模拟陪审团决策中对算法建议的易感性:警告AI可能出错可减少其影响
两项模拟陪审团实验发现,被试的判断会随算法建议的方向偏移,即使该建议与已呈现的证据相冲突。Experiment 2 重复了这一结果,并显示提前警告参与者AI可能出错和存在偏见可降低算法影响,尤其在算法建议有罪而证词显示无罪时。研究提示需关注算法建议对法律决策的影响,以及如何减少对AI建议的过度信任。
两项模拟陪审团实验发现,被试的判断会随算法建议的方向偏移,即使该建议与已呈现的证据相冲突。Experiment 2 重复了这一结果,并显示提前警告参与者AI可能出错和存在偏见可降低算法影响,尤其在算法建议有罪而证词显示无罪时。研究提示需关注算法建议对法律决策的影响,以及如何减少对AI建议的过度信任。
3项研究对比服刑人员与普通人群的决策心理特征,发现服刑人员即时奖励偏好更强,在安全、合作竞争与道德领域风险倾向更高,死亡思考和主观寿命预期均低于普通人群。研究还概念化并量化了“零结果敏感度”,发现死亡思考与主观寿命预期呈受风险倾向调节的非线性关系,该模式在服刑人员样本中更显著。
一项发表于 Law and Human Behavior 的研究对比了349名精神科患者,发现因精神失常被判无罪者的犯罪风险特征介于普通犯罪患者与无犯罪史患者之间。他们的一般犯罪倾向高于无犯罪史患者,但反社会态度低于有犯罪史患者,且感知社会支持与无犯罪史患者相当。该组报告的精神症状严重程度在三组中最低。
一项基于荷兰 Prison Project 首轮数据、涵盖 1514 名 18–65 岁本土出生男性在押人员的研究发现,当在押人员感知到监狱工作人员的程序公正时,有既往受害经历者实施狱内违规行为的风险显著降低。该研究通过回归分析检验了程序公正感知与既往受害经历的交互作用,提示在惩教环境中推行程序公正实践对受害史人群尤为重要。
一项基于登记数据的队列研究考察了注意缺陷多动障碍(ADHD)与犯罪定罪在家族内的共聚情况,作者包括 Sofi Oskarsson、Ralf Kuja-Halkola、Henrik Larsson 等,研究发表于 Biological Psychiatry 第 100 卷第 7 期。目前仅有摘要信息,具体样本量、效应量与结论强度尚不明确。
推荐理由:基于全国登记队列,用家族共聚分析区分ADHD与犯罪定罪之间是共病关联还是家族共同风险。
一项发表于 Journal of Experimental Social Psychology 的研究探讨了行为合法性如何塑造道德评价。作者 Mane Kara-Yakoubian、Jonathan A. Fugelsang 与 Alexander C. Walker 在“法律与良知之间”框架下考察了合法与非法行为在道德判断中的差异。
一项随机对照研究将180名英格兰和威尔士的陪审员资格成年人随机分配到3D打印模型、3D电脑模型或尸检照片三种骨骼证据条件,审阅一桩虚构谋杀案。3D打印模型和尸检照片引发的情绪困扰显著高于3D电脑模型,视觉证据比书面摘要引发更强情绪反应;证据形式未显著影响裁决或裁决信心,但压力和既往心理健康史影响决策。
两项在线研究(N = 281;N = 13,690)发现,受过法律训练者(含法律从业者和法学生)在法律判断中更倾向应用基于规则的法律思维(RLT),且在责任认定与赔偿金额上判断更宽松。正式与非正式法律训练均与更高的RLT水平显著相关,这一关联主要由应用法律知识差异解释,其次经由应用法律知识与《道德基础问卷》中关怀、公平维度认同的链式中介路径。
