王燕玲副教授做客南开网络与信息法沙龙主讲认罪认罚从宽制度下的智能精准量刑

发稿时间:2019-05-25浏览次数:10

 

2019523日晚,“小包公”智能定罪量刑系统创始人、G20反腐败追赃追逃研究中心兼职研究员、华南师范大学法学院副教授王燕玲做客南开网络与信息法沙龙第十二期,给南开师生带来题为“认罪认罚从宽制度下智能精准量刑的理论与实践”专题讲座。讲座由南开大学法学院张心向教授主持,南开大学法学院杨文革教授、王强军副教授、高通副教授、张志坡副教授和隗佳博士作为与谈人出席本次讲座,共享法学与人工智能交叉研究的学术盛宴。

讲座伊始,王燕玲副教授简要介绍了自己专注于认罪认罚智能精准量刑系统研发背景和市场推广应用情况。她指出,认罪认罚制度全国推行意味着法院审理刑事案件要实现繁简分流,在这一案件办理模式下,量刑建议成为检察院的重要工作,从目前来看,检察院在这一制度的实施过程中仍然处于一种强制性地位,没有相应的预判更没有比较的基准,如何让犯罪嫌疑人认可最后的量刑建议,直接决定了具结书的自愿性的把握,这就决定了检察院对于量刑建议的作出过程必须建立在公开公平、规范协商的基础上,据此王燕玲副教授提出,有必要研发智能精准量刑系统,并进而从以下三个部分论述了认罪认罚从宽制度下智能精准量刑的理论与实践。

第一部分,王燕玲副教授介绍了认罪认罚从宽制度全覆盖的实践及其面临的新挑战。她指出,认罪认罚制度作为以审判为中心诉讼制度改革的重大改革措施,推动了审判程序的重大转型,检察机关成为办理认罪认罚案件的主导,而精准提出量刑建议是检验办案质量的核心标准。一方面,在认罪认罚制度下速裁程序和简易程序在司法实践的广泛适用迫使对于量刑建议的规范化和精准化需求,传统的估堆模式不能够提供正当化的基准和根据,检察公诉裁量权与量刑协商成为办理认罪认罚案件的“牛鼻子”。另一方面,法院审理相关案件的重点转移到审查量刑协商意见的公正性上,面临着检察机关量刑建议的强制性效力及其审查、量刑建议精准性与正当性的审查这两大现实任务。

第二部分,王燕玲副教授讲解了智能精准量刑的基本原理——一是要严格依据刑事法律,二是要深度结合大数据分析。她指出,刑事法律和大数据分析在精准量刑系统的研发过程中不可偏颇,其中大数据虽可被引用,但只能作为参考性要素,不能作为决定性或关键性的要素。精准量刑必须依据法律规定本身,对于司法数据样本不是很明确的情形,可通过大数据回归分析和实际类似案例的结果反推等方式得出相应的数据。与此同时,为了实现类案类判的结果,对于各省的差异性规定必须要进行法律规定本身的细化分析和处理,进行有针对性的系统设计。

第三部分,王燕玲副教授以其主导开发的“小包公”智能系统介绍了智能精准量刑辅助系统的应用及其价值。首先,她介绍了“小包公”智能系统作为智能定罪量刑预测辅助系统在自动生成量刑规范化表格、自动输出法律意见书、刑法法条精细化检索、刑事文书案例精细化检索和智能法律问答等核心功能。其次,她指出该系统的有效应用能有效辅助检察机关提出精准量刑,提高量刑建议,增加量刑协商效果,同时能够实现类案类判,统一认罪认罚案件的量刑标准,此外还有助于形成新的司法说理机制,强化量刑公正性,增加服判息诉,减少上诉率、抗诉率,真正做到案结事了。王燕玲副教授还在现场演示了智能精准量刑辅助系统的操作,就理论量刑预测系统与实际量刑预测系统进行了相应的系统演示。

评议环节,杨文革教授、王强军副教授、高通副教授、张志坡副教授和隗佳博士等就“小包公”智能系统在操作性、前瞻性和技术性等方面的优势发表了自己的观点,并就法律数据变量的设定、异常变量的影响等问题与王燕玲副教授进行了相应的交流。

讲座最后,主持人张心向教授总结发言,首先她代表在座师生感谢王燕玲副教授给大家带来的学术盛宴,高度赞扬“小包公”智能系统在实用性和操作性的重要价值,认为该系统符合当前的司法实践,更代表了未来的一种发展趋势。其次,她认为,如果将当前的案件划分为典型案件、亚典型案件和非典型案件三类的话,其中对于占了百分之八十到九十的典型案件基于常识常理即可以解决的,这一部分为了司法效率可以交给人工智能去进行辅助解决,而对于亚典型案件和非典型案件这两类需要法官进行相应的价值判断。

本次活动是南开网络与信息法学术沙龙第十二期,受到了2018年天津市科技计划项目“人工智能对社会治理模式变革影响的研究”的资助。

 

(撰稿人 孙树光)

(审核人 宋华琳)