数字时代刑事正当程序的重构:一种技术性程序正义理论_刘金松.pdf
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1、社会科学版 作者简介:刘金松,中国政法大学刑事司法学院博士研究生基金项目:北京市社会科学基金一般项目“审判中心视角下刑事证明标准适用问题研究”()收稿日期:关于该案的细节,参见:严剑漪上海刑事案件智能辅助办案系统首次用于庭审,载人民法院报网:?,最后访问日期:年 月 日。进一步的介绍,参见:王禄生司法大数据与人工智能开发的技术障碍中国法律评论,():数字时代刑事正当程序的重构:一种技术性程序正义理论刘金松摘要:人工智能等数字技术在中国刑事司法领域的广泛适用正在冲击并重塑司法的实践面孔。面对数字化、智能化的司法实践,传统的对抗性程序正义理论以及协商性程序正义理论在适用场域、规制主体、程序运作和结
2、果评价等方面已经不具有完全的解释力。技术性程序正义作为对数字技术融入刑事司法程序的过程和结果进行价值评价的基本标准,包括“排出偏见”“充分参与”“程序对等”“程序合理”“问责有效”五项基本要素,旨在对司法数据和算法的透明性以及系统开发过程中的共同体参与、机器学习及智能系统的合理解释与规制提供框架。技术性程序正义立基于人的主体性和尊严理论、司法公信力理论和分布式道德责任之上。技术性程序正义全面挑战了传统程序正义理论,但二者有各自适用的空间和边界。为了接近技术性程序正义,司法机关需要对数字技术融入刑事司法的开发机制、备案机制和检验机制进行配套改革。关键词:数字司法;技术性程序正义;人工智能;大数据
3、;算法治理中图分类号:文献标识码:文章编号:()一、问题的提出【案例】当审判长提问“被告人你的姓名?”时,根据对该条语音的识别,系统自动从预先储存的全案证据材料中抓取与提问内容相关联的信息,如被告人身份证等材料,显示在智能抓取区;在法庭调查环节中,根据系统单一证据校验功能提示,该案存在两处瑕疵,通过系统调取的瑕疵报告显示,瑕疵点为涉案的有关扣押物品中未发现扣押笔录,公诉人应法庭的要求,对补正瑕疵的情况作出了说明这是 年 月 日下午,上海市第二中级人民法院首次使用“推进以审判为中心的诉讼制度改革 上海刑事案件智能辅助办案系统”(简称“智能办案系统”)公开开庭审理一起抢劫案件的实况。上海市“智能办
4、案系统”是目前国内开发较早、运用较为成熟的司法人工智能系统。在中央政法委的推动下,该系统目前“已经在安徽、山西、云南、新疆生产建设兵团、贵州等地推广应用,取得较好成效”。除此之外,江苏、浙江、北京等地的司法机关也在不同程度上开发、应用了类案推送系统、量刑预测系统和风险提示系统等人工智能系统。总体来看,基于大数据的人工智能技术介入刑事司法呈现出以下三种样态。第一,替代性的介入。诸如法律文书自动生成、庭审语音同步转录、辅助信息智能生成及实时推送;基于电子卷宗的文字识别等事务性的工作,司法人工智能得到广泛运用。北京、上海、重庆、苏州、广州均开发了类似的系统。第二,认知性的介入。就定罪量刑以及其他程序
5、性问题,基于历史案例大数据的司法人工智能可以为办案人员提供不同维度的认知,以消除认知盲点或认知误区,辅助办案人员高效作出决策。例如,通过第 卷 第 期总第一八期 对海量的裁判文书、审理报告等进行大数据分析,建立证据模型,为个案证据分析提供辅助,提示瑕疵证据和补正方式;又如,通过大数据分析将影响社会危险性程度的各项要素量化并设置权重,采用深度学习方式构建社会危险性评估模型,为检察官是否作出逮捕决定提供数据支持;再如,抽取影响量刑结果的各种情节进行标注,形成机器学习样本,建立量刑预测模型,为检察官提出量刑建议和为法官量刑提供参考;等等。第三,辅助性的介入。人工智能系统嵌入办案机关的内部管理系统和诉
