黃子佼為何獲得不會留下前科的「緩起訴」?被起訴的話會罰多重?
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黃子佼是無正當理由持有性影像,依照他行為時,最新的條例已經修法通過,他可能會被判刑1年,但可能也得以併科罰金,最多30萬元。事實上,這數字也比他現在緩起訴處份的120萬還要輕微。律師認為修法可朝「不得科罰金」方向來討論。
黃子佼持有兒少性影像引發各界撻伐,演藝圈、民意代表紛紛提出加重刑責的修法訴求。不過黃子佼在此案獲得的是「緩起訴」處分,並未進入審判,與修法刑度無關,因為法不溯及既往,所以恐怕也罰不到。
在去年修法之後,目前還未有人因為單純持有兒少性影像被判刑,律師認為,檢察官做出緩起訴的處分雖讓大眾憤怒但可以理解,目前要針對「單純購買持有」加重刑度亦有難度,但可以朝著「不得易科罰金」的方向修改。
什麼是緩起訴?
根據最高檢察署的說明,一個人觸犯了國家刑法所定的犯罪,就要受到刑罰。至於犯罪該不該成立、要受哪些處罰,都要經過法院審判才能作出決定。為了審判公平,法院不可以任意對社會上發生的案件審判,必須經過起訴程序,才能根據所提起的「訴」進行審判,內容包括要接受法院審判的「被告」與「犯罪事實」,「訴」才是審判的對象。
訴分成兩類,由代表國家追訴犯罪的檢察官所提起的為「公訴」;由犯罪被害人所提起的稱為「自訴」。緩起訴與撤銷緩起訴,都是公訴中轉化起訴的措施。自訴程序的自訴人則沒有這些權利。
「緩」即延期,就是將本來要向法院起訴的案件延緩,暫時不予起訴。執得注意的是,就算獲得緩起訴的案件,也必定是被告與犯罪事實都已確認,只是暫時不予起訴而已。
檢察官依偵查所得的證據,足認被告有犯罪疑者,應提起公訴。緩起訴處分屬於檢察官職權之一,全然與法院、法官無關。
為什麼遇到證據明確的案件,不將他提起公訴卻緩起訴?《刑事訴訟法》於2022年引進日本行之有年且顯有成效的「緩起訴」制度,遇到犯罪事實明確,證據確鑿的案件,為了開條自新的路給真心悔悟的被告,允許檢察官有權對此類被告,作出緩起訴處分。
值得注意的是,被告犯的罪必須是死刑、無期徒刑或最輕本刑3年以上有期徒刑「以外」之罪,也就是如果重罪還是無法獲得緩起訴。
然而被告犯的只要不是重罪,犯罪的手段也非太殘忍,犯後態度良好,被害人表明原諒,都有機會得到檢察官的緩起訴處分。
實務上,在去年修法通過後,目前還未有人因為單純持有兒少性影像遭判刑。多數遭判刑者通常是因為參與拍攝、製造、散播兒少性影像遭判刑。律師陳孝賢也說,在兒少性影像相關的犯罪判決上,較常見的是透過交友軟體誘騙對方傳裸照、開視訊時截圖,像黃子佼這種透過非法平台購買持有的人很少。
可能因為剛剛修法沒有多久,還未有任何判決。加上過去屬於行政罰,去年才剛剛納入刑罰,也因此司法實務上還在拿捏判斷標準。
至於創意私房論壇中,有涉及偷拍和散佈影片的共犯,目前一審判決都已出爐。
緩起訴的條件是什麼?黃子佼的條件符合嗎?
