算法取證的倫理危機(jī)與法律規(guī)制

劉爾晴

（南京審計(jì)大學(xué),江蘇 南京 211815）

在大數(shù)據(jù)時(shí)代，刑事案件偵查實(shí)踐常面臨案件數(shù)量多、取證數(shù)據(jù)分析難、依靠人工分析數(shù)據(jù)成本高等各類現(xiàn)實(shí)挑戰(zhàn)。算法取證是指大數(shù)據(jù)時(shí)代偵查機(jī)關(guān)在辦理刑事案件的過(guò)程中，利用人工智能算法對(duì)網(wǎng)絡(luò)電子數(shù)據(jù)進(jìn)行搜集、篩選，并通過(guò)算法模型對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析、處理，獲得與案件事實(shí)相關(guān)聯(lián)的電子數(shù)據(jù)，以發(fā)現(xiàn)、提取、固定證據(jù)的過(guò)程。以大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)、人工智能等為基礎(chǔ)的大數(shù)據(jù)取證的取證對(duì)象，與傳統(tǒng)電子數(shù)據(jù)在取證理念、方式和技術(shù)上有本質(zhì)差別[1]。既有研究從電子數(shù)據(jù)取證的視角展開(kāi)論述，抑或在社會(huì)治理層面對(duì)算法進(jìn)行倫理學(xué)探討，但針對(duì)刑事偵查中的算法取證所涉及的倫理問(wèn)題和法律規(guī)制的研究還不夠充分。

1 算法取證的運(yùn)行邏輯及其誤差

1.1 效率主導(dǎo)的運(yùn)行邏輯

算法取證作為證據(jù)搜集的一種手段，在處理海量電子數(shù)據(jù)、證據(jù)時(shí)能充分發(fā)揮大數(shù)據(jù)算法高處理效率和清晰的數(shù)據(jù)來(lái)源等優(yōu)勢(shì)，其效率主導(dǎo)機(jī)制是多方面原因?qū)е碌摹Ｆ湟唬瑐刹榛顒?dòng)需要算法取證提供高效的運(yùn)算結(jié)果。面對(duì)大量的數(shù)據(jù)信息，偵查人員利用算法進(jìn)行自動(dòng)化分析，可以快速、準(zhǔn)確地處理大量數(shù)據(jù)，提供及時(shí)、準(zhǔn)確的線索和證據(jù)，進(jìn)而優(yōu)化警力、資源分配，提高整體偵查效率。其二，算法的自主學(xué)習(xí)能力十分有限，處理的多是程式化的、可量化的工作。在偵查活動(dòng)的各種價(jià)值取向中，“效率”這一價(jià)值是最容易被量化的指標(biāo)[2]，可以通過(guò)減少算法循環(huán)次數(shù)、優(yōu)化算法計(jì)算公式以提升算法運(yùn)行的效率。

1.2 算法運(yùn)算機(jī)制存在誤差

網(wǎng)絡(luò)電子數(shù)據(jù)的算法取證基于機(jī)器計(jì)算，看似錯(cuò)誤率極低，其結(jié)果具有天然的科學(xué)性，為證據(jù)的可靠性提供了強(qiáng)有力的支撐，但是卻忽略了可能存在的誤差。首先，數(shù)據(jù)集的選取具有主觀性。在訓(xùn)練算法時(shí)，輸入端數(shù)據(jù)集的選取經(jīng)過(guò)了一定程度上的人為判斷，加入了訓(xùn)練人員的主觀偏向。其次，大數(shù)據(jù)具有不確定性。數(shù)據(jù)一直處于流動(dòng)的狀態(tài)，無(wú)論何時(shí)進(jìn)行數(shù)據(jù)集選取都是一個(gè)抽樣的過(guò)程[1]。最后，算法本身的運(yùn)算機(jī)制并不具備百分之百的準(zhǔn)確率。而利用算法對(duì)網(wǎng)絡(luò)電子數(shù)據(jù)進(jìn)行取證，存在不可忽略的誤差可能性。