6、讼服务系统中,一方面辅助司法人员对司法机关内部的人事、财务、考核以及案卷等进行智能化管理,另一方面为诉讼当事人提供便捷的咨询引导服务。不难发现,人工智能从多维度融入刑事司法,深刻塑造并改变了我国刑事司法的实践面孔,对传统程序正义理论造成了冲击。面对“证据校验、指引”系统展开的自动化证据分析、人工智能系统对“社会危险性”等抽象构成要件进行概率化测算,以及司法人员亲历性削弱等现象,传统程序正义理论所坚守的裁判者中立、控辩平等对抗、充分参与等要素,忽视了技术人员和系统部署人员等对司法过程的实质影响,也无法为数字刑事司法是否符合正义的要求提供判断标准。鉴于此,本文拟结合中国刑事司法人工智能的实践,在分
7、析传统程序正义理论局限性的基础上,提出一种解释数字司法的技术性程序正义理论,以应对数字时代正当程序理论遭遇的挑战。二、数字时代传统程序正义理论的局限性程序正义理论的内涵并非一成不变,而是随着时代和实践的发展而不断分化并孕育出新的内涵。程序工具主义主张“通过程序正义实现实体正义”,强调“程序正义”对“实体正义”的工具价值;程序本位主义主张程序本身具有“体现参与人的尊严和诉讼主体地位”的功能,强调程序正义本身就是一种目的和善。程序工具主义和程序本位主义的争论将程序的法律意义从实体法的附庸中独立出来。对抗性程序正义旨在实现庭审的充分对抗和实质化审理,而协商性程序正义的出现,则为以庭审实质化为中心的对
8、抗性程序正义划定了边界和解释范围,并对刑事和解、认罪认罚从宽和企业合规从宽制度的发展提供了理论资源。但是,面对数字时代的司法程序,上述程序正义理论都无法提供完全的解释力。(一)场域:数字空间的规制盲区在刑事司法领域,传统程序正义理论主要用于规制物理空间的诉讼关系,不涉及虚拟空间的适用。具体说来,对抗性程序正义主要适用于审判程序,并将参与性、中立性、对等性、合理性、及时性、终局性作为公正审判的基本标准;协商性程序正义主要适用于刑事和解程序、认罪认罚从宽程序和企业合规从宽程序等,它具有五项独立的构成要素,即可弃权性、弃权的自愿性、可协商性、诉讼结果上的获益性以及最低限度的参与性。然而,无论是对抗性
9、程序正义还是协商性程序正义,都是基于物理空间的诉讼经验提炼出来的抽象理念,这些理念对于数字空间的公权力运作和私权利保障难以发挥应有的作用。例如,对抗性程序正义中的参与性是指控辩双方在法庭上提出证据和主张并相互辩论,从而影响法官裁判的过程,而从上海“智能办案系统”的实践来看,证据已经完全录入系统当中,由系统自动校验审查并作出提示,控方提出证据的责任和辩方进行质证的样态都发生了改变,原有的“参与性”理念很难具有完全的解释力。又如,传统程序正义理论无法对智能系统产生的偏见进行规制,如基于裁判文书和审理报告的算法模型会将法官的既有偏见融入办案系统,技术人员在将规则转化为算法程序时也会融入自己的价值判断
10、,办案机关主导的开发过程也会导致办案系统呈现出追诉倾向,等等,都不在传统程序正义理论的规制范围。因此,数字司法成为传统程序正义理论的规制盲区。(二)主体:实质参与人员被忽视无论是对抗性程序正义,还是协商性程序正义,二者都将控、辩、裁三方作为核心主体予以规制,并在三方诉讼关系的基础之上形成具体的规则和理念。然而,当人工智能等数字技术深度嵌入司法程序在普遍意义上,“正当程序”和“程序正义”两词基本上是混用的。本文在同一意义上使用“正当程序”和“程序正义”这两个概念。参见:魏晓娜刑事正当程序原理北京:中国人民公安大学出版社,:关于该论题的学术史梳理,参见:陈瑞华程序正义理论北京:商务印书馆,:社会科
