陈慧君：算法辅助量刑的风险成因与规范进路——以美国实践争议为切入点
陈慧君，华东政法大学博士后《青少年犯罪问题》2023年第2期由于篇幅所限，刊物在此推送未加注释版本，请广大读者前往中国知网下载全文阅读在美国算法辅助量刑的司法实践中，就算法的辅助地位、法官自由裁量权与被告人诉讼地位等问题，存在争议。算法固有偏见及其程序不透明等内在风险，以及算法辅助量刑规范体系缺位的制度性风险，不仅严重限制了被告人的算法知情权，而且使经由算法辅助的量刑裁量权不受约束，有碍程序公正的实现。为从实体与程序上实现公正量刑，应对辅助量刑的算法进行规范化。在算法层面，应当坚持算法公开原则，明确商业秘密不得阻碍算法披露，并以一致性标准与算法留痕促进算法公平。在诉讼层面，应当对算法知情权构建具体的权利束，在算法证据规则上区分由检察机关提出与被告人异议而分配不同的证明标准与证明责任。算法辅助量刑 潜在风险 算法公平 程序公正 规范进路刑事司法适用算法的场景，涉及预测性警务、审前保释、审中量刑和审后假释等多个阶段。司法机关作为算法系统的使用者，评估被追诉人或罪犯的人身危险性或再犯可能性。其中，审中量刑涉及刑种和刑度，特别是可量化的徒刑刑期、是否缓刑、罚金数额等制裁内容，被认为是最适合于算法决策的法律领域之一。所谓辅助量刑的算法，与人工智能的通常含义不完全相同。人工智能是计算机控制的机器人执行与智能相关的任务的能力，例如推理、概括、发现意义或从过去经验中进行学习的能力。算法则是朝着既定目标前进的一系列步骤，本质上是遵循数理逻辑、解决数学问题的一种程序性进程，可分为传统型算法与人工智能型算法。在刑事量刑的司法实践中，既存在运用临床判断、线性回归模型的传统算法工具，也存在依托大数据平台、具有机器学习能力的人工智能型算法工具。本文并不对传统的算法工具与人工智能型算法工具做严格区分，在广义上使用风险评估工具、算法评估工具等概念。在算法辅助量刑的实践中，美国、中国、部分东南亚国家均有所发展。美国自20世纪上半叶起便开算法辅助量刑有助于实现刑罚统一与形式公正，并促进量刑迅速完成。但是，其仍然具有潜在性风险，存在合法性问题。回顾既有文献，我国学界已出现针对算法辅助量刑风险的相关论述。一方面，人工智能辅助量刑可能导致对不法行为重复评价等实体问题与诉讼程序缺乏透明度等程序问题。另一方面，即使是成熟的域外司法实践，其使用的智能化犯罪风险评估工具也尚未完全消除算法歧视。就我国智慧司法实践的发展而言，算法辅助量刑不仅在开发环节上存在局限，而且在应用过程中也具有法律风险。算法存在数据样本质量低、结构化不足、相关性虚假、深度学习型算法缺位等问题。在证据审查方面，借助大数据的计算机系统仍主要集中于证据数量与合法性的形式审查，并未侧重证据的关联性、真实性。严格来说，算法辅助量刑等智慧司法实践尚未取得突破性进展，对传统理论和司法实践都提出了挑战。对此，本文将考察美国的司法实践与前沿性理论研究，明确算法辅助量刑的争议焦点、廓清有关风险的内在成因，并基于算法公平性和透明性以及刑事诉讼公正量刑的基本要求，对算法辅助量刑规范化提出实质性的解决方案。在美国司法实践中，有关算法辅助量刑是否合法的争议性判例主要涉及算法运行原理、法官自由裁量权与被告人诉讼地位等问题。支持算法辅助量刑的判决意见一方面以法官享有最终裁量权为由，认首先，针对被告人对算法工具的科学可靠性以及算法结果作为加重量刑情节的质疑，支持意见以算法辅助量刑的具体应用过程论证算法结果的辅助性质和有效性。算法为司法机关所提供的有关被告人再犯可能性的信息，被认定为辅助法官量刑的参考信息而不是量刑情节，其对法官不具有强制约束力。因为算法有关被告人再犯风险的评估，仅旨在补充和告知法官个别被告人的信息。虽然评估结果与再犯风险之间存在统计相关性，但主审法官基于算法结果进行量刑而作出的评价可能与算法系统对每个问题的评估不尽一致，此时仍应以法官的判断为主。