2 算法取證引發(fā)的倫理危機(jī)

在大數(shù)據(jù)時(shí)代，算法取證通過(guò)完成人為設(shè)置的各種算法指令，幫助偵查人員獲取偵查線索和證據(jù)，具有處理效率高、數(shù)據(jù)來(lái)源清晰等優(yōu)勢(shì)，在偵查活動(dòng)中得到廣泛運(yùn)用[3]。這是一次偵查取證方式的變革。但算法取證效率主導(dǎo)的運(yùn)行邏輯、運(yùn)算機(jī)制造成的天然誤差，引發(fā)的倫理危機(jī)現(xiàn)實(shí)存在，必須予以重視。

2.1 弱化了人在偵查活動(dòng)中的主體地位

黑格爾認(rèn)為主體性主要包括“個(gè)人（個(gè)體）主義”“批判的權(quán)利”“行為自由”“把握自我意識(shí)的理念”四個(gè)方面的內(nèi)涵[4]。現(xiàn)代社會(huì)強(qiáng)調(diào)“以人為本”，因此在算法取證中，應(yīng)當(dāng)全面貫徹個(gè)人主義、理性主義等基本原則。

偵查人員在偵查過(guò)程中依賴算法、信任算法取證結(jié)果，使算法從一種取證工具成為取證主體。偵查人員利用已經(jīng)訓(xùn)練好的類案模型進(jìn)行證據(jù)篩選，但目前算法模型的識(shí)別準(zhǔn)確率達(dá)不到百分之百，而且偵查人員僅對(duì)算法運(yùn)行結(jié)果所涉及的數(shù)據(jù)進(jìn)行確認(rèn)，而不對(duì)算法運(yùn)行過(guò)程進(jìn)行審查[5]。利用算法對(duì)網(wǎng)絡(luò)電子數(shù)據(jù)進(jìn)行取證所獲得的結(jié)果會(huì)趨向于模式化，忽略了偵查人員作為偵查活動(dòng)實(shí)施者的主觀能動(dòng)性，不斷消解人的主體性，從而弱化了人在偵查取證活動(dòng)中的主體地位。

2.2 沖擊了權(quán)利優(yōu)先的傳統(tǒng)正義觀

人是正義反映的主體，也是評(píng)價(jià)正義的主體。羅爾斯認(rèn)為，個(gè)人的基本權(quán)利應(yīng)當(dāng)優(yōu)先于公共的“善”。只有在尊重他人權(quán)利的前提下，才能去追求個(gè)人的“善”。正義的社會(huì)，應(yīng)當(dāng)體現(xiàn)自由、平等的人類社會(huì)價(jià)值，應(yīng)當(dāng)確立個(gè)體權(quán)利優(yōu)先性的基本理念。

而算法取證所體現(xiàn)的是以效率為核心的正義觀，其往往追求取證的結(jié)果，過(guò)于注重取證過(guò)程的效率，忽略了涉案人員的個(gè)人私權(quán)利。這實(shí)際上是將效率和便利凌駕于個(gè)人權(quán)利之上，認(rèn)為效率應(yīng)當(dāng)優(yōu)先于私權(quán)利，這種以“效率至上”的方式去追求特定的“善”忽略了算法本身對(duì)涉案人員的私權(quán)利的侵害，動(dòng)搖了權(quán)利本位的核心理念，進(jìn)而沖擊了權(quán)利優(yōu)先的傳統(tǒng)正義觀。

2.3 侵害了涉案人員的基本權(quán)利

隨著大數(shù)據(jù)的快速發(fā)展，個(gè)人信息的采集和分析變得更加廣泛和深入，這顯然對(duì)個(gè)人隱私權(quán)構(gòu)成了潛在威脅。而算法取證作為一種取證方式，對(duì)涉案人員信息進(jìn)行提取分析也可能侵害了涉案人員的基本權(quán)利。

