大數據精準量刑的實現方法與路徑

摘 要：認罪認罰從寬制度是刑事訴訟法確立的一項重要制度，它要求量刑在數量層面更精細、精準和透明。然而，量刑規范化指導意見下的刑罰裁量，并未從大數據角度予以積極回應，難以實現類案類判。為此，借助大數據人工智能技術，對海量的司法判決文書進行深入挖掘、分析，依規構建量刑模型，依規提煉量刑情節，依規確立量刑規則，實證輔助確定量刑參數，實證輔助確定量刑起點，實證輔助確定宣告刑，實證輔助保障量刑的高效與透明，由此實現精準量刑，充分體現罪責相適應原則。

關鍵詞：大數據;精準量刑;路徑

中圖分類號：DF624

文獻標識碼：A

文章編號：1000-5099（2020）04-0089-13

The Implementation and the Approach of Big Data Precise Sentencing

WANG Yanling

（School of Law， South China Normal University， Guangzhou， Guangdong， China， 510006）

Abstract：

The implementation of the leniency system of peccavi and accepting punishment requires that the sentencing be more precise， accurate and transparent in terms of quantity; however， the sentencing under the guidance on the standardization of sentencing did not actively respond from the perspective of big data， making it difficult to achieve sentencing by referring to the sentence of cases with similarity. Therefore， for numerous judicial decision documents， the big data artificial intelligence technology is used to construct a sentencing model， to extract the sentencing plot， to establish the sentencing rules， according to the regulations， and to determine the sentencing parameters， to determine the starting point of sentencing， and to determine the declared sentence， to ensure the efficiency and transparency of sentencing， by empirical support， thereby achieving precise sentencing.

Key words：

big data; precise sentencing; approach

一、問題的提出

最高人民法院早在2010年10月1日便在全國法院全面推行刑事案件量刑規范化改革，進一步規范法官的裁量權，并將改革成果納入最高人民法院2014年實施的《關于常見犯罪的量刑指導意見》（以下簡稱《量刑意見》），該《量刑意見》于2017年修訂。國內各省、市、自治區也根據《量刑意見》制定了符合本轄區的實施細則，以不斷增強量刑的公正性與公開性。2017年最高人民法院發布《關于全面推進以審判為中心的刑事訴訟制度改革的實施意見》，其中明確指出“法庭應當充分聽取控辯雙方的量刑建議和意見，根據查明的事實、情節，參照量刑指導意見規范量刑，保證量刑公正。”①

這進一步明確了量刑應規范、公正。與此同時，2016年9月4日實施的《全國人民代表大會常務委員會關于授權最高人民法院、最高人民檢察院在部分地區開展刑事案件認罪認罰從寬制度試點工作的決定》，開啟了認罪認罰從寬制度的試點;該制度于2018年得到《中華人民共和國刑事訴訟法》（以下簡稱2018《刑訴法》）第十五條確認：“犯罪嫌疑人、被告人自愿如實供述自己的罪行，承認指控的犯罪事實，愿意接受處罰的，可以依法從寬處理。”最高人民法院、最高人民檢察院、公安部、國家安全部、司法部在2019年10月24日發布了《關于適用認罪認罰從寬制度的指導意見》（以下簡稱《認罪認罰意見》），進一步明確了量刑的原則，強調量刑應堅持罪刑相適應原則，防止因量刑失當嚴重偏離一般的司法認知

由此可見，量刑正朝著規范化的路徑逐步深化。且隨著以審判為中心的刑事訴訟制度改革的落實以及認罪認罰從寬制度的全面實施，這對量刑規范化提出了更高要求，即量刑規范化朝著量刑精準化方向推進。黨的十九大報告指出，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、精準化、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。因此，在量刑規范化改革成果的基礎上，如何借助大數據人工智能技術，融入實證要素構建精準量刑的實現路徑，確保量刑充分體現罪責刑相適應原則，已是當前實踐與理論的重要課題。

二、精準量刑的理念前提

量刑規范化改革的不斷推進，使得量刑不斷公正化。在實體上，“估堆式”的量刑方式逐漸被摒棄，量刑方法與量刑步驟逐步得到明確，即確立了“定性分析和定量分析相結合”;在程序上，將量刑程序與定罪程序相區分，并納入法庭審理程序，建立和完善相對獨立的量刑程序，量刑與定罪被同等重視。《量刑意見》以及各省、市、自治區《量刑意見實施細則》的適時修訂，為精準量刑提供了實務積累與量刑規律，但是認罪認罰從寬制度關于量刑建議精準化等方面的要求，推動了量刑規范化向量刑精準化邁進，進而將罪刑相適應原則真正落實，以體現責任刑與預防刑的要義;而人工智能技術、大數據技術等科技手段為精準量刑提供了技術支撐。因此，精準量刑具備理論前提，具有可行性。