因此，算法评分结果本身不属于量刑情节，也不作为认定加重情节的依据。2010年Malenchikv.State案即属其例。该案是美国第一个因在量刑中参考风险和需求评估而发生争议的州级上诉裁判。在审判过程中，提交给原审法院的量刑前调查报告中涉及LSI-R评估。被告人得分为41分，被判定为“高风险／需求类别”。此外，该报告还包含了被告人的药物滥用精细筛查清单（SASSI），表明其“很可能患有药物依赖症”。在本案中，上诉法院肯定算法评估工具不能取代原审法院的独立量刑，算法模型得出的分数只是作为其他量刑证据的补充，不对法官具有强制约束力。法官在超过报告所建议的刑罚作出量刑时，并未将LSI-R或SASSI的评估结果作为独立的加重量刑因素，最终的量刑决定还需基于算法结果之外的因素，包括被告人的犯罪记录、再次犯罪时处于缓刑考验期等情况。同时，上诉法院鼓励法官使用算法评估工具所提供的信息辅助量刑，因为该信息可以增强法官对量刑证据的个性化评估，促使其作出最适合特定被告人改造的量刑裁判。其次，算法的证明困难和传统证明责任的分配往往导致被告人承担举证不能的不利后果。被告人主张错误的算法结果辅助量刑侵害其受公正审判权，通常适用“谁主张、谁举证”的传统证明责任制度，当被告人不能证立其主张时，无法被证伪的算法结果即被法院采纳为量刑辅助信息。在2019年Peoplev.Younglove案中,多名被告人对COMPAS工具的使用提出联合上诉并主张法官在量刑时所使用的COMPAS算法结果，不仅以歧视性的种族和性别等输入因素进行人口统计学数据的分析，而且缺乏透明反对算法辅助量刑的案件，正是着眼于算法评估内容不公开对被告人获取准确诉讼信息的不利影响。在2017年Kansasv.Walls案中,LSI-R评估结果表明被告人具有高度再犯风险，原审法院考量了LSI-R的评估后对被告人设置缓刑条件。但是法院未将被告人LSI-R评估的完整副本供律师审查。被告人提出上诉，认为其审查评估报告中的问题、答案和评分决定等内容是一项宪法性权利。上诉法院支持该主张，认为原审法院在量刑时使用评估工具，却未能向辩方律师提供LSI-R的完整副本，剥夺被告人在诉讼中获得准确信息的权利，侵犯了其正当程序权利，属于自由裁量权的滥用。在2018年Statev.Guise一案中，被告人提出上诉，认为原审法官参考了量刑前调查报告中所包含的“爱荷华州修订版风险评估”（Iowa Revised Risk assessment）结果，但没有遵循Statev.Loomis案提出的程序性警示规则，未对算法工具基于商业秘密保护而不披露具体信息、在数据分类上存在歧视性风险等内容作出特别提示。爱荷华州上诉法院支持该主张，认为算法评估结果未载明算法工具的设计意图、评分方法、考量因素及其如何应用于被告人等信息，风险评估过程缺乏透明度，法官构成自由裁量权之滥用。故撤销原判决，并在不考虑风险评估的情况下重新进行量刑。但就算法不公开、自由裁量不透明的问题来说，前述两个案例与Malenchikv.State案和Statev.Loomis案的处理不同。在Malenchikv.State案中，原审法院在量刑程序前未向辩护律师提供评估工具中综观有关算法辅助量刑的经典案例，支持者以算法的辅助地位与被告人的证明责任等程序机制为由，有限地承认算法结果的准确性与公平性。反对者则基于算法不透明性，提出对量刑实体性和程序性不公正的隐忧。自公正量刑的应然要求来看，算法结果对量刑的辅助性并不是其被采纳为量刑依据的当然理由。算法结果作为辅助量刑手段不能当然证成其本身的公平性与准确性，也不因此免除法官审查算法信息可采性的义务。算法技术应用于量刑的内在风险主要体现在两个方面。一方面，算法的固有偏见可能导致量刑不公平、不准确。另一方面，算法不透明限制被告人访问算法信息的权利，侵害其知情权。首先，算法程序包含了多个人工参与的阶段，特别是编译数据库和创建预测模型，反映了人的意识和目的，可以说是一种嵌入数字中的观点表达，隐含着人的偏见。