人工智能在刑事證據審查判斷中的應用研究

王晶晶

(安徽大學 法學院，安徽 合肥 230601)

人工智能技術是推進社會治理智能化的關鍵因素，其對司法領域產生了深刻的影響。伴隨著司法體制改革的逐步推進，各地法院對人工智能技術融入司法的探索也呈現出由宏觀性、簡單化、邊緣領域運用向具體性、精細化、核心領域運用轉變的特征。將人工智能技術普遍運用于刑事證據領域即為例證。作為推進以審判為中心的訴訟制度改革的成果之一，“上海刑事案件智能輔助辦案系統”(以下簡稱“206系統”)于2017年5月在多家公檢法機關試點上線，著力解決案件辦理中證據適用不統一、辦案程序不規范等問題。截至2017年12月，該系統累計為公檢法機關提供證據指引15 653次，發現證據瑕疵點405個，總點擊量達10萬余次[1]。為推進司法體制改革的試點工作，貴州法院運用大數據分析技術，提出了“審判實踐歸納+大數據分析印證”模式，實現司法證據的大數據分析。自2016年10月起，貴州法院開發完成了刑事4類案由證據大數據分析平臺并開展試點工作。截至2017年12月，4家試點法院通過大數據系統共計辦理2 594件案件。上海“206系統”與貴州大數據分析模式同為人工智能技術在證據領域運用的實踐成果，二者各具特色，在一定程度上代表了當下司法實踐探索的兩類方向。其中，“206系統”采用的證據指引標準對法定證據分類作出了細化規定，而貴州大數據分析模式則直接突破法定證據分類，依據犯罪構成以及案件偵破邏輯重塑了證據指引標準。刑事證據是刑事司法領域的核心所在，如何合理利用人工智能技術，在促進技術與證據領域的進一步融合、解決司法難題的同時，又能夠避免因過度應用技術進而沖擊司法人員在刑事證據領域中的主導地位這一問題，需要我們理性思考和選擇。本文以刑事證據領域引入人工智能技術的現實需求為切入點，在梳理“206系統”與貴州大數據證據分析模型運行現狀的基礎上對目前存在的困境進行反思，并提出人工智能技術運用于刑事證據領域的具體設想。

一、緣起：刑事證據領域引入人工智能技術的司法期待

一項新的技術被運用至任何一個領域，均應當是問題導向的。人工智能之于刑事司法亦不例外。既然投入大量人力、物力、財力研發刑事司法領域的人工智能技術，那么必然存在試圖借助人工智能解決的具體問題[2]。有學者認為，人工智能技術的運用以提高司法效率為直接目標[3]。在員額法官增加受體制限制、化解案多人少的司法困境之下，借助科技提高審判效率是一個當然選擇[4]。因此，提高司法效率是我國司法實踐引入人工智能技術的直接目的。然而，將人工智能技術運用于刑事證據領域的出發點，不僅僅是提升司法效率，更有維護公平正義這一更高的司法期待與改革需求。從實質正義層面看，人工智能技術能夠為防范冤假錯案提供技術保障，克服傳統模式下證據審查運用的弊端；從形式正義層面看，該項技術能夠促進證據審查運用流程的規范化，助力以審判為中心的司法體制改革。

(一)實質正義：防范冤假錯案

“自從人類社會開創司法文明以來，刑事錯案就如同一個毒瘤隨之滋生，割之不去，禁而不絕?！盵5]近年，全國法院依法糾正了34件重大冤假錯案，導致這些冤假錯案發生的一個重要原因就是事實不清、證據沒有做到確實充分[6]。在證據層面，誘發冤假錯案發生的原因包括證據存在缺陷、證據標準不統一兩類情形。

證據缺陷問題主要體現為，偵查機關收集證據不全面、檢察機關在審查起訴階段未發現證據瑕疵或證據之間的矛盾，使證據帶病進入訴訟流程，從而引發錯案。如念斌案中關于毒物的來源問題，原判認定念斌投放的鼠藥系在平潭縣醫院附近向擺地攤的楊某炎購買，主要依據是原審庭審中原公訴機關出示的證人楊某炎等人證言及辨認筆錄、念斌的有罪供述及指認購買鼠藥地點的筆錄和錄像等證據。但二審法院經審理發現，上訴人念斌與證人楊某炎相互不能辨認，供證存在不吻合之處，配制鼠藥工具的理化檢驗報告不足以采信，原判認定念斌投放的鼠藥系從楊某炎處購買依據不充分(1)二審法院具體認定細節為以下幾點。第一，偵查機關找到賣鼠藥的證人楊某炎，但上訴人念斌與楊某炎相互不能辨認；供述的賣鼠藥人的特征及年齡，與楊某炎情況差異明顯；供述的鼠藥包某某規格，與從楊某炎住處查獲的實物差異較大；供述在購買鼠藥時到過商店批發香煙，時間約為7月中旬，與證人證實其批發香煙時間為7月初不一致。第二，鑒定機構在對配制鼠藥工具塑料盆、鐵盆等檢材進行檢驗的過程中，未按照專業規范要求進行“空白”對照檢驗，以防止假陽性檢驗結果，因此難以排除該2份檢材被污染的可能。第三，根據配制鼠藥的工具碗、塑料盆和鐵盆檢材的檢驗數據，能否判定檢出氟乙酸鹽鼠藥成分，雙方聘請的專業人員提出的意見嚴重分歧。因此，從碗、塑料盆和鐵盆中檢出氟乙酸鹽鼠藥成分的檢驗結論可靠性存疑。。本案中，在檢材來源相關證據間的矛盾疑點得不到合理解釋的情況下，證據依然可以進入審查起訴流程，并作為一審定案依據是難以令人信服的。

