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1月,2月以下
判決記載: 事實及理由一、本件簡易判決所認定之犯罪事實與證據,均與檢察官聲請簡易判決處刑書之記載相同,依刑事訴訟法第454條第2項規定引用之(如附件)。二、核被告潘中輝所為,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。至本件卷附之高雄市政府警察局道路交通事故肇事人自首情形紀錄表固勾選被告之自首情形為:「報案人或勤務中心轉來資料未報明肇事人姓名,處理人員前往傷者就醫之醫院處理時,肇事人在場,並當場承認為肇事人員」,惟此所謂被告承認「肇事」,應係指被告就其騎乘上開普通重型機車與林美惠所駕駛之上開自用小客車發生碰撞等一事承認而言,至於酒後駕車之犯行部分,細究全案卷證,未見被告對於酒後駕車之公共危險犯行於接受呼氣酒精測試前即有自首之情形,而係經檢測後,查知其酒精濃度超過標準,始承認駕車前有飲用酒類之行為,此經被告於警詢時供述在案,是被告承認犯罪,係在行為經警查知後所為,屬於自白性質,難認有自首規定之適用,附此敘明。...

真實量刑數值: 大於1月,2月以下
判決記載: 事實及理由一、本件簡易判決所認定之犯罪事實與證據,除證據部分補充「財團法人台灣電子檢驗中心呼氣酒精測試器檢定合格證書影本」外,餘均引用檢察官聲請簡易判決處刑書之記載,如附件。二、核被告NGUYENANHDUC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。爰以行為人之責任為基礎,審酌被告於酒後呼氣酒精濃度高達每公升0.49毫克之情形下,仍率爾騎乘機車上路,顯見其就飲用酒類後駕駛動力交通工具對於公眾往來安全之潛在危險,及可能因此對於其他用路人肇生之損害仍未知所警惕,且忽視不得酒後駕車之法令規範,其心態實不足取。惟念被告為初犯,犯後坦承犯行,態度尚可,幸未肇事造成實害,兼衡其高中畢業之智識程度、勉持之生活狀況等一切情狀,量處如主文所示之刑,並諭知如主文所示易科罰金之折算標準,以資警惕。...

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,均引用檢察官聲請簡易判決處刑書的記載,如附件。二、本件被告的犯罪行為,是犯刑法第185條之3第1項第1款的不能安全駕駛動力交通工具罪。本院綜合考量以下事項,就被告本件犯行判處主文欄所載的刑度及如易科罰金的折算標準:(一)被告酒後所駕駛的交通工具為機車,行駛的地點為一般道路。(二)本次是被告第3次為不能安全駕駛動力交通工具犯行,前2次犯行的犯罪時間分別為101年間、106年間(參見臺灣高等法院被告前案紀錄表及本院107年度原交簡字第10號刑事判決),足見其無法知所警惕、反覆再犯。(三)犯後坦承犯行。(四)所測得的吐氣中酒精濃度數值。(五)被告學歷為國中畢業的智識程度、家庭經濟狀況不佳(參見被告警詢筆錄第1頁的陳述)及其他刑法第57條各款所規定的事項。...

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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