数据库编译以数据的有效收集和清洗为前提，但是数据收集活动本身可能存在歧视性风险。其一，预测性警务的偏向会导致数据收集带有偏见或歧视；其二，如果数据收集忽略类别多样性，特别是少数群体的数据量过小或者个别数据大量缺失，都会导致该目标群体的代表性不足，使最后的模型对多数群体特征形成过拟合，进而造成歧视性的结果。如果所收集的数据质量不佳，则清洗数据等进一步数据处理机制便失去意义。而在创建算法模型的过程中，性别、种族等具有歧视性风险的因素一般很难通过单纯的删除来排除其风险，因为其他未删除的变量可能仍对其具有代理作用。此时，复杂算法的不透明性有导致“算法失控”的可能。所谓“算法失控”，是指受算法结果影响的被告人难以意识到代理歧视的情形。在刑事司法中，不可能直接量化的再犯风险一般只能依赖年龄、犯罪历史、被逮捕的频率等可量化的因素而被预测。这些因素可能隐含法律所禁止的受保护属性，并作为其代理进入算法的计算过程和预测结果。被告人对此类失控算法处于“无知”的状态，遑论质疑算法结果、主张算法访问的权利。在美国司法实践中，邮政编码等有关被告人居住地的信息便是与种族这一受保护属性密切相关的变量，其最终可能使高风险人群指向主要是非裔美国人的低收入社区的居民。相较于美国以种族为其社会不平等的主要矛盾，我国贫富差距和社会地位所引起的不平等可能是主要的结构性不平等，故我国社会弱势阶层应是算法反歧视保护的主要对象。因此在算法决策系统中，居住地信息、教育背景和就业情况等都可能作为代理因素指引到社会弱势群体，构成隐性歧视，使既有的结构性不平等常态化。其次，大多数算法风险评估工具存在不透明性，存在“黑箱”风险。具体表现为如下两个方面。第一，算法程序本身具有复杂性和动态性。从辅助量刑的算法工具的本质出发，算法以归纳而非演绎的形式进行模型的构建。该过程很难被可视化，而且缺乏模型外的其他方法来对其预测进行验证。第二，商业秘密的保护不利于被告人获悉必要的算法信息。基于法律有关保护商业秘密的规定，参算法辅助量刑的潜在风险还包括规范体系缺位所导致的刑罚裁量失据和公正评价分歧。一方面，算法证据规则缺失，致量刑裁量权的制约不足。此时，相对于传统刑事诉讼中的控辩审关系而言，被告人难以实质性地参与诉讼并实现有效辩护，处于更为劣势的诉讼地位，不利于程序公正原则之实现。另一方面，算法公平概念不一导致对算法结果的评价存在分歧，使被告人在算法辅助量刑时的辩护权利与救济权利受制于司法机关对算法是否公平的自由裁量权，不利于其对量刑的公正性提出质疑。1.算法证据规则缺失导致裁量失据就目前而言，中国并不存在算法辅助量刑的框架性规范体系。有关量刑证据、算法治理的规定仅散见于《刑事诉讼法》和各种单行法律法规。《刑事诉讼法》第55条要求量刑证据须确实、充分，且排除合理怀疑，是量刑公正的应有之义。《数据安全法》第8条规定进行数据处理活动者应履行数据安全保护义务，不得危害公共利益、损害个人合法权益。《个人信息保护法》第24条要求利用个人信息进行自动化决策者，应确保决策透明和结果公正。根据2021年《新一代人工智能伦理规范》第4条和第13条规定，人工智能在管理、研发、供应和使用等各个阶段，特别是在数据采集和算法开发中，应避免可能存在的数据与算法偏见，促进公平公正。智慧司法背景下，上述算法治理的原则性规定仍然较为粗疏，且针对性不强，尚无体系性的法律规范。特别是用于辅助量刑的算法证据规则并未形成，对于算法结果依据何种标准被纳入法官量刑的衡量因素，没有规范性的证据规则加以约束。由于刑事司法本身的运行逻辑仍然要求量刑最终由法官亲自审理案件后作出，法官可能滥用其自由裁量权，选择性地依赖或忽略算法提供的输出结果。算法结果作为来源于计算机科学的专门性证据，其可采性以具有科学意义上的有效性为前提。该种有效性要求算法结果具有可重复性和准确性。可重复性强调，在相同情况下多次应用同一算法仍会得到相同结果。