在讨论人工智能机器人的刑事可罚性时，本文首先指出，随着人工智能的快速发展，在司法应用中不能留下刑法规范上的漏洞。为避免这种情况，需要在法律教义学上对智能代理的可罚性进行深入探讨。这意味着，不光要确定智能实体的可罚性，还要明确对社会大众公布这些行为的可罚性，并通过合适的量刑对其责任进行量化。具体的惩罚措施可能包括进行公益劳动、对机器人进行身体上的干预、根据违反的规范对其算法进行重新编程，甚至是关闭机器人。
文章中提到的几个关键概念包括人工智能（AI）、机器人、电子人（也即电子实体，如电子人和人工智能的结合体）、算法和可罚性。这些元素构成了分析智能实体在刑法中地位的基础。文章强调，随着数字革命和人工智能技术的融合，法律必须适应这一趋势，从而覆盖包括数字语音助手、自动驾驶汽车、医用或护理机器人等在内的多种智能设备。这些设备的普及和智能水平的提高预示着对现有法律体系的挑战。
文章还回顾了历史上对于智能机器和人类互动的幻想。这些幻想往往带有反乌托邦色彩，如著名的科幻小说和电影，它们对于智能机器的能力、自主性以及对社会的影响进行了丰富的想象。例如，文中提到了“COMPAS”系统，这是一个用来评估罪犯再犯风险的算法，而文中也提到了类人机器人桑尼在科幻作品中的描述。
随着技术的进步，智能系统的学习能力已不再局限于简单的试错，它们能借助于神经网络和模拟生物大脑结构的电路，在多个层面上同时处理信息。这种学习能力的提升，使智能系统能够自主地实施行为，并在一定程度上作出创造性的决策。自主化程度的增强意味着智能实体可能在无需人类指导的情况下侵害法益，这就引发了对于如何在法律层面上处理这种现象的讨论。
法律的目的不仅仅是对已有违法行为的反应，而是要通过一般预防和特殊预防来防止未来违法行为的发生。刑法的适用在于通过判决向公众明确哪些行为是违法的，并且会受到惩处。为了确保法律的有效性，必须在司法实践中讨论智能代理的可罚性，而不是简单地让责任在人与机器之间分散。
文章还提到了数个专业术语，比如“大数”处理，这是指算法处理大量数据的任务。智能系统所面临的任务就是处理这种复杂情境，而深度学习等技术使机器能够通过监督或无监督的学习方式训练自己的神经网络。
文章最后指出，法律政策和刑罚目的理论要求我们必须认真对待智能代理的刑事责任问题。尽管我们无法完全预见人工智能在未来社会中的具体影响，但可以确定的是，自主化或部分自主化的人工智能将通过完成人类的特定任务或简化这些任务来改变我们的生活条件。对于防止未来出现类似的问题，我们必须在法律上形成清晰的规范，以确保法律的有效性和社会的正义。
