論人工智能在庭審質證中的運用

洪 剛

(中國司法大數據研究院 社會治理研究中心,北京 100043)

隨著科學技術水平的不斷提高,智能化產品越來越多地運用到社會生活之中。人工智能技術在司法領域已然成為提高訴訟效率、服務審判管理、推動智慧司法的重要依托。2019年最高人民法院在召開的全國高級法院院長會議上強調,要積極推進大數據、人工智能、區塊鏈等科技創新成果同審判執行工作深度融合。從實踐情況來看,人工智能技術服務于司法審判的需求,產生了人工智能全流程輔助辦案、人工智能輔助司法管理、人工智能輔助司法量刑等司法產品。其中,人工智能為庭審質證提供了強大的技術支持,減輕了傳統質證所帶來的較大的認知困難和操作負擔。如2021年出臺的《人民法院在線訴訟規則》使人工智能在庭審質證中的運用場域從線下延伸到線上,在線訴訟可以實現線上交換證據,在訴訟平臺導入證據材料,或者以非同步方式發表質證意見[1]。從這個意義上來說,人工智能可以克服傳統庭審質證效率低、質量不穩定等問題,在一定程度上改變了傳統的質證模式。例如,質證材料的分類、質證意見的轉換、質證證據的呈現等事務均可通過人工智能技術實現,同時通過自然語言處理等技術使證據呈現更加直觀,法官更高效地認定證據效力。

人工智能技術的迅猛發展以及對司法實踐產生的新變化亦引起了學界的廣泛關注,成為數字法學研究的重要課題。例如,有學者思考人工智能技術對傳統程序法理的沖擊[2],有學者討論如何對人工智能在法學領域的運用進行規制和應對[3],有學者分析人工智能的運用對證據審查判斷的影響[4]。值得肯定的是,以上討論在一定程度上為人工智能在司法實踐中的運用提供了理論補給。目前相關研究更多地從宏觀上討論人工智能技術引發傳統法學原理變革的擔憂和對人工智能作出限制,而以微觀視角來探討人工智能在庭審質證中的運用問題的研究成果較少[5],有待進一步挖掘和研究。

庭審質證作為司法審判的關鍵環節,關系到法官對質證證據的采信和案件事實的認定以及裁判結果的公正,而人工智能在庭審質證中的運用作為司法審判中的新事物,還有很多問題亟待解決。例如,人工智能庭審質證如何運用、人工智能庭審質證與傳統庭審質證有何差異、人工智能庭審質證的邊界和原則是什么,以及如何克服人工智能庭審質證帶來的隱憂和挑戰,實現科學技術與法律規范之間的平衡。此外,人工智能在庭審質證中的運用還會對被追訴人的權利保障和對傳統的質證模式、證據鑒真規則產生深刻影響。誠然,人工智能給庭審質證模式和規則的創新帶來了契機,但我們也要認真審視人工智能給庭審質證帶來的挑戰,積極回應人工智能在庭審質證中運用所存在的障礙,使人工智能能夠更好地服務于司法審判,以期對人工智能法學的理論研究與實踐發展有所裨益。

一、人工智能在庭審質證中的具體運用

人工智能在庭審質證中可以對在線質證實現數智化管理,通過分析海量數據,快速提取關鍵信息,可以生成用于質證的分析報告。同時,人工智能在庭審質證中可以實現智能化評估證據的真實性,克服傳統質證過程中的不足,保證庭審質證的公正。人工智能在庭審質證中的具體運用可以強化對各類證據的審查和認定,將復雜的數據以更為直觀的方式向法庭呈現,增強庭審質證的效果,使質證意見更容易被法官認定和采納。其具體運用主要有以下三個方面。