（一）程序保障：實施認罪認罰從寬制度的必然要求

在認罪認罰從寬制度全面實施的背景下，檢察機關提出的量刑建議應當規范化，即量刑規范化改革是量刑程序改革的目標之一。近年來，隨著量刑規范化的不斷推進，量刑建議的規范化亦得到提升，并朝著精準化邁進。在2016年最高法、最高檢、公安部、國家安全部、司法部發布的《關于在部分地區開展刑事案件認罪認罰從寬制度試點工作的辦法》（下稱《認罪認罰試點辦法》）中明確了檢察機關提出量刑建議的要求，即“人民檢察院向人民法院提起公訴的，應當在起訴書中寫明被告人認罪認罰情況，提出量刑建議”。“量刑建議一般應當包括主刑、附加刑，并明確刑罰執行方式。可以提出相對明確的量刑幅度，也可以根據案件具體情況，提出確定刑期的量刑建議。建議判處財產刑的，一般應當提出確定的數額。”

該規定為“犯罪嫌疑人認罪認罰的，人民檢察院應當就主刑、附加刑、是否適用緩刑等提出量刑建議，并隨案移送認罪認罰具結書等材料”。;量刑建議被明確規定為檢察機關的法定訴訟職責。人民檢察院針對認罪認罰的被追訴人就其主刑、附加刑以及是否適用緩刑等提出量刑建議，實質是對檢察院提出了量刑建議精準化的要求。而量刑建議作為量刑程序中的重要一環。質言之，量刑建議精準化的要求也是量刑規范化改革的重要內容之一，這意味著量刑規范化通過認罪認罰從寬制度已經開始向量刑精準化邁進，即認罪認罰從寬制度的全面實施需要量刑精準化的支持。

首先，量刑建議的精準化能夠保障認罪認罰從寬制度的有效實施，進而促進量刑精準化。量刑建議精準化與認罪認罰從寬制度之間有著緊密的聯系，《認罪認罰意見》明確規定“辦理認罪認罰案件，人民檢察院一般應當提出精準量刑建議”，表明量刑建議精準化是認罪認罰從寬制度切實得到實施的關鍵。犯罪嫌疑人、被告人同意量刑建議是“認罰”的重要標志，而量刑建議是同意給予犯罪嫌疑人、被告人“從寬”的“承諾”[1]。認罪認罰從寬制度是推動以審判為中心訴訟制度改革的重要舉措，而量刑建議的精準化又是認罪認罰從寬制度的重要內容之一。三者的關系可以概括為量刑建議精準化是認罪認罰從寬制度實施的必然要求，認罪認罰從寬制度的落實乃至完善是以審判為中心訴訟制度改革的重要步驟。“在此過程，應當確立以審判為中心的訴訟制度與認罪認罰從寬制度之間是‘應然要求與‘實然需要的關系，前者實質上包含了后者，后者必以前者為基礎。”[2]量刑建議精準化是量刑規范化的部分內容，而量刑建議的精準化推動著量刑精準化的進程。

其次，認罪認罰后的從寬效果——量刑從寬的精準與否，能夠減少犯罪嫌疑人、被告人的上訴率，而上訴率的減少需要靠量刑精準性進行保障。在認罪認罰案件中，保障被追訴人訴訟權利的關鍵在于保障被追訴人的知情權，確保其認罪認罰的自愿性和明知性[3]。即犯罪嫌疑人、被告人認罪認罰是其“自愿性”體現，而這種“自愿性”從側面反映了量刑之適正性與量刑的精準性。認罪認罰的自愿性是評價認罪認罰同意能力的重要指標，由于其關涉被告人重大實體性權利和程序性權利，因此，需要按照自愿性、明智性及事實基礎的標準進行界定[4]。被追訴人的程序性權利與實體性權利都在“自愿性”中有所體現。當前，絕大多數犯罪都能適用認罪認罰從寬制度，這種自愿性、明知性及事實基礎的界定標準之前提是量刑建議的精準性。當人民檢察院的量刑建議被人民法院采納時，人民法院所作出的判決也體現了量刑的精準性;當然，量刑建議得到貫徹的終點是被追訴人未上訴或檢察機關抗訴，從而真正實現了量刑的精準性。