缺乏統一的證據標準是指，各機關在證據收集運用方面的自主裁量權過大，導致證據規則的落實效果不盡如人意。在證據的認定層面，實踐中存在一種只采信與被告人有罪供述一致、吻合的證據信息，而將其他矛盾的、不吻合的證據信息剔除出證明體系之外的“選擇性證據印證模式”(即虛假印證模式)。這種為了印證而印證的“選擇性”印證方式，為冤假錯案的發生埋下了隱患[7]。例如，在張輝、張高平強奸案中，盡管被害人王某指甲縫中的DNA鑒定與二被告人的DNA鑒定不符，但偵查機關仍排除了作案人員另有其人的可能，轉而將手機作為關鍵證據展開訴訟活動。此種對證據材料的選擇性運用，缺乏系統的完整性和一致性，其結論也就不具有唯一性[8]。

上述兩類證據問題不僅增加了冤假錯案發生的概率，帶來了侵害被害人合法權益的風險，而且極大動搖了社會公眾對司法的信賴，使司法公信力在無形中受到減損。在刑事證據領域運用人工智能技術具有防范冤假錯案、促進司法公正的內在需求。就人工智能技術本身而言，其具有的客觀性、中立性與司法公正理念不謀而合，這為刑事證據領域引入人工智能技術奠定了基礎。就司法與技術的相互融合來看，人工智能技術能夠輔助辦案人員收集運用證據，彌補了人力審查疏漏的短板。以“206系統”為例，該系統依托客觀的數據收集與精確的算法分析，使證據的審查運用更加客觀化。具體而言，該系統為辦案人員提供了證據自檢、自測的科技手段，能夠及時發現證據存在的瑕疵和證據之間的矛盾并提示辦案人員。如念斌案中的檢材鑒定意見明顯分歧以及證供矛盾等問題，“206系統”均能發揮一定的作用。依據系統的校驗流程，在證據收集程序存在瑕疵時，系統將自動攔截案件，有效防止證據帶病進入下一訴訟流程，防止案件出現“一步錯，步步錯”的惡性循環。例如張氏叔侄案的證據印證問題，也可利用“206系統”的證據鏈和全案證據的審查判斷功能，為證據的審查判斷提供精確的分析。刑事訴訟中的實質正義具有特殊性，其需要通過刑事訴訟的過程來實現。將刑事證據標準嵌入“206系統”，改變了傳統模式下辦案人員依據法律規定、經驗法則等綜合判斷運用的證據審查運用模式，整個流程更具客觀公正性，從而在最大限度上貼近客觀真實與實體正義，也在更大層面上符合社會大眾對裁判結果的心理預期。

(二)形式正義：規范辦案程序

正義不僅要實現，而且要以看得見的方式實現[9]。所謂“看得見的正義”“被感知的正義”，即程序正義，其不僅是法治的目標之一，也是現實生活中人們對司法體系最深切的希冀所在[10]。刑事領域中“看得見的正義”，一是指司法過程的看見，二是指法律論證的看見。證據收集運用活動的程序可視化是實現刑事領域“看得見的正義”的重要一環。

《中華人民共和國刑事訴訟法》(以下簡稱《刑事訴訟法》)第七條規定：“人民法院、人民檢察院和公安機關進行刑事訴訟，應當分工負責，互相配合，互相制約，以保證準確有效地執行法律。”該條規定表明了立法者對公檢法三機關的殷切期待，通過設立偵、訴、審三道工序，實現辦案機關的相互制約、程序正義與實質正義的良性互動。但在司法實踐中，卻出現了“配合有余、制約不足”的情況。這表現在一些地方政法機關之間支持配合有余、制約監督不足，致使證據帶病進入訴訟流程[11]。這可能會導致以下三類情況的出現：第一，證據收集運用存在瑕疵或者不規范，致使無辜的人被錯誤定罪；第二，證據收集運用活動存在瑕疵，但能夠對罪犯進行追訴，實現懲罰犯罪的目的；第三，證據的收集運用行為有違程序要求，導致據以定案的關鍵證據被排除，無法追訴犯罪。

出現上述情形的根本原因在于辦案人員程序遵守意識不強。第一類情形屬于上文提及的冤假錯案。這可以通過運用人工智能技術，從源頭上預防此類問題的發生。第二類與第三類情形對于程序規范的要求更為迫切。運用人工智能技術將證據的審查運用活動流程固定下來，可以倒逼辦案機關規范自身行為，使案件結果既符合實質正義，又能經得起程序公正的檢驗。以貴州法院的證據分析模式為例，辦案人員將案件所需的材料信息輸入系統，經由系統提示可以及時調整、補正相關的證據材料。人工智能技術主要起到嚴格校驗證據收集程序，把控證據入口的作用，有助于實現精準打擊犯罪。另一方面，程序的可視化也為被告人及其辯護人展開有效辯護提供了可能。一般情況下，程序正義是有助于實體正義實現的，尤其是在案件的事實認定存在一定難度時，對程序的嚴格要求本身就是發現事實，尋求公正的一種途徑。就證據的收集與運用而言，規范化的人工智能校驗系統，既可以規范辦案人員行為，也可以使案件被害人充分了解案件的進展，吸收被害人對案件處理結果的不滿情緒。總之，從程序正義角度出發，將人工智能技術引入證據領域的司法考量主要是規范辦案程序，即規范程序的收集、審查、認定過程，實現形式正義與實質正義的有機統一。

