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,除下列事項應予補充者外,其餘均引用如附件檢察官聲請簡易判決處刑書之記載。(一)、犯罪事實欄一、第1 行所載「黃朝慶於民國」前應補充記載「黃朝慶前因賭博案件,經本院以103 年度簡字第3115號判決判處有期徒刑3 月,並於104 年1 月7 日易科罰金執行完畢(於本案構成累犯)」。(二)、犯罪事實欄一、倒數第2 行所載「並以酒精測試器測得」補充為「並於9 時26分許以酒精測試器測得」。(三)、證據欄倒數第2 行所載「調查報告表」應更正為「調查報告表(一)(二)」。(四)、證據部分補充記載「酒後時間確認單、新北市○○○○○○○○○道路○○○○○○○○○○○○○號查詢汽車駕駛人、車號查詢汽車車籍各乙紙(見偵字第5435號卷第14頁、第17頁、第19至20頁)」。(五)、應適用法條補充記載「被告有如前開所載之犯罪科刑及執行紀錄犯罪科刑及執行紀錄,其於受有期徒刑之執行完畢後,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 項規定加重其刑。」。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,酒後駕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,於服用酒類後,吐氣所含酒精濃度達每公升0.33毫克,仍執意駕駛車輛,而不慎與吳儀珍所騎,其上搭載不知名乘客之車牌號碼000-000 號輕型機車發生交通事故,其行為對於交通安全所生之危害非輕,兼衡被告之前科素行(參本院卷之前案紀錄表)及其智識程度、職業等行為人生活狀況及被告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,以資懲儆。...

真實量刑數值: 大於1月,2月以下
判決記載: 事實欄第2行「嘉義市民生北路與林森路交岔路口」補充為「嘉義市○○○路000號」,第4行「,竟」後補充「基於酒後駕車之犯意,」外,其餘...

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」外,餘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、核被告朱哲男所為,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,審酌被告前已有酒後駕車之前科,有其前案紀錄表可查,詎仍不知警惕,猶於酒後呼氣酒精濃度達每公升0.28毫克之情形下,貿然騎乘機車行駛於市區道路,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,又本次為其第3次再犯酒後駕車犯行,足見被告未能記取教訓,反而一再觸法,顯然無視於刑法規範,其心態實不足取。惟念被告犯後坦承犯行,態度尚可,幸未肇事造成實害,兼衡其高職畢業之智識程度、貧寒之生活狀況等一切情狀,量處如主文所示之刑,並諭知如主文所示之易科罰金及易服勞役折算標準,以資警惕。...

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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