計算法學下的量刑規(guī)范化理論研究

陳 娜

近年來，現代法學在移動互聯網、超級計算、大數據等新理念的驅動下逐漸呈現出深度研究、跨界融合的趨勢，人工智能法學在其推進下空前發(fā)展。計算邏輯和法學的融合發(fā)展是法學領域研究視覺的轉換。

從本質上來說，法是模糊的，從立法文本到司法量刑實踐，從客觀現象被轉化為法律論證信息文本，在模糊與確定的交界點，法官起著不可忽視的作用。如何既保持法官的裁判自由又限定法官的隨意主觀擅斷？如何在重視大量案件反映的裁量規(guī)律的同時兼顧個案的價值？如何在立法與司法之間架起一座更為直接的轉換橋梁？計算法學在對雙方分析的基礎上，在對法學模糊性的科學理解下，用計算法學的基本理念，擬用模糊優(yōu)化邏輯改變非此即彼線性法學理念，以多樣化法律模式適應生活多元化，讓法律規(guī)定更為明確地呈現出來，并始終以公平正義為核心價值，保障量刑中各方利益均衡[1]。

法學是特殊的人文社會學科，法律現象具有數量和數理變化關系，將計算定量方法引入量刑研究領域，是量刑規(guī)范化制度改革背景下現代法學發(fā)展的必然趨勢。

一、計算法學簡述

隨著大數據時代的發(fā)展，精確化概念被引入法學領域，法學的正義價值理念與精確化的碰撞，將量化研究方法引入了法學的研究領域。從法學的定性研究到法學的定量研究，催生了計算法學的產生。

以一定的法學理論和統(tǒng)計資料為基礎，綜合運用數學、統(tǒng)計學和計算機技術，以建立數學模型為主要手段，研究具有數量關系的法律現象，就是用定量的計算研究方法用于研究法律和法律現象[2]。法律和法律現象是可量化的，我們在研究法學時不必忌憚提起法學的量化、計算問題，新的方法論只是一種研究方法，定量研究法以往只存在于信息數據密集的學科領域，但將計量方法引入法學研究領域是十分有必要的，如同我們無法停止探知真實一般，法律學者在爆炸的信息時代下，無法停止更深層次和更精確化的法學研究。

在法學中采用計量的研究方法目的在于發(fā)現數字背后的規(guī)律，讓法律更趨近于精確和合理，計算法學是以具有數量關系的法律現象作為研究的出發(fā)點，采用統(tǒng)計學、現代數學、計算智能等技術方法對相關數據進行分析研究，旨在通過實證研究評估司法的實際效果，反思法律規(guī)范的合理性，探究法律規(guī)范與經濟社會的內在關系。當前，計算法學在我國的發(fā)展還處在初級階段，人工智能和法學的結合研究成果較少，法律大數據的運用還不夠充分，這和我國數據歧視的背景是分不開的，相較于國外計算法學的發(fā)展現狀，無論從理論和方法探究還是實踐運用中的具體問題，都展現了大數據時代的明顯特征。借鑒國內外發(fā)展經驗，加強法學和計算科學的深度融合，在法律大數據的發(fā)展趨勢之下，計算法學將擁有更廣闊的發(fā)展空間。

二、定量研究方法引入量刑之理據

將定量研究方法引入量刑之中是實證法學研究發(fā)展的必然趨勢：

第一，法是模糊的，法律的不確定性意味著法律帶有地域性和實效性，法律不同于自然學科擁有超越民族和文化的一致性和確定性，法律的模糊性和不確定性特征為法官的自由裁量提供了生存土壤。

法律語言的模糊性是天生的，或者說語言本身的多樣性導致自然語言并不能精確轉化為法律語言，特別是在中國這樣的一個文化底蘊十分深厚的國家，法律語言呈現出多樣包容的特征。法律語言的此種特征使法律規(guī)則中存在大量的“模糊地帶”，譬如刑法典法條中就存在大量的“泛定”模糊語句，《刑法》第二百二十七條：“偽造或者倒賣偽造的車票、船票、郵票或者其他有價票證，數額較大的……”此規(guī)定中的“其他”和“較大”就是高度模糊的概念。這個其他指的是什么呢？法律并沒有明說，更有意思的是刑法條文中大量運用了這類“其他”的兜底性規(guī)定，這和我們刑法法定原則要求的犯罪行為定義的明確性相符嗎？法律語言是模糊的，法律規(guī)定本身擁有一個內在的矛盾，即形式上罪刑法定原則要求限制法官擅斷，所以，必須有一個明確的形式，這種明確的形式不僅限制司法官員的擅斷，而且限制模糊的立法。