給予緩起訴時,可以命令被告在一定期間內遵守下列事項,包括向被害人道歉、立悔過書、向被害人支付相當數額之財產或非財產之損害賠償。或是向公庫或指定之公益、地方自治團體支付一定之金額,或是提供40小時以上240小時以下之義務勞務。
也可以要求被告完成戒癮治療、精神治療、心理輔導或其他適當之處遇措施。另外檢察官也可發出保護被害人安全之必要命令或其他預防再犯所為之必要命令。
在緩起訴的一定期間內,被告都能保持良好的行為,沒有違反緩起訴的條件,則據為緩起訴的犯罪事實,便一筆勾銷,免了他的訟累與刑罰。雖然會留下「前案」紀錄,但是與前科不同,只有司法人員才能查詢,不會對一般人公開。
不過緩起訴期間內,如果發生下列情形,檢察官仍可撤銷原緩起訴處分,繼續偵查該案件或提起公訴,例如被告於緩起訴之前或是期間內,故意更犯有期徒刑以上的罪,或是被宣告其他有期徒刑的判決。假如被告違背上述應遵守履行的事項例如沒寫悔過書或沒支付罰金,也可能會被撤銷緩起訴。
雖然黃子佼在兒少性影像持有案獲得緩起訴後,隨即被揭露有一起未成年性侵案,不過律師認為這不會影響他原案的緩起訴。因為性侵案發生在數十年前,而非緩起訴前後,兩案會分別立案偵辦調查,黃子佼目前的緩起訴不影響,但未來還是有可能會被起訴性侵。
假如檢察官有起訴黃,他會受到何種處罰?
《兒少性剝削防制條例》於2023年1月10日修法,第39條規定,無正當理由持有兒童或少年的性影像,過去初犯是只有行政處罰,修法後可處1年以下有期徒刑、拘役或科或併科新台幣3萬元以上30萬元以下罰金。
也就是說,黃子佼是單純無正當理由持有性影像,依照他行為時最新的條例已經修法通過,他可能會被判刑1年,但可能也得以科罰金,最多30萬元。事實上,這數字也比他現在緩起訴處份的120萬還要輕微。
陳孝賢認為,以黃所涉犯的條例來看,120萬是偏重的處罰。但考量到黃的社會地位、收入等,120萬也算合理要求。整體來說,檢察官決定給予的處分,在一般實務來看是可以理解的。
對於近日社會各界認為應該加重刑度的呼聲,陳孝賢表示,如果要加重,須考慮所有相同類型犯罪的刑度,而無法單獨加重「無正當理由持有」,也許包括妨害性自主罪的刑度也得重新檢視。
他認為,為了特別保護未成年人的利益,較可行的修法方向是比照其他犯罪類型,讓觸犯此條例的人不得易科罰金或者不得緩刑,也就是不管他被判多久,都一定要進入矯正機關服刑、接受矯治。
陳孝賢也補充,「得易科罰金」的判決雖然由法院所作出,但最終決定的人是執行檢察官,當被告被判刑要送去監獄服刑時,雖然可以主張法官判決的「得易科罰金」,但檢察官還是可以考量他的犯罪情狀、是否為再犯等,做出「不得易科罰金」的決定。
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核稿編輯:楊士範
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AI 賽局 AWS 保持優勢的秘密!Anthropic 被亞馬遜投資 40 億美金後 Claude 3 模型對上雲企業有何效益?
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在全球擁有數十萬用戶的雲端服務領導業者 AWS 推出之生成式AI平台「Amazon Bedrock」推出滿一周年之際,耳熟能詳的 AI 模型如 Stable Diffusion 、 Claude 、 Mistral 、 Llama 陸續登上 Bedrock 。另一方面, AWS 近期完成對 Anthropic 的 40 億美元投資案,這些佈局背後用意,如何讓 AWS 在長期的 AI 軍備競賽當中,保持領先地位?