二、現狀：人工智能在刑事證據審查判斷中的實踐探索

近年，依托大數據與機器學習等技術，人工智能與刑事司法的聯系日益緊密。在證據審查領域，貴州法院率先將證據標準嵌入辦案系統，統一公安機關、檢察院和法院的刑事證據要求，為辦案人員提供可行的辦案參考。上海“206系統”則預設機器學習的規則，訓練機器的法律思維。目前，人工智能技術在刑事證據領域的運用主要包括證據指引、證據校驗與證據分析三方面。

(一)證據指引

人工智能系統與司法實踐相聯結的首要前提是法律規范的數據化、算法化。具體到刑事證據領域便是，由相關部門制定出系統能夠識別、理解并運用的證據規則、證據標準。在制定證據指引規則這一實踐上，上海法院與貴州法院進行了各自的探索。

依托上海刑事案件大數據資源庫(2)截至2017年12月，上海刑事案件大數據資源庫已匯集包含案例、裁判文書、法律法規、司法解釋在內的1 757萬條數據。與此同時，數據庫將隨證據標準的制定以及開發的具體案由同步更新。，“206系統”研發人員已完成證據標準指引的功能開發，對每一類案件通常應當收集的證據種類以及每一種證據的收集、固定程序、形式、內容等要件作出要求，為辦案人員提供清單式證據指引。在制定證據標準指引之前，上海高院研究制定了《上海刑事案件證據收集、固定、審查判斷規則》，詳細規定了8類法定證據的收集程序、規格標準、審查判斷要點，并對量刑證據、程序證據的收集、固定作出明確規定。在此基礎上，將完善的證據標準嵌入系統之中，是推進以審判為中心的訴訟制度改革以及開發相應軟件的關鍵所在。

需要注意的是，此處的“證據標準”，是針對不同類型的案件，按照構建完整證據鏈條的要求所必須收集的證據的標準，即在訴訟中據以認定案件事實的證據要求和程度。這與《刑事訴訟法》所要求的“事實清楚，證據確實、充分”的證明標準不同。證據標準的側重點是，在具體某類案件之中應當收集何種證據。換言之，此時的證據標準是一種明確的“清單”，是對證據“類”與“量”的要求。以盜竊罪為例，系統開發人員收集并分析2012年至2016年間各基層法院所審理的盜竊案件，依據證據的種類與數量，歸納出“當場抓獲型”“重要線索型”及“網絡犯罪型”三種類型，力求證據收集的精準。證明標準主要強調所收集的證據需要達到何種證明程度，即對證據“質”的判斷?！白C明標準主要涉及對證據證明力強弱、要件事實融貫性證成與否以及案件整體論證強度的判斷等事實認定事項，不僅包括對靜態的證據標準的審查，還包括對控辯雙方即時性、動態性證據信息及對抗性主張作出評價?！盵12]在具體案件之中，二者關聯緊密，依據證據標準收集證據在前，以證明標準進行實質判斷在后。

與“206系統”不同，貴州法院參與研發大數據證據分析系統時，并未對證據規則指引與證據標準指引進行區分，全部以“證據規則”一詞予以概括。由于二者的實質內容相同，這里將二者合并起來進行討論。貴州法院利用大數據分析技術，以刑事案件為突破口，選擇故意殺人、故意傷害等4類案由進行建模分析。該系統打破了傳統證據歸類，以犯罪構成理論與辦理案件的內在邏輯為主要依據，按照破案過程的要素化、結構化，形成了適用不同案件的不同證據指引規則。證據規則模型依據案件發生的共性將證據分為主要證據與可選證據兩種，針對每個證據項給出具體的信息要求。以故意傷害案件為例，此類案件需要的證據材料包括被害人陳述、鑒定意見、證人證言等。而在鑒定意見中，當作案工具提取在案時，需要提供犯罪嫌疑人、被告人的指紋或DNA鑒定以及對兇器上的血跡、DNA等鑒定的材料。若在案證據顯示被告人作案時的衣物提取在案，則要具備該衣物上是否留有被害人血跡或DNA的鑒定材料。

(二)證據校驗

證據校驗主要運用于單一證據的審查判斷，其目的在于發現證據的瑕疵與不足，嚴格把控證據的入口。在單一證據校驗方面，貴州法院的輔助辦案系統主要參照證據指引規則所規定的證據要素進行檢驗分析。具體而言，系統在立案階段即對相關證據材料進行校驗。當缺乏必要證據材料時，系統就會自動攔截案件，使案件不能順利進入下一個檢驗階段。在案件通過前述階段的檢驗之后，系統將會進行更精細的檢查，以判斷證據是否滿足具體要求。以故意傷害案為例，系統第一步將匹配故意傷害案件的檢驗規則，依據規則檢查立案材料、受案登記表、立案決定書等材料。第二步檢驗案件的偵破材料、到案說明情況以及勘驗檢查證據等，在此過程中若發現缺乏相關的材料，系統將會給出提示。如一名犯罪嫌疑人被群眾扭送到公安機關的，作案工具同時被送到派出所，之后公安機關到現場進行勘查，沒有列出作案工具的清單。在該案件輸入系統之后，系統馬上作出未附物品勘查清單的提示，以供工作人員參考、補正。第三步是依據上述流程，依次校驗其他證據，直至完成所有證據的校驗。