被追訴人能夠被精準量刑，以體現其罪與責，可以撫平被害人之情緒。進一步而言，精準量刑也能夠保障被害人的權利。當前，刑罰報應主義部分功能的放棄弱化了被害人的權利保護;刑法理論對被害人權利的邊緣化處理;司法實務忽視對被害人權利的保護等，導致中國刑法存在著對被害人權利保護失衡的現象[5]。而認罪認罰從寬背景下的精準量刑可以妥適地回應這一現象。精準量刑意味著要全面考慮刑事案件中與量刑有關的因素，其中被害人的訴求也是精準量刑應考慮的內容。就被害人一方而言，當被害人對犯罪嫌疑人的賠償、賠禮道歉、定罪量刑等表示認可，表明自身的訴求得到規范上的妥當處理時，一定程度說明被追訴人的刑罰裁量是精準的;當被害人不諒解被追訴人，不同意對其從寬處理時，此時要充分調查被害人不同意從寬處理的理由，尊重被害人的意見，但應嚴格按照刑事法規范的要求依法量刑，不能受被害人意見左右。總之，在認罪認罰從寬制度背景下，精準量刑要求全面考察案件量刑情節的要求，既能查清被追訴人的犯罪事實，也能較為客觀地透過被害人一方反映被追訴人的認罪、悔罪態度，且并不會單方面的強調一方的權利而造成量刑偏頗的現象。

當然，對于認罪認罰案件，人民法院依法做出判決時，無特殊情況

例外情形參見2018《刑訴法》第201條的規定，對于認罪認罰案件，人民法院依法作出判決時，一般應當采納人民檢察院指控的罪名和量刑建議，但有下列情形的除外：（一）被告人的行為不構成犯罪或者不應當追究其刑事責任的;（二）被告人違背意愿認罪認罰的;（三）被告人否認指控的犯罪事實的：（四）起訴指控的罪名與審理認定的罪名不一致的;（五）其他可能影響公正審判的情形。人民法院經審理認為量刑建議明顯不當，或者被告人、辯護人對量刑建議提出異議的，人民檢察院可以調整量刑建議。人民檢察院不調整量刑建議或者調整量刑建議后仍然明顯不當的，人民法院應當依法作出判決。，一般應當采納人民檢察院指控的罪名和量刑建議，但是不采納量刑建議時，人民法院的裁判依然可以保證量刑的公正性與精準性。易言之，在認罪認罰從寬制度下，量刑的精準性有人民檢察院的量刑建議與人民法院的裁判作為雙重保障。

（二）實體依據：罪責刑相適應原則的體認

我國《刑法》第五條規定：“刑罰的輕重，應當與犯罪分子所犯罪行和承擔的刑事責任相適應。”罪刑相適應原則作為刑法基本原則，具有綱領性，貫穿于刑罰執行的全過程。其中作為重要司法活動的量刑工作，也不能逾越罪刑相適應原則的“藩籬”，但如何才能在量刑中體現罪刑相適應原則？隨著量刑規范化改革的推進，在當下認罪認罰從寬制度的全面施行過程中，罪刑相適應特別應體現在量刑之精準性上。

罪刑相適應原則作為司法實踐中量刑的主線，應當主動驗證刑事案件是否量刑公正，而不是被動地作為演繹者而存在。罪刑相適應原則的核心要義是罪、責、刑之間的均衡，最終目的實現量刑公正，即罪刑相適應的落腳點在如何實現刑罰正義，做到量刑公正。對于量刑公正的標準，早有學者展開了探討：一是折中主義刑罰論;二是量刑相對平等論;三是量刑公正多維論;四是量刑公正與刑法解釋論的結合姜濤的“量刑公正與刑法目的解釋。”

上述關于量刑公正標準的界定存在模糊問題，必然導致實踐中的適用沒有標準可言，正如有觀點所指出的，對量刑公正本身的界定不同，必然導致對量刑公正的判斷標準不同。即使在罪刑均衡的意義上使用量刑公正的概念，也不意味著公正的量刑就具備刑罰的正當化根據[6]2。實際上，量刑公正應考慮刑罰的必需性與適正性，因而有必要引入量刑精準性概念以補正量刑公正標準的模糊性。所謂精準量刑，是指司法機關對被告人依法就其適用的刑罰種類、刑罰幅度以及執行方式做出明確、具體的量刑，主要包括檢察機關的精準量刑建議與法院的精準量刑兩個方面，其精準性體現在準確適用刑法，所處刑罰精確反映被告人刑事責任，執行刑罰方式準確。精準量刑體現量刑公正主要表現在其能夠正確的表現被追訴人的責任刑，有效預防犯罪。

量刑公正應當考慮刑罰正當化之根據，但是，量刑公正并不等于刑罰正當化，公正化的量刑只是刑罰正當化的一個方面，因此，量刑公正的標準應結合刑罰正當化之根據進行探討。目前較為通行的觀點是，刑罰正當化的根據應采并合主義，而并合主義也得到了《刑法》規定的罪刑相適應的規范支持，即量刑既要考慮責任刑，又要適應預防刑的要求。