在算法取證的過(guò)程中，算法將涉案人員視為可以被獲取、計(jì)算、預(yù)測(cè)的客體，將其信息、行為等進(jìn)行拆解分析，其個(gè)人信息就此在數(shù)據(jù)庫(kù)中“裸奔”，個(gè)人信息權(quán)、隱私權(quán)遭到任意侵害，在某種程度上是對(duì)相對(duì)人的重要權(quán)益造成侵害的“強(qiáng)制偵查行為”。并且算法取證無(wú)須受到令狀原則、比例原則等刑事強(qiáng)制偵查原則的限制，權(quán)責(zé)還缺乏有效制衡和匹配，導(dǎo)致取證過(guò)程可能對(duì)涉案人員的權(quán)利造成“以非人格化的、彌漫性的、以數(shù)理定律的方式呈現(xiàn)出來(lái)”[6]的侵害。

3 算法取證法律規(guī)制的現(xiàn)實(shí)困境

在多種規(guī)制路徑中，只有法律規(guī)制具有法定強(qiáng)制力，而其他規(guī)制路徑如倫理規(guī)制、行業(yè)規(guī)制和自身規(guī)制等都無(wú)法預(yù)防和遏制上述倫理危機(jī)的發(fā)生，因此法律規(guī)制應(yīng)當(dāng)作為算法取證的主要規(guī)制路徑。但現(xiàn)階段對(duì)算法取證進(jìn)行法律規(guī)制存在一些不可避免的現(xiàn)實(shí)困境。

3.1 算法及其載體不能承擔(dān)法律責(zé)任

在算法取證中，算法和作為算法載體的人工智能體被賦予了一定的“偵查權(quán)”，若算法取證出現(xiàn)錯(cuò)誤并造成了對(duì)涉案人員的不利影響，根據(jù)權(quán)責(zé)相統(tǒng)一的原則，算法及其載體應(yīng)承擔(dān)相應(yīng)的法律責(zé)任，但這一點(diǎn)目前無(wú)法實(shí)現(xiàn)。

一方面，算法及其載體不是法律主體。法律主體是指具有人格意義的人，其應(yīng)當(dāng)具有意志且能夠自律。而算法本質(zhì)上是一套符號(hào)運(yùn)算程序，在深度學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)上，其懂運(yùn)算，能夠進(jìn)行自我學(xué)習(xí)，但這僅僅是一種機(jī)械意志，而非心理認(rèn)知意義上的意志[7]。并且，自律性的形成受到多種社會(huì)文化因素的影響，表現(xiàn)為一種理性反思、抑制本能的糾偏性意志。算法及其載體所擁有的知識(shí)和能力都是由人加工編程而來(lái)的，其深度學(xué)習(xí)無(wú)法像人類一樣與常變常新的物質(zhì)世界保持一致，不具有道德感和反思能力，因而也不具有自律性，不能成為法律主體。

另一方面，算法及其載體的行為不具有法律意義。在算法取證中，人工智能體的行為是算法程序運(yùn)行的結(jié)果。訓(xùn)練算法模型的輸入端數(shù)據(jù)集在選取時(shí)，已經(jīng)加入了訓(xùn)練者的人為判斷。在運(yùn)行過(guò)程中，算法及其載體只是執(zhí)行被預(yù)設(shè)的算法程序指令，而不能認(rèn)識(shí)到自己行為所具有的法律意義和社會(huì)意義。無(wú)論從哪個(gè)部門法的角度都無(wú)法對(duì)人工智能體的行為進(jìn)行評(píng)價(jià)。

現(xiàn)代法律制度以人具有獨(dú)立人格為前提，而算法及其載體都只是一種工具性存在，既不具有自由意志和自律性，其行為也不具有法律意義。因此，無(wú)論是算法還是其載體，都不具有現(xiàn)代法律意義上的主體資格，也無(wú)法承擔(dān)相應(yīng)的法律責(zé)任。

