法律人工智慧的法哲學反省 231 (Sorrel, 2010)。雖然無法一概而論，但是，較佳的方式或許是，ALI 原則上必須向行動主體說明法律內容之道德理據的方向前進，因為 這是行動主體的一階理據考量，是關於行為應該與不應該做的實質 理據。例如，工具理性、法律內容之可實現性、法律之道德正當性、 違反法律所造成的傷害等等。當主體可以充分思考一階理據時，也 可推論他對於法律之要求越來越具有法的忠誠確信，這種ALI 的設 計反而會加強了行動者對於法律的信念。 但如果ALI 無法朝向上述的方向設計，ALI 至少也可用來強調 法律本身的規範性，例如重申速限規定等等。如果設計者覺得這樣 還不夠，那麼ALI 有可能就要改變行動者對於處罰、處罰可能性跟 警察的偏好程度。通常ALI 會朝向增加「處罰可能性」對於行動者 的影響。 筆者主張，如果ALI 的設計是以告訴行動者「一旦違法，就很 可能受到處罰」為主要改變偏好的方式，那麽我們必須小心該系統 的應用。因為，這種方式是要行動者將「處罰」，由可能性 (likelihood) 提升到高度可能性 (highly likelihood)，甚至在現今科技下 是可以變成確定性 (certainty) 的層次。這種增強處罰之可能性對 於行動者的因果影響力，雖然看似不影響行動者思考其他理據的可 能以及因果影響力，但是這仍然會影響行動者進行理據的排序。如 果我們將各項理據的重要性假定為理據對於行動者的因果影響力， 那麼很明顯地提升「處罰可能性行動者」的因果影響力，就是會 降低其他理據對於行動者的因果影響力。 的確，我們還不知道這種以提高執法效率而改變因果影響力的 介入方式會對於行動者的自主判斷空間有多大的影響。但是，我們 知道提高「處罰可能性行動者」的因果影響力，會影響行動者對 於其他因素的排序。也因此，從這個角度來看，高效率執法的ALI
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