빅 데이터 시대의 재판: 판사 또는 컴퓨터?

소셜네트워킹, 전자상거래,' 클라우드 컴퓨팅' 이 급속히 발전하면서 인류는 대규모 데이터 생산, 공유 및 응용의 시대인 빅 데이터 시대로 접어들었다. 2065438+2002 년 3 월, 미국 정부는 2 억 달러를 투자하여' 빅 데이터 R&D 프로그램' 을 시작하여 빅 데이터 R&D 를 국가 전략 수준으로 끌어올리고 데이터를' 미래의 새로운 석유' 로 간주했습니다. 빅데이터의 아버지 빅토르는 "가까운 장래에 인간의 판단에 전적으로 의존하는 세계의 많은 분야가 컴퓨터 시스템에 의해 바뀌거나 대체될 것" 이라고 예언했다. 사법재판은' 전적으로 인간의 판단에 의존하는 분야' 인데, 그렇다면 빅데이터 시대에 컴퓨터가 판사를 대신할 수 있을까?

1. 큰 데이터란 무엇입니까?

큰 데이터란 무엇입니까? 이전에는 많은 양의 데이터를 처리할 수 없었고, 그 중에서 대표적인 샘플을 무작위로 선택하여 분석하여 데이터의 전체적인 특징을 추론할 수 밖에 없었다. 이것은 통계학의 무작위 샘플링 분석으로,' 전체' 분석 대신' 샘플' 분석으로 지름길을 택했다. 샘플에 의존하지 않고 전체 데이터 세트를 직접 처리하는 것이' 빅 데이터' 의 기원과 첫 번째 특징이다. 필터링되지 않은 전체 데이터 세트에는 오류가 포함되어야 하지만 대량 데이터는 합성 중 잘못된 데이터의 영향을 부분적으로 상쇄합니다.

큰 데이터의 두 번째 특징은 데이터 개발의 잠재적 용도에 능숙하다는 것이다. 무작위 샘플링 통계 분석은 사전 설정된 질문에 대한 답만 얻을 수 있다. 예를 들어, "성별" 과 "흡연율" 에 대한 통계 조사는 "성별" 과 "흡연율" 의 관계를 분석하는 데만 사용할 수 있으며 다른 용도는 없습니다. 빅 데이터 분석에는 사전 설정 문제가 없습니다. 한쪽 끝은 데이터를 입력하고 다른 쪽 끝은 여러 이벤트 간의 상관 관계를 출력합니다. 이 과정은 반복될 수 있고, 데이터의 잠재적 용도는 순환적으로 개발될 수 있다. 예를 들어 쇼핑 목록의 기본 목적은 판매 등을 집계하는 것이다. 2 차 개발을 통해 맥주를 사는 소비자들은 보통 기저귀를 사기 때문에 근처에 맥주와 기저귀를 배치하면 슈퍼마켓 판매량이 크게 늘어난다는 사실이 밝혀졌다.

빅데이터의 세 번째 특징은 연관성을 강조하고 인과를 무시하는 것이다. 빅 데이터 처리의 결과는 A 와 B 의 관계정도에만 대답할 수 있습니다. A 와 B 사이에 인과관계가 있는지 여부는 블랙박스와 같습니다. 복잡한 매개변수 맞춤 값에서 인과관계를 읽을 수 있는 사람이 없기 때문입니다. 즉, 큰 데이터는 외부의 상관관계를 드러낼 수 있을 뿐, 때로는 우연일 뿐, 내부 운영 메커니즘은 밝힐 수 없다는 것이다.

둘째, 재판의 변화와 같은 혼란

한편, 재판은 바뀌어야 한다. 큰 데이터는 재판의 사실을 더욱 정확하고 효율적으로 인정할 수 있기 때문이다. 정확하고 효율적인 것은 사법정의를 보장하는 중요한 조건이기 때문이다. 인간의 행동에 대한 큰 데이터의 예측, 즉 정확성이나 효율성은 인간을 능가할 수 있다. 예를 들어, 아마존은 처음에 서평을 쓰고 새 책을 추천하는 서평팀을 설립하여 그 회사의 도서 판매량을 급등시켰다. 당시 이 팀은 아마존 경쟁력의 중요한 원천이었고 월스트리트저널은 "미국에서 가장 영향력 있는 서평인" 이라고 불렀다. 이후 아마존은 컴퓨터 추천 시스템을 개발했다. 비교 테스트를 통해 밝혀진 바에 따르면, 자료가 추천한 제품 판매량은 서평단보다 훨씬 더 많았는데, 한때 매우 인기 있던 서평단이 해체되었다.

