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、證據及應適用之法條,除證據並所犯法條欄之一、應補充:「證號查詢機車駕駛人資料、車輛詳細資料報表各1 份」外,均引用檢察官聲請簡易判決處刑書所載(如附件)。二、論罪科刑:(一)核被告苗仲威所為,係犯刑法第185 條之3 第1 項第1 款之不能安全駕駛動力交通工具罪。爰審酌被告前無任何經法院判決確定之刑事前科紀錄,有臺灣高等法院被告前案紀錄表1 份在卷可參,素行良好,於飲用酒類後,竟貿然騎乘普通重型機車上路,危及道路交通安全,缺乏尊重其他用路人生命、財產安全之觀念,幸未肇事無人傷亡,兼衡其五專在學之智識程度、家中經濟狀況勉持,犯罪所生危害及犯後坦承犯行之態度等一切情狀,量處如主文所示之刑,並諭知易科罰金之折算標準,以示懲儆。(二)被告前未曾受有期徒刑以上刑之宣告,有上開臺灣高等法院被告前案紀錄表在卷可憑,因一時疏失致罹刑典,經此一教訓,今後應益知慎戒,信無再犯之虞,本院認本案刑之宣告,以暫不執行為適當,爰依刑法第74條第1 項第1款之規定,併諭知2 年,以勵自新。又被告上揭犯行,對於社會治安仍有某程度之潛在危害,為使被告能深切省悟所為對社會治安之負面影響及刑罰之嚴重性,促使日後能遵守法律規範、強化法治觀念,並彌補其因犯罪所耗費之司法資源,本院認應課予一定條件之負擔,使其從中記取教訓並督促反省警惕,爰依刑法第74條第2 項第4 款規定,命被告於本案判決確定後1 年內,向公庫支付新臺幣(下同)5 萬元,而上開向公庫支付一定金額之諭知,得為民事強制執行名義。至被告於期間若違反前揭負擔情節重大,足認原宣告之難收其預期效果,而有執行刑罰之必要者,依刑法第75條之1 第1 項第4 款規定,得撤銷其之宣告,末此敘明。...

真實量刑數值: 大於1月,2月以下
判決記載: 事實及理由一、吳素雲於民國107年8月7日下午7時許至翌(8)日凌晨0時許,在位於臺南市○○區○○路0段00號之卡拉OK店飲用啤酒,致其吐氣所含酒精濃度達每公升0.25毫克以上後,竟仍不顧大眾行車之公共安全,基於酒後駕車致交通公共危險之犯意,於飲酒結束後即駕駛車號000-000號機車自上開地點離開,而行駛於道路;嗣其行經臺南市仁德區大同路3段與機場路之交岔路口時,不慎與賴韋安駕駛之車號00-0000號自用小客車發生碰撞,經員警據報到場處理,於當日凌晨0時42分許以呼氣酒精測試器測得吳素雲吐氣所含酒精濃度達每公升0.34毫克,乃查悉上情。案經臺南市政府警察局歸仁分局移送臺灣臺南地方檢察署檢察官偵查後聲請以簡易判決處刑。二、前開犯罪事實,有下列證據足資證明:(一)被告吳素雲於警詢、偵查中之供述。(二)證人賴韋安於警詢中之陳述。(三)酒精測定紀錄表(被測人吳素雲)。(四)臺南市政府警察局舉發違反道路交通管理事件通知單。(五)呼氣酒精測試器檢定合格證書。(六)車籍資料查詢結果。(七)道路交通事故現場圖、道路交通事故調查報告表(一)、(二)。(八)事故現場照片。...

真實量刑數值: 大於1月,2月以下
判決記載: 事實及理由一、本院認定被告石秀善之犯罪事實及證據,除應增列「車輛詳細資料報表1份」為證據外,餘均與檢察官聲請簡易判決處刑書之記載相同,茲引用之(如附件)。二、核被告所為,係犯刑法第185條之3第1項第1款之不能安全駕駛動力交通工具罪。爰審酌被告於飲酒後,於吐氣所含酒精濃度為每公升0.54毫克,已逾每公升0.25毫克之標準值,仍貿然駕車上路,對於道路交通安全所生危害不小,且關於酒後駕車之危害性,政府各相關機關業以學校教育、媒體傳播等方式一再宣導,為時甚久,被告應對於該項誡命知之甚詳,猶不知警惕,顯見其法治觀念淡薄,漠視公眾往來交通之安全,自應受相當之刑事非難,暨考量其犯罪動機、手段、教育程度、經濟狀況等一切情狀,量處如主文所示之刑,並諭知易科罰金之折算標準。...

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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