11、学版 之后,司法运作过程在实质上引入了机器、司法专家、技术开发人员、系统部署人员等“助手”和“参与人员”,这些陌生的主体成为刑事司法中“不在场的在场者”,并从实质上影响了诉讼的过程和结果,但这些人员的参与行为并不在传统正当程序理论的规制范围。从传统刑事诉讼的结构来看,代表控诉、辩护与裁判职能的三方必须同时在场才能组成一个完整的诉讼构造来推进诉讼程序。这种在场强调“共时性”,如果只有单方参与,比如法官在另一方不在场的情况下先后“听取意见”,则会违背平等参与和中立性的要求。因此,传统程序正义理论实际上是将在场的共时性作为一项内在要求。然而,从上海“智能办案系统”的开发和运用过程来看,虽然人工智能系
12、统当庭作出“证据瑕疵”的校验提示和其他证据审查结果,但是其形成“判断”的“方法”和“思维”并非来自在场的法官,而是审判前合作开发证据指引系统的司法专家和技术人员。可以发现,控、辩、裁三方只在用户端接触人工智能系统,而人工智能的开发端和部署过程却远离庭审,也远离个案中的控、辩、裁三方。毫无疑问,无论是负责开发的技术人员、司法专家还是系统部署者,他们的技术经验、司法经验、价值观和选择偏好等,都将随着他们的创造性工作长期影响应用人工智能系统的司法实践。遗憾的是,传统程序正义理论的各项要素,如对抗性程序正义要求的参与性、及时性、合理性以及协商性程序正义要求的可协商性和可弃权性等标准,无法直接用于引导和
13、规制技术专家、司法专家和系统部署者等实质参与人员的行动。(三)过程:程序数字化的规则空白“代码就是法律”这一命题并非耸人听闻,一旦把司法规则转化为代码,对代码的编写和控制就成为司法解释和法官造法之外的重新释法甚至重写规则的第三种权力。在司法人员接触和使用可以操作的应用和系统界面之前,将海量的案例、数据和规则转化为支撑系统运行的算法,是一系列繁复而艰难的技术性工作,其关键在于,将专家经验、海量数据和模型算法三者有机贯通起来。然而,无论是对专家经验、样本数据还是算法的选择和确定,目前都处于“摸着石头过河”的阶段,还没有形成一般性的规则。首先,参与确定标准的司法专家的经验难以能代表“集体经验”。根据
14、上海高院披露的信息,从 年 月到 年 月底,公安、司法机关直接参与研发的工作人员包括法院 余人、检察院 余人、公安机关 余人、司法行政机关 余人,这些人员究竟是凭借“司法经验”丰富还是作为单纯的“人力资源”参与研发,并没有相应的标准。其次,样本数据的合理性与合法性风险。以命案的证据标准、规则指引系统的开发为例,该系统依赖的初始数据是司法专家从上海市 年的 件命案的审理报告和案卷中提取的具体证据,然后按照法定的八大证据种类进行归类,分类整理法律、司法解释及各地审判经验中的证据规范,最后明确各种证据的收集程序、形式要件、内容要素和不可采情形,并归纳出 个环节、项查证事项、种证据材料、项证据校验标准
15、。如此选取经验样本的问题在于:仅仅依靠 件命案的审理报告和相关案卷作为初始的数据样本,样本量过少难以代表普遍的司法经验;而且法官审理报告的不公开性也加剧了相应算法的隐蔽性;更重要的是,在法律依据方面,算法描述的规则是上海刑事案件证据收集、固定、审查、判断规则这一地方性的司法文件,而不是刑事诉讼法或者“两高”的有关司法解释,不仅面临合法性隐忧,而且也容易形成司法规则的地方保护主义。最后,由于技术话语和司法话语之间存在显著的专业壁垒,将司法经验转化为“数据”,再根据数据编写“算法”,然后将算法部署到系统的过程中,司法专家和技术专家的衔接工作难以达到完美预期,程序员在将规则从人类语言翻译成计算机代码