(一)在線質證的數智化管理

在線質證的實現有賴于人工智能的數智化管理。《人民法院在線訴訟規則》規定可以通過在線方式進行舉證、質證,在線訴訟利用人工智能對在線質證實現自動化管理[6],可以降低人工負擔,減少人為因素對庭審質證的干擾,進而提高質證效率和公正性。例如,浙江省寧波市北侖區人民法院建立了證人在線出庭作證機制,降低了當事人的訴訟成本。同時,在質證過程中可以利用區塊鏈技術確保證據的真實性和不可篡改性,增強在線訴訟的公信力。以廣州市中級人民法院“區塊鏈電子質證系統”為例,通過三步即可輕松完成舉證、質證的過程。第一步是通過人臉、身份證號碼、姓名對當事人的身份進行驗證登錄,驗證通過后即可在質證系統中上傳、編輯證據,這個過程是當事人的舉證,隨后質證系統會將上傳的證據信息存入司法區塊鏈之中。第二步是經辦法官查看在質證系統提交的證據,并通過區塊鏈驗證是否有篡改,之后便可通過系統發起證據交換并允許質證。第三步是雙方在質證系統中對提交的證據進行質證,提交質證意見,并同步存入司法區塊鏈。通過以上方式可以實現在線質證的電子化和質證程序的前置化,使庭審質證全流程線上處理。需要注意的是區塊鏈在庭審質證中可以確保證據的真實性和不可篡改性。通過區塊鏈驗證其是否被篡改[7],發起證據交換并允許雙方開展質證在部分地區已經取得了較為明顯的效果。例如,蘇州市相城區人民法院通過區塊鏈證據解析核驗平臺上導入舉證的視頻證據,并與源文件的哈希值比對,確保用于質證的證據真實性。

與傳統庭審質證模式相比,人工智能在庭審質證中的運用可以跨越物理空間和時間的限制,由面對面的線下質證轉向點對點的線上質證。人工智能利用算法技術對質證報告進行分析和推理,為法官對證據采信和事實認定提供智能化的支持,進而提高庭審的效率。例如,宜春市中級人民法院自2023年4月上線“e鏈質證”系統后,已有2723件案件通過異步質證的方式進行審理,平均審理期限也縮短2.34天。傳統庭審質證會針對案件證據逐一質證或集中質證,證據會在質證雙方之間來回傳遞,庭審質證節奏較慢。而人工智能的運用可以識別與案件相關的重要數據,并將數據與待證事實作出關聯性分析。同時,人工智能可以將質證材料自動分類和貼標簽,將相關材料關聯在一起,生成清晰、易于瀏覽的證據目錄,并根據質證過程和結果,自動生成相應涵蓋質證過程、質證意見和結論等內容的質證分析報告。對于辯護律師而言,可以依據質證分析報告,通過人工智能優先推薦關聯度較高或具有類似特征的裁判案例,從這些裁判案例中找出庭審質證的規律,并結合法律法規庫和自然語言處理技術自動提供相關法律條款、法規和裁判案例,這有助于庭審過程更好地理解和適用法律規定。例如,上海市第二中級人民法院的“智能交互庭審”模式在民事、刑事等案件中運用時,通過單一證據校驗、在案證據對比、搭建初步證據模型等來審查單一證據的規范性、在案證據的一致性、證據鏈條的完整性,極大地提高了庭審質證的效率。

(二)生成用于質證的分析報告

生成質證分析報告是人工智能質證的重要運用。人工智能通過高效的數據處理能力,可以通過數據收集、處理與分析、生成結論以及編寫報告等自動生成用于質證的分析報告,大幅提高數據分析和挖掘的效率,幫助法官更快地檢索到關鍵信息,提高庭審效率和增強質證效果。而傳統庭審質證是在法庭之中通過言詞形式對在案證據進行質證,但囿于言詞表達范圍有限,會使質證的充分性在一定程度上存在不足。尤其是隨著案件的復雜程度不斷提高,對質證雙方和法官的專業技能要求也相應提高,若繼續沿用傳統質證方式,將不利于庭審活動有序推進。那么,人工智能生成用于質證的分析報告便在庭審質證中大顯身手。

首先,生成式分析報告為庭審質證提供參考。傳統質證方法從真實性、合法性和相關性的角度展開,但是庭審質證是一個復雜的過程,會涉及不同類型的證據、法律規定以及人與人、人與物之間的社會關系等,這就導致庭審質證面臨不小的技術難題。人工智能可以通過API、爬蟲以及數據庫將這些信息收集、匯總,對采集的數據進行清洗、去重、標注等預處理操作,以保證進入庭審的數據準確、有效和具備相應的證據能力。人工智能可以從海量信息中提取關鍵信息,通過主題挖掘技術分析文本數據,利用自然語言處理技術分析涉案人員的社交媒體信息、行動軌跡和資金流向,形成與涉案人員相關的分析報告,為庭審質證提供參考。例如,在伍某走私、販賣毒品案件中(1)湖南省洪江市人民法院刑事判決書(2023)湘1281刑初189號。檢察機關在舉證時出具了行車記錄儀分析報告、執法記錄儀視頻分析報告等證據,這些分析報告的生成離不開人工智能的技術支持,如行車記錄儀分析報告需要人工智能總結出當事人在不同時間、不同路段的行車軌跡、不同的行車記錄是否具有連貫性等。若只以行車記錄儀和執法記錄儀向法庭出具,而不提供分析報告,將會在質證環節使辯護方無從下手,也會加重法官內心確信的難度。

