賈云飛

（新疆大學(xué)法學(xué)院，新疆烏魯木齊 830046）

一、問題的提出

隨著互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)的快速發(fā)展，未成年人的成長環(huán)境已進入數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化、智能化深入發(fā)展的時代，這使得他們既成為數(shù)字紅利的受益者，又可能成為網(wǎng)絡(luò)犯罪的加害者或受害者。根據(jù)最高人民檢察院公布的數(shù)據(jù)，近年來，未成年人利用網(wǎng)絡(luò)實施犯罪不斷上升，僅2018年至2021年，起訴此類犯罪就從1127人上升至2853人，年均上升36.3%。①王亦君、先藕潔：《最高檢：未成年人遭受網(wǎng)絡(luò)侵害問題突出》，載《中國青年報》2022 年10 月28 日。未成年人網(wǎng)絡(luò)犯罪不僅給個體和社會帶來了巨大的經(jīng)濟損失，還對未成年人的身心健康、教育成長和社會適應(yīng)能力造成了嚴重影響。

未成年人網(wǎng)絡(luò)犯罪作為一種新型犯罪形態(tài)，與傳統(tǒng)犯罪有著明顯的不同。它在技術(shù)手段上更為隱蔽，對受害者和社會的危害程度也可能更大。因此，及早發(fā)現(xiàn)、評估和應(yīng)對未成年人網(wǎng)絡(luò)犯罪行為顯得尤為重要。然而，目前對未成年人網(wǎng)絡(luò)犯罪危險性的評估研究還相對薄弱，缺乏科學(xué)性的方法和系統(tǒng)性的探討，導(dǎo)致未成年人網(wǎng)絡(luò)犯罪的預(yù)防和打擊工作受到制約。

在此背景下，智慧司法的興起為解決未成年人網(wǎng)絡(luò)犯罪問題提供了新的機遇。智慧司法以人工智能、大數(shù)據(jù)分析等技術(shù)手段為基礎(chǔ)，能夠更加快速準確地識別和分析網(wǎng)絡(luò)犯罪行為，為司法決策提供科學(xué)依據(jù)。然而，要實現(xiàn)智慧司法在未成年人網(wǎng)絡(luò)犯罪領(lǐng)域的有效應(yīng)用，必須首先充分了解未成年人網(wǎng)絡(luò)犯罪的危險性，以明確犯罪行為的性質(zhì)、特點和風險。本文將通過整合相關(guān)理論和分析相關(guān)案例，深入探討未成年人網(wǎng)絡(luò)犯罪的原因、方式和影響，從而揭示其危害程度和潛在風險。在此基礎(chǔ)上，引入人工智能評估方法，并細化該方法在未成年人網(wǎng)絡(luò)犯罪具體罪行中的應(yīng)用場景，以實現(xiàn)對未成年人網(wǎng)絡(luò)犯罪危險性的準確評估和預(yù)測。

二、未成年人網(wǎng)絡(luò)犯罪的危險性評估現(xiàn)有問題

由于心理尚未成熟、較易受到環(huán)境影響，未成年人網(wǎng)絡(luò)犯罪具有自身的危險特殊性，對個體和社會可能造成一系列影響，應(yīng)當針對這種影響采取區(qū)別于成年人且溫和的教育措施。為了有效預(yù)防犯罪，應(yīng)當對未成年人網(wǎng)絡(luò)犯罪的危險性予以評估。然而，現(xiàn)有的危險性評估方法在評估過程中存在數(shù)據(jù)獲取困難、指標使用困難等局限性，在實際應(yīng)用中也遇到了一系列挑戰(zhàn)。

（一）未成年人網(wǎng)絡(luò)犯罪的危險特殊性

針對未成年人犯罪，首先應(yīng)當意識到其危險特殊性。由于犯罪者年齡普遍較小，其心智尚未成熟，許多犯罪系沖動或無意識行為，犯罪本身的社會危害性較低，但對社會的影響相當惡劣。因此，需要結(jié)合其危險特殊性，對其進行特殊立法，保護受害者權(quán)益的同時，將預(yù)防犯罪作為首要工作。

1.未成年人網(wǎng)絡(luò)犯罪的心理因素和動機

研究表明，與同齡人相比，不成熟的年輕人在從事可能導(dǎo)致不良后果的違法行為時，不僅不感到內(nèi)疚，而且還感到自豪。①Bryan-Hancock,Claire,SharonCasey.Young People and the Justice System: Consideration of Maturity in Criminal Responsibility[J].Psychiatry,Psychology and Law ,2011,18(1):69-78.青春期階段的未成年人常常面臨著心理上的復(fù)雜和矛盾，一邊追求“自我認同感”，一邊需要滿足家庭和社會的期待。因此，與其面對現(xiàn)實生活的壓力和煩惱，部分未成年人更傾向于沉溺在網(wǎng)絡(luò)虛擬世界當中。虛擬世界為他們提供了一種心理滿足感和自我認同感，但也容易讓他們受到虛擬環(huán)境的誘惑，從而產(chǎn)生網(wǎng)絡(luò)犯罪行為。②劉磊:《未成年人網(wǎng)癮及網(wǎng)絡(luò)犯罪成因的犯罪學(xué)理論闡釋》,載《青少年犯罪問題》2014 年第4 期。

未成年人參與網(wǎng)絡(luò)犯罪的動機多種多樣，大致分為兩類——個體動機和社會動機。一方面，未成年人可能會通過網(wǎng)絡(luò)犯罪來達到自身追求刺激、滿足某種欲望的心理需求，從中獲得快感和成就感。另一方面，未成年人渴望在虛擬社交世界中建立自己的身份、尋求通過網(wǎng)絡(luò)犯罪手段來滿足物質(zhì)欲望、受到不良網(wǎng)絡(luò)社交圈子的影響以及受害人或者社交關(guān)系中的沖突等都可能促使他們采取網(wǎng)絡(luò)攻擊行動予以回應(yīng)或報復(fù)。

2.未成年人網(wǎng)絡(luò)犯罪的個體和社會影響

在動機的驅(qū)使之下，部分未成年人通過網(wǎng)絡(luò)實施犯罪行為，在侵害受害者的合法利益之余，也會制約自身的正常發(fā)展，同時還會對社會造成廣泛而深刻的負面影響。

