刑事司法智能化视域下认罪认罚主客观量化标准

摘要：认罪认罚从宽作为我国刑事诉讼法所确立的刑事诉讼的基本原则之一，在我国刑事诉讼中具有极其重要的意义。认罪认罚主客观量化标准类型分为传统型，智能辅助型，智能替代型。智能司法背景下智能辅助型认罪认罚主客观量化标准是唯一的选择，因为传统型量化标准俨然不符合时代发展潮流，智能替代型量化标准超越人的可控范畴，智能辅助型量化标准兼具人本与革新理念。

关键词：认罪认罚;量化标准;智能辅助

近年来，人工智能在司法领域的应用愈发受到关注。认罪认罚是我国实行的宽严相济的刑事政策的重要体现，符合刑事实体法罪责刑相适应原则。认罪认罚中涉及司法机关量刑建议与刑罚裁量的量化与衔接。是否从宽由司法机关根据案件具体情况决定予以裁量。[*作者简介：

杨通新，广西大学行健文理学院助教，刑法学硕士。

基金项目：广西大学行健文理学院青年教师科研能力提升项目“人工智能时代司法商业化风险及其规制研究”（项目编号：Y2019RSQ05）的阶段性成果。

最高人民法院，最高人民检察院，公安部，国家安全部，司法部.关于适用认罪认罚从宽制度的指导意见[Z]，2019.10]人工智能与司法（认罪认罚从宽制度）结合的过去、现在与未来都在发生着巨大的变化。

一、认罪认罚从宽制度概述

认罪认罚从宽作为我国刑事诉讼法所确立的刑事诉讼的基本原则之一，是我国刑事诉讼法于2018年修改新增的一项重要内容，作为刑事诉讼法第15条，其内容为“犯罪案疑人、被告人自愿如实供述自己的罪行，承认指控的犯罪事实，愿意接受处罚的，可以依法从宽处理。”

认罪认罚从宽原则的确立，在我国刑事诉讼中具有极其重要的意义。对于认罪认罚从宽原则的理解，笔者认为应当至少从如下方面予以展开：

其一，内容上，该原则的内容涵盖了认罪、认罚与从宽处理三个方面的内容。认罪认罚是从犯罪嫌疑人、被告人角度而言，就其自身所犯罪行而作出的意思表示。从宽处理是从司法机关的角度而言，针对犯罪嫌疑人、被告人所作出的意思表示，根据法律规定与案件具体情况作出是否予以从宽的结论。

其二，主体上，认罪认罚的主体主要包括犯罪嫌疑人、被告人。在主体上区分为犯罪嫌疑人和被告人是必要的，众所周知，犯罪嫌疑人与被告人是刑事诉讼中的特有称谓，二者的区分是以起诉作为分界线，如检察机关提起公诉之前称之为犯罪嫌疑人，提起公诉之后称之为被告人。对主体上进行区分也表明了认罪认罚从宽原则的适用阶段之宽，从中也较之于各阶段都不认罪具备积极的诉讼价值与意义。

其三，适用阶段和适用案件范围。认罪认罚从宽制度贯穿刑事诉讼全过程，适用于侦查、起诉、审判各个阶段。[ 同①。]认罪认罚的适用阶段和适用案件范围是非常广泛的。从阶段上而言，罪与罚的确定权在人民法院，但是并不妨碍犯罪嫌疑人、被告人在侦查、起诉阶段作出认罪认罚的意思表示，即贯穿刑事诉讼的全过程。而且越早作出相应的意思表示越有利于案件的顺利解决，所具备的诉讼价值、意义更大。从适用案件范围而言，“认罪认罚从宽制度没有适用罪名和可能判处刑罚的限定，所有刑事案件都可以适用，不能因罪轻、罪重或者罪名特殊等原因而剥夺犯罪嫌疑人、被告人自愿认罪认罚获得从宽处理的机会。”[ 同①。]从该指导意见可以看出，认罪认罚的案件范围非常宽泛，并不限定于某一类或某些特殊的案件。这样的规定会带来一种好的效应，即让犯罪嫌疑人、被告人看到通过认罪认罚将产生的于己有利的后果，从而亦达到节约司法资源、提高司法工作效率的效果。

