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、劉煌恩自民國107 年10月11日晚間6 時許起至同日晚間8 時許止,在桃園市○○區○○路0 段000 號「海宴餐廳」內飲用高梁酒後,搭乘朋友之車輛返回桃園市○○區○○路0 段000 號住處,明知飲酒後已達不得駕駛動力交通工具之程度,竟未待體內酒精成分消退,仍基於酒後駕駛動力交通工具之犯意,於同日晚間8 時45分許,為搭載長輩返家,自前開住處駕駛車牌號碼0000-00 號自用小客貨車上路。嗣於同日晚間8 時45分許,行經桃園市○○區○○路0 段000 號前,為警攔檢盤查,並於同日晚間9 時10分許,當場測得其吐氣所含酒精濃度達每公升0.25毫克。案經桃園市政府警察局大溪分局報請臺灣桃園地方檢察署檢察官偵查後聲請以簡易判決處刑。二、上揭犯罪事實,業據被告劉煌恩於警詢及偵訊時坦承不諱,復有桃園市政府警察局大溪分局當事人酒精測定紀錄表、桃園市政府警察局舉發違反道路交通管理事件通知單各1 份在卷可稽,足認被告之自白與事實相符,堪予採信。是本件事證明確,被告上述犯行,堪以認定,應依法論科。...

真實量刑數值: 大於2月,3月以下
判決記載: 事實及理由一、吳忠於民國107 年2 月8 日下午6 時許,在彰化縣鹿港鎮山寮巷朋友住處,飲用威士忌酒後,竟仍於同日晚上8 時30分許,騎乘車牌號碼000-000 號普通重型機車上路,欲返回其位於彰化縣鹿港鎮埔崙里進德街住處。嗣於同日晚上8 時55分許,途經彰化縣鹿港鎮海浴路193 號前,因行駛狀況不穩而為警攔檢盤查,並於同日晚上9 時22分對其施以酒精濃度測試結果,發現吳忠吐氣所含酒精濃度高達每公升0.67毫克,顯已達不能安全駕駛動力交通工具之程度。二、證據名稱:(一)被告吳忠於警詢及偵查中之供述。(二)酒精測定紀錄表、彰化縣警察局舉發違反道路交通管理事件通知單。...

真實量刑數值: 大於3月,6月以下
判決記載: 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、核被告陳忠文所為,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吐氣所含酒精濃度達每公升0.25毫克以上之罪。爰以行為人之責任為基礎,依被告之陳述、戶籍資料及前案紀錄等,審酌被告前有不能安全駕駛及恐嚇前科之素行;已非酒駕犯罪之初犯,仍未警惕再犯本案;飲用酒類後駕駛自用小客車行經一般道路之危險性;遭查獲時吐氣所含酒精濃度為每公升0.92毫克之情形;已發生交通事故並造成實害之犯罪程度;犯後否認犯行之態度;高中畢業之智識程度;未婚,自述職業為工,家境小康之生活狀況等一切情狀,量處如主文所示之刑,並諭知易科罰金之折算標準。...

this is author picture

邵軒磊, Hsuan-lei SHAO

Project Director, Corresponding Author
hlshao2@gmail.com
Associate Professor, DEAS, NTNU
this is author picture

范植荃, Chih-chuan FAN

Project Assistant, IT Engineer

this is author picture

楊子潁, Tzu-ying YANG

Project Assistant, IT Engineer
this is author picture

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.

this is author picture

實驗室成員, The Cat

Lab Member