16、时经常改变规则的实质,司法经验向数据转化的过程中必然存在误解、偏差和错漏,技术人员编写的算法和程序可能并非司法工作人员描述、要求和预期的“那一套程序”。听取意见的结构和形式会影响听取意见的效果,参见:刘金松刑事“听取意见规则”的规范生成与理性反思法学杂志,():该命题的阐释,参见:美劳伦斯莱斯格代码:网络空间中的法律李旭,沈伟伟,译北京:清华大学出版社,:命案证据标准、规则指引系统的开发过程纪实,参见:严剑漪揭秘“”:法院未来的人工智能图景人民法院报,第 卷 第 期总第一八期 (四)结果:裁判的可接受性下降刑事裁判的可接受性是程序正当性的试金石。刑事裁判的可接受性主要来源于两个不同的方面:实体
17、结果的正当性和诉讼过程的正当性。传统程序正义理论认为,诉讼程序具有三个显著特征:事实认定过程离不开裁判者的主观判断,法律适用过程离不开价值判断,法律适用过程离不开自由裁量。正因为如此,过程正当性对于提升判决正当性具有极其重要的价值:利害关系人充分参与可以提升判决的可接受性,当事人通过理性论辩可以协调多元价值,裁判者在判决中说明理由可以对其自由裁量权进行规制。然而,由于人工智能等数字技术的运用,原本需要经过控辩双方提出主张和证据,并进行平等对抗和理性争辩,从而由法官在直接言词审理和自由心证的基础上作出决定的事项,现在直接由人工智能机器按照预先设定的算法和程序提取事实并作出证据分析,进而给出参考结
18、论,致使裁判形成过程中利害关系人的参与度下降。例如,美国的 系统在量刑领域的尝试引发了人们对算法决策公正性的质疑。在 案中,量刑调查官运用 系统,基于对被告的访谈以及从被告犯罪史中获取的信息,对被告的再犯风险进行评估。法官参考了 系统提供的信息,并判处 六年有期徒刑和五年社区矫正。辩护律师针对一审判决提出异议,认为一审法院侵犯了其“基于精确信息被量刑的权利”和“获得个性化判决的权利”,等等。虽然威斯康星州最高法院确认了预测性算法在量刑领域运用的合宪性并维持了原判,但仍然有不少观点认为威斯康星州最高法院的判决难以接受。三、刑事司法领域技术性程序正义理论的提出卡多佐大法官曾言:“新一代人带来的新问
19、题,需要新规则来解决。这些规则可用旧规则作蓝本,但必须要适应未来的需求,必须要适应未来的正义。”面对数字化、智能化的司法实践,传统的刑事正当程序理论已经不具有完全的解释力和指导力,我们有必要从法律和技术的双重视角出发,以既有的正当程序理论为参照,在刑事司法领域提出一种新的正当程序理论 技术性程序正义理论,来补足传统程序正义理论的局限性,更好地解释和指导数字时代的刑事司法。技术性程序正义作为对数字技术融入刑事司法程序的过程和结果进行价值评价的基本标准,包含排除偏见、充分参与、程序对等、程序合理、问责有效五项基本要素。技术性程序正义不只用于评估数据和算法本身,还适用于以预测性算法为基础的司法决策过
20、程,其核心是在智能技术的适用中引入人类的价值和监管。(一)排除偏见:司法数据和算法的透明性与风险提示裁判者的中立性是衡量程序正义性的重要标准。裁判者的中立性是指,“裁判者应当在那些其利益处于冲突状态的参与者各方之间保持一种超然和不偏不倚的态度和地位,而不得对任何一方存有偏见和歧视”。其实,无论是要求裁判者不得与案件有牵连或者有其他利害关系,还是要求裁判者不得存有预断和偏私,中立性的本质都是要求作出实质决策的人员应当“排除偏见”。当人工智能等数字技术融入办案系统当中后,也应当防止系统偏见渗透到正式的决策当中。其一,针对数据和算法设置事前规制机制,确保司法数据和算法的透明性。所谓算法的透明性,是指