一方面，精準量刑可以實現公正的報應，將刑罰之惡害加諸于犯罪人。在量刑的過程中，精準性要求對犯罪人所做出的刑罰應是與責任相當的刑罰。我國《刑法》規定罪名的法定刑幅度較大。這種精準性意味著要充分考慮法定刑的分配，對法定刑的選擇，是精準量刑的關鍵一步。選擇符合犯罪人罪責的法定刑，應全面衡量案件情節，充分考慮法定量刑情節與酌定量刑情節。“法定刑由輕到重，其罪狀與標明的類型或情節也是由輕到重，必須讓輕刑與輕類型相對應、讓重刑與重類型相對應。”[6]254同時，精準量刑意味著要將責任刑與特殊預防結合起來，其既體現責任刑，也必須充分考慮犯罪人的再犯可能性，當犯罪人認罪認罰，表明其再犯可能性較小，對其從寬處理，從而達致罪刑均衡。

另一方面，對犯罪人精準量刑也能實現預防犯罪的需要。刑罰具有積極的一般預防的功能。量刑的精準性既能形成公開、透明的量刑規則，達到宣傳法律的效果，又能警示潛在的犯罪人。質言之，精準的刑罰既能處罰犯罪人，也具有積極的一般預防的效果。對犯罪強有力的約束，并不是刑罰的嚴厲性，而是刑罰的規范性與精準性。刑罰的精準性讓公眾認為對犯罪人的量刑是罰當其罪的，從而形成規范意識。

因此，精準量刑所反映的責任刑與預防刑，有利于保護個人權益，保障社會利益，其中的個人權益既有犯罪人的權利，也有被害人的權利;而社會利益主要是精準處罰犯罪人所帶來的社會效益，既能保障國家利益、公共利益，也能保護一般人的利益。

（三）技術支持：大數據輔助精準量刑

人工智能與大數據的發展及其應用，促進了“智慧法院”“互聯網法院”“智慧檢務”等信息化司法工具的興起與實踐。2017年9月，最高人民法院召開“推進量刑規范化智能輔助系統建設”座談會，明確要求力爭3年內建立全國性的法院量刑智能輔助系統，輔助法官辦案，實現量刑的現代化[7]。這進一步加大了量刑朝著智能化方向發展的支持力度。

大數據作為新興的技術，在輔助我國量刑規范化改革中起到了重要的作用，它可以提供更高效便捷的技術手段。同時，人工智能與大數據也將會對精準量刑產生深刻影響，人民法院在互聯網公布裁判文書所形成的海量司法大數據，將成為精準量刑的重要參考資料。大數據技術所具有的存儲、分析、預測等功能，基于深度學習、自然語言處理等技術統計、分析刑事案例，為法官提供同案或類案的處理經驗。這些同案或類案反映出量刑規范化改革中的經驗邏輯，有助于提煉量刑規律。因此，應當充分利用大數據技術之優勢，設計精準量刑的模型，內嵌量刑公式。同時，應該在內嵌的量刑模型中，支持法官自由裁量權的功能。

總之，精準量刑借助技術工具，應在立法與司法上高度重視人工智能技術對司法制度、法律理念，特別是對量刑的輔助作用。

三、大數據精準量刑的方法：因合規而精準

原大法官沈德詠曾指出：“在人類刑法文明史上，量刑公正始終是人們不懈追求的崇高目標。從某種意義上說，一部人類刑法文明史，就是一部為實現刑罰目的而不斷探索量刑公正的歷史。只要我們勇于量刑的司法實踐，大膽量刑的理論創新，不斷探索，積極嘗試，量刑公正的崇高目標就一定能夠達到。”[8]而當前，關于量刑規范化改革的法律文件不斷完善，因其專業性而日趨復雜。量刑規范化改革所積累的海量司法判例，也無疑是活生生的量刑實踐成果，正以類案的方式“引領”刑罰裁量的新方向。另外，“案多人少”的現實壓力，也迫切需要更高效便捷的量刑方法。為實現“量刑公正”的司法目標，應嚴格依照現行法律規范，借助大數據技術進行精準量刑的構建。如何構建大數據精準量刑之方法，銜接刑事法律與大數據技術，進而追求更為精致、高效、透明的量刑，是亟待解決的問題。

（一）依規構建量刑模型

通過大數據技術構建量刑模型，是精準量刑的首要步驟。當前，海量案例數據是精準量刑模型之基礎。司法案件數據以法律文書作為主要表現形式，但其凝結了司法人員的辦案經驗，從海量的大數據文書中可以窺探法官量刑的價值取向，如何對海量的司法案例數據進行深度挖掘、分析，必須借助大數據技術展開量刑模型的構建，為精準量刑奠定技術基礎。

一方面，精準量刑模型的建構應識別案件類型，準確識別案件中的信息，包括但不限于罪名、裁判年份、法院層級、審理程序、文書性質、定罪條件、量刑情節、主刑、緩刑等內容，通過結構化的語義知識庫，將描述案件事實數據粒度從文檔級別降級到標簽級別，聚合大量知識標簽，快速構建基于知識圖譜的精準量刑模型知識庫。知識圖譜的構建技術主要自頂向下和自底向上兩種。其中自頂向下實現路徑主要是參考法律法規內容，提取高質量數據法定定罪量刑的實體信息的加入知識庫。而自底向上圖譜結構是借助機器學習的技術手段，從公開的法律文書中提取法定、酌定情節實體信息的加入知識庫。構建知識圖譜是一個持續迭代更新過程，每一輪迭代主要包含以下幾個階段：