其四，自愿性而言，所谓认罪认罚，表明犯罪嫌疑人属于自愿且如实供述罪行，且承认指控与愿意接受处罚。从动机而言，犯罪嫌疑人、被告人的认罪认罚动机表现为：“有的是基于悔过而认罪认罚;有的是基于在证据面前无法抵赖而认罪认罚;有的是基于争取从宽处理而认罪认罚。”[ 程荣斌，王新清.刑事诉讼法[M]，中国人民大学出版社，2021.06：93.]无论犯罪嫌疑人、被告人出于什么样的认罪认罚动机，相对于对罪行的矢口否认而言，亦具有积极的价值。

其五，对从宽的理解，从宽处理既包括实体上从宽处罚，也包括程序上从简处理。[ 同①。]而且，“‘可以从宽并非应当从宽、一律从宽’，这一思路同样业已成为共识。”[ 周新.重罪案件适用认罪认罚从宽制度研究[J]，比较法研究，2021.08：1.

]一方面，在从宽处理上既涉及实体又涉及程序，充分彰显了对实体正义与程序正义的高度重视，认罪认罚从宽处理程序上的的从简处理，是繁简分流原则的重要体现。另一方面，从宽为可以从宽而不是应当，具有高度的严谨性，充分体现了既发挥认罪认罚在刑事诉讼中的积极作用，又不实行所有认罪认罚都应当从宽处理的一刀切做法。可以从宽，给予了司法机关适当的从宽裁量权，让司法机关在具体的司法实践中结合法律规定与案件具体情况作出决断，如此更有利于发挥认罪认罚的积极作用，也符合宽严相济的刑事政策要求。

二、认罪认罚主客观量化标准类型

犯罪嫌疑人、被告人认罪认罚主客观方面应当是一个有标准可量化的意思表示。所谓量化标准，即可衡量性，犯罪嫌疑人、被告人认罪认罚的主客观都应当是可以进行衡量的，否则司法机关最终无法作出“可以从宽”的处理。犯罪嫌疑人、被告人认罪认罚主客观两方面均缺一不可。

“认罪认罚案件量刑建议具有明确量刑预期的功能，但这并不意味着其可以突破程序法的基本价值规律。”[ 陈实.认罪认罚案件量刑建议的争议问题研究[J]，法商研究，2021年第4期（总第204期）：166.]结合刑事诉讼的发展情况以及认罪认罰从宽原则不断适用，笔者认为认罪认罚主客观量化标准类型大致可以作如下划分。

（一）认罪认罚主观量化标准类型

认罪认罚主观量化标准，即衡量犯罪嫌疑人、被告人作出认罪认罚的主观心态的标准，也就是其认罪认罚的内心动机衡量标准。前文已经提到关于认罪认罚的主观动机，主要包括悔过、在证据面前无法抵赖以及想争取从宽处理这三种情况。然而，关于三种主观心态（动机）的量化，会因为所采用的量化标准不同而存在区别。

1.传统型

传统型认罪认罚主观量化标准类型，即以传统的方式来对犯罪嫌疑人、被告人认罪认罚主观方面进行量化，不通过任何技术手段完全通过司法工作人员的感知来进行判断，以达到是否给予从宽处理的内心确信。当然，在此场域下需要司法工作人员与犯罪嫌疑人、被告人直接进行接触，犯罪嫌疑人、被告人将认罪认罚的动机通过言语等方式传达给司法工作人员，司法工作人员在接收到认罪认罚动机信息之后进行评估判断，之后作出处理结果。