從個體影響上來說，網(wǎng)絡(luò)犯罪會對未成年犯罪者和受害者的心理健康造成嚴重影響，阻礙未成年人的教育和成長，對其他未成年人造成直接的人身安全威脅，其中最為突出的例子是網(wǎng)絡(luò)霸凌和網(wǎng)絡(luò)暴力，受害者常常難以在這兩種情形下避免自己不遭受身心迫害以及作出其他極端行為。

從社會影響上來說，未成年人網(wǎng)絡(luò)犯罪會對社會安全與秩序構(gòu)成直接威脅，不斷挑戰(zhàn)社會安全與秩序的底線。在致使受害者和社會遭受嚴重經(jīng)濟損失的同時，也會觸發(fā)公眾對社會的信任危機，導(dǎo)致社會功能紊亂。

3.未成年人網(wǎng)絡(luò)犯罪法律的特殊性

盡管未成年人網(wǎng)絡(luò)犯罪存在負面影響，不能因此而完全阻止未成年人使用網(wǎng)絡(luò)。這種完全的保護主義方式是消極的反對媒介的教育，雖然讓未成年人遠離了媒介的污染，但同時也錯過了媒介的滋養(yǎng)。③葛進平：《浙江農(nóng)村青少年——大眾傳媒接觸及影響實證研究》，浙江大學(xué)出版社2007 年版，第209 頁。針對未成年人網(wǎng)絡(luò)犯罪，需要制定特殊的預(yù)防和懲治規(guī)則，采用特殊的犯罪責任和法律界定方式，并遵循獨有的原則與功能。

根據(jù)我國法律規(guī)定，這種特殊性具體表現(xiàn)為未成年人在法律上被認定為是無行為能力人或者是限制行為能力人而不具備刑事責任。①此處限制行為能力人不包括《刑法》第十七條規(guī)定的已滿十四周歲不滿十六周歲的人，犯故意殺人、故意傷害致人重傷或者死亡、強奸、搶劫、販賣毒品、放火、爆炸、投放危險物質(zhì)罪的以及已滿十二周歲不滿十四周歲的人，犯故意殺人、故意傷害罪，致人死亡或者以特別殘忍手段致人重傷造成嚴重殘疾，情節(jié)惡劣，經(jīng)最高人民檢察院核準追訴的十一種應(yīng)當負刑事責任的情形。在界定網(wǎng)絡(luò)犯罪行為時，應(yīng)嚴格區(qū)分未成年人與成年人的構(gòu)罪標準，而非一味地將成年人的標準進行簡單移植。未成年人作為社會中的弱勢群體，理應(yīng)受到特殊保護。在實踐中處理未成年人網(wǎng)絡(luò)犯罪時，應(yīng)根據(jù)《未成年人保護法》的相關(guān)規(guī)定，②堅決落實對未成年犯罪人實行的“教育、感化、挽救”方針，堅持教育為主、懲罰為輔的原則。采取有別于成年人的、更加溫和且具有教育性的措施，避免過度懲罰給未成年人的身心造成嚴重影響。

（二）危險性評估：與未成年人網(wǎng)絡(luò)犯罪的適配性與局限性

為了更好地預(yù)防和干預(yù)未成年人參與網(wǎng)絡(luò)犯罪，需要采取多樣化的事前防止措施，其中一種重要的手段就是危險性評估。危險性評估是一種系統(tǒng)性的方法，用于評估個體或群體在未來可能發(fā)生某種危險或有害事件的概率或程度。③Berk, Richard, et al. “Fairness in criminal justice risk assessments: The state of the art.” Sociological Methods & Research 50.1 (2021): 3-44.這種方法通常依賴于各種信息和數(shù)據(jù)，包括個體的歷史記錄、行為、特征、環(huán)境因素等，以便幫助決策者或?qū)I(yè)人員了解和識別潛在的風險，從而采取適當?shù)念A(yù)防和干預(yù)措施。危險性評估通常用于多個領(lǐng)域，包括犯罪、醫(yī)學(xué)、社會工作和心理健康等。在犯罪中，危險性評估用于預(yù)測個體或團體參與犯罪行為的可能性。然而，現(xiàn)有的評估方法在面臨未成年人網(wǎng)絡(luò)犯罪時仍舊存在一些局限性和不足之處，需要更全面和創(chuàng)新的方法來評估未成年人的網(wǎng)絡(luò)犯罪危險性。

目前，現(xiàn)有基于傳統(tǒng)犯罪風險的靜態(tài)評估工具主要通過分析未成年人個體的主客觀信息來預(yù)測未來的犯罪風險。但是，對于未成年人網(wǎng)絡(luò)犯罪而言，一方面網(wǎng)絡(luò)犯罪技術(shù)的快速演變導(dǎo)致過往的犯罪數(shù)據(jù)無法準確反映未來的危險，另一方面未成年人在網(wǎng)絡(luò)這個虛擬世界中的行為也有可能異于其在現(xiàn)實生活中的行為，導(dǎo)致靜態(tài)評估難以準確預(yù)測他們的網(wǎng)絡(luò)犯罪風險。具體而言，其局限性包括以下幾個方面：

1.缺乏準確度和可靠性

在未成年人網(wǎng)絡(luò)犯罪中，評估對象為了獲得對自身有利的評估結(jié)果，可能會采取隱瞞或欺騙手段誤導(dǎo)評估人員，影響評估結(jié)果的可靠性。④申純：《人工智能時代人身危險性評估發(fā)展的新機遇及實現(xiàn)路徑》，載《求索》2021 年第6 期。

2.評估結(jié)果的主觀性

由于評估人員在未成年人網(wǎng)絡(luò)犯罪的理解和認知上存在差異，以及在一般情形下辦案人員出于避免被追責的考慮而作出逮捕決定⑤申純：《人工智能時代人身危險性評估發(fā)展的新機遇及實現(xiàn)路徑》，載《求索》2021 年第6 期。等因素，使得危險性評估過程受到人為因素影響而帶有主觀色彩，由此得出的評估結(jié)果的公正性也將遭受質(zhì)疑。