반면에 재판은 변하지 않아야 한다. 판사가 컴퓨터로 완전히 대체되면 역사상 재판에서 파생된 모든 문명이 위태로워질 것이다. 하버드 대학의 법학 교수인 Tribe 는 디지털 재판을 비판했다: "유죄와 무죄에 대한 구체적인 사건을 정량화하는 것은 정치적으로 불합리하다." 즉, 재판은 미묘하고 복잡하며 엄숙한 의식이다. 아놀드는 재판식을 이렇게 묘사했다. "재판은 고대의 기적이나 우화와 같다. 그들은 한 사회에서 서로 다른 가치관의 충돌을 극적으로 표현할 수 있는데, 이것은 형식 논리로는 할 수 없는 것이다. 민사와 형사재판은 모두 이 기능을 가지고 있으며, 특히 형사재판은 한 사회에 더 중요한 정서적 영향을 미칠 수 있다. " 따라서 재판은 정확한 심판뿐만 아니라' 사람' 에 대한 존중을 나타내기 위해 다양한 절차를 설정하고, 우리 세계가 추구하는 현재와 미래를 선언하기 위한 것이다. 판사를 컴퓨터로 완전히 대체하면 재판이 더 빠르고 정확해지지만, 그 당시 소위 재판은 컴퓨터의 출력을 기다리는 것에 불과했고, 재판에 대한 참여감과 경외감이 사라지고, 심판에 대항하고 이해할 수 없기 때문에 고통과 좌절을 느낄 수 있었다. (데이비드 아셀, Northern Exposure (미국 TV 드라마), 컴퓨터명언)

셋째, 재판의 변경은 동일합니다.

빅 데이터 시대에는 재판이 변하지 않아 곤혹스럽다. 변화와 불변은 모두 이론적 근거와 현실적 요구를 가지고 있다. 일반론이 교착 상태로 이어질 수 있기 때문에, 상황을 나누어 토론하는 것이 낫다.

한편, 재판 과정에서 법정 토론과 심판 문서의 추리는 인과추리의 기초 위에 세워져야 한다. 이런 식으로 일반인은 자신의 경험과 상식으로 재판에 참여해 심판을 이해할 수 있다. 원피고가 피고와 악수를 하고 화해를 하든 대부 법정을 하든 재판은 양측이 재판 과정에 참여하고 심판 결과에 영향을 줄 수 있는 권리를 부여했다. 이것은 재판에서' 사람' 에 대한 존중을 반영할 수 있을 뿐만 아니라, 원피고와 사회 대중에게 교육과 지도 역할을 할 수 있다. 볼먼이 말했듯이, "법정의 재판은 사람들이 그들의 정신을 정화하는 데 도움이 되어야 한다. 법은 편리할 뿐만 아니라 당사자, 방관자, 대중 등 모든 관계자의 법적 감정을 키우는 데 주력해야 한다. " 인과관계는 큰 데이터 밖에 있기 때문에 판단은 컴퓨터가 대체할 수 없는 것이다.

한편, 빅데이터는 반드시 사법감정 분야에서 같은 감정기술의 발전을 촉진할 것이다. 같은 게 뭐죠? 예를 들어, 하나는 범죄 현장의 피이고, 하나는 범죄 용의자로부터 채취한 혈액 샘플이다. 검사를 통해 같은 물체에서 나온 것으로 밝혀지면 현장의 핏자국이 범죄 용의자에서 나온 것으로 드러났다. 같은 인정도 법정 중 사실 인정의 일부이다. 처음에 같은 감정은 질적 판단 (예: 필적 감정) 에만 의존했다. 나중에 DNA 검사는 데이터베이스를 구축하여 같은 감정의 정량적 판단을 실현하여 DNA 증거에' 증거의 왕' 이라는 명성을 가져왔지만, 다른 같은 감정기술은 간과되었다. 따라서 같은 결론의 양적 표현은 같은 감정 분야의 절실한 요구와 깊은 학문이 되고, 이 소망을 실현할 수 있는 기회는 큰 데이터에 있다. 빅 데이터 시대에는 특정 사용자의 행동, 데이터 및 특성을 효과적으로 필터링, 표시 및 수량화하면 동일한 번호 인식에 대한 강력한 증거가 될 것입니다.

같은 인정이 사실 인정의 일부이기 때문에, 왜 사실 인정의 다른 부분과 달리 빅 데이터 시대에 적극적으로 대응해야 하는가? 매사에 예외가 있는데, 같은 인정의 특수성이 그것을 사실로 인정하는 유일한 예외로 만들었다. 큰 데이터는 "무엇" 만 대답할 수 있고 "왜" 는 대답할 수 없다. 반면, 같은 정체성은' 외부관련 현상' 에만 집중하고' 내부운행 메커니즘' 에는 관심이 없다. 같은 정체성에 대해' 무엇' 은' 왜' 와 같기 때문이다. 그러나 같은 인정 외에' 재연관, 경인과적' 방식으로 다른 사실을 인정하는 것은 절대 용납할 수 없다. 독재적인 데이터 블랙 박스 조작 모델은 인간 문명이 받아들일 수 없는 것으로,' 정의는 실현될 뿐만 아니라 눈에 보이는 방식으로 실현해야 한다' 는 옛말을 잘 설명하고 있다.