第二，司法中的處罰機制是開放的，由于我國特殊的司法文化環(huán)境，司法裁判量刑承擔著一定的社會引導責任。法律語言的模糊性和特殊的司法文化環(huán)境使法官在量刑裁判中不自覺地會適用模糊的量刑方法來使處罰結果向社會所期望的方向引導，于是，模糊的司法量刑又反哺了模糊立法風氣。

第三，量刑的精細化要求采用定量分析方法，量刑領域對定量分析存在著天然的需求。量刑是法律實施效果最為直接的體現，同案同判體現了人們對量刑裁判公正、公平的渴望。在我國的司法裁判體制中法官的自由裁量權不容忽視，法官的裁量權既是確保公平正義的有效手段，也是“破壞”法制的雙刃劍，量刑裁判中人為因素不可避免地會致使同案不同判的情形出現，甚至在同案不同判之下模糊量刑比比皆是。量刑程序中，法律信息的轉化過程一定程度上直接體現立法旨意，量刑的模糊與差異是司法不公的體現。量刑需要精確明晰，就必須依靠更為精確復雜的測量和檢驗技術。法學實證研究主義認為法律實效的實現需要定量研究方法，定量計算是修正法律模糊性，清晰量刑程序必然應采取的手段。量刑公正對定量分析有著天然的需求，量刑是復雜的信息運算過程，是對客觀現象進行解釋，然后進行信息計算加工處理的過程，量刑是可以進行客觀度量的，為了減少法官人為因素的較大干預還原量刑的客觀過程，采用定量研究計算的方法更為直接地彌合由立法文本到司法實踐的法律信息通信差，是縮小量刑的模糊性和差異性，增強法律實效性的有效辦法。

第四，現代法學和其他學科交接發(fā)展成為必然趨勢，定量分析成為法學學科不可或缺的研究方法。當前大數據時代之下，人工智能興起，法學應當積極順應時代發(fā)展趨勢轉換研究視角，跨學科發(fā)展能夠促進學科細化加深學科縱橫發(fā)展，拓寬學科研究范圍，展望新的學科前景。社會學科也積極從自然學科研究中汲取方法精粹，就如霍姆斯所說：“一個理想的法律體系應當從科學中汲取原理和正當性，而當我們使用邏輯或者是科學這類詞語的時候，一般都意味著用定量的方法來代替定性的判斷[3]?！庇糜嬃康姆椒ㄑ芯糠▽W問題，是對傳統(tǒng)法學研究的一種補充。因此，法學與其他學科的對接研究，需要打破法學與其他學科之間的高墻壁壘，吸收自然學科中的研究方法，樹立“開放的社會科學”心態(tài)，通過各學科知識的重新整合，以實現刑法理論的新去向和新構造[4]。

三、量刑規(guī)范化之價值

黨的十九大報告中指出，中國特色社會主義進入新時代，我國社會主要矛盾已經轉化為人民日益增長的美好生活需要和不平衡不充分的發(fā)展之間的矛盾。這一矛盾也反映在人民群眾期待量刑公正的日益精細化、精確化、透明化的要求，與當前裁判說理性不足、類案不同判的量刑實踐反差上[5]。

量刑偏差是“全球性現象”，量刑活動帶有的偶然性和不可預測性，致使量刑結果和人們的心理預期及公正標準產生了一定的差距，實踐生活中，同案不同判和模糊量刑普遍存在，這也是量刑中存在的全球難題。正如美國聯邦地方法官馬文·富蘭科尓所說：“在量刑的領域，我們給予法官幾乎完全不受拘束而全面性的權力，對于宣稱法治社會的我們而言，是令人震驚而且無法忍受的事[6]。”當前我國的法治化改革，對量刑規(guī)范化提出更為嚴苛的要求，確保量刑充分體現正義原則，已是當前實踐和理論的重要課題。

我國當前量刑模糊性和失衡性主要體現在地域量刑偏差、時間性的量刑偏差和個案之間的量刑失衡。這些“偏差”的存在，使得人們無從對法律結果進行合理的預測和判斷，量刑的活動變得無規(guī)律可循，甚至捉摸不透，司法的公信力正在流失。當法律預期變得無法琢磨，民眾不能根據法律的可預測性來判斷自己的行為在法律上的危害性和行為后果，法律本身的價值也將會受到質疑。而法律量刑規(guī)范化必然將求助于定量分析研究方法。實踐中的犯罪行為，最終都將轉化為刑罰量，犯罪人的主觀危險性最終也將轉化為刑罰量，在量與量的轉化中，定量分析不可或缺。