3.2 算法取證無(wú)法適用公開(kāi)透明原則

公開(kāi)透明原則一直貫穿于現(xiàn)代法律制度之中。美國(guó)大法官路易斯·布蘭代斯（Louis Brandeis）有一句流傳甚廣的名言——“陽(yáng)光是最好的消毒劑”[8]。為了規(guī)制算法權(quán)力，打開(kāi)“算法黑箱”，有學(xué)者提出要保證人工智能司法證據(jù)推理的內(nèi)容在一定程度上公開(kāi)透明，這既是保障公正的需要，也是接受檢驗(yàn)保障準(zhǔn)確性的有效途徑[9]，然而算法取證很難做到公開(kāi)透明。

第一，公開(kāi)透明原則在防止算法技術(shù)過(guò)度侵害個(gè)人信息方面雖然能起到一定的作用，但由于算法取證并非由簡(jiǎn)單編程形成的一套源代碼系統(tǒng)，而是由多個(gè)算法合并運(yùn)算得出結(jié)論，對(duì)其公開(kāi)解釋難度較高。并且，隨著大數(shù)據(jù)的發(fā)展，算法模型的運(yùn)行機(jī)制也在不斷更新，普通偵查人員認(rèn)知能力的提升速度難以匹配技術(shù)發(fā)展帶來(lái)的知識(shí)增量，即使偵查機(jī)關(guān)對(duì)算法運(yùn)作機(jī)理進(jìn)行了詳細(xì)的公開(kāi)解釋，非專業(yè)的普通公眾也無(wú)法發(fā)現(xiàn)算法存在的問(wèn)題和漏洞。因此，所謂的公開(kāi)透明原則在算法取證活動(dòng)中難以實(shí)現(xiàn)。

第二，算法取證作為偵查活動(dòng)之一，還應(yīng)當(dāng)具有隱蔽性，這與公開(kāi)透明原則形成了不可調(diào)和的矛盾。就算法的性質(zhì)而言，其往往涉及敏感的個(gè)人隱私、關(guān)鍵的商業(yè)秘密和知識(shí)產(chǎn)權(quán)，在刑事偵查中算法取證還涉及偵查思路和方法。若為了適用所謂的“公開(kāi)透明原則”，打開(kāi)算法取證的“黑箱”，讓公眾對(duì)其進(jìn)行評(píng)判和監(jiān)督，可能會(huì)導(dǎo)致犯罪分子采取更加復(fù)雜的反偵查手段來(lái)應(yīng)對(duì)算法取證活動(dòng)，這會(huì)給打擊犯罪帶來(lái)更大阻礙。

3.3 數(shù)據(jù)權(quán)利難以約束算法取證的權(quán)力

算法能將數(shù)據(jù)加以轉(zhuǎn)化和控制，進(jìn)而形成一種“準(zhǔn)公權(quán)力”，這是算法異化的一個(gè)重要原因[10]。算法取證中需要大量運(yùn)用公民數(shù)據(jù)，有學(xué)者認(rèn)為應(yīng)當(dāng)盡快出臺(tái)保護(hù)數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)生產(chǎn)者合法權(quán)利的法律法規(guī)[11]。但是對(duì)個(gè)人數(shù)據(jù)賦權(quán)并不能很好地回應(yīng)算法取證帶來(lái)的倫理問(wèn)題。

一方面，互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)上的數(shù)據(jù)權(quán)利的歸屬難以明確，其既可以被界定為平臺(tái)的數(shù)據(jù)權(quán)利、個(gè)體的數(shù)據(jù)權(quán)利或二者共有的權(quán)利，也可以被界定為網(wǎng)絡(luò)空間的公共數(shù)據(jù)。偵查機(jī)關(guān)在算法取證中針對(duì)的不是單個(gè)主體的數(shù)據(jù)，而是網(wǎng)絡(luò)空間的公共數(shù)據(jù)。在取證過(guò)程中，權(quán)利主體身份的可識(shí)別狀態(tài)往往不是數(shù)據(jù)搜集的起點(diǎn)，而是取證的結(jié)果。所以，從保護(hù)個(gè)體數(shù)據(jù)權(quán)利入手規(guī)制算法取證，無(wú)法達(dá)到保護(hù)個(gè)人權(quán)益的目的。