一项针对佛罗里达州某县毒品法庭结业者的研究追踪了其结业3年后的再犯结果,发现超过三分之一的样本出现再犯。该研究发表于《Criminal Justice and Behavior》,考察的是毒品法庭在较长期限内减少司法卷入的效果。
一项发表于 Criminal Justice and Behavior 的研究考察了道德推脱在大麻正常化与法律及警察态度之间的作用。研究关注的是:一种被官方禁止却被广泛容忍的行为,是否仍与人们对法律和警察的态度相关。
一项混合实验设计研究将135名被试随机分配到亲社会或反社会条件,并阅读职场、体育和大学三种权力不对等互动情境。结果显示,亲社会施害者被认为更可信、更可能诱使对方披露个人信息;职场施害者则被视为最不可信、最不可能获取信息。该研究为理解早期成年诱骗的影响因素提供了初步依据。
一项发表于 JAMA Network Open 的研究发现,加州里士满市邻里安全办公室(ONS)的 Peacemaker Fellowship 项目与当地枪支凶杀和枪击伤害在14年间减少61%有关。
一项针对加拿大安大略省340名囚犯的研究用巧合分析(CNA)识别与释放准备度低或高相关的最小充分或必要条件。低准备度存在两条等效路径,均需暴力犯罪史,并分别合并终身精神科住院史或当前监所行为问题;高准备度则与无暴力犯罪史、报告家庭功能失调等相关。研究提示暴力史可能是结构化囚犯释放准备度感知的门槛因素,但低准备度模型拟合度有限,需谨慎解读。
一项建构主义扎根理论研究访谈了20名参与者(10名性贩运幸存者、10名心理咨询师),探讨健康社会决定因素(SDOH)如何影响美国性贩运幸存者的生活经历。研究识别出财务失能与康复、教育、创伤知情医疗、环境脆弱性、灵性伤害与疗愈、关系创伤与重建六个相互关联的领域,扩展了传统SDOH框架。幸存者强调需要整体、创伤知情且文化敏感的照护系统,以促进安全、自主与稳定的社区支持。
一项发表于《Criminal Justice and Behavior》的研究比较了监狱人际伤害中在押人员事件与工作人员相关事件里的被害者—施害者重叠现象。尽管监狱内被害现象普遍、个体可能同时成为暴力被害者与施害者,但此前少有研究在监狱环境中实证检验这种重叠。
研究将警察赋权重新概念化为一种分级判断,而非单一态度或对单一权力对象的支持,以考察公众支持如何随警察权力扩大而变化。该研究发表于 Criminal Justice and Behavior,采用分级判断的测量思路,弥补了以往将警察赋权视为单一态度、无法反映支持随权力扩张而变化的不足。
一项研究对美国社区监管中警官与受监管者的自然互动进行了迄今最大规模的客观行为编码。美国社区监管覆盖约370万成年人,但其核心的警官—受监管者互动此前基本未被测量。
一项发表于《Criminal Justice and Behavior》的研究探索了黑人假释人员使用网约车服务及其他交通技术的体验。交通不安全感是假释人员重返社会的核心问题,影响其满足监管要求和个人需求的能力;越来越多研究显示假释人员面临数字不平等。
一项基于密苏里州和田纳西州134份质性访谈的研究,考察了COVID-19疫情期间社区监管(缓刑与假释)的调整如何影响当事人和工作人员的体验。研究揭示,这些疫情推动的调整既体现出韧性,也暴露出脆弱性。
一项研究考察了加拿大青少年司法系统涉入男孩的治疗动机、服务参与与再犯之间的关系。该研究聚焦于这一在既往研究中被忽视的群体,探讨治疗动机与服务参与如何影响其从康复服务中获益及再犯情况。
一项针对法国2001至2018年间1349起已破获的男性陌生人插入式性侵案的研究,通过潜在类别分析识别出五类犯罪者,从极少使用规避策略的“新手”到综合运用多种法医与侦查意识策略的“专家”,构成犯罪专业性的连续谱。类别归属与作案手法复杂度和犯罪者特征显著相关,规避侦查策略本身可作为性犯罪者专业性的有效指标。