打造三層 AI 蛋糕,中層 Amazon Bedrock 累積超過一萬家客戶
關於這幾年 AWS 在 AI 有哪些具體的投入? Mark Relph, Director of Generative AI Go-To-Market, Amazon Bedrock 用了一個比喻,他說:「可以想像我們正在打造一個三層的蛋糕,每一層各有不同目的及功能項目。」
Mark 逐一解釋, 最底層的基礎設施,也就是運算、網絡、架構層,舉例來説, AWS 積極發展兩款用來訓練生成式 AI 的訂製晶片,分別是 AWS Trainium 及 AWS Inferentia ,幫助更多客戶獲得具成本亦得運算能力。另外一個是 AWS 推出全託管的機器學習( ML )服務 Amazon SageMaker ,它讓 AI 開發人員和數據科學家的得以快速建構大型語言模型(LLMs)和其他基礎模型(FMs)。
中間層則是模型層, AWS 透過 Amazon Bedrock ,讓用戶可以透過單一 API 建置生成式 AI 應用程式所需的各種廣泛功能,搭配安全、隱私與負責任的 AI ,幫助企業使用熟悉的 AWS 服務,將生成式 AI 功能安全整合並部署到應用程式之中。蛋糕的最上一層則是應用層,針對各種應用程式內建 AI 功能,一方面幫助開發人員生成程式處理的工具,另一方面則針對商業應用,受惠企業以更有效率打造 AI 助手。
其中, Amazon Bedrock 之所以受到各界關注, Mark 解釋,「因為這是一項屬於無伺服器的全託管服務,開發者不用管理管理任何 IT 基礎設備,可以直接透過 API 嘗試使用 Amazon Bedrock 上面的生成式 AI 模型,接著把模型安全整合到對應的應用程式當中。」
目前累積超過一萬家活躍客戶使用 Amazon Bedrock ,這個雲端 AI 模型平台之所以有這麼高的黏著度,很重要的一個因素就是「集結」多個重要 AI 模型。攤開名單,包含 Stable Diffusion 、 Mistral 、 Llama 、 AWS 自家的 Amazon Titan ,以及 AI 新創公司 Anthropic 推出的 Claude 3 系列模型(包含 Sonnet 、 Haiku 、 Opus ),這些模型提供給客戶多種選擇,讓客戶找到最適合自己的基礎模型,應用場景包含但不限於常見一些
用來生成文本、圖像、音訊或是執行對話、摘要總結、文字處理作業等的應用。
AWS 投資 Anthropic 聯手力推 Claude 3 ,讓 AI 模型「混搭」效率大
今年 3 月,亞馬遜宣布完成對 Anthropic 的 40 億美元投資,談到雙方合作契機, Mark 解釋, AWS 與 Anthropic 有共同的目標,就是提供客戶一個快速、安全及負責任地探索生成式 AI 。拆解雙方的進一步合作細節,目前可知 Anthropic 會採用 AWS 的 Trainium 及 Inferentia 晶片,建構、訓練及部署其 AI 模型,而 AWS 也會在 Amazon Bedrock 開放、存取 Anthropic 最先進的 AI 模型權限。
而 Anthropic 打造的 Claude 3 Opus ,除了登上 Amazon Bedrock 供更多人使用之外, Claude 3 Opus 之所以備受矚目,另一原因是 Claude 3 Opus 在今年 3 月在專門盲測大型語言模型( LLM )能力的 LMSYS Chatbot Arena 排行榜上(資料來源:https://www.ithome.com.tw/news/162023),成功「篡位」拿下冠軍寶座。
根據 Anthropic 測試,處理複雜的開放式問題, Claude 3 Opus 的準確率比 Claude 2.1 提高約兩倍,而且跟其他模型進行特殊知識表現比較,像是研究生水準專家推理、基礎數學等,理解力和熟練度都更為優異。除了有 Claude 3 Opus 的加持, Amazon Bedrock 持續受到歡迎的因素, Mark 給了另一個角度的詮釋。