另一方面，當(dāng)個(gè)體數(shù)據(jù)被處理時(shí)，公民很難行使數(shù)據(jù)權(quán)利。面對(duì)算法取證“黑箱”，個(gè)體很難知曉其個(gè)人數(shù)據(jù)是否被處理、何時(shí)被處理、被誰(shuí)處理。運(yùn)用公民的數(shù)據(jù)權(quán)益來(lái)制約算法權(quán)力的思路是一種以單個(gè)的個(gè)體為中心來(lái)對(duì)抗“準(zhǔn)公權(quán)力”的思路[2]。這種思路忽視了偵查機(jī)關(guān)的強(qiáng)制偵查權(quán)和算法異化形成的權(quán)力。即使個(gè)體知道算法取證中存在侵犯隱私權(quán)益的行為，也難以向法院提起侵權(quán)之訴。

4 算法取證法律規(guī)制的完善路徑

算法本身由人類創(chuàng)造，其背后邏輯的道德基礎(chǔ)是人類的有限理性，算法的底層指令和代碼歸根結(jié)底是人類思考方式的展現(xiàn)。因此，對(duì)算法取證的法律規(guī)制在本質(zhì)上應(yīng)是對(duì)偵查人員使用算法取證行為的法律規(guī)制。為了應(yīng)對(duì)上述困境，可以采取以下措施。

4.1 明確算法取證中的責(zé)任承擔(dān)制度

4.1.1 明確偵查人員作為算法取證的責(zé)任承擔(dān)主體

算法取證在案件中如何發(fā)揮作用主要取決于取證主體——偵查人員。需要明確的是，算法及其載體既沒(méi)有自由意志，其行為也不具備法律意義，本質(zhì)上是一種工具。因此，偵查人員應(yīng)當(dāng)承擔(dān)算法取證的責(zé)任。

一方面，偵查人員應(yīng)當(dāng)充分發(fā)揮自身的主觀能動(dòng)性。偵查人員在使用算法取證時(shí)，既要堅(jiān)持自身的人權(quán)理念和倫理道德，又要充分利用算法的工具性特點(diǎn)，理解算法、駕馭算法。具體而言，偵查人員應(yīng)當(dāng)理解算法原理和局限性，避免過(guò)度依賴算法取證結(jié)果；參與數(shù)據(jù)收集和預(yù)處理過(guò)程，確保取證數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和完整性；關(guān)注算法取證領(lǐng)域的最新技術(shù)發(fā)展，以便及時(shí)引入和應(yīng)用最新的技術(shù)和方法，使算法取證真正為人所用。

另一方面，偵查人員應(yīng)當(dāng)對(duì)算法取證的結(jié)果進(jìn)行理性分析和綜合認(rèn)定。經(jīng)過(guò)算法抓取的數(shù)據(jù)和結(jié)果最終能否被用于某一案件，取決于偵查人員對(duì)取證結(jié)果證據(jù)能力和證明力的判定。偵查人員要防止用機(jī)器的思維方式代替人類的判斷，避免偵查思維被算法化和在取證活動(dòng)中出現(xiàn)“算法統(tǒng)治思想”。