其次,生成式分析報告是人工智能的間接運用。通常情況下,未經處理的原始數據最能反映與待證事實的聯系,但是大數據與傳統的實物證據、言詞證據相比,具有海量性、復雜性和難以理解性的特征,若在庭審質證中直接使用海量原始數據,將會導致法學科班出身的司法人員和律師無法回應技術難題。因此,人工智能將海量原始數據進行篩選、分類、刪除重復值、補充缺失值,再利用自然語言處理、計算機視覺、語音識別等技術分析處理得出可用于質證的分析報告。例如,聶某幫助信息網絡犯罪活動罪案件中(2)遼寧省瓦房店市人民法院刑事判決書(2022)遼0281刑初424號。線索分析報告被作為證據在庭審中質證,并被法庭確認。從技術運用來看,線索分析報告的形成需要人工智能使用自然語言處理技術對收集的證據信息進行關鍵詞提取、文本分類、實體識別等操作,利用計算機視覺技術(人臉識別、物品識別)對圖像和視頻素材進行實物證據分析,采用語音識別技術對錄音材料進行轉錄,提取有價值信息,同時還可以將質證過程實時記錄。檢察機關可以通過人工智能將被告人有罪數據進行篩選分析,形成用于質證的分析報告,由辯護方在庭審質證環節對檢察機關通過人工智能分析的被告人有罪的證據進行質證,這在一定程度上能夠減輕控方的舉證難度。

最后,生成式分析報告可以充當專家輔助人的角色。人工智能以大數據為基礎,通過智能算法自動生成用于庭審質證、具有結論性的分析結果,這些分析結果將以分析報告的形式在庭審質證中呈現。為此,有學者稱其為“大數據分析報告”[8]。大數據分析報告并不能作為獨立的證據形式,可以根據其特征納入不同的證據類型,再通過證據規則和模式實現其證據化并在庭審質證中運用。而人工智能自動生成分析報告,涉及數據內容的提取和標簽,將文本、圖表、影像等材料相結合,并使用自然語言生成技術將關鍵信息和結論生成為連貫易懂、敘述性的分析報告文本,用于輔助庭審質證和為法官采信提供支撐。由于人工智能是不斷學習的智能化產品,在生成分析報告之后,會對庭審質證的效果進行深度學習,可以在一定程度上預測法官對質證意見的采納概率[9],輔助辯護律師建立更為有效的辯護策略,為庭審質證提供建議性的策略或預測質證結果。在質證過程中,人工智能可以克服專業缺陷,特別是專業性比較強的案件。例如,在杜某盜竊案件中(3)天津市河西區人民法院刑事判決書(2022)津0103刑初264號。檢察機關出示了產品分析報告,證明被告人杜某更改電阻、加裝銅片以竊取電力。而產品分析報告可以通過人工智能分析出盜電時間、盜電數量以及是否存在其他盜電行為等。此時,人工智能可以充當專家輔助人的角色,為庭審質證提供幫助。

(三)評估庭審證據的真實性

證據真實性的評估是庭審質證的重要內容,換言之,證據是否真實是公正裁判的核心。人工智能在庭審質證中的運用形成了證據鑒真規則,評估庭審證據的真實性[10]。與傳統的證據鑒真規則相比,人工智能模式下的鑒真規則更具技術屬性,筆者主要從書面材料和數據記錄、對音頻證據、圖像和視頻證據鑒真三個方面作一討論。