这一点在人工智能型算法中存在一定的挑战，因为算法模型会随着数据的更迭而更新。所谓算法结果的准确性，则存在界定上的困难。量刑司法实践判断专门性证据是否准确，通常依据的是一种“普遍接受”标准。该标准仅要求证据具有相关性，且提供此类证据的专家具有基本资格即可。此类由专家提供的证据所存在的瑕疵，仅与其证明力有关，不影响其证据能力。但是单纯以算法工具开发者具有相应资质不必然意味着算法结果的准确性。法官可能为避免对某一专门性证据是否有效进行实质性审查，在未确定该证据是否基于客观合理之方法而产生的情况下，径自接受此类专门性证据。此时，算法结果实际上未经证据调查，仅通过进入法官量刑的自由裁量空间而得以正当化。质言之，法官的自由裁量权未受算法证据规则的约束，其是否采纳算法结果，以及在多大程度上利用算法结果等问题，全然落入自由裁量的空间中，存在将不可采的证据恣意纳入量刑依据、恶化被告人诉讼地位的危险。由于算法对被告人再犯风险的预测，可不经庭审质证而成为法官的量刑辅助信息，法官可能采用规避风险的方法，对被标记为高风险的罪犯施加更严厉的刑罚，以避免因被判较轻刑罚的高风险罪犯最终重新犯罪而受到指责。此时，毋宁说自由裁量权实际上已经失其意义或让位于算法对量刑的支配。因此，刑事诉讼的立法与实践不应该预设风险评估工具必然会使量刑裁判过程合法化，或者言及算法，必称量化有助于法官对其决定负责。况且，算法这种积极的干预效果尚没有实证研究的支撑。2.算法公平概念不一导致评价分歧算法决策系统中的公平性概念基于群体性数据而形成，与传统的伦理概念不同，具有统计学意义。目前，在算法的技术规范层面尚无统一的公平概念，没有形成一致的评价体系。这不仅不利于被告人发刑事司法领域的算法公平概念主要包括两类。一类是将设定确定标准的平等作为公平概念，例如设定单一阈值的平等和统计学平等。另一类则是预测的相对平等，其意味着算法预测的准确性在子群之间是相等的，例如预测误差的平等和组间相似的预测平等。首先，单一阈值平等和统计学平等为算法是否公平设定了一条界限，但是二者有诸多不同。单一阈值平等对各个子群使用相同的风险分类规则，并不考虑群体之间的可能差异。统计学平等则要求预测的分布在各个子群之间相同，在风险评估中意味着每个子群的成员有同等比例的人被预测为高风险。该标准仅涉及算法模型的最终结果，故可能出现各个子群的假阳性与真阳性的比例有很大差异。通常情况下，使用单一风险阈值概念无法实现统计学意义上的平等。单一的风险阈值总是会使每个被比较的子群受到不同比例的高风险预测。因此，假设两个子群之间的风险分布不同，就不可能既有设定单一阈值的平等，又有统计学平等。鉴于各个子群的特征可能存在潜在的差异，如果没有相应不同的阈值设定和风险归类，这两种算法公平的衡量标准在数学意义上必然会出现分歧。其次，预测相对平等性是一种针对子群的预测准确性的一种对比标准。预测误差的平等要求算法对每个子群在预测上具有相同的错误率，其使用的指标为假阳性率（false positive rate,FPR）。该指标表示非再犯者中曾被归类为高风险者的比例。组间相似的预测平等则要求在预测为高风险的群体中，不同子群的再犯比例相同。该概念使用的指标为阳性预测值（positive predictive values,PPVs预测平等所使用的指标及其含义，见表1。预测误差的平等与组间相似的预测平等之间的差异，可简化为图1和图1进行说明。以上图示表明，十人之中，图1三人被预测为高风险，图2六人被预测为高风险。经过特定时间后，图1三人再犯，图2六人再犯。以阳性预测值来检验，则以被预测为高风险者中的再犯者为分子，被预测为高风险者为分母，图1和图2的阳性预测值均为三分之二。以假阳性率来检验，则以被预测为高风险者中的未再犯者为分子，以未再犯者为分母，图1为七分之一，图2为二分之一，差别显著。试以新闻机构Pro Publica与算法开发者Northpointe（现改名为Equivant）公司就COMPAS算法工具是否公平展开的讨论为例进行说明。