4.1.2 細(xì)化算法取證中的責(zé)任承擔(dān)規(guī)則

偵查機(jī)關(guān)作為算法取證的主導(dǎo)方，對(duì)于算法取證過(guò)程中出現(xiàn)的失誤或錯(cuò)誤，故意侵害涉案人員權(quán)利的、導(dǎo)致案件無(wú)法偵破或出現(xiàn)錯(cuò)誤判決的，應(yīng)當(dāng)予以行政處分；對(duì)涉案人的財(cái)產(chǎn)權(quán)利造成侵害時(shí)，偵查機(jī)關(guān)應(yīng)承擔(dān)相應(yīng)的行政賠償責(zé)任。只有明確偵查人員是算法取證中的責(zé)任承擔(dān)者，才能有效督促偵查人員認(rèn)真履行偵查職責(zé)，審核算法取證的結(jié)果，減少乃至杜絕冤假錯(cuò)案的發(fā)生。除此之外，如果因?yàn)樗惴ū旧淼某绦蚵┒磳?dǎo)致偵查工作失誤所造成的錯(cuò)案，在對(duì)具體偵查人員追責(zé)的同時(shí)，也應(yīng)視情況追究算法設(shè)計(jì)人員的民事賠償責(zé)任。

4.2 建立算法取證的正當(dāng)程序

算法透明原則僅僅是一種事前規(guī)制方式，盡管在某些情形下它有可能發(fā)揮“防患于未然”的作用，但不能過(guò)分夸大其在規(guī)制中的效用。建議從以下幾個(gè)方面入手建立算法取證的正當(dāng)程序，規(guī)制算法取證。

首先，就算法本身而言，偵查機(jī)關(guān)應(yīng)確保在取證活動(dòng)中所運(yùn)用的算法以可信、可用的狀態(tài)得以設(shè)計(jì)、部署、應(yīng)用和執(zhí)行[12]，定期向公眾公開(kāi)算法的基本技術(shù)原理、數(shù)據(jù)庫(kù)來(lái)源、主要用途、適用范圍等不涉密的基礎(chǔ)信息，以通俗易懂的語(yǔ)言向普通公民披露算法取證的基本運(yùn)行機(jī)制。

其次，完善算法取證的審批備案制度。對(duì)于深度挖掘、分析公民隱私的算法，應(yīng)實(shí)行“分案分級(jí)”的審批模式。對(duì)于偵查人員難以及時(shí)申請(qǐng)審批的特殊情況，可以適用備案制度。明確偵查機(jī)關(guān)上級(jí)機(jī)構(gòu)為審批主體，嚴(yán)格限制偵查人員對(duì)公民個(gè)人數(shù)據(jù)的使用，并要求偵查人員遵守保密義務(wù)。

再次，規(guī)范算法取證的操作流程。在得到偵查機(jī)關(guān)上級(jí)機(jī)構(gòu)批準(zhǔn)后，偵查機(jī)關(guān)應(yīng)依照數(shù)據(jù)爬取、預(yù)處理（清洗）、挖掘、分析等步驟[13]嚴(yán)格運(yùn)行算法取證程序，做好證據(jù)保全措施，實(shí)行完善的檔案管理，使得算法取證過(guò)程“可視化”，從而推動(dòng)算法取證的規(guī)范化發(fā)展。

最后，設(shè)置對(duì)算法取證結(jié)果的異議機(jī)制。算法本身的誤差、數(shù)據(jù)不準(zhǔn)確或算法模型選取不適配等問(wèn)題可能導(dǎo)致算法取證結(jié)果的錯(cuò)誤，若涉案人員對(duì)算法取證結(jié)果持有異議，可以在偵查階段申請(qǐng)偵查機(jī)關(guān)重新進(jìn)行算法檢測(cè)，或委托第三方專門機(jī)構(gòu)對(duì)原有數(shù)據(jù)集進(jìn)行檢測(cè)，借此來(lái)保留算法取證中個(gè)人權(quán)利的救濟(jì)途徑。

4.3 引入檢察機(jī)關(guān)監(jiān)督算法取證合理應(yīng)用

除了賦予個(gè)人數(shù)據(jù)權(quán)利和獲得救濟(jì)權(quán)利來(lái)對(duì)抗算法權(quán)力的侵害之外，還可以通過(guò)“加強(qiáng)行業(yè)自律和引入第三方規(guī)制力量”[14]對(duì)算法權(quán)力進(jìn)行規(guī)制。在確立公民數(shù)據(jù)權(quán)利效果十分有限的情況下，可以在算法取證活動(dòng)中引入檢察機(jī)關(guān)監(jiān)督、促進(jìn)算法取證合理應(yīng)用。