“206系統”在單一證據校驗層面要求更加嚴格，其不僅審查證據的內容，而且對每一個證據的收集程序、形式等進行校驗，在此基礎上生成審查結論，供辦案人員參考?！?06系統”通過運用深度神經網絡模型和圖文識別(OCR)技術(貴州法院證據分析系統同樣采用此項技術)，對證據進行識別、定位和信息提取，基本實現對單一證據的自動校驗。以訊問筆錄的校驗為例，系統通過自動審查發現，犯罪嫌疑人送看守所后，訊問的地點仍為派出所，而非規定的辦案場所，能夠迅速提示辦案人員該證據存在瑕疵[13]。從總體上看，系統發揮了對案件證據的校驗、把關、監督等作用，克服了辦案人員個人判斷的局限性，提高了證據審查判斷的全面性。

綜上，可以將單一證據的校驗流程歸納為如下階段。首先，在證據材料輸入階段，由辦案人員依據要求將證據材料輸入系統。其次，在證據信息要素的提取階段，由系統對證據材料所包含的信息要素進行提取，要素的提取主要參照證據標準規則。這一過程涉及以下操作程序：一是對證據材料深加工，使之符合具體形式要求；二是將信息要素與證據規則要求進行比對，判斷證據材料是否符合要求；三是系統輸出證據材料的審查結果，提示辦案人員補正或作出合理解釋。與傳統人力判斷不同，系統判斷更加便捷化，大大節省了人力資源。更重要的是，系統對證據的宏觀把握能力更強。其基于程序的預設，可以詳細地審查證據，避免人力篩選證據的主觀偏好與客觀疏忽，可視化與客觀性的優勢不言而喻。

(三)證據分析

與單一證據檢驗功能不同，證據分析主要運用于判斷多個證據的關聯性。根據上海高院的初步設想，證據模型不僅要有證據指引功能，還要有單個證據合法性校驗功能、證據和證據間互相印證的功能以及證據之間邏輯判斷的功能。在多個證據的審查判斷問題上，“206系統”主要是對證據鏈條的完整性以及證據之間是否存在矛盾進行審查、提示，確保證據確實充分，排除合理懷疑。運用命名實體識別技術，定位證據中出現的任務、地點、時間、物品等，然后運用實體關系分析技術深入挖掘其中的人物關系、時間關系、物品來源與去向以及相互間的邏輯關系等，形成完整的案發全景圖。最后，系統將根據證據鏈模型判斷各待證事項下證據是否印證、不同證據之間邏輯的符合性、證據之間是否存在矛盾等。如在“206系統”第一次參與庭審時，法庭運用該系統的證據鏈審查判斷功能，分別圍繞被告人是否具有搶劫意圖，構成搶劫罪，還是構成故意殺人罪和盜竊罪兩罪問題，對同一查證事實項下的證據印證關系，不同查證事項間邏輯符合性、被告人多次供述間的矛盾進行了審查[14]。

貴州法院系統的證據分析功能主要包括案件要素提取與證據間的內在關聯分析兩個模塊。在案件要素提取方面，系統通過自然語言分析等技術，從相應的證據資料里提取案件要素。如通過對被告人信息與被告人證明材料的分析，可以提取被告人年齡這一關鍵要素，為后續的證據分析與運用奠定基礎。再如，系統通過對人體損傷程序鑒定書、人體傷殘鑒定書、被害人基本信息的分析，提取出被害人的傷害等級與傷殘程度，為法官提供參考。當下證據分析的研發模塊僅完成了要素提取功能，同時還在積極開發證據邏輯的挖掘功能。證據分析模型通過對證據的分析，可以找到證據間的內在關聯性，例如發現證言與證物之間的關系，將控辯雙方的證言在一個界面分別展示，方便法官分析案情。

三、反思：人工智能技術運用于刑事證據審查判斷領域面臨的困境

盡管人工智能技術在刑事證據領域發揮了一定的作用，司法機關也希望通過人工智能系統的強大功能實現其預設目標，但實踐效果卻不盡如人意。目前，人工智能技術運用于刑事證據審查判斷領域主要面臨如下困境。

(一)證據指引不能統一證據標準

為解決實踐中證據標準不統一的難題，各地法院依據法律規范、司法解釋等既有文件制定了既符合法定要求又契合當地司法實際狀況的“地區性”的統一證據標準。本文的分析樣本——上海、貴州法院同樣如此。上海與貴州法院做法的不同之處在于：上海高院以8類法定證據為基礎，結合本地辦案經驗制定了區分階段的證據標準；貴州法院直接突破法定證據分類的框架，依據不同案件的特殊性，制定出創設性的證據規定。作為證據領域引入人工智能技術的第一步，制定統一的證據指引規則至關重要。當下，各地法院所制定的證據標準以及開發的輔助辦案系統均呈現出一種地域性的特點。不可否認，這些各具特色的標準、操作系統能夠在一定程度上解決實踐難題，但這也為更大程度地統一證據標準帶來困難。以“206系統”為例，其改進目標之一即擴大試點范圍，分期、分段推進全面應用，以實現公、檢、法、司等執法辦案機關的全覆蓋。鑒于各地研發系統、制定標準所依托的具體數據不同，此處的全覆蓋僅指覆蓋整個上海地區，無法平行適用于其他地區，自然也無法實現統一指引全國范圍內的證據審查運用活動。