在这场关于COMPAS算法公平性的争议中，预测误差的平等性是Pro Publica对COMPAS算法批判的重点。Pro Publica比较假阳性率的情况，认为COMPAS算法中非再犯黑人被告曾被综上所述，上述四种公平概念在规范评价上存在冲突。计算机科学文献虽然有助于界定算法公平概念的可能范围，但在评估和确定这些定义的优先性方面却无能为力。在现有公平概念无法相互兼容的情况下，算法学习模型对于公平概念面临着没有最优选择的实际困境。刑事诉讼中的被告人在面对无法界定公平却辅助法官量刑的算法结果时，难以质疑量刑的公正性，因为后者皆可由法官以所谓的自由裁量权自行判断。不可1.算法透明：商业秘密不应阻碍算法披露就算法辅助量刑而言，创建算法的主体广泛，包括公权力机关、非营利性组织和私营企业。以美国为例，各州所使用的多数风险评估工具是由私营企业专有（例如COMPAS），少部分工具是由官方量刑委员会开发或非营利性组织创建，前者例如弗吉尼亚州量刑委员会所开发的风险评估工具（VCSC risk assessment）、后者例如辛辛那提大学惩教所（UCCI）开发的俄亥俄州风险评估系统（ORAS）。在上海刑支持以保护商业秘密为由不披露算法信息的观点，往往隐含了一个前提：辅助量刑的算法工具是公平且准确的。但是这显然未得到数据科学领域和法律领域的普遍承认。在司法实践中，已经出现算法具有隐蔽性缺陷的情形。在2016年一项涉及司法统计软件（the Forensic Statistical Tool,FST）准确性的案件中，根据法官向辩护方所披露的代码信息，辩方律师发现算法工具中存在一个开发者未公开的功能，该功能导致算法程序在不通知用户的情况下丢弃了某些数据，从而使输入算法系统的案件数据本身的准确性存疑。尽管保护商业秘密旨在鼓励创新和促进公平的商业惯例，但这并不能证成其在刑事诉讼中优先于被告人的生命、自由等人格权益而受保护的正当性基础，不能因算法信息属于商业秘密便忽视其在刑事诉讼中是否具有相关性和可采性的分析。对商业秘密的保护，实则是为了促进受控信息在一定范围内的披露和使用，以减少通过物理方式进行保密的过高成本。但在司法实践中，法院与被告人通常均无权限访问作为商业秘密的算法信息。相较于被告人有审查算法系统作为辩护手段的动机，法官可以选择依赖该系统而不对其原理作实质性的审查。而且，算法坚持其商业秘密性也贬损了自身的证据价值。当开发者主张商业秘密保护而拒绝公开算法信息时，试图根据算法结果作证的专家型证人诚然，保护商业秘密可以避免算法信息被竞争对手发现、避免商业竞争，但是采用不同方法开发的量刑算法对整个司法系统而言是碎片化的、分散性的，实则不利于量刑公正与法律平等原则的实现。不同的算法创建主体各有不同的资源和目标，会对用于构建预测工具的数据集、计算方法作出不同的主观性选择。此种主观性选择反过来塑造模型中所考虑的变量和构建的数学分析，继而影响风险评估的结果。易言之，根据算法开发者的经费来源和相关司法辖区的规模，算法质量会因数据集的规模、缺失数据的数量和使用的建模技术而有所不同。以我国算法辅助量刑的实践为例，仅就促进信息化的智慧审判建设而言，目前已经存在全国各地多系统、多平台开发的重复建设问题。为应对算法工具基于商业利益的保密性与因介入量刑而对被告人个人利益、对刑事诉讼相关公共利益所产生影响之间的紧张关系，不使开发者援引商业秘密保护而侵犯个人利益和公共利益，应披露算法。最理想的状态是由国家组织专家进行开发，或者国家采购特定算法工具。由此，不仅免于因保护算法工具的商业利益而损害司法透明，还可避免不同司法辖区使用显著不同的算法工具而违反法律平等原则。但是囿于国家层面的开发水平与市场层面的创新激励，实现算法工具去私有化无法一步到位。故现阶段应明确算法公开原则，并对算法工具的开发者施行登记管理制度，由国家司法行政部门主管，并进行登记、编入名册及公告。