3.缺乏有效的干預(yù)措施

評估過程的意義不僅在于準確預(yù)測未成年人的網(wǎng)絡(luò)犯罪危險性，更在于有效的干預(yù)措施。未成年人網(wǎng)絡(luò)犯罪者通常需要心理健康支持，以幫助他們處理心理問題，如網(wǎng)絡(luò)成癮、自我認同問題等。現(xiàn)有的許多評估工具未提供與心理健康專業(yè)人員的聯(lián)系或干預(yù)計劃，無法圍繞評估結(jié)果中的具體問題和風險因素對未成年人網(wǎng)絡(luò)犯罪的干預(yù)工作提供個性化和精準化的指導(dǎo)。

（三）現(xiàn)有評估方法實際應(yīng)用中的挑戰(zhàn)和問題

除了方法本身的局限性，現(xiàn)有的評估方法在實際應(yīng)用中也遇到一系列挑戰(zhàn)和問題。

1.數(shù)據(jù)收集和信息獲取困難

一方面，現(xiàn)有評估方法由于自身局限性難以獲取有關(guān)未成年人網(wǎng)絡(luò)犯罪的數(shù)據(jù)，且數(shù)據(jù)本身存在不完整和不準確的情況，如部分未成年人網(wǎng)絡(luò)犯罪行為未被發(fā)現(xiàn)或舉報、未成年人或未成年人監(jiān)護人提供虛假信息，導(dǎo)致相關(guān)數(shù)據(jù)缺失或真?zhèn)坞y辨，從而影響評估的準確性和可靠性。另一方面，現(xiàn)有評估方法搜集和使用未成年人的個人信息和行為軌跡涉及到個人隱私權(quán)的問題。當下使用的評估方法雖并非超越法律許可的范圍，但如果想要進一步提高評估的預(yù)測準確性，就需要掌握更多有關(guān)未成年人的個人信息和行為軌跡等信息，很可能違背“比例原則”，①高通：《逮捕社會危險性量化評估研究——以自動化決策與算法規(guī)制為視角》，載《北方法學(xué)》2021 年第6 期。侵犯未成年人的個人隱私。

2.評估工具和指標適用困難

首先，評估工具的選擇和適應(yīng)性。在實際應(yīng)用中，由于有些工具是基于成年人犯罪行為開發(fā)的，其能否應(yīng)用于未成年人網(wǎng)絡(luò)犯罪需要慎重考慮；或需要在此基礎(chǔ)上進行相應(yīng)的修改和優(yōu)化，以補強評估工具的針對性和適應(yīng)性。其次，指標的權(quán)重和準確性難以保證。評估方法中的指標需要能夠準確反映未成年人網(wǎng)絡(luò)犯罪的風險因素，且各個指標之間的權(quán)重關(guān)系也需要合理確定。然而，由于未成年人網(wǎng)絡(luò)犯罪行為的復(fù)雜性和多樣性，現(xiàn)有評估方法在確立準確指標權(quán)重問題上仍然缺乏相應(yīng)措施。再次，評估方法和評估標準缺乏統(tǒng)一標準。目前，我國針對未成年人網(wǎng)絡(luò)犯罪的評估方法和標準缺乏統(tǒng)一規(guī)范，造成評估方法存在一定主觀性，評估標準則因地區(qū)和機構(gòu)而異的現(xiàn)象發(fā)生，導(dǎo)致評估方法的普適性不足。

3.評估結(jié)果的解釋和應(yīng)用困難

除了評估結(jié)果的主觀性，對于評估結(jié)果的解讀和解釋亦受到應(yīng)用者自身經(jīng)驗和主觀判斷的影響，往往具有主觀性。不同應(yīng)用者對同一未成年人網(wǎng)絡(luò)犯罪的評估結(jié)果可能得出不同結(jié)論，導(dǎo)致評估應(yīng)用的偏差和不公正。

綜上所述，為了解決這些挑戰(zhàn)，引入智慧司法視閾來評估危險性是一種前瞻性的方法。智慧司法，也稱為智能司法或智慧法律，是指利用先進的技術(shù)和數(shù)據(jù)分析方法來改進和優(yōu)化法律體系和司法流程的方法和理念。智慧司法利用人工智能、大數(shù)據(jù)分析、自然語言處理、機器學(xué)習(xí)等現(xiàn)代技術(shù)，可以更快速、準確地完成對未成年人網(wǎng)絡(luò)犯罪的危險性評估。

三、智慧司法視閾下的危險性評估方法運用

在智慧司法視閾下，危險性評估方法將得到人工智能等技術(shù)的輔助，不僅可以通過加強信息整合與數(shù)據(jù)分析、提高決策科學(xué)性與預(yù)測精準度來克服傳統(tǒng)方法的局限性，還可以更好地滿足未成年人網(wǎng)絡(luò)犯罪防控的需求。②由于篇幅有限，本文后續(xù)的討論聚焦于智慧司法中最具有典型性的人工智能技術(shù)，將“智慧司法”“人工智能”“人工智能評估方法”等概念作等同化處理。然而，人工智能評估方法不可避免地會受到數(shù)據(jù)偏見和準確性的影響，同時還會帶來未成年人隱私權(quán)保護方面的嚴重問題，需要針對這一系列風險提出應(yīng)對措施。

（一）引入人工智能評估方法的理論基礎(chǔ)

人工智能作為一種強大的信息處理和分析工具，能夠憑借自身技術(shù)優(yōu)勢深度分析大量數(shù)據(jù)，從中發(fā)現(xiàn)事物之間的潛在關(guān)聯(lián)，適宜應(yīng)用于未成年人網(wǎng)絡(luò)犯罪的危險性評估當中。

1.人工智能評估方法概述

人工智能評估方法是利用人工智能技術(shù)分析大量數(shù)據(jù)，以預(yù)測未來事件風險和行為的風險評估手段。其原理是通過對已有的歷史數(shù)據(jù)進行學(xué)習(xí)和分析，整合并分析出對未來事件具有重大影響的主要因素和關(guān)聯(lián)關(guān)系，進而對未來事件作出相應(yīng)的預(yù)測和評估。目前，人工智能評估方法已廣泛應(yīng)用于國家安全、社會安全和網(wǎng)絡(luò)安全等領(lǐng)域。