法律大數據時代背景下，精準量刑成為發(fā)展的必然趨勢。在量刑規(guī)范化改革的推動下，法律學者應當大膽地進行量刑理論創(chuàng)新，不斷探索，積極嘗試。目前，量刑規(guī)范化改革的法律文件不斷完善，面對以往量刑規(guī)范化改革所積累的大量司法判例，我們要抽出其中的共性，找到更為高效便捷且符合公正價值的量刑方法。為實現精準的量刑，依照嚴格規(guī)范的現行法律技術，借助大數據構建精準透明的量刑模型是目前精準量刑發(fā)展的主流方法。

四、計算法學下人工智能量刑的發(fā)展

人工智能和法律大數據的發(fā)展及其應用，促進了“智慧網法院”“智慧檢務”等信息化司法工具興起。在量刑中運用人工智能技術對提高量刑精確性和量刑效率有著顯著的作用，但人工智能量刑也有其價值局限，妥善處理人工智能量刑和法官量刑權之間的價值關系，嚴格保障當事人正當的程序權利，兼顧各方利益平衡是人工智能量刑運用的難題。

人工智能最早的嘗試是用電腦幫助法官量刑，將抽象數據輸入電腦，電腦會自動打出判決書，但這個嘗試并不成熟且遭受到大量的反對，較多的學者認為，電腦量刑將審判活動機械化了，傳統(tǒng)的法律學者認為法律審判活動應當是能動的，但筆者認為這其實并不矛盾。人工智能量刑只是一個輔助作用，人工智能量刑并沒有忽視法官集體的實踐性，法官的實踐理性仍然是量刑的基準，在人工智能量刑之下，法官的量刑權仍然存在，只是將會受到更多的限制。拋開人工智能量刑和傳統(tǒng)法官量刑之間的價值比對困境，由于當前法學實證研究的理論供給不足，人工智能在司法領域也無法達到預期的效果[7]。如排除技術上的難度，我國法學實證研究還不成熟，實證研究成果極少，而以大數據分析為根基的量刑人工智能恰是以實證法學研究為基礎的。大數據分析運用的是數據統(tǒng)計原理，而我國傳統(tǒng)的法學研究極少結合自然科學研究方法，更不談法學量化研究成果。精細化量刑需要對量刑數據進行專業(yè)分析，即使在量刑規(guī)范化改革背景下，我國已經積累了大量的法學判例，但分析判例轉換信息構建智能量刑模型仍然是一個陌生的領域，在第一步分析數據階段，就會讓大量的學者望而止步。

一直以來，我們也有一個錯誤的觀念，即人工智能是人工智能專家的事情，不懂數學統(tǒng)計和人工智能技術的法學研究者在此領域所能發(fā)揮的作用甚小，導致當下人工智能和司法實踐存在一定的脫節(jié)。但筆者比較認同一個觀點，在人工智能法學領域的發(fā)展中，對于我們法律學者而言，研究的重點不在于計算方法和電腦語言轉化，而是結合法學的特點，如何在理論上論證其可行性，并且運用此工具為法學服務。人工智能量刑發(fā)展仍舊是以實踐需求為導向的，而人工智能專家對此了解是存在局限的，如果智能量刑僅僅是對現存的數據進行機械式的抓取，然后進行智能運算，那這個過程甚至可以脫離法學發(fā)展的土壤進行。沒有量刑理論的指引，沒有實踐需求作為智能量刑的導向，得出的智能量刑運算結果只是冰冷的參考數值，而無實際的社會意義。因此，人工智能量刑是法學專業(yè)知識和人工智能技術的深度融合，是法學領域和人工智能技術領域的雙向對話，而不是單方的添加運用，且法學專家深入人工智能量刑領域應起主導作用，以法學理論引導法學智能量刑技術的發(fā)展。

人工智能發(fā)展至今，仍然只是呈現出一種發(fā)展的規(guī)格化趨勢，在大量分析法官的審判案例下，要想將人工智能量刑廣泛投入使用，仍然存在大量的理論和技術難題。但是科學就是一點一點進步的，我們不能拿著鞋子找腳，那科學可能只能永遠在原地踏步。即便當前計算法學和人工智能量刑研究存在大量的反復，我們也要承認，科學是存在重復的。站在前人的肩膀上，學者之間的研究成果總會產生一些變化，而科學的探討就是這些真正學者之間的對話，大家都是做一類事情，都是去尋找真理，接近真理，而真理不可能只會由一個人發(fā)現，真理的發(fā)現是一個很漫長的過程，不斷有學者提出新的證據，然后其他學者來完善，就如同目前人工智能法學的發(fā)展，不可能一蹴而就得到一個可以廣泛運用的研究成果，但走在路上，我們總會離那個目標越來越接近。