基準案件對AI量刑建議的影響——修正實驗

在初步實驗中，我們發現AI給出的量刑建議普遍重於實際判決。為了幫助AI更好地理解司法量刑的實務標準，Lodi進一步引入了一個基準案件，希望能幫助AI修正其判斷標準，並讓其重新評估之前的案件。

引入基準案件：詐騙金額1860萬元的判決

Lodi選取了一個詐騙金額遠遠高於原先案件的判決作為基準案件-台北地方法院109年度易字第240號，該案件具有以下的關鍵要素：
-詐騙金額：約1,860萬元
-犯罪手段：虛構匯款操作，騙取大額資金。
-被告態度：拒不承認犯罪，缺乏悔意。
-最終刑期：2年8個月有期徒刑。

Lodi告知AI這個判決的案件事實，並告知法官給予的刑期，以此作為AI的參考基準。接著，Lodi要求AI重新評估先前提到的三個案件，觀察在有了參考基準後，AI的量刑建議是否能更接近實際判決。

AI在引入基準案件後的量刑建議

1. 台灣台北地方法院111易299號：1年6個月有期徒刑（原建議4年）
   GPT對量刑考量的說明：
   本案件的詐騙金額顯著低於基準案件，且犯罪情節也較少牽涉到多名共犯，罪行相對較輕。雖然手段複雜，但鑒於金額較低以及無其他加重因素，合理的量刑預測應為1年6個月有期徒刑。

2. 台灣桃園地方法院112易74號：1年8個月有期徒刑（原建議4年6個月）
   GPT對量刑考量的說明：
   基準案件的量刑為2年8個月，這是在詐騙金額巨大且詐欺手段複雜的情況下作出的判決。相比之下，本案雖然金額較少，手段也相對簡單，但仍存在以下情節需要考量：
   -被告利用其專業身份行騙，顯示出利用他人信任進行詐欺的惡劣行為。
   -被告迅速將詐騙所得全數用於高風險的運動彩券下注，且未表現出悔過態度，顯示出對財務負責任的嚴重缺失。
   -被害人對被告的專業和過去交易的信任被徹底破壞，經濟上也受到了實質損害。
   基於這些考量，結合基準案件的量刑標準，被告的量刑應有所減輕，因為詐騙金額和手段不如基準案件那麼嚴重。然而，由於他同樣未顯示悔過，且有明顯的詐欺行為，合理的量刑應為1年8月。

3. 台灣高雄地方法院111易字362號：1年10個月有期徒刑（原建議3年6個月）
   GPT對量刑考量的說明：
   本案的詐騙金額明顯小於基準案件，但其犯罪手段周密、具有高度策劃性，且在案發過程中更換車牌等行為顯示出逃避追蹤的意圖。雖然金額不及基準案件，但其策劃性與逃避行為應在量刑上予以考慮。
   鑑於基準案件最終判刑2年8個月，本案的量刑應當低於此數字，但考慮到其犯罪情節較為嚴重，合理的量刑建議應為：1年10個月有期徒刑。

在這次修正後，AI顯示出更加接近實務的量刑標準。這表明，AI在擁有類似案件的基準數據後，能夠修正其判斷並提供與實際判決更為接近的量刑建議。

比較表格

結論與分析

這次實驗的結果顯示，當AI獲得相關的量刑基準後，能夠顯著調整其量刑建議，使其與法院的判決更加一致。這表明，AI具備適應能力，並能在具備參考數據時，提升其量刑準確度。這是否可能意味著，AI可以成為法律領域的一個輔助工具，幫助法官和律師在相似案件中進行合理的量刑預測呢？請繼續閱讀Lodi下一個階段的實驗！