在司法領(lǐng)域，人工智能風險評估方法已經(jīng)在部分案件的判決中得到體現(xiàn)，典型案例如Loomis v.Wisconsin案。在該案件中，智能算法系統(tǒng)COMPAS通過風險評估，將被告Loomis歸入再犯風險高且對社會構(gòu)成高風險的范疇。然而，由于智能算法系統(tǒng)使用的算法模型被視列為商業(yè)秘密，評估公司只能將評估結(jié)果提交給法院。初審法院于判決量刑階段參考了COMPAS的評估結(jié)果，并對被告Loomis作出了六年有期徒刑和五年社區(qū)監(jiān)督的判決。Loomis不服判決結(jié)果提出上訴，認為初審法院在裁判過程中過于依賴人工智能評估結(jié)果，侵犯了他的正當程序權(quán)利。威斯康星州法院對此進行了裁決，認為COMPAS的評估結(jié)果并不是初審法院拒絕被告Loomis假釋的唯一理由，因此初審法院的決定并未侵犯Loomis的正當程序權(quán)利。①See Review, Harvard Law. Criminal Law - Sentencing Guidelines - Wisconsin Supreme Court Requires Warning before Use of Algorithmic Risk Assessments in Sen- tencing - State V. Loomis. Harvard Law Review 130 (2017).轉(zhuǎn)引自李立豐、齊弋博：《智能量刑算法決策與刑事自由裁量權(quán)的差異與融合》，載科技與法律（中英文）2022 年第1 期?？梢?，盡管COMPAS的評估結(jié)果在判決中起到了一定的作用，但并不是唯一決定性的因素，只是被視為輔助信息，同時綜合考慮了其他證據(jù)和因素。

因此，人工智能評估方法的引入并非“全盤應(yīng)用”。欲厘清合理應(yīng)用的邊界，需要深入分析人工智能評估方法的技術(shù)基礎(chǔ)和相關(guān)的法律理論，并與未成年人網(wǎng)絡(luò)犯罪的具體場景加以結(jié)合，探究人工智能評估方法對于未成年人網(wǎng)絡(luò)犯罪危險性評估的可行性。

2.技術(shù)可行性：人工智能評估方法的技術(shù)基礎(chǔ)

在引入人工智能評估方法時保證技術(shù)的適配性是關(guān)鍵。機器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、自然語言處理和圖像識別等技術(shù)共同構(gòu)成了人工智能評估方法的“動力引擎”，為其在未成年人網(wǎng)絡(luò)犯罪危險性評估中的應(yīng)用提供了技術(shù)性保障。人工智能評估方法在“動力引擎”的驅(qū)動下，不僅能夠從大量未成年人網(wǎng)絡(luò)犯罪案例數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)犯罪行為的特征和規(guī)律，深入發(fā)掘未成年人網(wǎng)絡(luò)行為背后蘊藏的深層次關(guān)聯(lián)，在提高評估精準性、效率性的同時實現(xiàn)對未成年人潛在犯罪風險的預(yù)測，還能夠幫助評估者分析未成年人在社交平臺發(fā)布的言論內(nèi)容，有效識別其中潛在的網(wǎng)絡(luò)犯罪傾向和違法犯罪行為。這說明，當下將人工智能評估方法引入未成年人網(wǎng)絡(luò)犯罪危險性的評估中在技術(shù)上是能夠得到支持的。

3.法律可行性：人工智能評估方法的法律支持

除了技術(shù)的適配性，在引入人工智能評估方法時，必須確保其在刑事司法中的法律認可和適用性。對于人工智能在刑事司法領(lǐng)域的應(yīng)用，我國采取“發(fā)展為主”的應(yīng)用模式。②熊秋紅：《人工智能與刑事司法:從各執(zhí)一詞到多元平衡》，載《檢察日報》2023 年第12 期。國務(wù)院《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》（國發(fā)〔2017〕35號）強調(diào)了從司法管理角度的“智慧法院”建設(shè)，促進人工智能在法庭工作中的應(yīng)用，包括證據(jù)收集、案例分析和法律文件處理等。這一規(guī)劃強調(diào)了在人工智能發(fā)展中應(yīng)加強前瞻預(yù)防和約束引導(dǎo)，以確保其安全和可控性。在刑事司法領(lǐng)域，智能輔助辦案系統(tǒng)的定位是為公檢法機構(gòu)提供協(xié)作與監(jiān)督工具，規(guī)范線下辦案活動，并為司法人員提供決策支持，但不會替代其獨立判斷。此外，在國家總體工作部署和基本政策層面，對刑事司法領(lǐng)域的人工智能，并沒有禁區(qū)設(shè)置措施的安排。③黃京平：《刑事司法人工智能的負面清單》，載《探索與爭鳴》2017 年第10 期。這也就意味著，可以將人工智能評估方法應(yīng)用到不同的刑事司法具體領(lǐng)域，其中當然也包括未成年人網(wǎng)絡(luò)犯罪的危險性評估。

（二）人工智能在未成年人網(wǎng)絡(luò)犯罪危險性評估中的優(yōu)勢與作用

未成年人網(wǎng)絡(luò)犯罪危險性評估是通過對未成年人的行為、特征和家庭背景進行分析，盡可能準確預(yù)測其未來參與網(wǎng)絡(luò)犯罪的可能性。人工智能在這一領(lǐng)域中發(fā)揮著重要的作用，不僅具有優(yōu)勢，還能彌補傳統(tǒng)評估方法的局限性。

