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3月,6月以下
判決記載: 事實一、廖胤裕自民國106 年6 月22日15時40分許起至同日16時許止,在位於臺中市南屯區黎明路與文昌街旁之某工地,飲用啤酒後,其吐氣所含酒精濃度已達每公升0.25毫克以上,竟於同日17時許,基於酒後駕駛動力交通工具之犯意,騎乘車牌號碼000-000 號普通重型機車上路。嗣於同日17時40分許,途經臺中市西屯區環中路近市政路交岔路口時,因行車不穩、左右搖晃為警攔檢,經警發現廖胤裕全身酒味,於同日17時50分許,當場對其施以吐氣酒精濃度檢測,測得其吐氣中所含酒精濃度達每公升0.30毫克,始查知上情。二、案經臺中市政府警察局第六分局報告臺灣臺中地方法院檢察署檢察官偵查起訴。理由壹、證據能力方面:一、按被告以外之人於審判外之陳述,雖不符刑事訴訟法第159條之1 至第159 條之4 等規定,而經當事人於審判程序同意作為證據,法院審酌該言詞陳述或書面陳述作成時之情況,認為適當者,亦得為證據;當事人、代理人或辯護人於法院調查證據時,知有第159 條第1 項不得為證據之情形,而未於言詞辯論終結前聲明異議,視為有前項之同意,刑事訴訟法第159 條之5 有明文規定。立法意旨在於傳聞證據未經當事人之反對詰問予以核實,原則上先予排除;惟若當事人已放棄反對詰問權,於審判程序中表明同意該等傳聞證據可作為證據,或於言詞辯論終結前未聲明異議,基於尊重當事人對傳聞證據之處分權,及證據資料愈豐富,愈有助於真實發見之理念,且強化言詞辯論主義,使訴訟程序得以順暢進行,上開傳聞證據亦均具有證據能力。查本判決下列所引用被告以外之人於審判外所為陳述之供述證據,檢察官、被告廖胤裕迄本院言詞辯論終結前,就該等證據之證據能力亦皆未聲明異議,本院審酌該等證據作成時之情況,並無違法取證或其他瑕疵,認為均適於作為本案認定事實之依據,依刑事訴訟法第19條之5 規定,該等供述證據皆有證據能力。二、刑事訴訟法第159 條至第159 條之5 有關傳聞法則之規定,乃對於被告以外之人於審判外之言詞或書面陳述之供述證據所為之規範;至非供述證據之書證、物證,或以科學、機械之方式,對於當時狀況所為忠實且正確之記錄,性質上並非供述證據,應無傳聞法則規定之適用,如該非供述證據非出於違法取得,並已依法踐行調查程序,即不能謂無證據能力。本判決下列所引用之非供述證據,亦查無有何違反法定程序取得之情形,本院審酌本案卷內之證據並非非法取得,亦無證明力明顯過低之情形,且經本院於審判期日依法進行證據之調查、辯論,被告於訴訟上之程序權即已受保障,故各該非供述證據,均得採為證據。貳、認定...

真實量刑數值: 大於3月,6月以下
判決記載: 事實及理由一、莊淑蕊前於民國101年間,因公共危險案件,經臺灣屏東地方法院以101年度交簡字第1828號判決判處拘役59日確定;另因詐欺案件,經臺灣新北地方法院檢察署檢察官以104年度偵字第22677號為緩起訴處分確定,自106年6月30日起至107年6月29日止(於本件均未構成累犯)。詎莊淑蕊猶不知悔改,於前揭緩起訴期間即107年5月2日11時30分至12時40分許,在屏東縣林邊鄉「武弄園餐廳」內飲用高粱酒後,由其友人阮明帶駕駛車牌號碼000-0000號自用小客車將其載至屏東縣佳冬鄉石光村中山路某按摩店,俟於同日13時45分許,其吐氣所含酒精濃度仍達每公升0.25毫克以上之程度,竟基於酒後駕駛動力交通工具之犯意,再自該按摩店駕駛前揭車牌號碼000-0000號自用小客車行駛於道路。嗣於同日14時00分許,莊淑蕊駕駛上開自用小客車行至屏東縣佳冬鄉民有街與石光街交岔路口時,不慎與曾恭仁所騎乘之腳踏車發生碰撞,致曾恭仁人車倒地而右小腿受有傷害(過失傷害部分,未據告訴),經警據報到場處理該起交通事故,並於同日15時02分許,測得其吐氣所含酒精濃度達每公升0.90毫克,始悉上情。二、上揭犯罪事實,業據被告莊淑蕊於警詢及偵查中均坦承不諱,並有道路交通事故當事人酒精測定紀錄表、肇事現場略圖、道路交通事故現場圖、道路交通事故調查表一二、車輛詳細資料報表、屏東縣政府警察局舉發違反道路交通管理事件通知單影本各1份及現場蒐證照片10張等在卷可佐,其犯嫌足堪認定。...

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之記載(如附件)。二、核被告所為係犯刑法第185 條之3 第1 項第1 款駕駛動力交通工具而吐氣所含酒精濃度達每公升0.25毫克以上之罪。被告前有如事實欄所載之前科紀錄等情,有臺灣高等法院被告前案紀錄表1 份在卷可稽。查被告於有期徒刑執行完畢後,5 年內故意再犯本件法定刑有期徒刑以上之罪,依刑法第47條第1 項之規定,構成累犯,並加重其刑。茲審酌被告呼氣酒精濃度數值、酒後騎乘機車對交通安全之影響程度、幸未肇事、前已曾因酒醉駕車遭科處刑責,本次猶然再犯,顯見其忽視酒醉駕車對用路大眾交通安全之威脅、犯罪後於警訊中坦承酒後駕車之態度等一切情狀,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