（1）信息提取：從大數據海量的公開文書中，利用NLP技術，提取案件屬性、犯罪客體、客觀方面、犯罪主體、主觀方面、量刑情節等實體對象，利用機器學習方法和語義規則關系將實體進行關聯，形成基于圖結構的知識結構。

（2）知識融合：基于以上多個圖知識結構進行合并，并進行語義矛盾和歧義的消除，如坦白和自首不應該同時被評價。

（3）知識評估：對于已融合的新知識，選擇置信度高的知識內容加入知識庫（部分經過人工審核），保證知識庫的質量。

另一方面，在構建量刑系統的知識庫之后，便結合案例輸入信息，將輸入實體進行相似度匹配以及關聯關系的深度匹配，進行知識推理得到預測量刑結果，并統計和輸入與量刑有關的罪名、法條、刑罰裁量以及類案等信息，并根據《刑法》的規定設置主刑與附加刑。在設置量刑規則時，可以設計實時刑期預覽環節，使量刑配置可視化圖表。為避免量刑的機械化，彌補大數據量刑的不足，在量刑模型中，應配置法官自由裁量權功能，即法官可以根據案件的不同，調節刑量比例，實現精準量刑下的刑罰個別化。

（二）依規提煉量刑情節

量刑模型構建完成后，設置量刑情節是確保量刑規范化、實現精準化量刑的重要環節[9]。量刑情節包括法定量刑情節與酌定量刑情節;而量刑情節的提煉，必須依靠規則。沒有規則的裁判是不可靠的裁判，沒有規則的刑罰裁量也必將陷入“如墮煙海”的混亂窘境。量刑是一項司法裁判活動，“以犯罪事實為依據，以刑事法律為準繩”亦為我國量刑實踐中所必須嚴格遵守的一項基本準則，故依法量刑是保障精準量刑的前提。

提煉量刑情節的設計過程，嚴格遵循刑法、司法解釋、各級量刑規范指導文件、指導案例等，確保量刑結果統一、合規。針對量刑規范化，應對量刑情節進行篩選、定位、分類及評估其作用;同時，量刑規范化也意味著要搜集、整理更多的情節因素。只有系統完備的量刑情節，才能實現對具體個罪全面且精準的評價，進而保障量刑公正。

因此，針對刑法分則所規定的具體個罪，根據刑法、司法解釋、各地區關于量刑規范化的指導文件等，盡可能“窮盡”在個案中可能出現的量刑情節，并對這些情節進行定性和分類，從而制定出對應個罪情況的各省量刑情節表，即存在多少種具體的個罪，就存在多少張量刑情節表。以北京市盜竊罪為例（見表1），將情節分為定罪情節與量刑情節，延展各類情節要素，并根據《量刑意見》和北京市高級人民法院發布的《常見犯罪量刑指導意見實施細則》（下稱“北京《量刑細則》”）所規定的比例，調節量刑比例，最終確定被告人的刑量。北京市盜竊罪量刑情節的分類表明，提煉量刑情節應遵循以下要求：

第一，參照各地量刑指導意見實施細則，對規定的各種量刑情節進行歸納與總結，并將其加以分類，以情節為基本變量構建完整的量刑因素知識圖譜。同時，為適應復雜多變審判實踐的需要，又須進一步完善特定地域具體個罪在實踐中可能出現的量刑情節。例如，全國多地較普遍規定了“盜竊行為給失主造成的損失大于盜竊數額”這一量刑情節，而北京《量刑細則》未予以規定。考慮量刑之各類情狀，在提煉量刑情節時，可將其作為北京市地區的酌定量刑情節。這說明量刑情節的提煉應整合全國法院的量刑經驗，可將A地規定的量刑情節提煉為未規定該量刑情節之B地的酌定量刑情節。

第二，應通過技術手段對司法大數據進行分析，提煉出司法實踐中客觀存在的影響量刑的因素（以下簡稱“司法大數據中影響量刑的情節”），即提煉已決刑事案件中形成的量刑規律，并將其作為法官對具體個案進行刑罰裁量時的參考。例如，已決刑事案件中的“被害人失去知覺或者沒有發覺時臨時起意拿走財物，從重處罰”“盜竊軍事通信線路、設備的，從重處罰”，等等（見表2）。