1.人工智能評估方法的優(yōu)勢

首先，促進數(shù)據(jù)整合和分析。人工智能可以通過科學(xué)的方法整合與分析分散存儲在不同的司法部門之間的大量數(shù)據(jù)，從多個維度全面了解未成年人的背景和行為軌跡和潛在風險因素，建立完善的未成年人網(wǎng)絡(luò)犯罪行為檔案。其次，構(gòu)建風險預(yù)警系統(tǒng)。人工智能可以根據(jù)對風險因素的分析，建立風險預(yù)警模型，有效預(yù)測未成年人網(wǎng)絡(luò)犯罪的危險性，并在發(fā)現(xiàn)異常行為與潛在風險時給出及時反饋，實現(xiàn)提前預(yù)警，幫助相關(guān)部門和家長采取干預(yù)措施。再次，應(yīng)用自動化評估工具。人工智能可以利用機器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)算法，通過對未成年人網(wǎng)絡(luò)犯罪數(shù)據(jù)進行訓(xùn)練和學(xué)習(xí)，得出特定模型，從而在未成年人網(wǎng)絡(luò)犯罪危險性評估中建立自動化評估工具。最后，提供個性化干預(yù)措施。人工智能可以基于評估結(jié)果和未成年犯罪者的自身情況制定并提供個性化的干預(yù)措施，指導(dǎo)未成年人回歸正軌，降低其再犯罪風險。

2.人工智能對傳統(tǒng)評估方法局限性的突破

欲分析人工智能評估方法在未成年人網(wǎng)絡(luò)犯罪危險性評估中的實際作用，需要與傳統(tǒng)評估方法作深入比較，驗證其是否彌補了傳統(tǒng)方法的局限性。

傳統(tǒng)評估方法的評估過程較為獨立，基于專業(yè)人員的經(jīng)驗和判斷作出的評估結(jié)果易受主觀因素和個體偏見的影響，也受限于人工處理和有限的數(shù)據(jù)樣本。目前我國的人身危險性評估主要依賴于心理專家出具的心理測評報告、心理測評量表系統(tǒng)出具的報告和社會調(diào)查報告這三種載體。然而，由于三者在評估方法、原理和標準上的區(qū)別，其各自形成的信息可能會出現(xiàn)沖突。①李棒：《論人工智能技術(shù)在涉罪未成年人人身危險性評估中的應(yīng)用》，載《預(yù)防青少年犯罪研究》2018 年第6 期。相比之下，人工智能評估方法基于自身的數(shù)據(jù)處理和分析優(yōu)勢，能夠?qū)ι鲜鋈N載體所產(chǎn)生的大量信息進行整合和統(tǒng)籌，使各類信息各得其所，化解矛盾之處。②同前注。通過借助機器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)等技術(shù)，識別和學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)中的潛在模式和規(guī)律，無偏見、無感情地運作，排除影響人類法官司法裁決的干擾，③David J.Walton,Litigation and Trial Practice in the Era of Big Data,Litigation,2015,41,pp.55-58.由此得到的評估結(jié)果更趨于客觀和準確，能夠更準確地預(yù)測未成年人網(wǎng)絡(luò)犯罪危險性。

（三）人工智能評估方法的風險和應(yīng)對

盡管較之傳統(tǒng)方法，人工智能評估方法已經(jīng)能夠大幅提升危險性評估的科學(xué)性和效率，其依然可能導(dǎo)致一系列的風險，需要在不同階段對其予以規(guī)避。

首先就是數(shù)據(jù)偏見問題。數(shù)據(jù)偏見是指數(shù)據(jù)樣本中存在的傾向性或不平衡性，可能導(dǎo)致評估結(jié)果的片面性和不準確性。在司法領(lǐng)域，人工智能系統(tǒng)通常會深入學(xué)習(xí)和挖掘先前司法裁判的數(shù)據(jù)，并以此為基礎(chǔ)進行預(yù)測。④李婷：《人工智能時代的司法公正：價值效用與風險防范》，載《江蘇社會科學(xué)》2023 年第1 期。然而，這些數(shù)據(jù)可能包含法官的主觀偏見，⑤S.G.Mayson,“Biasin,Bias Out”, The Yale Law Journal,2019,128(8),pp.2122-2473.并在人工智能的評估中反映出來。為了保證評估結(jié)果不受偏見影響，需要對數(shù)據(jù)源進行嚴格的篩選和清洗，確保數(shù)據(jù)采樣的廣泛性和充分性，盡量覆蓋不同群體和場景的數(shù)據(jù)，以獲得更全面和客觀的分析結(jié)果。

其次是數(shù)據(jù)準確性問題。盡管有大數(shù)據(jù)學(xué)者認為，“當我們擁有大量甚至是海量數(shù)據(jù)的時候，就不需要擔心某個數(shù)據(jù)點對整套分析的不利影響?！雹轠英]維克托·邁爾-舍恩伯格、庫克耶：《大數(shù)據(jù)時代》，盛楊燕、周濤譯，浙江人民出版社2013 年版，第55 頁。然而，未成年人社會調(diào)查報告制度和心理評估量表系統(tǒng)在我國的運行時間不夠長，數(shù)據(jù)積累的體量也不夠大、質(zhì)量也不夠高，當這些有限的群體數(shù)據(jù)與人工智能相結(jié)合時，數(shù)據(jù)的準確性將直接影響到所建算法模型的有效性。⑦李棒：《論人工智能技術(shù)在涉罪未成年人人身危險性評估中的應(yīng)用》，載《預(yù)防青少年犯罪研究》2018 年第6 期。因此，在采集和挖掘數(shù)據(jù)時，必須準確有效的對數(shù)據(jù)進行統(tǒng)計、分析和清洗，⑧朱體正：《人工智能輔助刑事裁判的不確定性風險及其防范——美國威斯康星州訴盧米斯案的啟示》，載《浙江社會科學(xué)》2018年第6期?？梢越柚嘣磾?shù)據(jù)融合和交叉驗證等方法，以增加數(shù)據(jù)的多樣性和穩(wěn)定性。