「我們發現越來越多企業在不同的 AI 模型之間切換,例如用一個模型做文字檔案摘要,接著需要用另一個模型做問題推理及解決,所以他們傾向把模型『串連』在一起,來解決複雜的業務問題。 Amazon Bedrock 正可滿足這樣情境的基礎建設環境,秉持以客戶為中心並從解決問題的角度出發,也是為什麼 Amazon Bedrock 引起客戶共鳴的關鍵,」 Mark 補充道。
除了建置好用的雲端平台環境,從 2023 年開始, AWS 還成立「生成式 AI 創新中心」投入一億美元預算,用來聯結 AWS 平台上的 AI 和機器學習專家與全球客戶,協助構想、設計和推出新的生成式 AI 產品、服務和流程。 AWS 與 Anthropic 內部的合作,也是透過生成式 AI 創新中心的資源,讓更多客戶受惠 Claude 3 系列模型,將 AI 真正普及到各行各業。
把通才 AI 變成公司的專才秘書,負責任 AI 確保企業數據足夠安全
不論是潛力新創公司、領先的成功企業、或是政府組織,前仆後繼成為 Amazon Bedrock 的用戶, AWS 也看到不同產業的生成式 AI 使用情境實際落地。 Mark 提到幾個案例,例如客服部門有 Claude 3 加持,讓人與人的對話過程即時掌握顧客需求,客服同仁可以從 AI 工具獲得文字提示,當下就能完整歸納出給客戶的解答,不僅可減少通話時間又提升對話價值。
除此之外,生成式 AI 還可以在製造業(例如:分析維修手冊提供下次機台需要進修時間)、醫療業(例如:提供該位顧客返家後用藥須注意事項)、金融業(例如:針對該客戶的貸款狀況、提交的財務文件快速指出下一階段業務內容)等領域有所貢獻。
但從上述的情境當中可發現,這類回答往往需要更專業、更適合的答案,而且不能輕易「糊弄」提問者。對此, Cathy Lai, Lead, Service Specialist Team, AWS Taiwan 就提到, Amazon Bedrock 內建負責任 AI(responsible AI) 及 RAG(Retrieval-Augmented Generation) 檢索增強生成功能,可以把大型語言模型從「通才」訓練成「專才」。
不過要把 AI 訓練成專才,當然需要企業內部的知識資料庫內容,包含訓練手冊、技術文件、關鍵數據等資料,藉此讓 RAG 模型內的資訊擷取元件,從新資料來源提取資訊。從而提供給 LLM 使用新的知識及其訓練資料來建立更好的回應,將資料轉換為數值表示並將其儲存在向量資料庫中。此程序建立一個生成式 AI 模型可以理解的知識庫,並使用數學向量計算和表示來計算及確立相關性。因此大語言模型就能更具專業內容和具邏輯性的回答。但企業內部重要資料攸關營業機密,要放到 AI 平台進行模型訓練當然更關注安全性。
對此, Mark 以嚴肅口吻回答,「隱私和安全性。始終是 AWS 最關注也最在意的項目。」目前 Amazon Bedrock 導入防護機制,可設定閾值的內容篩選條件,以篩選涉及仇恨、辱罵、犯罪活動以及提示攻擊等有害內容。同時 Amazon Bedrock 也提供 Guardrails 功能有效實施客製化的安全措施,可以限制大語言模型不提供可能造成財物損失的投資建議等訊息。另外防護機制也會偵測使用者輸入內容和 FM 回應中的個人身分識別資訊(PII)等敏感內容,以保護隱私權。「最後要強調,每家企業的資料不會傳回給 AI 模型供應商,同時 AWS 也絕對不會隨意拿取客戶的資料。」 Cathy 補充道。
展望未來, AWS 會努力尋找用更簡單的方式,給非資工背景的人享受到 AI 效益,甚至自主創建專屬的 AI 應用。 Mark 提到他們有一個「PartyRock」網站(https://partyrock.aws/),底層就是由 Amazon Bedrock 驅動,讓一般大眾在網站根據自身需求(例如希望幫自己的 YouTube 頻道寫腳本)來客製化自己的 AI 應用程式。「可以肯定的是, AWS 將確保提供最好的 AI 工具給我們的客戶,這是永遠不變的承諾!」 Mark 表示。
爲了提供大衆體驗 Claude 3 及其他部分 Amazon Bedrock 平台大語言模型(LLM)的機會,現在就邀請大家限時免費體驗,每一個在本 AWS 網頁開設的測試帳戶現在不需要綁定信用卡、且享有 24 小時內完全免費,讓你輕鬆一鍵創造實驗環境!