一项研究将有过性侵经历的学生随机分入诚实报告组(n = 39)或虚假否认组(n = 48),无此经历者分入虚假指控组(n = 95),比较 CBCA 与 VA 能否区分三类陈述。CBCA 仅在逻辑一致性标准上发现组间差异,虚假指控的连贯性显著高于虚假否认与诚实报告;VA 在各叙事特征上均无显著差异。研究认为两种方法均未能有效区分三类性侵陈述。
一项针对中国某沿海省份485名法官和258名法官助理的调查显示,女性司法人员报告的庭审不公程度低于男性,法官低于法官助理。上级公正感与感知到的庭审不公呈负相关,而来自诉讼当事人的压力则与更高的庭审不公感知相关。
两项研究比较了儿童和成人对以“Can you”开头的开放式提问与直接措辞提问的回应。研究1访谈了39名6–12岁儿童,研究2访谈了54名成人,两组对间接与直接提问的回应模式相似,大多能提供详细叙述,每个年龄组仅出现1例简单是/否回答。研究者仍建议访谈者尽量减少在开放式提问中使用“Can you”开头,但指出6岁以上儿童和成人大多能识别其中的隐含请求。
一项研究基于美国国家平反登记处(National Registry of Exonerations)记录的虚假供述案件,查阅原始卷宗后确认56起审讯中使用过测谎。
推荐理由:基于56起已平反冤案的档案分析,呈现测谎在审讯中如何被用来让无辜者相信自己已被定罪。
一项针对以色列17名成年被监禁女性的半结构化访谈定性研究,用主题分析识别出参与修复性正义的四大促进因素:渴望被宽恕、重建家庭关系的希望、互惠性(矫正对象同时也是受害者)以及被倾听和认可的需要。三大障碍为深度羞耻感、害怕进一步被媒体曝光,以及不相信受害者愿意宽恕。研究强调修复性正义理论与实践需纳入性别敏感考量。
研究用243篇真实和262篇编造的自传体故事测试语言测谎,让大语言模型把欺骗性陈述改写得更像真话。当改写与评判目标对齐时,人类判断(d = −0.07 和 d = −0.04)和机器学习判断(51% 准确率)都降到随机水平;未对齐时,人类的细节性启发式判断(d = 0.30 和 d = 0.36)与机器学习预测(63%–78%)仍显著高于随机。
推荐理由:研究用大语言模型改写谎言文本,显示人机测谎在攻击与目标对齐时都会降到随机水平,为语言测谎的可靠性提供了对抗性检验视角。
一项被试间设计研究让200名参与者听三段模拟警方访谈录音之一,发现嫌疑人话多(高冗长)与话少(低冗长)条件下,观察者对嫌疑人与访谈者之间融洽关系的评分存在统计学显著差异。参与者还认为说话更多的嫌疑人更不可能有罪,即便这些话未提供与调查相关的信息。
一项针对中国某矫正机构475名男性未成年犯的研究发现,童年创伤与恶意创造力之间存在抑制效应:直接路径为负(β = −0.319,p = .016),但经冲动性(β = 0.358,p = .003)和冷酷无情特质(β = 0.285,p = .023)的间接路径均为正向,模型共解释恶意创造力10.7%的变异。
一项对韩国 2012 至 2024 年间 264 份性侵案判决(273 个编码案件)的定量分析发现,细节数量(CBCA03)与主观心理状态(CBCA12)在逻辑回归和随机森林模型中均能稳定预测有罪判决。逻辑一致性(CBCA01)虽在司法说理中最常被援引,却未在逻辑回归中预测判决,但在随机森林模型中贡献了较高的分类准确率,提示可能存在非线性或交互效应。
三项模拟案例研究及元分析整合发现,CECSA 问卷中的天真自信和情绪反应性得分越高,暗示性提问与偏见越强(b = .14–.37),司法系统不信任则无显著关联。研究纳入 285 名人文科学学生、241 名警校学生和 148 名师范生,分别通过选择问题、自由编写问题和虚拟现实访谈评估暗示性提问。新开发的暗示性提问测量工具能有效捕捉单维特质,但信度不理想。