此外，人工智能評估方法還可能導(dǎo)致被評估未成年人的隱私權(quán)受損。近年來，我國立法尤其關(guān)注未成年人的個人信息保護問題，《未成年人網(wǎng)絡(luò)保護條例》以專章對未成年人個人信息強化保護，《兒童個人信息網(wǎng)絡(luò)保護規(guī)定》指定專人負責未成年人個人信息保護工作，《關(guān)于未成年人犯罪記錄封存的實施辦法》則細化了對未成年犯罪嫌疑人信息的保護。評估人員在應(yīng)用人工智能評估方法進行數(shù)據(jù)分析時，可能需要與其他機構(gòu)共享數(shù)據(jù)，如果數(shù)據(jù)共享沒有受到嚴格監(jiān)管，可能導(dǎo)致數(shù)據(jù)被未經(jīng)授權(quán)地傳播給第三方；而如果人工智能系統(tǒng)內(nèi)存儲未成年人的敏感信息的數(shù)據(jù)庫存在漏洞，則會被黑客或惡意攻擊者獲得數(shù)據(jù)，嚴重損害未成年人的隱私權(quán)。因此，在應(yīng)用人工智能評估方法時，必須確保個人身份信息、社交媒體活動、網(wǎng)絡(luò)行為等敏感信息的采集、存儲和處理合法合規(guī)；并進一步明確未成年人犯罪數(shù)據(jù)使用、保存、共享的法律規(guī)范，避免數(shù)據(jù)泄露和濫用。在評估前，必須向被評估者或其監(jiān)護人清楚地說明評估的目的、方法和可能涉及的風險，獲得其明確同意。只有在取得合法授權(quán)的情況下，才能進行評估工作?？偟膩碚f，人工智能評估方法的應(yīng)用需要遵循技術(shù)中立和價值無涉原則，充分考慮技術(shù)倫理，并結(jié)合未成年人網(wǎng)絡(luò)犯罪的實際情況進行制定。①李婷：《人工智能時代的司法公正：價值效用與風險防范》，載《江蘇社會科學(xué)》2023 年第1 期。

四、智慧司法視閾下未成年人網(wǎng)絡(luò)犯罪危險性評估的證成

危險性評估方法在人工智能技術(shù)的賦能下，不僅能夠精準評估未成年人網(wǎng)絡(luò)犯罪人身危險性，還能夠為事后干預(yù)提供個性化策略。結(jié)合未成年人網(wǎng)絡(luò)犯罪的具體場景，可以廓清人工智能評估方法在其中的具體應(yīng)用界限。

（一）以網(wǎng)絡(luò)財產(chǎn)犯罪為例

1.人工智能評估方法在未成年人網(wǎng)絡(luò)財產(chǎn)犯罪危險性評估中的應(yīng)用前景

大數(shù)據(jù)時代，網(wǎng)絡(luò)財產(chǎn)性利益已走進司法保護的視野，司法突破立法之舉的現(xiàn)象頻繁發(fā)生。網(wǎng)絡(luò)財產(chǎn)犯罪作為利用網(wǎng)絡(luò)以直接或間接的形式非法侵占他人的財產(chǎn)或網(wǎng)絡(luò)財產(chǎn)性利益的犯罪行為，②尉明霞：《我國網(wǎng)絡(luò)財產(chǎn)犯罪探究》，載《時代金融》2018 年第8 期。導(dǎo)致未成年人在實施此類犯罪時，較之傳統(tǒng)線下財產(chǎn)犯罪往往取證難度更大、隱蔽性更強，需引起社會高度重視。

人工智能評估方法的應(yīng)用，能夠為未成年人網(wǎng)絡(luò)財產(chǎn)犯罪的危險性評估提供強有力技術(shù)支撐。人工智能基于當下和過往的未成年人網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)構(gòu)建未成年人網(wǎng)絡(luò)財產(chǎn)犯罪危險性評估模型，根據(jù)模型給出的人身危險性系數(shù)值幫助辦案人員預(yù)估未來可能會發(fā)生的網(wǎng)絡(luò)財產(chǎn)犯罪事件，及時向有關(guān)部門和個人發(fā)出預(yù)警信息。如名為AI+的一種基于知識圖譜和數(shù)據(jù)挖掘的網(wǎng)絡(luò)財產(chǎn)犯罪預(yù)測方法，能夠根據(jù)不同個體元素之間的內(nèi)在聯(lián)系，構(gòu)建出復(fù)雜的犯罪風險評估模型，并給出對應(yīng)的預(yù)防策略。③劉釗、林晞楠、李昂霖：《人工智能在犯罪預(yù)防中的應(yīng)用及前景分析》，載《中國人民公安大學(xué)學(xué)報(社會科學(xué)版)》2018 年第4 期。

2.案例分析——以“幫助信息網(wǎng)絡(luò)犯罪活動罪”為例

2021年4月28日，未成年被告人廖某某與線上犯罪分子交易，將自己的銀行卡、手機銀行和電話卡等物品以2000元價格出售給對方。案發(fā)后，廖某某投案自首。經(jīng)人民法院審理，廖某某在明知他人利用信息網(wǎng)絡(luò)實施犯罪的情況下，依舊為其犯罪提供支付結(jié)算幫助，情節(jié)嚴重，廖某某的行為構(gòu)成幫信罪。結(jié)合廖某某自愿到案，如實供述罪行，符合自首的構(gòu)成要件，其犯罪時不滿18周歲，且自愿認罪認罰等情形，人民法院決定對其從輕處罰，以幫信罪對廖某某判處有期徒刑半年，并處4000元罰金。④安娜：《市中級人民法院發(fā)布8 例未成年人司法保護典型案例》，載《呼和浩特晚報》2022 年6 月1 號。

將人工智能評估方法運用于該案中，可以為危險性評估提供更精確、客觀和全面的信息，以協(xié)助法院做出更具判斷力和公正性的判決。具體而言，人工智能評估方法可以深入分析廖某某的年齡和心理狀況，幫助法院更好地理解其在犯罪活動中的行為動機和是否容易被犯罪分子操控，還可以根據(jù)廖某某當下和過往的數(shù)據(jù)，為其建立個性化的網(wǎng)絡(luò)財產(chǎn)犯罪危險性評估模型，根據(jù)給出的危險性系數(shù)反映其可能對社會造成的潛在危害，輔助辦案人員評估廖某某的人身危險性，并判斷是否對其給予從輕處罰或是否需要采取額外的監(jiān)管措施。

