法律公平正義的目的一致。

在幅度預測場景中，刑罰是向人們傳達犯罪將會受到懲罰的理念。這種理念最終會在人們的內心形成震懾。正如刑法學家貝卡里亞所言：“對于犯罪最強有力的約束力量不是刑罰的嚴酷性，而是刑罰的必定性……因為，即便是最小的惡果，一旦成了確定的就總令人心悸。”

當量刑結果可以精準預測時，原有的震懾效果也將悄然發生變化。刑罰結果的預測會導致法律秩序朝完全功利主義方向發展。

比如，當一家企業已經提前知道用于生產的污水將導致環境污染并會受到處罰，企業所考慮的主要問題是違法成本與違法所得之間的關系；進而，企業會考慮要不要污染環境以及將環境污染到什么程度。按照著名法律經濟學家波斯納提出的觀點，人在從事違法行為時會計算違法成本與違法所得之間的關系。

長期以來，人們一直強調法律的指引功能。的確，法律的指引功能可以告訴人們什么是好、什么是壞，從而引導人們從善棄惡。然而，在絕大多數場景中，法律制裁的條款會設置一定的處罰范圍，這既迎合了復雜實踐的需求，也給執法者以自由裁量權，同時也為制裁本身制造了一定的模糊性。這一模糊性做法對樹立法律的權威是必要的。

事實上，一旦行為者觸犯了法律，他們會糾結執法者的執法尺度，甚至會因懼怕獲得法律范疇內最嚴厲的處罰而焦慮不安。在這樣的“焦慮不安”中，法律的警示、教育、處罰等作用得到了淋漓盡致的發揮。

法律帶給人們最好的狀態是：法律規則為人們的行為作出指引，而最終的刑罰結果又呈現模糊色彩，些許的模糊意味著不確定性和恐懼性。因此，法律也因具有神秘面紗而更富有魅力。

機器人量刑將改變庭審格局

可以預測的是，機器人通過對大量樣本的學習，會預測出具體犯罪行為的量刑。在這種情況下，機器人已經考慮到既往發生過的所有相關案例以及可能對該量刑產生影響的所有因素。從客觀上看，這是人腦做不到的，同樣也最大限度地實現了法治的統一和法律的公平。

通過在實驗室完成的大量實驗，我認為機器學習預測犯罪完全可行。這個結論將會極大地影響法律行業的職業生態。

首先，機器人預測量刑對法官執業產生影響。法官是否會被機器人取代的命題，被再一次提及。當機器人坐在了法官席上，這不僅是技術問題，而且還涉及人類社會最根本的哲學命題：機器人審判人類與人類命運終結者之間的關系如何？由此引發的機器人審判的合法性爭議將遠勝于機器人量刑的準確率。在人類主宰社會的前提下，機器人終將以法官工具的身份出現在審判中。毫無疑問的是，機器人可以極大地提升法官的審判效率，甚至可以最大限度地去除主觀性而提升案件審判的公正性。機器人預測量刑在客觀上導致自由裁量權的空間被極大壓縮。機器人量刑的結果會深深影響法官的裁判，從而令原本法律賦予法官的自由裁量權被機器人限制在一個極小的空間范圍內。

其次，在機器人預測量刑場景下，律師的辯護方向也將有所調整：由法律之辯轉向事實之辯。法律之辯與事實之辯是律師辯護的兩個方面：法律之辯是找到能適用本案的全部法律，以期達到被告人無罪或者罪輕的目的；事實之辯是盡可能地尋找對當事人有利的證據，還原案件事實，盡可能地對當事人更有利。機器人預測量刑是在假定某個事實成立的情況下對刑量作出預測。比如，在交通肇事罪的審判中，各方需要在法庭上出示證據還原案件事實，如果律師能找到受害人存在過錯的證據，無疑將對本案具有重大意義。這屬于事實之辯的范疇。一旦事實無可爭辯，機器人的量刑預測便成為可能，律師對于法律適用的理解或將讓位于機器人基于一個確定事實作出的分析。

最后，在機器人量刑預測背景下，法庭辯護的格局將發生重大變化：原本輕證據、重法律的辯護場景最終將演化為重證據、輕法律的嶄新辯護格局。

（摘自《法律與生活》2019年第3期。本文摘自圖書《機器人法》，法律出版社2019年3月出版）