传统型认罪认罚量化标准最能体现司法工作人员的自主判断力与经验的运用，但是由于缺乏现代信息手段的辅助而显得效率偏低，类案的对比上因为司法工作人员个人信息储量的限制而有所欠缺，因此对类案的处理结果上可能不甚理想。比如说，甲、乙、丙、丁等多个同是实施了故意伤害行为的犯罪嫌疑人、被告人，出现在不同案件当中，那么如何把握他们的认罪认罚主观心态呢？从传统型量化标准来说，有可能处理甲、乙、丙、丁等多个犯罪嫌疑人、被告人的司法工作人员并非同一个主体，那么就会出现不同案件认定的时候出现同案不同认定的可能性，因此会出现可能相同或相类似的行为，因为不同犯罪嫌疑人、被告人的不同表述而得出相异的结论。

2.智能辅助型

所谓智能辅助型认罪认罚主观量化标准，即在司法工作人员的主导下，辅助运用智能手段，提高认定的效率。当今时代，人工智能的蓬勃发展已经给众多领域的发展进步带来启发，各个领域都相继出现了关于要不要人工智能、如何使用人工智能等诸多问题的争议，刑事司法领域亦是如此。当然，在刑事司法领域要不要人工智能的问题已无实质性争议，而更多是聚焦在如何将人工智能在刑事司法领域运用得恰到好处。

智能辅助型认罪认罚主观量化标准，是基于传统型主观量化标准的一个革新，积极寻求人工智能与认罪认罚主观量化的融合，以达到更好的效果。这也是当前刑事司法领域所主要坚持的观点。人工智能基于大数据的集成，获取的资源信息是单纯司法工作人员运用传统方式无法相比的。司法工作人员可以通过人工智能手段来对犯罪嫌疑人、被告人认罪认罚主观动机进行横向、纵向全方位对比，从而达到类案借鉴适用，得出的结论更具严谨性与可考性。

3.智能替代型

智能替代型认罪认罚主观量化标准，是极端强调人工智能在认罪认罚中的作用，甚至认为人工智能今后将是无所不能，司法工作人员将被人工智能所替代。在这种量化标准类型之下，几乎不用发挥人自身的作用，只要将认罪认罚主观量化工作交由人工智能系统即可，智能系统经过计算直接得出犯罪嫌疑人、被告人的主观动机。换句话说，认罪认罚的主观动机不是有司法机关做出来的，而是智能机器系统自己计算出来的。

（二）认罪认罚客观量化标准类型

前述是关于认罪认罚主观量化标准类型的阐述，而在认罪认罚的认定中，客观方面亦是不可或缺的重要因素。笔者认为，认罪认罚的客观方面主要包括所犯的罪行和刑罚。主客观两方面是相辅相成的，仅有主观动机而无实质认罪认罚表现，亦不成为真正的认罪认罚，可能只是骗取司法机关从宽处理的不良动机。相反，如果只有客观方面而不存在主观动机，那么客观结论也非真实，事实上这种情况也不可能发生。因此，在获取犯罪嫌疑人、被告人的主观动机之后，其认罪认罚动机所带来的客观效果就成为考究的重要对象。而对于犯罪嫌疑人、被告人认罪认罚客观方面的量化标准，笔者认为可能存在如下类型。

1.传统型

同样，在认罪认罚客观方面的量化之上，最为传统的方式也是坚持司法工作人员的单纯意思判断，这是主观对客观的判断，前述关于主观动机的判断属于主观对主观的判断。

在犯罪嫌疑人、被告人的主观动机得以确定的情况下，司法工作人员基于自身的经验、认知能力，对认罪认罚取得的客观方面进行归结。对于认罪认罚客观方面之一——罪行的量化，传统型量化标准主要是通过司法工作人员查看犯罪嫌疑人、被告人所实施的行为，结合其主观动机及其所指向的罪名，然后对照刑事实体法关于罪名的规定以及司法机关所指控的罪名，综合起来量化罪行。对于认罪认罚客观方面之二——认罚的量化，传统型量化标准主要是通过审查司法机关对犯罪嫌疑人、被告人行为的指控，看犯罪嫌疑人、被告人是否部分或者全部承认司法机关的刑罚指控，从而结合起来量化刑罚。