（二）以網(wǎng)絡(luò)科技犯罪為例

1.人工智能評估方法在未成年人網(wǎng)絡(luò)科技犯罪危險性評估中的應(yīng)用前景

當下網(wǎng)絡(luò)科技犯罪案件數(shù)量逐年增多，危害日益嚴重。網(wǎng)絡(luò)科技犯罪①本文僅對純正的網(wǎng)絡(luò)科技犯罪作探討。作為一種利用網(wǎng)絡(luò)技術(shù)實施的犯罪行為，具有明顯的鏈條化、智能化、迭代化和隱蔽化特征，②海淀檢察院：《海淀區(qū)檢察院發(fā)布〈網(wǎng)絡(luò)安全保護檢察白皮書（2016-2021）〉》，https://mp.weixin.qq.com/s/UzOEqZwr4puz88eGCuWn6w，2023 年9 月18 日訪問。給網(wǎng)絡(luò)犯罪治理帶來了巨大挑戰(zhàn)。未成年人作為網(wǎng)絡(luò)世界的主力軍，缺乏辨識能力，容易受人蠱惑誤入歧途。因此，為有效預(yù)防未成年人利用網(wǎng)絡(luò)技術(shù)實施犯罪，亟須對其危險性進行評估。

人工智能評估方法尤其適用于此類犯罪的危險性評估。未成年人網(wǎng)絡(luò)科技犯罪的快速增加使執(zhí)法機關(guān)需要更高效的工具來應(yīng)對，人工智能能夠以卓越的速度處理大規(guī)模、復(fù)雜的數(shù)據(jù)，快速識別犯罪嫌疑人及潛在犯罪嫌疑人的危險性，協(xié)助執(zhí)法機關(guān)更及時地干預(yù)和處理問題。此外，人工智能評估方法能夠自動化處理數(shù)據(jù)分析和評估，減輕執(zhí)法人員負擔。通過分析大規(guī)模的危險性相關(guān)數(shù)據(jù)，執(zhí)法和司法機關(guān)可以總結(jié)出未成年人網(wǎng)絡(luò)科技犯罪的共性危險模式，從而制定更加精準和有效的政策和預(yù)防措施。

2.案例分析——以“破壞計算機信息系統(tǒng)罪”為例

2017年6月至2018年4月，未成年被告人湯某使用電腦搭建DDOS平臺，根據(jù)訂單需求對目標網(wǎng)站進行網(wǎng)絡(luò)攻擊，并從中獲利。法院經(jīng)審理認為，被告人湯某破壞計算機信息系統(tǒng)功能造成嚴重后果，其行為構(gòu)成破壞計算機信息系統(tǒng)罪。鑒于湯某犯罪時系未成年人，依法應(yīng)當減輕或者從輕處罰，最終以破壞計算機信息系統(tǒng)罪對湯某判處有期徒刑兩年，緩刑三年。③無線徐州：《DDOS 非法攻擊網(wǎng)站一未成年黑客獲刑》，https://new.qq.com/rain/a/20200513A0C7UJ00?pc，2023 年9 月19 日訪問。

在該案中，利用人工智能評估方法對湯某的犯罪過程進行溯源分析，形成犯罪信息鏈條，通過借助大數(shù)據(jù)體系和數(shù)據(jù)鏈條宏觀管理的優(yōu)勢，從中篩選并量化湯某所造成攻擊影響的相關(guān)數(shù)據(jù)，從而確定湯某犯罪行為造成的經(jīng)濟、名譽損失，最終對湯某的犯罪危險性進行全面、精確的評估。

（三）人工智能評估方法在兩類犯罪中的應(yīng)用限制

盡管具有技術(shù)帶來的效率優(yōu)勢，在未成年人網(wǎng)絡(luò)犯罪危險性評估中，特別是在處理幫信罪和破壞計算機信息系統(tǒng)罪時，人工智能評估方法的應(yīng)用仍面臨一系列挑戰(zhàn)和限制。

首先，幫信罪案例中，在“主觀明知”的界定上存在爭議。有觀點認為明知的含義只能是明確知道，不能為了降低證據(jù)證明的難度就與刑法解釋的基本原理相悖，任意擴大明知的認定范圍；④孫運梁：《幫助信息網(wǎng)絡(luò)犯罪活動罪的核心問題研究》，載《政法論壇》2019 年第2 期。也有觀點認為，成立明知要求行為人的主觀認識應(yīng)達到蓋然性的程度，同時也不能放松對主觀要件的證明。⑤秦雪娜：《立足故意要件定位 明晰幫信罪“主觀明知”》，載《檢察日報-理論版》2023 年2 月17 日。但在實踐中，大多數(shù)幫信罪案件的犯罪故意都屬于間接故意，對主觀故意的認定則要結(jié)合行為人對自身行為的認知程度判斷其是否成立主觀故意犯罪。⑥同前注。此種主觀性的認定對于人工智能評估方法提出了挑戰(zhàn)，因為它們通常更適用于客觀數(shù)據(jù)分析而非主觀故意的評估。

其次，在幫信罪案例中，支付結(jié)算金額、違法所得的認定仍然爭議不斷。這部分問題源于相關(guān)法律的立法定位模糊。幫信罪的矛盾點在于該罪的主體并不直接參與犯罪，因此需要對支付結(jié)算行為以及違法所得的認定進行更加清晰的法律規(guī)定。在與其他罪名交叉競合問題的處理上，以幫信罪與掩飾隱瞞犯罪所得罪為例，司法實踐中對于實施結(jié)轉(zhuǎn)網(wǎng)絡(luò)幫助行為的認定在行為定性方面也存在爭議，主要表現(xiàn)為客觀行為區(qū)分說和既未遂區(qū)分說，但均有不足之處。解決這類問題應(yīng)綜合考慮行為方式和證據(jù)查證情況進行認定，⑦張艷：《支付結(jié)算型幫助信息網(wǎng)絡(luò)犯罪活動罪認定中的爭議問題》，載《中國檢察官》2022 年第8 期。這無疑增加了人工智能評估方法的開發(fā)和使用難度。