第三，在量刑情節表中，應預設情節沖突的處理機制，防止量刑情節的不當競合，從而實現量刑情節組合的合理性。例如，在具體個案中，累犯的評價通常包含了前科的評價，若認定某一被告人成立累犯，往往不再將適用前科的從重情節，否則即違反禁止重復評價原則。換言之，精準量刑強調的全面評價并不等于可以重復評價。因此，在提煉從重情節時，應設置沖突處理規則，將累犯與前科設置為沖突情節，自動過濾其中某一情節，從而避免在情節選擇上的邏輯錯誤（見圖1）

（三）依規構建量刑規則

在提煉量刑情節之后，應當嚴格按照規范之要求構建量刑規則，具體而言：

首先，應確定量刑起點。任何刑罰的裁量都需要在基本犯罪構成事實所對應的法定刑幅度內確定量刑起點，若《量刑指導意見》對具體個罪規定了量刑起點，則依指導意見的規定予以確定。值得注意的是：

《量刑指導意見》對量刑起點的規定采用幅度形式的表述。對此，有學者指出，在認罪認罰從寬制度下，為了增強量刑協商過程及其結果的穩定性、權威性與延續性，進一步固化具結書的簽署效力，提高量刑建議“精準性”，更有必要提出確定刑量刑建議[10]。因此，為實現量刑的精準化，應通過對該犯罪案件所在地區個罪的大量案件進行實證分析，在《量刑指導意見》規定的幅度內，提取以“近似點”的形式所表現的量刑起點。若《量刑指導意見》未規定某一個罪名的量刑起點，也應通過司法大數據實證研究之方式確定量刑起點。

其次，確定調節基準刑的算法。應嚴格按照《量刑指導意見》確定調節基準刑的算法，并搭建相應的量刑模型，即在基本犯罪構成事實所對應的法定刑幅度內確定量刑起點的基礎上，根據剩余犯罪構成事實及其他影響犯罪構成的犯罪數額、犯罪次數、犯罪后果等犯罪事實，在量刑起點的基礎上增加刑罰量確定基準刑，再根據其他量刑情節調節基準刑。對于一般的量刑情節，則采取同向相加，逆向相減的算法;對于存在不同層級量刑情節的，則采取連乘算法調節基準刑。對于《量刑指導意見》未規定的個別罪名，則參照刑法、司法解釋等規范的規定，結合司法大數據分析歸納總結的審判經驗確定其算法。

最后，確定調節宣告刑的算法。應結合案件的整體情況，對量刑情節影響基準刑的調節結果進行綜合判斷。依據罪刑相適應原則，若該調節結果在法定刑幅度范圍內，則直接確定為宣告刑;若存在應當減輕處罰情節的，則在法定最低刑以下確定宣告刑，有數個量刑幅度的，則在法定量刑幅度的下一個量刑幅度內確定宣告刑;若只存在從輕處罰情節的，依法確定法定最低刑為宣告刑。若調節結果在法定最高刑以上的，可以依法確定法定最高刑為宣告刑。上述所得出的宣告刑，應通過司法大數據分析，根據類案匹配情況進行適當修正，并提供最佳參考數值。此外，構建的量刑模型中，依據《量刑指導意見》賦予司法人員可以在參考數值20%范圍內酌情調節刑量的權力，將自由裁量權轉換成可視化的“調節鍵”，以更好地適應本地區現實情況和審判實際（見圖2）。

四、大數據精準量刑的實踐路徑：因實證而精準

在量刑理念的指導下構建的精準量刑方法，應通過實證而實現量刑精準化，即量刑精準化的實踐路徑是實證化的展開。為了避免精準量刑的機械化、形式化等現象，應當實現精準量刑規則透明化、量刑方法可視化、量刑情節提煉適正化，消除公眾對量刑“暗箱操作”的疑慮，使精準量刑具有責任刑之“功效”。同時，為了實現一般預防之目標，應通過大數據技術將精準量刑的方法予以實證化。通過實證檢視其方法的可行性，及時調整量刑方法，使之更加精準。因此，應當通過實證的方式，輔助確定量刑參數、確定量刑起點，從而確定宣告刑。這種量刑實踐路徑應當可以是更高效與透明的。

（一）實證輔助確定量刑參數

任何個罪的量刑模型都涉及多種量刑參數，如量刑起點、減輕處罰的下限、特定量刑情節刑罰調節比例等。顯然，精準的宣告刑，必然依賴上述參數的精準確定，其表現為具體的、確定的數值。然而，從目前有關量刑的規范來看，這些參數要么被規定為“幅度”，要么無相關規范明確規定。顯然，這些參數的具體值不能“任性”設置，必須合規有據。因此，在遵守量刑指導意見的基礎上，可以以近千萬份刑事裁判文書之司法大數據為對象，通過大數據技術進行篩選，挖掘出某一具體個罪在某一特定地區的案例數據，智能提取司法實踐中的量刑結果，將大數據中的量刑規律轉換為司法實踐中可參考的量刑“線條”。通過對相近條件下刑罰結果的數據對比分析，從而歸納總結出各量刑因素確定的實際參數值，由此避免量刑活動“脫規”乃至失控。