證據指引規則的功能發揮不僅取決于制定統一的證據標準，而且取決于證據規則的落實情況。目前，阻礙證據規則落實的因素可歸納為兩類。第一類是信息壁壘造成的溝通不順暢問題，此為客觀因素。在實踐中，由于公安機關、檢察機關與法院之間的溝通不到位，可能導致各機關憑借各自辦案經驗適用證據規則，出現證據規則的適用亂象。這不僅影響刑事案件的辦理質量，也降低了辦案效率。第二類是主觀因素，即辦案人員基于訴訟偏見，在裁量范圍內有選擇地適用證據規則，實質上架空證據規則。通過制定數據化的證據標準，將其嵌入輔助辦案系統之中，可以加強公、檢、法三機關的互聯互通，打破信息壁壘，實現有效溝通。就此角度而言，數據化的證據指引規則可以解決受客觀因素阻礙所帶來的問題。在主觀因素方面，能否通過可視化的流程倒逼辦案機關約束自身行為，值得討論。有學者指出，程序正義不僅具備實質功能，而且具有信號傳遞功能，可達到制衡司法權力，限制權力恣意濫用的效果[15]。但是，此種看似“作繭自縛”的宣誓，并不會完全排除司法辦案機關的自由裁量權。而存在裁量的地方，就存在利益的權衡與權力的濫用，這是客觀證據指引規則無法消除的弊端。

(二)證據校驗與人力判斷存在偏差

將統一的證據標準規則嵌入刑事案件輔助系統僅是人工智能技術運用于刑事證據領域的第一步。緊隨其后，需要依據證據校驗的具體流程，分析該技術的運用是否滿足司法實踐的需求。在辦案人員將立案所需的材料輸入系統后，當系統發現證據材料不符合要求時，會自動攔截案件進入下一階段。這一判斷流程有助于辦案人員檢驗是否遺漏相關材料，客觀上提升了司法效率。但實際上，辦案人員是否真的需要這一判斷過程需要進一步討論。

以貴州法院政法系統協同辦案平臺為例。該系統憑借對證據的識別與判斷，自動篩選證明力強且審判環節所需的規范證據，并將有明顯瑕疵和證據不全的案件攔截于偵查和公訴階段之外。在此處，首先需要判斷何為證明力較強并為審理案件所必需的規范證據。通常來說，該類證據以有罪證據居多。原因是，證明力較強的無罪證據與案件的關聯較大，若存在此類證據，案件不會進入到證據分析判斷流程。此時，系統篩選證據的偏好將會排除部分無罪證據，這與全面收集證據的技術引入初衷明顯背離。另外，系統會通過提示的方式，要求辦案人員就確有瑕疵的證據進行補正或者說明。面對系統的提示，若辦案人員進行補正或說明，則案件順利進入下一階段。但若基于辦案人員的判斷，所需證據已經足夠，而系統卻提示證據不足需要補正，應如何應對？若司法人員依據系統提示補充不必要證據材料，將在某種程度上增加自身辦案負擔，并未實質提升辦案效率。也存在另一種情形，即證據瑕疵確實存在，而又無法通過補正或說明消除瑕疵屬性的情形。此時，程序是否繼續的選擇權再次落入辦案人員的手中，若通過偽造證據等方式，使證據通過系統審查，那么證據“帶病”進入下一訴訟階段的實踐問題仍然得不到解決。更甚者，鑒于系統的統一性，一旦系統認可瑕疵證據，將使得證據暢通無阻，為證據虛假印證埋下禍根。

在單一證據的校驗階段，人工智能系統可能出現的問題是，系統所提示的證據不足問題，究竟是客觀情況，還是系統識別之后的偽客觀情況尚不明確。進一步延伸，雖然基于統一的證據判斷規則，但人力判斷與系統判斷仍然可以得出截然不同的結論。此種判斷偏差是人工智能技術引入證據領域帶來的新問題，需要予以重視并做出應對。

(三)證據分析無法實現實質化判斷

依據“206系統”的研發目標，該系統可實現對證據的合法性、合規性的審查判斷，對證據之間的矛盾進行提示、對證據的完整性和結論的排他性進行判斷。如果說，單一證據校驗所帶來的問題是認識偏差，這尚有解決的可能性。那么，證據分析(無論是單一證據內容分析還是證據間的關聯判斷)所帶來的問題更為棘手。盡管將法律法規、司法解釋以及具體的證據標準輸入系統，運用算法進行操作執行，但也需要衡量算法本身的執行力以及執行效果。算法的執行規則需要融合專家經驗等內容，以便更好地執行指令。人工智能系統的類人本質決定了專家經驗在證據審查判斷領域的前提性作用，但這不等同于人工智能技術可憑借專家經驗的幌子，不受任何限制。