再次，在破壞計算機信息系統(tǒng)罪案例中，對“實施計算機信息系統(tǒng)犯罪行為”的認定存在較大爭議。如刑法第286條①違反國家規(guī)定，對計算機信息系統(tǒng)功能進行刪除、修改、增加、干擾，造成計算機信息系統(tǒng)不能正常運行，后果嚴重的，處五年以下有期徒刑或者拘役;后果特別嚴重的，處五年以上有期徒刑。 違反國家規(guī)定，對計算機信息系統(tǒng)中存儲、處理或者傳輸?shù)臄?shù)據(jù)和應(yīng)用程序進行刪除、修改、增加的操作，后果嚴重的，依照前款的規(guī)定處罰。 故意制作、傳播計算機病毒等破壞性程序，影響計算機系統(tǒng)正常運行，后果嚴重的，依照第一款的規(guī)定處罰。 單位犯前三款罪的，對單位判處罰金，并對其直接負責的主管人員和其他直接責任人員，依照第一款的規(guī)定處罰。第二款對于缺乏破壞和影響計算機信息系統(tǒng)正常運行這一定罪要件的行為能否成立破壞計算機信息系統(tǒng)罪，在學(xué)界與實務(wù)界均存在分歧。有觀點認為該款的保護法益包括他人對數(shù)據(jù)和應(yīng)用程序的占有、處分和使用等權(quán)利，以及數(shù)據(jù)和應(yīng)用程序的完整性、真實性和可利用性，還強調(diào)要對應(yīng)用程序這一行為對象的范圍進行限制，從而確定該款的成立范圍；②張明楷：《破壞計算機信息系統(tǒng)罪的認定》，載《中國法院報》2022 年3 月3 日。也有觀點認為，構(gòu)成該款行為不僅需要操作數(shù)據(jù)和程序的行為對正常的公共管理和生產(chǎn)經(jīng)營秩序造成影響，同時還需滿足兩高發(fā)布的《辦理危害計算機系統(tǒng)案件解釋》中確定的“后果嚴重”的標準。③趙寧：《司法實踐中認定破壞計算機信息系統(tǒng)罪疑難問題研究》，載《上海公安學(xué)院學(xué)報》2021 年第4 期。因此，在實際應(yīng)用人工智能評估方法時，需要考慮如何處理這些不同法律標準，以確保評估的準確性和公正性。此外，人工智能評估方法在處理這類爭議問題時也需要更高程度的數(shù)據(jù)解釋性，以便于執(zhí)法和司法人員理解評估的依據(jù)和結(jié)果。

除了具體罪名認定的限制，人工智能技術(shù)本身也具有局限性。目前的人工智能還處于弱人工智能時代，在自動化決策的應(yīng)用上還處于較為淺顯的層面，其算法的解釋、應(yīng)用等等在司法過程中仍舊存在不少的問題。因此，如何在數(shù)據(jù)偏見和不確定、未成年人隱私權(quán)保護與兩類罪名的認定爭議之間尋求一種平衡，是實現(xiàn)人工智能評估方法高度契合未成年人網(wǎng)絡(luò)犯罪危險性評估應(yīng)用的關(guān)鍵。人工智能評估方法在未成年人網(wǎng)絡(luò)犯罪危險性評估的場景化應(yīng)用中應(yīng)該具體問題具體分析。對于不同的問題和場景，在匹配與之對應(yīng)的評估方法和評估模型時不能一概而論，而要根據(jù)具體情況進行靈活選擇和調(diào)整。在未來的發(fā)展基調(diào)中，人工智能評估方法應(yīng)在科技向善的指導(dǎo)下，將最有利于未成年人原則貫穿于未成年人網(wǎng)絡(luò)犯罪危險性評估應(yīng)用的全過程，保障和促進未成年人的權(quán)益，為未成年人在網(wǎng)絡(luò)大環(huán)境下的健康成長保駕護航。

五、結(jié)論

由于未成年人網(wǎng)絡(luò)犯罪的特殊性，為維護未成年犯罪者和受害人的合法權(quán)益，亟需尋找有效的手段進行預(yù)防和干預(yù)，如危險性評估方法。然而，傳統(tǒng)的評估方法存在主觀性強、預(yù)測能力有限、缺乏個性化等問題，無法滿足實際需求。為解決這些問題，引入人工智能評估方法是一種前瞻性的選擇。人工智能評估方法可以借助數(shù)據(jù)整合與分析、構(gòu)建風險預(yù)警系統(tǒng)、自動化評估、個性化干預(yù)等優(yōu)勢有效規(guī)避傳統(tǒng)問題，但也會存在數(shù)據(jù)偏見、數(shù)據(jù)泄露、隱私和倫理等方面的風險，因此需要進一步提高數(shù)據(jù)收集和模型訓(xùn)練的科學(xué)性以及可行性，以更好地滿足未成年人網(wǎng)絡(luò)犯罪防控的需要。在具體應(yīng)用時，應(yīng)結(jié)合不同的未成年人犯罪類型對其加以細化，針對網(wǎng)絡(luò)財產(chǎn)犯罪應(yīng)通過借助危險性評估模型得出的未成年人人身危險性系數(shù)，在系數(shù)值的范圍內(nèi)幫助辦案人員有效降低未成年人網(wǎng)絡(luò)財產(chǎn)犯罪的發(fā)生率。針對網(wǎng)絡(luò)科技犯罪則應(yīng)利用人工智能評估方法在數(shù)據(jù)處理上高效便捷和自動化處理的優(yōu)勢，輔助相關(guān)機構(gòu)總結(jié)出具有未成年人人身專屬性的網(wǎng)絡(luò)科技犯罪的共性危險模式，進一步提高在政策和預(yù)防措施制定方面的精準性和有效性。

誠然，本文只是對未成年人網(wǎng)絡(luò)犯罪的危險性評估進行了一種技術(shù)維度的創(chuàng)新設(shè)想，依然無法完全滿足未成年人網(wǎng)絡(luò)犯罪防控的特殊需求。伴隨著互聯(lián)網(wǎng)逐漸走向Web3.0時代，更需要保持敏銳的洞察力和創(chuàng)新思維，不斷探索和適應(yīng)未來的智慧司法環(huán)境，最終實現(xiàn)人工智能對未成年人全方位保護的強力賦能，維護網(wǎng)絡(luò)安全秩序。