算法取證系統(tǒng)由算力、算法與數(shù)據(jù)等要素構(gòu)成[15]。算力作為“基礎(chǔ)設(shè)置”，指的是數(shù)據(jù)分析處理的能力，對(duì)數(shù)據(jù)分析結(jié)果公正性的影響較小。而算法的框架由研發(fā)人員構(gòu)建，可能存在主觀價(jià)值判斷，數(shù)據(jù)的選取與導(dǎo)入時(shí)也可能存在偏差。所以，檢察監(jiān)督促進(jìn)算法取證合理應(yīng)用應(yīng)當(dāng)以算法取證系統(tǒng)中的算法和數(shù)據(jù)為切入點(diǎn)。

一方面，確立檢察機(jī)關(guān)參與取證算法研發(fā)機(jī)制。避免“以犯罪偵查”為導(dǎo)向的單一目的算法設(shè)計(jì)，將監(jiān)督偵查等檢察職能導(dǎo)入其中，從算法建構(gòu)開(kāi)始就減弱其“入罪”的偏見(jiàn)風(fēng)險(xiǎn)。此外，檢察機(jī)關(guān)也應(yīng)當(dāng)對(duì)算法展開(kāi)定期糾偏，及時(shí)修復(fù)算法取證系統(tǒng)中出現(xiàn)的偏誤，對(duì)偵查機(jī)關(guān)已作出的取證結(jié)果進(jìn)行定期抽樣重復(fù)檢驗(yàn)，確保算法運(yùn)行的公正性。

另一方面，公檢機(jī)關(guān)協(xié)商共建算法取證數(shù)據(jù)互通規(guī)則。準(zhǔn)許檢察機(jī)關(guān)接入偵查機(jī)關(guān)數(shù)據(jù)庫(kù)，對(duì)訓(xùn)練算法模型時(shí)所依據(jù)的原始數(shù)據(jù)展開(kāi)真實(shí)性核查。促進(jìn)公檢間數(shù)據(jù)共享，將不敏感、不涉密、已結(jié)案的案件數(shù)據(jù)上傳至公檢數(shù)據(jù)平臺(tái)，打破數(shù)據(jù)孤島和信息繭房，充分利用已結(jié)案的案件數(shù)據(jù)來(lái)完善算法取證運(yùn)行程序，充分發(fā)揮數(shù)據(jù)價(jià)值。

5 結(jié)語(yǔ)

身處大數(shù)據(jù)時(shí)代，可以說(shuō)每個(gè)人的行為在高度數(shù)據(jù)化的今天都有跡可循。顯然，犯罪分子在這樣的環(huán)境下也無(wú)所遁形。毋庸置疑，在偵查活動(dòng)中使用算法取證可以更加快速、精準(zhǔn)、有效地打擊犯罪。但筆者認(rèn)為，依賴算法取證的今天，人在算法取證中的主體性地位被弱化，權(quán)利優(yōu)先的傳統(tǒng)正義觀遭到?jīng)_擊，涉案人員的基本權(quán)利無(wú)法得到保障。然而對(duì)算法取證進(jìn)行法律規(guī)制并非易事，由于算法及偵查活動(dòng)的特殊性，算法及其載體無(wú)法承擔(dān)法律責(zé)任，取證活動(dòng)無(wú)法適用公開(kāi)透明原則，并且明確涉案人員數(shù)據(jù)權(quán)利對(duì)算法取證權(quán)力的約束效果也十分有限。為了應(yīng)對(duì)上述倫理和實(shí)踐困境，筆者認(rèn)為，應(yīng)當(dāng)堅(jiān)持“以人為本”，明確算法取證中的責(zé)任承擔(dān)制度，建立算法取證的正當(dāng)程序，引入檢察機(jī)關(guān)監(jiān)督促進(jìn)算法取證的合理應(yīng)用，以完善算法取證的法律規(guī)制路徑。