而且，应以算法取证程序保障披露算法的有效性，并以专业的算法审查机构所进行的中立性审查代替算法的自律性规制。对此，美国国会新近通过的《司法算法正义法》2.算法公平：一致性标准与算法留痕首先，计算机科学与统计学研究表明，目前的算法无法同时实现不同标准的公平概念。因此在算法辅助量刑的情形下，应对技术性公平概念进行衡量，在规范上找出优先适用的公平概念或标准，特别应注意惩罚犯罪的诉讼目的与社会弱势群体的风险阈值是否会给该群体带来不成比例的负担。如果对不同群体设置相同风险阈值将可能导致差异影响的，应当设置不同阈值以促进司法公正和社会公平。就假阳性率和阳性预测值等标准而言，假阳性概念对算法公平的规范化并无助益。假阳性率和阳性预测值与其所选择的对照群体有关，其结果具有相对性。在量刑阶段参考算法风险评估而决定的刑罚，属于对罪责程度的确定性评价，并由此对被判刑人的财产、自由甚至生命施加国家强制力。因此，仅具有相对意义的假阳性率、阳性预测值及其相关概念，无益于算法辅助量刑公平公正之实现。其次，算法公平性与准确性之间通常存在着一定的紧张关系。删除可能导致歧视性的变量，虽然有助于实现算法公平，但是其同时可能降低算法评估的准确性。因此，算法工具的变量设计往往需要在公平性与准确性之间进行衡量。但在目前算法技术的发展背景下，还无法充分确定公平概念的规范排序和准确性要求的实质标准。对此，一致性概念与公平性、准确性具有相关性，但其实现要求更为温和，不为了检查一致性，需要对算法进行“留痕”，即记录并保留被告人的输入数据、输出的风险评分，以及相关算法的逻辑信息。首先，算法留痕区分算法信息而进行分类存档，是在算法辅助量刑中实现算法审查、算法知情、算法异议的必要前提。算法信息主要来源于大数据平台所收集的群体性数据、有关被告人犯罪行为、年龄、犯罪记录、社会调查报告等作为输入数据的事实，以及算法本身的训练数据和用于组合前类数据以产生评估结果的数理逻辑分析规则等。其次，算法有传统与人工智能之分，故算法留痕应当区分算法的性质而为之。一方面，使用临床判断或线性回归模型的算法模型一般保持静态不变。此种传统静态算法工具辅助量刑时，算法逻辑一般不会自动发生变化，可随时进行反复审查。故算法留痕的方法是对算法进程的完整代码集进行存储。其优点是代码容易再次运行，可在过去输入数据的基础上复制相应的算法进程。另一方面，使用人工智能技术的算法模型，一般随着数据的增加而发生动态改变，经过一定时间间隔进行自我更新。因此需要进一步确定该类算法的使用方式、更新的内容与频率。如果每次算法工具的使用未记录针对各个被告人的算法信息，则嗣后可能很难重建该算法进程。因此，须对每次执行风险评估所获算法的关键步骤生成快照。该快照应完整记录包括训练数据、决策规则以及结合数据与规则等模型信息在内的算法信息，从而能够在审查算法或被告人异议时仍使用完全相同的数据进行完全相同的评估，并保证其会产生与历史输出相同的结果。在算法辅助量刑的诉讼活动中，算法信息的运用对司法透明和裁量权制约具有负面影响，特别是被告人对作为必要诉讼信息的算法的知情权受限。而且，传统证明责任要求原本就难以了解算法信息的被告人对算法的不准确性进行举证，并在举证不能的情况下承担不利后果，更是与程序公正原则相悖。故有必要从算法知情权的权利束构造与算法证据规则的体系化着手，实现算法辅助量刑的程序公正。1.算法知情：访问、解释与异议的权利束构造在算法辅助量刑的情形中，保障被告人对于算法的知情权，避免法官以其自由裁量权掩盖对算法信息的恣意使用，是实现程序公正的必要前提。算法知情权是指一系列有关算法的权利，主要包括算法信息访问权、算法解释请求权、算法结果异议权等内容，构成算法权利束。第一，被告人的算法信息访问权关乎其受公正审判权，应当允许被告人及其辩护律师和技术专家访问算法系统的数据、源代码和模型信息。辅助量刑的算法信息大多属于代码形式的商业秘密，代码作为一种可以证明特定事实的证据载体，与量刑时被告人的再犯风险评估有关，对被告人而言属于必要的诉讼信息。