根據司法大數據確定量刑參數，實現量刑合規合理。然而，實證求得的各種量刑參數的具體值，絕非大數據技術的簡單運用，而需要將量刑原理和專業知識融入案例篩選、情節甄別、數值分析等每一個環節中，真正實現去偽存真，提煉所需。在司法實務中，為明確某一量刑情節刑罰調節比例的確定數值，應當提取司法判決文書中該情節要素，并過濾掉無關因素，對該情節影響下因不同構成事實所形成的刑罰量進行數據對比，并參考量刑指導意見規定，由此確定具體的調節比例。

例如，將上海地區盜竊數額2 000元的案件量刑起點設置為4個月，若其中具有扒竊情節的案例的宣告刑分布的峰值集中于5個月，則可將此類案件的量刑參數確定為5個月（見圖3）;若數額6 000元至7 000元且同樣具有扒竊情節的案例，其宣告刑較多分布于10個月，則可將10個月設置為此類案件的量刑參數（見圖4）。在過濾掉其中無關因素的情況下，結合上海《量刑細則》的規定，若將“扒竊”這一量刑情節的通常調節比例確定為17%，可以實現量刑精準化，則可以確定調節比例為17%，但出現量刑偏差時，這一調解比例仍可以繼續調節，直至達到量刑精準化。當然，在精準量刑的進一步推進、大數據實證化研究更加成熟的基礎上，精準量刑系統可以根據實際變化調整量刑參數，從而使精準量刑在大數據技術的支持下更符合實際，更大程度上克服對大數據量刑機械化的指摘。

（二）實證輔助確定量刑起點

量刑起點的確定是刑罰裁量的第一步。量刑起點作為具體個罪的基本犯罪構成事實一般既遂狀態下所應該判處的刑罰量，應該嚴格依照法律規定，并結合實證數據予以確定。例如，上海市高級人民法院發布的《量刑指導意見實施細則》規定，敲詐勒索數額達到較大的，在4個月拘役至6個月有期徒刑幅度內確定量刑起點。根據上海市該類案件的大數據分析，在類似的犯罪構成事實基本固定的情況下，大數據顯示最終刑罰的波動范圍不超過3個月，因此，可以直接將3個月確定為起點的幅度區間。若《量刑意見》對具體個罪沒有確定量刑起點的，則可以根據司法大數據歸納總結審判實踐中的量刑規律進行確定。從圖5所示，根據北京《量刑細則》，盜竊公私財物，犯罪數額達到“數額較大”起點2 000元，或者入戶盜竊、攜帶兇器盜竊、扒竊的，或者在兩年內盜竊三次的，在3個月拘役至9個月有期徒刑幅度內確定量刑起點。關于盜竊罪最低定罪數額的起點規定了3個月至9個月的幅度。通過收集北京市盜竊數額為2 000元的盜竊罪案件366個，在經過大數據分析后，可以發現其最終刑罰峰值集中于6個月。因此，在司法實踐中，可以對該地區該類案件達到定罪標準，通常確定的常量起點為6個月。從大數據中可以看到，司法實踐中法官采納5個月至7個月作為量刑起點的占絕大多數。科學確定一定幅度的刑量，是對量刑模型嵌入法官自由裁量權的回應，但個案的情況特殊，應支持根據具體案件重新確定量刑起點。

（三）實證輔助確定宣告刑

確定量刑起點之后，應根據案件的情節確定宣告刑。宣告刑應根據大數據實證化所確定的算法基礎提出，綜合全案情況，結合推送類案中所提取的刑期分布，對宣告刑進行適當修正。所謂類案推送，即是通過量刑模型中的語料庫，推薦與待辦案件最相類似的案件。為實現類案類判的目標，輔助確定宣告刑，應運用自然語言處理和數據分析技術，對數據庫幾百萬份判決文書進行識別和篩選，優先推送與具體個案

情節高度相似的類案，通過類案查看其裁判內容和詳情。從而實現《量刑意見》的要求：一是量刑要客觀、全面把握不同時期不同地區的經濟社會發展和治安形勢的變化;二是對于同一地區同一時期，案情相近或相似的案件，所判處的刑罰應當基本均衡。如圖6所示，即為根據用戶輸入的盜竊數額8 000、入戶盜竊、前科、坦白等條件所展示的類案情況。

其實，類案輔助確定宣告刑即是在已決案件的基礎上，實證分析類似案件的宣告刑，確定待辦案件的宣告刑。既不突破已決類似案件的刑量范圍，又能實現該待辦案件宣告刑的精準性。

此外，量刑模型中還應記錄某一地區對某案件的調節情況，智能分析該地區未決案件的宣告刑數據，并智能建立該地區未決案件宣告刑數據庫。量刑模型通過深度學習，對類似條件下的宣告刑修正時將優先按照該數據區間范圍內進行推薦，從而形成刑罰裁量的可預測性、連續性和穩定性，進一步優化宣告刑裁量機制。