在進行證據分析時，也存在專家經驗束手無策的情形。這主要包括兩類情形：一是無法使人工智能理解并操作的情形；二是當下尚無定論的爭議性情形。第一類情形主要是指，人類可憑借自身的知識積累、交流學習與經驗價值，通過抽象歸納得來的判斷規則。但在將自然語言轉化為法律語言時，存在輸入具體情形無法窮盡所有類型，輸入抽象規則又無法被順利執行的窘境。以證人證言的分析為例，在判斷證言的內容是否為證人實際感知、證人作證時的生理狀態和精神狀態是否影響作證等具體情形時，需要結合語境判斷是否為實際感知，而非通過系統提取到“我認為”“真實”等關鍵詞，進而得出肯定性判斷。依據此流程所得出的判斷可信度不高，往往需要法官二次檢驗，才能保證結論的合情合理。第二類情形為判斷規則過于抽象，人類經驗自身也無法做出歸納適用的情形。以刑事證明為例，刑事證明是一個主客觀要素交叉融合的過程，也是一個充滿價值判斷和選擇的過程。人工智能技術的介入可能帶來弱化各種因素綜合考量、各種利益綜合平衡的風險[16]。在刑事證明標準的判斷中，“排除合理懷疑”就屬于主觀判斷色彩極強的標準之一?！翱v觀近幾年司法實踐，大部分的裁判文書的證據說理部分，仍然沿用著‘案件事實清楚、證據確實充分’這一證明標準……很少闡釋排除合理懷疑這一標準的實質內涵?！盵17]出現此種現象的主要原因就是，“排除合理懷疑”的概念缺乏統一解釋，法官不會輕易在個案中運用主觀判斷。因此，在具體實踐中將此項證明標準嵌于人工智能輔助系統之中，進而實現對證據的實質化分析，可操作性并不強。

四、破解：人工智能應用于刑事證據審查判斷領域的框架設計

(一)應用的定位：有限輔助而非全面輔助

智能機器人成為公民甚至法官，將是科技革命給人類本質帶來的嚴峻挑戰[18]。在刑事證據領域，對人工智能系統的地位界定關系到此項技術應用于司法實踐的廣度與深度。因此，在探討人工智能技術在刑事證據審查判斷的具體運用問題之前，首先要回應對人工智能技術的立場抉擇。當下學界對人工智能技術介入司法的定位基本趨于一致，即“技術輔助司法”。該理論的基本立場是，正確看待人工智能技術對司法領域產生的正負雙重影響。在積極影響層面，人工智能技術所具有的技術優勢為其接入司法領域提供可能性，如技術的客觀性可有效降低法官直覺判斷帶來的偏差、改變證實性偏見等[19]。在負面影響方面，人工智能技術存在的先天性缺陷(無法價值判斷)[20]與后發性弊端(數據資源不足)[21]，將對現有司法體系造成一定程度的沖擊?；趯θ斯ぶ悄芗夹g的利弊權衡，該理論提出，在司法實踐中應以法官為主，由人工智能技術進行輔助。

“人工智能輔助司法論”的關鍵問題在于輔助的限度。有學者指出，人工智能法律系統的研發目標旨在代替法官或制造機器人法官，但其應用的界限卻是不能獨立擔任法官，這本身就是一個悖論[22]。除此之外，近幾年的法院工作報告中，法官素質低下也是反復強調的“常識性命題”[23]。人工智能技術在一定程度上能夠提高司法人員的認知判斷能力，避免認知錯誤。對處于司法一線的法官而言，面對辦案能力的質疑與司法智能化的沖擊，接受人工智能技術似乎是唯一的正確選擇。基于人類“趨利避害”的本能，盡管官方在原則上將人工智能定位為輔助技術，但無法解決辦案人員對技術的依附心理這一難題。此時，智能技術輔助理論可能會發生異變，演化為“形式上的輔助、實質上的主體”，架空以人為主導的理念。因此，“一刀切”地將人工智能技術應用于刑事領域，將會帶來輔助理論異化的風險，進而實質減損公正。有鑒于此，應對人工智能技術的輔助定位進一步明確，避免所有領域的無差別輔助。

有限輔助是針對全面輔助、無差別輔助而提出的概念，即在明確人工智能技術輔助地位的基礎之上，進一步劃定人工智能技術的運用范圍，而不是在所有領域的無差別運用。人工智能技術有限輔助刑事司法的出發點在于，盡管在同一問題的處理上，技術判斷可能更為精準便捷，但這也意味著一旦技術判斷出現偏差錯誤，其所帶來的危害要遠遠大于人力判斷錯誤產生的危害。將人工智能技術的輔助定位落到實處，不僅需要從理念上破除對技術系統的依賴，更需要突出人的主導作用，由司法人員對證據的審查判斷問題作出最終決策。

(二)應用的前提：合理制定證據指引規則

人工智能介入刑事證據領域的邏輯起點是制定證據指引規則，其與證據規則息息相關。一般而言，對證據進行審查判斷時，主要參照的是《刑事訴訟法》中關于證據的規定。例如，《刑事訴訟法》第五十五條關于證據確實、充分的符合條件是定罪量刑的事實有證據證明、據以定案的證據均經法定程序查證屬實以及綜合全案證據，對所認定事實已排除合理懷疑等規定。2010年，最高人民法院、最高人民檢察院、公安部、國家安全部、司法部出臺《關于辦理死刑案件審查判斷證據若干問題的規定》，細化了辦理死刑案件的規則，對辦理死刑案件提出了更為嚴格的要求。除此之外，2013年最高人民法院出臺的《最高人民法院關于適用〈中華人民共和國刑事訴訟法〉的解釋》，進一步對各類法定證據的審查判斷作出了規定。

