人工智慧酒駕量刑估計系統

AI DUI Sentencing Estimate System

本網頁展示台灣大學法律資料分析研究室與台灣師範大學數位人文研究室之研究成果。 研究室使用司法院所公開釋出的判決書作為訓練資料,運用自然語言處理+深度學習技術建立人工智慧模型,針對酒駕案件(Driving under the influence, DUI)預測可能的判決結果,提供讀者參考。 本研究目前使用的是單純酒駕判決(刑法§185-3條第1項第1款),因此不包含其他致人於傷、致人於死,或吸毒駕車。 因其運算方法與數據,本研究亦有研究限制,詳情可參閱後附學術論文,AI模型運算結果僅供學術討論。如有指教、回饋或合作需求,請洽:hlshao2@gmail.com。

使用方法:
一、請於下列框框中輸入「酒駕相關情狀」的任意文字,可以是虛構的或真實的,例如「某某飲酒後,吐氣所含酒精濃度達每公升0.25毫克以上之程度,基於不能安全駕駛動力交通工具之犯意駕車上路。」
二、按下「計算」,得到人工智慧所預估之數值。
三、使用者可以加入任意資訊。如「經查為累犯」等等,觀察其異同。
四、在下面部分,本網頁隨機提供了一些以往判決中的案例與「事實情狀」,以及其實際判案結果,提供參考。

後記: 「酒駕」案件是台灣重要的社會議題之一,也是法律實踐與社會意識的重要接點。 尤其是發生酒駕重大傷亡事件之際,更是會有很多的社會辯論以及修法呼聲。研究室成員期望能提供此議題的實證研究,同時關心社會。(2021.12)

量刑估計數值: 大於2月,3月以下

上格輸入情狀: 某某飲酒後,吐氣所含酒精濃度達每公升0.25毫克以上之程度,基於不能安全駕駛動力交通工具之犯意駕車上路。經查為累犯。

模型展示說明影片

相關學術論文1: 邵軒磊,2021/5, 人工智慧與酒駕刑度估計──深度學習卷積神經網路量刑模型之實踐, 月旦法學雜誌。
相關學術論文2: 黃詩淳、邵軒磊,2020/3, 以人工智慧讀取親權酌定裁判文本--自然語言與文字探勘之實踐, 國立臺灣大學法學論叢。
相關學術論文3: 黃詩淳、邵軒磊,2017/11,運用機器學習預測法院裁判: 法資訊學之實踐, 月旦法學雜誌。

過往案例

請點選「隨機抽出」,本欄位將提供三則過往的酒駕案例,提供刑度與事實之對照,資料來源為司法院之公開判決書。

真實量刑數值: 大於2月,3月以下
判決記載: 事實及理由一、本件犯罪事實及證據,均引用檢察官聲請簡易判決處刑書之記載(如附件聲請書)。二、核被告顏鑄衡所為,係犯刑法第185 條之3 第1 項第1 款之駕駛動力交通工具而有吐氣所含酒精濃度達每公升0.25毫克以上情形罪。爰審酌被告於本件飲酒後吐氣所含酒精成分達每公升0.25毫克以上,仍駕駛動力交通工具行駛於道路,經警對之實施酒測,因肇事測得其吐氣所含酒精成分高達每公升0.84毫克之犯罪情節,輕忽公眾交通安全而酒後酒精濃度超過標準仍駕駛動力交通工具,兼衡其犯後坦承犯行、品行尚佳、智識程度(自陳高職肄業)與生活狀況(自陳家庭經濟狀況小康)等一切情狀,量處如主文所示之刑,並諭知易科罰金之折算標準,以示懲戒。...

真實量刑數值: 大於3月,6月以下
判決記載: 事實及理由 一、本案犯罪事實及證據,均引用檢察官聲請簡易判決處刑書(如附件)之記載。二、核被告所為,係犯刑法第185 條之3 第1 項第1 款不能安全駕駛動力交通工具罪。另被告前因公共危險案件,經臺灣新北地方法院以106 年度交簡字第1452號判決判處有期徒刑5月確定,於民國106 年6 月29日易科罰金執行完畢,此有臺灣高等法院被告前案紀錄表在卷可稽,其於前開有期徒刑執行完畢後,5 年內故意再犯本件有期徒刑以上之罪,為累犯,應依刑法第47條第1 項之規定加重其刑。爰審酌被告已有數次不能安全駕駛前科,卻未能記取教訓,於服用酒類後,吐氣酒精濃度達每公升0.30毫克,仍貿然駕駛自用小客車上路,除危及己身安危,亦罔顧公眾往來之交通安全,並對其他用路人之生命、身體及財產造成相當程度之潛在危險,應予非難,惟念被告犯後對其犯行坦承不諱,態度尚佳,兼衡其自陳國中畢業之教育程度、業工、家庭經濟狀況勉持、中度障礙之身心狀況等一切情狀,量處如主文所示之刑,並諭知易科罰金之折算標準。...

真實量刑數值: 大於3月,6月以下
判決記載: 事實及理由一、本件犯罪事實及證據,均引用如附件檢察官聲請簡易判決處刑書之記載。二、論罪科刑之依據(一)核被告昌薇所為,係犯刑法第185條之3第1項第1款之血液中酒精濃度達百分之0.05以上而駕駛動力交通工具罪。(二)爰審酌被告明知酒精成分對人之意識能力具有不良影響,酒後騎乘機車對一般往來之公眾及駕駛人自身皆具有高度危險性,既漠視自己安危,尤罔顧公眾安全,而於服用酒類後,經抽血檢測測得其血液酒精濃度達每100毫升304毫克,換算吐氣酒精濃度達每公升1.52毫克,仍騎乘普通重型機車於公眾往來之道路上,且因操作不慎,自行摔倒於地,已有危害行車安全之情形;然慮及被告犯後坦承犯行,態度尚可,兼衡其於警詢及偵訊時自陳經濟狀況小康、智識程度高職肄業、目前尚無職業等一切情狀,量處如主文所示之刑,並諭知易科罰金之折算標準,以資懲儆。...

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邵軒磊, Hsuan-lei SHAO

Project Director, Corresponding Author
hlshao2@gmail.com
Associate Professor, DEAS, NTNU
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范植荃, Chih-chuan FAN

Project Assistant, IT Engineer

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楊子潁, Tzu-ying YANG

Project Assistant, IT Engineer
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黃詩淳, Sieh-Chuen Huang

Project Collabrator, Co-Author
schhuang@ntu.edu.tw
Professor, College of Law, NTU
Director of Lab. of Legal Analitics, NTU.

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實驗室成員, The Cat

Lab Member