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、犯罪事實:(一)賴雅各於民國107 年2 月24日12時許,在宜蘭縣大同鄉某處飲用酒類,致吐氣所含酒精濃度已達每公升0.25毫克以上之狀態,竟仍基於酒後駕駛動力交通工具之犯意,騎乘普通重型機車車號000-000 號之動力交通工具上路,嗣行經宜蘭縣○○鄉○○路0 段00號前,因紅燈右轉為警攔檢盤查,發覺其身上散發酒氣,有飲用酒類之情形,而於同日16時43分許,對其實施吐氣酒精濃度測試,測得其吐氣中所含酒精濃度達每公升0.35毫克,始查知上情。(二)案經宜蘭縣政府警察局宜蘭分局報告臺灣宜蘭地方法院檢察署檢察官偵查後聲請以簡易判決處刑。二、證據:(一)被告賴雅各於警詢、偵查中之自白。(二)宜蘭縣政府警察宜蘭分局當事人酒精測定紀錄表、宜蘭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 紙。...

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、證據及應適用法條,除證據欄補充「呼氣酒精測試器檢定合格證書1份」外,其餘均引用檢察官聲請簡易判決處刑書(如附件)。二、爰以行為人之責任為基礎,審酌被告明知服用酒類,對意識能力具有不良影響,如酒後駕車,對一般往來之公眾及駕駛人自身皆具有高度危險性,詎漠視自身安危,並罔顧公眾安全,於服用酒類後其吐氣酒精濃度已達每公升0.87毫克,逾法定吐氣所含酒精濃度每公升0.25毫克標準之情形下,仍駕駛自用小貨車於道路並擦撞路旁房屋後方牆壁之鐵板,顯已危害交通安全,兼衡其智識程度家庭經濟狀況,及犯罪後坦承犯行等一切情狀,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2月,3月以下
判決記載: 事實及理由一、本件犯罪事實、證據,除補充職務報告1份、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1份、車輛詳細資料報表1份(見警卷第1、8、9頁)作為證據,其餘均引用聲請簡易判決處刑書之記載(如附件)。二、核被告董文傑所為,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。爰審酌歷來政府廣加宣傳酒駕行為應予嚴懲之高度共識,被告對於酒後不能駕車及酒醉駕車之危險性,應有相當之認識,竟無視於此,仍執意於飲用酒類後,為圖一己之便,騎乘機車上路,忽視其他用路人之生命、身體、財產安全,且被告前因不能安全駕駛動力交通工具之公共危險案件,經臺灣高雄地方法院檢察署檢察官以106年度速偵字第2436號為緩起訴處分乙節,有臺灣高等法院被告前案紀錄表1份為憑,猶未記取教訓再為本件犯行,所為實不足採,惟念被告犯後始終坦承犯行,態度尚可,另參酌其本件犯罪動機、手段、情節及所生危害之程度,再衡及其教育程度為高中畢業,家庭經濟狀況小康等上開被告之個人具體行為人責任基礎之一切情狀,量處如主文所示之刑,並諭知如主文所示易科罰金、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