目前，各地法院所研發的人工智能輔助系統所依托的證據規則不盡相同。盡管各地法院的實踐探索取得一定成果，但這也為統一證據指引規則帶來了挑戰。對此，需要從全國司法統一的目標出發，為證據指引規則的制定謀篇布局。首先，需要明確的是，證據指引規則應以《刑事訴訟法》關于8類法定證據的具體規定為基本參照。鑒于基本法律的位階，以此為基礎的證據指引規則更易實現統一的實踐效果。其次，部分法院所采取的依據犯罪構成或案件發生的邏輯為參照，制定、細化證據指引規則的做法具有可取之處。但應注意的是，刑事訴訟法作為程序法，要對刑事實體法的爭議與變革作出回應。當下刑法理論關于耦合的犯罪構成體系還是階層化的犯罪構成體系仍存在爭議，若將犯罪構成理論引入證據規則的制定之中，勢必要對犯罪構成理論進行評判與選擇，這將是一個更為龐大的工程。當然，若在犯罪構成理論爭議塵埃落定時，據此完善證據指引規則，對于打通刑法與刑事訴訟法的銜接障礙大有裨益。在此之前，依據案件辦理的內在邏輯細化證據指引規則不失為一種良好的替代舉措。最后，統一證據指引規則所面臨的障礙是，不同地區的試點法院所制定的證據指引規則均具有一定的地域特色。若要實現更大范圍的證據統一指引效果，需要對蘊含地域特色的證據規則區分處理，對于無法通過抽象凝練從而具備統一適用的規則進行篩選剔除，使證據指引規則更加具有普適性與確定性。此外，證據的收集、審查判斷等活動涉及不同的訴訟階段，若以同一的證據指引規則無差別地運用于所有階段，存在架空后續訴訟階段證據審查運用的風險。對此，可以依據訴訟活動的先后階段，制定更為復雜、要求更為嚴格的階段化證據指引規則。

(三)應用的范圍：技術領域而非價值判斷領域

在人工智能技術的具體應用問題上，有觀點認為，人工智能運用于證據判斷時應有界限：在證據能力方面，人工智能可進行形式上的篩查；在證明力方面，人工智能可以用于證據之間的矛盾或形態變化的判斷；在證明標準方面，短時間內人工智能無法完成事實認定及證明標準判斷的任務[24]。也有觀點提出，從數學角度分析，法定證據主義屬于“人工算法”范疇。從生物學角度觀察，自由心證的運用則是“生物算法”的體現。在飽受爭議的“算法黑箱”問題上，自由心證相比人工智能只能是有過之而無不及。相較于自由心證，人工智能算法還具有確定性和統一性的優勢。因此，將人工智能算法引入到證明力評判中具有可行性[25]。

上述觀點對人工智能技術在具體領域的運用進行了論證，但存在以下問題。第一，以證據資格、證明力、證據標準為標準進行區分的客觀效果存疑。無論在證據資格還是證明力方面，人工智能所能做的均是對證據形式要求的判斷。在涉及證據實質內容的判斷時，發揮的作用往往十分有限。因此，從上述三個層面界定的方式并無實質意義。第二，證明標準的判斷能否由人工智能主導或輔助，不是由技術本身決定的，實質上是由人類決定的。即使在人工智能技術廣泛運用的背景下，法官在證據的審查判斷領域所遇到的困難也不會完全得到解決。原因在于，從人工智能的模仿本質出發，其所能達到的最高水平就是高度類人，那么對于人類自身也無法解決的問題，人工智能也束手無策。第三，上述學者關于證明力的論證也從側面佐證了機器對于某些問題的無能為力。依據該觀點，作為出現時間最早的“算法黑箱”——自由心證，其背后隱藏的“算法”也無法直觀可讀。事實上，“凡試圖以數學上精確表述來形容訴訟上的證明程度的企圖，到最后可能都會化成泡影”[26]。從法定證據制度到自由心證證據制度的轉變是證據制度的進步之處，當下如何約束法官不恰當的自由心證，促進發現真實與實體公正才是正當之舉，而非因噎廢食，試圖以機械算法輔助甚至實際主導證據的審查判斷。

順應司法改革的潮流趨勢，人工智能在證據審查判斷中仍有獨特的角色定位與應用。在以“輔助”原則指導人工智能技術運用的前提下，可對技術的運用領域進一步劃分。對技術要求更強，或者在通過技術手段解決重復性司法事務的場合，可由人工智能技術輔助進行，但此時仍要發揮人的主導作用。出于技術困境與公正難題的考量，在相對核心的領域，如需要運用人類情感、價值衡量等主觀判斷性事務，無需再引入人工智能技術。具體而言，人工智能技術所發揮的領域主要是節省人力的形式領域，包括以下兩個方面：一是單個證據收集、固定、程序等方面的形式判斷；二是多種證據的綜合性判斷。