21、算法的设计方或者使用方,披露包括源代码、输入数据、输出结果在内的算法要素。保证算法的公开、透明提供了验证融入智能系统的数据和算法是否存有偏见的机会,从而确保错误的、不合理的数据、是美国北角公司()在 年研发并于 年正式确定使用版本的智能系统,全称是 ,翻译成中文为“用于替代制裁的惩教罪犯管理分析系统”,其具体功能和实践情况,参见:,(,)转引自英瑞恩艾伯特理性机器人:人工智能未来法治图景张金平,周睿隽,译上海:上海人民出版社,:美国马里兰大学的 教授提出了“技术性正当程序”()这一概念参见:,:基于刑事诉讼法学界更偏好“程序正义”这一概念,本文在借鉴的基础上采用“技术性程序正义”这一概念。社会
22、科学版 规则和代码等可以被发现和修正。有学者以算法公开可能导致泄露国家机密、扰乱社会秩序和侵犯商业秘密为由,主张公开算法不具有可行性;并强调由于绝大多数人缺乏计算机科学的背景知识,算法公开并不等于算法可知;同时,诸如神经网络技术、机器学习等的运用,算法的流动性和模糊性导致其解释缺乏可行性。这种观点具有一定的合理性。然而,首先,在涉及国家机密、社会秩序和商业秘密的情况下,最多只能说明算法透明性原则应当设置例外,而不能否定透明性原则本身;其次,即使普通大众看到代码等信息也无法理解它,但如果完全不公开、不透明则直接失去理解它的可能性,通过算法的决策彻底成为“黑箱”且没有救济可能性;再次,通过一系列的
23、配套制度设计,如算法审计、鉴定、有专门知识的人的协助等,管理人员和相关权利人是可以从法律意义而非技术意义的角度理解算法的;最后,因神经网络技术等造成的算法不可知,也要通过技术的发展解决,如果彻底回避算法的透明性和公开性,则无助于克服因技术造成的“黑箱”困境。其二,办案机关应当就智能系统的功能限度和风险等向司法人员进行书面的风险警示。在 案中,撰写终审判决书的布拉德利法官()指出,法官在运用风险评估系统时应当保持谨慎,纳入 评估的量刑调查报告必须包括五项针对法官的书面警示,从而强调该系统可能存在的风险。()公开性:因为涉及商业秘密而无法公开其计算方式。()准确性:由于 系统依赖于历史的群体数据作
24、出判断,因此无法识别特定的高风险或低风险个体。()数据基础:系统以全国的数据为样本源和数据集,其计算的准确性没有在威斯康星州进行交叉验证。()科学性:已经有实证研究显示,系统识别出的部分高风险犯罪者存在疑问。()开发目的:系统最初是用于预测量刑调查官在宣判后的决策。通过对智能系统的开发目的、准确性、数据基础、科学性以及公开性等存在的问题进行风险警示,能够提醒承办人员对系统提供的信息和决策保持独立和警惕,避免过度依赖系统提供的分析结论。(二)充分参与:系统开发运用过程中的共同体与利害关系人参与程序参与性的核心要义是:“那些其权益可能会受到刑事裁判或者刑事审判结局直接影响的主体应有充分的机会并富有
25、意义地参与法庭裁判的制作过程,从而对法庭裁判结果的形成发挥有效的影响和作用。”数字技术介入后,裁判的制作被人工智能技术辅助决策、自动化分析深刻影响,虚实同构的程序空间导致利害关系人将无法按照“在场”“对质”等原有的方式实质参与到裁判制作过程中。有鉴于此,数字时代的程序参与应当从以下两个方面体现出来。第一,技术性程序正义要求法律共同体应当能够充分且富有意义地参与到设计和开发智能办案系统所依赖的算法模型、伦理规范中来。目前司法实践中运用的智能辅助办案系统的设计和开发是由司法机关和技术专家主导,几乎没有律师团体、学者和社会公众的有效参与,导致司法者和技术专家在数据标注、要素抽取和代码编写的过程中,难
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