量刑能否通过贝叶斯概率公式(BayesTheorem)来计算?

作者:沈吉 律师 • 发表日期:2017-11-29

                    

在刑事实务中,经常有当事人和家属在问:“律师,这个案件(嫌疑人、被告人)到底会判几年?有多大把握?”当然,《律师法》和律师职业道德都不允许律师对案件的结果进行承诺和保证,但如何引导当事人对定罪量刑结果进行预测对律师可能是个麻烦而头痛的问题。要回答当事人多大概率的可能,可能涉及到概率论(Probability Theory)问题。

以一个刑事犯罪中相对简单的罪名【危险驾驶罪】(《刑法》第一百三十三条之一),举例(先剔除其他影响量刑的法律因素),来引入数学模型。

例如,某学校中学生查阅了某城市20份以危险驾驶罪为罪名宣判的生效判决书(一审,每份判决书中仅有一人被定罪量刑),并按量刑轻重分成两组。甲组的10名被告分别被量刑为1-2个半月,其中有7名被告人被查获时的血液酒精含量在80-150毫克/毫升,3名被告人被查获时的血液酒精含量在150-220毫克/毫升;乙组的10份判决书中1名被告人被查获时的血液酒精含量在80-150毫克/毫升,9名被告人被查获时的血液酒精含量在150-220毫克/毫升(量刑和明显与血液酒精含量相关)。

问题:如果被警方抓获的被告丁某(在这20人之中),血液酒精含量在80-150毫克/毫升的范围内,被定罪量刑在1-2个半月的概率有多少?

假设事件被告血液酒精含量80-150毫克/毫升的概率为事件B,量刑1-2个半月为事件A,则P(B)=(7+1)/20=0.4,P(A)=1/2,P(B|A)=0.7,代入贝叶斯公式P(A|B)= P(B|A)P(A)/ P(B)=0.875。

如果只是以“理想化”的数学模型解答法律问题,并不算很复杂(人工智能领域也在使用贝叶斯概率模型),把各种变量通过公式摆在当事人的面前,通过各种情节,加加减减最终得到答案,但是,从法律实务中,即使是【危险驾驶罪】这个相对简单的罪名,想通过公式来表达量刑都不是件容易的事情。

首先,从《刑法》总则部分中,影响量刑的主要因素有:自首、立功、认罪、未遂、既遂、中止、累犯、年龄、精神状况等因素。从分则部分对危险驾驶罪构成要件中,还有是否醉酒、竞速、超载、违反安全法规等情节。“血液酒精含量”仅仅是众多量刑情节中一个比较重要因素而已。以上因素甚至还没考虑到不同法官的对自由裁量权的主观偏好,以及不同地区不同法院对同类案件的量刑指导意见等等。

2016年、2017年人工智能(AI)阿法狗(Alpha go)超级计算机狂扫围棋圈的人类顶尖棋手,给各个行业带来无穷的遐想:人工智能(AI)还能帮我们做些什么?AI助理帮我们审查合同、协助法官审理案件(甚至是量刑)、出具法律意见? 当然,在案例检索方面AI助理也许会比传统律师和法官更加高效一些,但是案例的分析涉及到变量越多,对AI的处理难度也越高。即使人工智能的专家们可以设计一些先进的“算法”,但跨领域的思考(对不同部门法冲突的平衡)、对情感的把握(认罪悔罪是否真诚、是否获得当事人的谅解)、对社会新问题的认识等方面,人工智能还远未取得实质突破。AI助理目前更无法主动同人民群众交流,倾听民众对司法改革的呼声,发挥主观能动性提出修法建议,并及时跟进法律和改革的变化并作出相应判断上的调整

量刑制度改革已于2010年10月实施并由各省高院分别出台量刑指导意见。随着十八以来司法改革不断释放“红利”、以审判为中心的刑事诉讼制度改革全面推进、认罪认罚从宽等制度的实施、有关刑事审判定罪量刑的规定也在逐步升级,需要律师紧跟进改革的步伐,加强对新知识的学习,以满足为当事人提供更细致刑事法律服务的需求。

 

 

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