（四）實證輔助保障量刑的高效與透明

通過實證實現的精準量刑系統，應做到高效透明，并發揮以下優勢：一是高效解決“案多人少”的量刑工作實際;二是透明化的量刑方法與量刑規則，使精準化成為可視化。在助力精準量刑的過程中，又能輔助普通民眾“參與”量刑，強化民眾精準量刑的規范意識。

首先，精準量刑系統應做到操作簡易快捷。在實現量刑公正的同時，在司法實踐中，應著眼于當前案多人少的現實壓力，以簡單便捷的操作最大限度提高量刑效率。承前所述，系統根據刑法、司法解釋、各地區量刑實施細則等規范性文件，確定量刑算法規則，并構建量刑知識圖譜。在這一量刑模型中，容納該地區具體個罪可能存在的量刑情節，并按照這些情節的分類，確定定罪基準、從重情節、從寬情節、司法大數據中影響量刑的因素的遞進式量刑過程。這一過程完全模擬法官的量刑模式，有助于形成邏輯性、規律性的思維定式。同時，量刑模型能夠全面囊括該地區具體個罪的所有量刑情節，從而實現對案件的全面評價。全面評價意味著需要將案件的全部事實、法定量刑情節、酌定量刑情節輸入量刑模型中，此時，如何將交互界面設計得簡潔流暢、便利使用便成為“高效”的評價標準之一。此外，操作頁面應實時展示量刑過程，提示量刑情節的沖突，智能化處理量刑情節沖突問題，并展示精準量刑的結果。

其次，智能量刑應通過實證實現論證的透明化。裁判文書的說理性，“是衡量司法裁判的正確公正、裁判文書的質量水平的重要標準”[11]。2018年最高人民法院《關于加強和規范裁判文書釋法說理的指導意見》明確：“裁判文書釋法說理的目的是通過闡明裁判結論的形成過程和正當性理由，提高裁判的可接受性，實現法律效果和社會效果的有機統一。”可見，量刑公正的關鍵還在于公開透明，即強化宣告刑的釋法說理。精準量刑方法在實踐中的展開，也應明確量刑說理的可視化，詳細展示精準量刑過程中的量刑方法的理由、實現方式，從而保證刑罰裁量的合理性得到充分體現。量刑說理的可視化可以由量刑規范化表格實現。以表格數據形式完整展示形成最終量刑結果的各種因素及其影響權重，具體包括量刑起點、基準刑、所有量刑情節及其調節比例、量刑計算公式等，根據表格即可全面了解整個量刑過程，從而實現量刑過程的公開化、透明化展示。當然，刑罰裁量過程中援引的所有法律依據也應展示。量刑情節的法律依據是精準性的體現，定罪基準、從重情節、從寬情節三個維度展現整個刑罰裁量過程中所援用的法律依據，可以凸顯量刑的邏輯性與合理性。

最后，精準量刑在實踐中應以數據圖表可視化展現。如果類案推送是針對具體個案的微觀展示，則數據圖表可視化分析，是對該地區類案整體情況的宏觀展現。量刑達致精準性，除了對犯罪地的類案進行實證分析之外，還應對全國范圍內相關的判決文書進行分析，并對所在地區的類案進行深度學習，從而得出類案的實際刑期區間以及平均刑期。此外，通過扇形圖、散點圖、柱狀圖等圖表形式展示所在地區以及全國各地區的宏觀司法數據，包括主刑分布、緩刑數量、附加刑、量刑情節占比及案例的地區分布情況等，從而使量刑的過程與結論，可以得到大數據的輔助參考，通過大數據的類案獲得精準性。

五、結語

“科學的量刑方法是公正量刑的前提。量刑方法可從兩個方面來研究：一是宏觀層面的量刑方法，主要解決量刑的方向、原則和思路問題;二是微觀層面的量刑方法，主要解決具體的量刑過程、步驟和操作問題。”[12]通過法律與技術的緊密結合，探尋并實現刑法理論知識與刑事司法實務的深度對接，利用大數據及人工智能技術，構建了一套科學的量刑方法，使刑罰裁量的過程與結果具有可預見性、可論證性，從而“并合主義”下高度接近精準量刑，實現量刑公正目標。

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[12]戴長林.量刑方法及其應用[J].法律適用，2009（8）：6.

（責任編輯：蒲應秋）

收稿日期：2020-05-25

基金項目：國家社科基金重大項目“健全社會主義公平正義法制保障研究·人工智能與法制均等化、可及化研究”（20ZDA032）。

作者簡介：

王燕玲，女，廣東潮州人，博士，華南師范大學法學院副教授、碩士生導師。研究方向：大數據刑事法律應用研究。