在單一證據的審查判斷中，可分為對瑕疵證據的審查與對非法證據的審查。如對證人證言進行審查判斷時，需要審查詢問筆錄上是否記載詢問人有無告知證人應如實提供證言，以及詢問筆錄上是否填寫詢問人、記錄人等姓名。由于此類事項出現瑕疵不會實質影響犯罪嫌疑人、被告人的基本權利，因而可由系統進行審查判斷。若存在上述瑕疵，系統將對辦案人員作出提示。相關辦案人員對瑕疵證據進行補正或者作出合理的解釋后，證據審查流程方能繼續進行。另外，基于對被告人基本權利的保障，人工智能可對非法證據的部分事項進行審查，但仍然限定在程序性事項范圍，不涉及實質判斷。在證據的綜合審查判斷層面，程序性事項主要是指不同證據之間的矛盾判斷。仍以證人證言為例，詢問筆錄不能出現在同一時間段內，同一詢問人員詢問不同證人的情形。一方面，人工智能技術在數據篩查方面更具備優勢，因為在證據間有關時間、地點、程序的判斷方面具有優于人力判斷的特點；另一方面，將人工智能技術運用于較為煩瑣但判斷難度不大的事務上，可使法官獲得相對多的時間對證據進行實質性判斷。

(四)應用的程序：賦予司法人員兩類程序選擇權

人工智能輔助辦案系統的證據校驗分析流程具有客觀、全程留痕的優勢，但也會出現司法人員對證據把握異于系統校驗的情形。如有受訪檢察官反映：“說實話我們自己也不知道這個系統的原理是什么，有時候我們覺得證據夠了，但系統覺得不夠；有時候我們覺得證據之間還有些矛盾，但證據規格符合系統要求，系統也沒有進行提示?！盵27]產生此種偏差的原因主要來自證據指引規則不合理以及系統設計僵化兩方面。前述已針對證據指引規則的制定作出回應，此處主要針對系統僵化問題提出改善建議。盡管將人工智能技術定位為輔助技術，但仍無法避免“實質輔助論”現象出現。對此，除了限制人工智能技術在刑事證據領域的運用范圍之外，還應從反方向強化司法人員的主導作用，實質踐行人工智能輔助司法的目標。

圖1 同一訴訟階段內證據校驗程序選擇流程

對于證據校驗過程中出現的判斷偏差問題，可通過在操作系統中設置辦案人員的簡易通行程序，賦予司法人員兩類程序選擇權予以解決。一是不同訴訟流程之間的檢驗程序跨越，由辦案人員提交相關證據材料及材料說明，由系統作出標記之后直接傳輸到下一訴訟階段的校驗流程。此種程序流程可以最大程度地發揮司法人員的主觀能動性。同時，客觀系統的全程留痕也可落實責任倒追機制，實現對自由裁量的約束。二是同一訴訟階段內的證據校驗流程跨越(見圖1)。對于依據普通的證據校驗流程無法順利進入下一校驗階段的證據材料，可以賦予辦案人員檢驗程序的選擇權，由辦案人員裁量處理。若辦案人員認為需要補足材料，可依據系統提示補充收集證據材料。若辦案人員憑借自身經驗判斷，認為案件所需的材料全部收集在案，可以直接選擇進入下一階段。

此處存在的問題是，雖然賦予司法辦案人員校驗程序選擇權可在一定程度上突破僵化程序帶來的束縛，但也會導致裁量權過大，從而使得普通證據校驗程序產生空轉的風險。對此，可通過如下方式進行完善。第一，由于缺乏證據校驗流程的客觀監督，直接跨越程序的證據移送行為可能會存在證據缺陷問題。此時可以要求辦案人員進行情況說明，并由系統作出標記，提示下一階段的辦案人員重點關注該案。第二，可以通過設置證據校驗流程選擇權的上限來限定司法主體的不當裁量權。這種程序選擇上限主要是指司法人員的錯誤上限。若案件最終出現證據不足的情況，將由系統進行標記，一旦超過上限則司法人員必須使用普通證據校驗流程，這可以倒逼辦案人員慎用校驗程序選擇權。若案件最終結果證明辦案人員的判斷說明符合實際情況，同樣由系統進行記錄保存，作為系統自身數據分析的范本，改進證據校驗流程，使客觀化證據校驗流程更具人性化。

五、結語

在探索和研究人工智能技術運用于刑事證據領域的過程中，可能會產生這樣的疑問：我們究竟要限制人工智能技術還是要限制司法主體？在這一問題上，理論界與實務界的立場依舊處于搖擺不定的狀態。實際上，人工智能技術在刑事證據領域的運用與限制問題始終是司法主體發揮主觀能動性與避免濫用自由裁量權的權衡問題。第一次權衡出現在刑事證據領域引入人工智能技術的初期。技術的客觀性、可視化特征為限制司法主體裁量權提供了可能，因而該階段的權衡結果為引入技術，在限制司法主體自由裁量權的同時，通過賦予人工智能技術輔助司法活動的地位來保證司法主體主觀能動性的發揮。然而，將該項技術應用于刑事證據領域并非百利而無一害。在“技術輔助”理論的背書下，人工智能技術在證據領域的運用存在喧賓奪主，成為實質決策主體的趨向。這不僅會對司法主體的主導地位產生沖擊，也會過度限縮辦案人員的主觀能動性。此時將出現第二次權衡，需要我們回應如何將“輔助性原則”落到實處，保障主觀能動性的問題。由此便出現了關于劃定人工智能技術應用范圍的討論，要求進一步限制該項技術。本文所討論的問題位于第二次權衡階段。通過劃定人工智能技術的應用范圍與賦予司法主體兩類證據檢驗流程選擇權，可以解決當下輔助理論異化的問題，但此種方案可能會出現不當放大裁量權的問題。如何實現司法主體主觀能動性與自由裁量權的動態平衡，實現人工智能技術與刑事證據審查判斷活動的有機融合，有待于未來進一步的研究。