一项采用双高阈限(2-HT)目击者辨认模型的研究发现,目击者在列队辨认前描述罪犯,会同时降低其检出罪犯在场的概率和基于猜测进行指认的概率。被试先观看含四名罪犯的模拟犯罪视频,随后在描述或不描述罪犯的条件下完成四组列队辨认(两组含罪犯、两组不含)。结果表明,语言遮蔽效应由两个不同的认知过程变化驱动:描述干扰面孔识别,并使目击者更不愿凭猜测指认。
一项回顾性研究分析土耳其456名12–18岁女性青少年犯罪者的法医精神科档案,再犯率为30.9%。多变量模型中,兄弟姐妹数量(OR = 1.17)、家族犯罪史(OR = 2.57)、纹身(OR = 3.18)、物质使用(OR = 5.51)和财产犯罪(OR = 6.60)与再犯风险升高独立相关。作者强调这些是相关因素而非因果决定因素,支持性别敏感的预防与监管分流。
一项针对意大利米兰刑事法院81名4–17岁儿童性虐待受害者和目击者证词的分析发现,儿童年龄与所提供的调查相关信息正相关(r = .245,p = .027),PTSD则与证词中的调查相关信息负相关(r = −.228,p = .041)。PTSD部分中介了年龄与时间信息之间的关系(β = 0.238,p = .044)。
加拿大762名具备陪审资格的白人社区成员阅读审判笔录后发现,高胁迫审讯条件下模拟陪审员定罪率显著低于低胁迫条件,专家证言对裁决和供述认知均无显著影响。被试对原住民被告的供述更不信任,认为其真实性、自愿性和诚实度均低于白人被告,但该效应仅出现在高胁迫条件下,且被告种族对裁决本身没有影响。
一项基于虚拟现实的研究设计了自我参照复杂试次协议(CTP),通过测量早期后部负波(EPN)区分有罪者与知情无辜者。有罪组在无关刺激与探针间的EPN波幅差异显著大于知情及不知情无辜组,区分有罪者与知情无辜者的AUC = 0.90,与不知情无辜者的AUC = 0.88。
一项针对1204名日本陪审资格公民的在线问卷研究发现,公众认为对抗式审讯最不适当,协作/尊重式审讯最适当,个人建立关系式审讯被评为第二不适当。回归分析显示,共情关怀是唯一与全部五种审讯方式显著相关的人格特质,它正向预测对四种非对抗方式的接受度,负向预测对对抗方式的接受度;而公正世界信念仅正向预测对对抗式审讯的接受。被试作为嫌疑人或证人的经历与审讯感知关联甚微。
一项研究评估了由从业者与研究者团队共同开发的科学审讯培训课程,43名来自三个地方执法机构的调查人员在四个批次中参加了为期5天的培训。通过比较培训前后的嫌疑人审讯发现,调查人员在培训后更多使用科学审讯策略,且这类策略的使用与更高的配合度、信息透露以及供述/认罪有关。作者强调共同开发培训与协作研究的重要性。
一项针对539名因性侵儿童被定罪的西澳大利亚男性的神经网络分析发现,有既往暴力、性或混合犯罪指控者(N = 260)存在冲动、一致性和性化应对三条犯罪路径,无既往指控者则呈现机会和性功能障碍两条路径。研究采用卡方分析、序贯二元回归与神经网络建模,提示不同犯罪史者的路径存在差异,可为零散的风险评估、康复治疗和犯罪预防提供依据。
一项基于荷兰要人警卫与监视体系内学术专家和从业者(含警察、宪兵、检察机关和反恐部门等)深度访谈的研究发现,AI在OSINT分析和LLM辅助评估等场景有应用前景,但训练模型所需数据的质量与可及性、以及人机交互在实战环境中的未知因素是突出挑战。研究还通过专家会议对访谈中识别出的挑战进行了排序。鉴于要人警卫与监视工作高风险、时间敏感的特性,AI落地实施较为复杂。