法律人工智慧的法哲學反省 203 的行為。32 而要讓行動的可選擇性喪失最直接的做法就是提升執法 效率。因此，它可以選擇介入「處罰輕重」、「處罰可能性」跟「警 察」三個變項，藉以加強處罰可能性對於行動者的因果影響力。在 處罰輕重上，採用侷限模型的ALI 可能可以告知行動者超速的罰單 金額，在處罰可能性上，ALI 可以告知系統會自動偵測超速行為等 等。 因此，可以見到如果重視高效率執法機制對於一般公民的行動 管制，那麼在ALI 的應用上其實很容易偏向侷限模型，因為ALI 就 是用來提高「惡害實現」的或然率，藉以改變行動者對於行動的選 擇。33 另外需要注意的是，ALI 並未直接介入行動者的行動，如果 是直接介入行動，那麼ALI 就是物理性強制 (physical coercion)， 而不是心理上的強制。34 然而，即便是惡害的通知，例如通知行動 者「該當於某個違法且制裁實現將隨著而來」此一事實，它其實可 能具有與心理上強制的相同效果，進而改變行動者的實現選項。 (三) 小結：如何對於上述分析進行規範性反省？ 到目前為止，筆者針對ALI 進行概念性分析與探討。然而，仍 需要面對規範性課題，亦即ALI 是否應該被使用在法律體系的運作 之中？現實上，ALI 在法律的許多領域中已經被大量運用了，但是 對於其運用的規範性反省仍有其必要，因為它可以協助我們畫出應 用的界線。 32 Shapiro也是這樣認為的， 請參考Shapiro (1998: 51)。 33 關於強制的概念，請參考Anderson (2011)。 34 感謝審查人指出物理上強制跟心理上強制的差異。筆者在初期並未仔細思考這兩者 的差別，但誠如審查人指出的，惡害的通知具有和物理上強制相同的「心理」強制作 用，此為更加精確的用法。
RkJQdWJsaXNoZXIy ODg3MDU=