首先,書面材料和數據記錄等證據的鑒真。一是人工智能在庭審質證中通過自然語言處理和機器學習技術進行分析。例如,利用文本挖掘技術和情感分析算法,可以判斷文本內容的真實性和可信度,證明該證據是否存在證明力。二是人工智能可以運用自然語言處理技術分析語義、情感和風格等方面,通過結構化和非結構化數據分析能夠發現關鍵信息、潛在矛盾和紕漏,為鑒別證據真實性提供依據。三是人工智能可通過語法、語義和句法等多種特征進行跨文檔比對,找出不同文本之間的相似性和差異,進一步輔助真實性判斷。例如,廣州互聯網法院“ZHI系統”采用人工智能技術、卷積神經網絡模型,結合知識產權大數據智能分析,提供包括特征相似度比對、矩陣像素切割分析、攝影屬性比對等多種維度比對方案,針對不同作品類型適配不同的比對模型,實現相似性比對分析、電子證據智能比對。這個過程可輔助發現可能存在的抄襲、模仿或篡改情況,有助于評估證據的真實性和可靠性。人工智能在庭審質證中可以運用文本挖掘技術,自動提取文本材料中的關鍵詞、日期和數字等信息,通過對關鍵信息進行關聯和比較,可以使法官快速獲取質證的核心內容,建構起人工智能的質證模式。四是人工智能基于主題建模和分類算法,可以對大量文本進行歸類和分組,比較不同文本之間的相似度利用自然語言推理和邏輯分析技術,可以檢測文本證據之間的關聯性和相似性。例如,通過關聯性和相似性檢測可以發現質證證據是否有瑕疵或者證據鏈之間尚未完全閉合,這樣可以建議檢察機關對證據進行補足,以達到事實清楚和證據的確實、充分。

其次,音頻證據的鑒真。音頻證據能夠在庭審中質證并且被法庭采信,必須具備真實性、連貫性,不可進行剪輯,應以原始狀態呈現。同時,音頻內容的音質需要清晰,且對于待證實案件部分有準確、完整的描述。但是,人工很難對音頻證據的真實性作出判斷,需要借助司法鑒定。一是利用自動語音識別技術將音頻中的語音內容轉換為文字,便于將對話內容進行質證。在某些案件中,在音頻中可能包含了地方方言和其他國家的語言[11],人工智能便可以提取音頻中的關鍵信息,對語音內容作出有效識別。二是人工智能可以通過分析音頻信號中的特征和統計信息檢測波形異常、噪聲突變等,以此來證明異常的音頻信息是否經過編輯、篡改和剪輯,從而準確識別音頻的真實性。三是人工智能可以通過噪聲消除、回聲抑制、頻譜調整等技術修復質量較差或受損的音頻文件。在司法實踐中,有的音頻證據的噪聲過大,導致其證明力偏低,而人工智能通過修復音頻質量,提升音頻的清晰度,進一步確認其真實性。四是人工智能可以通過聲紋識別技術分析錄音中的聲音特征,從聲道、聲帶震動等方面進行身份鑒定。例如,通過比對音頻文件中的聲音與已知聲紋數據庫幫助確定說話者身份和核實音頻的真實性。在庭審中,部分證人以錄音方式提供證據,此時,人工智能可以對錄音的證人證言進行鑒別,判斷證人身份的真實性。五是人工智能可以借助對話分析技術識別音頻中不同說話者的聲音,捕捉他們之間的互動。例如,具有我國自主知識產權的檢信語音心理(情感)人工智能技術的開發與應用,便可以通過語音展開對話分析。在庭審質證中結合對話分析,展示與案情相關的爭論和對話內容,有助于證明言詞證據的真實性。

最后,圖像和視頻證據的鑒真。對于涉及圖像和視頻證據的案件,人工智能可以通過算法檢測圖像或視頻內容是否被篡改。通過圖像識別和深度學習技術,識別異常區域、模糊邊緣、不自然的陰影等。數字取證技術可以追蹤圖像或視頻的元數據,從而確定其來源和歷史修改記錄,這有助于法官判斷證據是否真實[12]。人工智能在庭審質證中對圖像和視頻證據的鑒真主要通過以下幾個方面。一是人工智能通過深度學習和計算機視覺技術可以在圖像或視頻中自動檢測、識別和追蹤對象。這主要運用于在質證時分析案件相關場景中的關鍵元素,如車輛、人物、物品等,從而幫助法庭確認案發經過和當事人行為。二是可以使用模式識別算法識別圖像中的特征和紋理(如色彩、亮度等)對圖像內容進行鑒定,有助于發現是否存在過度編輯、不自然的邊界或異常光線,進一步評估圖像的真實性。三是在圖像質量較低或受損的情況下,人工智能可以通過圖像修復算法幫助去除噪點、提高清晰度和還原初始信息。通過圖像修復與增強可以為質證提供更多有價值的證據。四是可以按時間順序對視頻片段進行排序,構建人物進出場景、動作細節等時間線,了解案發經過,盡可能直觀地還原案件事實。此外,當視頻幀率較低或存在缺失幀時,人工智能可以運用插值技術預測缺失內容,重建連貫的視頻片段以幫助法庭更好地評判證據。人工智能在分析過程中會評估圖像或視頻的日期、時間、設備型號等元數據,從多種數字設備中提取、分析和恢復數據,幫助判斷證據的來源和可信程度,輔助鑒定圖像和視頻證據真實性。