但开发风险评估工具的公司通常不愿以牺牲其商业秘密为代价来保护被告人的诉讼权利。故在辅助量刑的算法工具完全实现公开化以前，可以考虑在刑事诉讼中设置保护商业秘密的特定程序来应对这种紧张关系。该程序通过封存庭审笔录、限制庭审公开或让庭审参与者就商业秘密签署保密协议等措施，防止所保护的商业秘密在庭审期间被公开披露。开发者为保守其商业秘密，则宜善用程序辅助工具来保存或公开算法信息。例如一种保证每个算法结果使用同样决策逻辑的加密承诺技术，便是由第三方机构持有算法信息的数字档案和由多方共同保管解密密钥来实现算法信息的加密存储。该算法信息的保管方应包括司法机关，且应在投入司法系统使用前即已呈交，并在相关案件开启诉讼活动前即已确定，从而使算法信息和被告人的案卷记录直接相关，并确保法官在量刑时所参考的算法工具在庭审开始前已经固定，从而在实质意义上遵循法定法官原则。第二，算法解释请求权旨在促进被告人有效识别量刑所参考的算法信息，从而有利于就算法风险评第三，当法官基于自由裁量权主张其将算法当作参考依据，以实际上规避算法结果是否准确的审查2.算法证明：证明标准与证明责任的区分机制辅助量刑的算法评估结果属于科学技术类的专门性证据，其证明对象不是与犯罪事实以及被告人是否实施犯罪直接或间接有关的事实，而是被告人的再犯风险性信息，属于量刑的辅助事实。其中，预测被告人再犯风险性较低的算法结果，属于有利于被告人的证据，不论是控方还是辩方提出，以自由证明为已足，故本文以控方提出的被告人再犯风险性较高的算法结果为分析的重点。在刑事诉讼控辩平等原则的基础上，有必要以体系性的证据规则对该类证据作出规范，并以程序性平衡机制保障被告人的平等诉讼地位。特别是与算法有关的证明责任分配，应区分由检察机关提出与被告人异议而分配不同的证明标准与证明责任。首先，就证据种类而言，我国《刑事诉讼法》第50条并未将辅助量刑的算法评估结果纳入法定证据种类。但就证据作为一种证明材料而言，此种算法结果与鉴定意见兼有相似与不同之处，二者可作理论上的对比。一方面，二者均属于利用专门技术进行判断的意见性证据，且都在案件发生后作成。另一方面，与鉴定意见不同，算法结果不指向过去的犯罪事实，而是预测被告人的再犯风险，属于对未来事件的预测，其本身不对风险内容直接予以证明。因此，对算法结果的证明应侧重算法的运行原理和算法结果的合理性，特别是算法是否存在明显错误，且该错误是否对被告人的合法权益产生实质性影响等方面。其次，控方应就其提出的不利于被告人的算法结果，作为证明主体负证明责任。英美法系的量刑前调查报告制度主要由独立于控辩审的缓刑官员作为调查再犯风险和使用算法工具的主体，相较而言，我国尚未在成年人中实行社会调查报告制度。鉴于再犯风险性的预测与行为人的社会危险性有关，利用算法工具进行此种判断并提出该种证据的主体仍应以提起公诉的检察机关为主。考虑到算法工具的开发者和使用者是不同主体，实际使用算法工具的司法机关通常难以作为精通算法的专家，出席庭审来对算法本身及其结果进行作证。因此，应以检察机关作为证明主体，以符合法定资质且登记在册的算法开发者为控方的专家型证人，后者作为刑事诉讼法上有专门知识的人对算法结果进行说明。特别是诉讼当事人对算法结果有异议的，算法开发者有出庭作证的义务。再次，算法结果应经严格证明，且区分检察机关与被告人而异其证明标准。根据我国《刑事诉讼法》第55条“证据确实、充分”的规定，据以定罪量刑的事实都应有证据证明，且作为定案根据的证据均经法定程序查证属实，综合全案证据，对所认定事实已排除合理怀疑。但是，不同于定罪证据严格地与犯罪事实相关而应进行严格证明，以达到排除合理怀疑的证明标准，量刑证据涉及对法定量刑情节和酌定量刑情节的证明，后者须在报应刑罚观基础上考量被告人品格、日常表现等因素，以期达到惩罚犯罪、预防犯罪与促进被告人回归社会的目的。对于算法信息这种揭示被告人再犯风险的量刑信息，本属于法官