2.智能辅助型

相对于主观动机来说，认罪认罚中的罪与罚都属于客观方面，从哲学上来说，罪与罚并不因为犯罪嫌疑人、被告人的否认而转移。智能辅助型量化标准就是在传统型量化标准的基础之上，融入人工智能的关键元素，从而使得认罪认罚客观方面量化更具效率性，降低了人为先入为主、主观臆断的风险，量化结论也更具科学性。

3.智能替代型

与认罪认罚主观量化一样，智能替代型量化标准过度强调人工智能的作用而完全忽视了人的作用，从而出现了本末倒置的现象，从而也使得该类型在刑事司法领域中生存的可能性不大。至少笔者认为，在现阶段以及将来较长一段时间，人工智能与司法的融合将会出现各种各样的问题，待这些问题得以全部解决之后也不会出现智能替代型的认罪认罚客观量化标准。

三、智能司法背景下认罪认罚主客观量化标准选择

随着信息时代的不断发展，人工智能领域不断取得新进展，从而推动着刑事司法领域的不断改革，纯粹传统型认罪认罚主客观量化标准和智能替代型标准都不符合当前及今后刑事司法领域认罪认罚的量化标准，智能辅助型认罪认罚主客观量化标准类型将是必然的选择。笔者认为原因至少有如下方面。

（一）传统型量化标准俨然不符合时代发展潮流

完全与人工智能隔离的认罪认罚模式已然不可能，人类社会各领域必须直面人工智能发展所带来的机遇和挑战，将被動转化为主动，那种试图将人工智能拒之于刑事司法领域门外的做法俨然不可取。传统型认罪认罚主客观量化标准，曾经在人工智能还未介入司法领域的时候颇具用武之地，但是不得不承认在人工智能高速发展的今天，传统模式已经逐渐跟不上时代发展步伐，因此不宜再选用此种认罪认罚的主客观量化标准模式。

（二）智能替代型量化标准超越人的可控范畴

与传统型恰恰相反，智能替代型则过度依赖甚至唯人工智能是从，事实上这种做法是极极危险的。人工智能固然代表着众多先进技术，相对于纯人工而言具有无可比拟的优势。然而，我们应当看到，人工智能的过度受依赖，将会产生人类（司法工作人员）对人工智能失控，从而会导致原本运用人工智能以提高工作效率、保证认罪认罚质量的，却因为人工智能存在的不可控性而使得认罪认罚陷入无序。另外，人工智能具有相对的先进性，但并不代表其已经完美无缺，任何一个事务包括人也一样，都会存在一定的不足或缺陷，人工智能当然也不例外。

（三）智能辅助型量化标准兼具人本与革新理念

刑事司法中的宽严相济的刑事政策极其明确的体现了以人为本的思想理念。认罪认罚从宽原则与宽严相济的刑事政策相辅相成，前者的准确实施也是后者在刑事司法领域得以落实的具体体现。

智能辅助型量化标准在认罪认罚的量化中以人为主为本、以人工智能为辅的鲜明特点，贯穿于整个认罪认罚过程始终。人工智能应当作为人类发展进步的辅助工具，具有非常重要的工具价值，在刑事司法领域亦是如此，而不能本末倒置。只有清晰界定好人与人工智能之间的关系，才能够真正推动认罪认罚主客观量化的实质性进程，否则司法可能会受到来自于人工智能技术以外的其他因素的干扰，使得整个认罪认罚从宽原则及以其所构建起来的制度难以发挥切实的作用。因此，笔者认为认罪认罚主客观量化标准应当选取智能辅助型，充分发挥人与人工智能二者的作用，取长补短。

作者简介：

杨通新，广西大学行健文理学院助教，刑法学硕士。

基金项目：广西大学行健文理学院青年教师科研能力提升项目“人工智能时代司法商业化风险及其规制研究”（项目编号：Y2019RSQ05）的阶段性成果。