二、人工智能在庭審質證中運用的挑戰

如前文所述,人工智能在庭審質證中已經有初步規模的運用,這在一定程度上提高了訴訟效率和司法智能化應用的水平,但由于主客觀因素目前面臨一些挑戰,主要包括以下幾個方面。

(一)挑戰之一:質證數據可靠性不足

庭審質證的基本方法是通過當事人之間的舉證、質證、詢問、質疑,對證據的真實性、合法性和相關性進行質證,使法官能夠通過質證程序查清案件事實,認定涉案證據,以實現公正裁判的目的。然而,人工智能在庭審質證中的運用依然要從證據的真實性、合法性和相關性以及證據能力、證明力的角度來進行質證。從證據真實性質證來說,人工智能在庭審質證中通過技術手段來評估證據的真實性,但是這反映的僅是證據外觀的真實性以及檢驗單一證據是否存在瑕疵。如書面和電子數據的鑒真則是通過自然語言的處理分析或是文本相似度對比分析實現鑒真。在證據鑒真的過程中往往會忽略數據這個最為重要的基礎,似乎只要經過人工智能處理的數據都可以在庭審質證中使用。人工智能在庭審質證中的運用會基于其自身的技術屬性產生人工智能證據,算法運行會產生算法證據,大數據的運行則會產生大數據證據。筆者無意討論這幾種證據的區別,而是在這幾種證據背后都需可靠的數據作為支撐,方能在庭審質證中運用。那么,用于庭審質證的數據是否可靠是人工智能運用面臨的挑戰之一。

從司法實踐的情況來看,人工智能的運行不是簡單的算法操作,而是要不斷地向人工智能模型投喂大量的數據,而這些數據的來源多是法院裁判的案例或設計者預先收集的數據信息,其他數據信息收集則較為困難。盡管數據無法直接在庭審質證中作為證據直接使用,但是可以通過分析報告向法庭展示,這些數據能否保證分析報告具有可靠性還面臨不小的質疑,面臨質證數據可靠性不足的隱憂。以在線訴訟的數智化管理為例,質證雙方可以將證據通過電子質證系統進行交換和質證,這樣,所有上傳到系統中的證據均以數字化方式呈現。例如,實物證據以拍照或掃描的方式、言詞證據以書面記錄的方式,這會造成質證的實物證據是否為原件、證據來源以及收集、固定程序的合法性無法得到驗證,同樣,證人證言的真實性、自愿性也面臨可靠性不足的挑戰。另外,人工智能在庭審質證中的運用還存在單一數據、數據集與待證事實之間的關聯性不足的問題。從理論上看,數據集應當由單一數據構成或者相同類型的數據單元組成。而實際上,數據集儲存著海量數據,通過收集、處理、篩選等方式難以處理完海量數據,在質證中呈現的分析報告只是人為選取對自身訴訟有利的數據,且當前究竟運用何種方法對海量數據的可靠性進行證明還不夠明確[13],這在一定程度上加劇了庭審質證的挑戰。

(二)挑戰之二:算法的可解釋性不強

算法是人工智能在庭審質證中運用的重要方式,通過算法可以將原始數據通過一系列的指令進行處理,生成可用于庭審質證的數據材料。庭審質證不僅需要對人工智能生成的分析報告進行質證,還需要對生成過程以及其運行機理進行質證,如此才能在質證中辨別事實和認定證據。然而,由于技術的復雜性,以及人工智能模型訓練時獲取到被追訴人的社會地位、品質、經濟條件等數據,會不自覺地將這些情況與被追訴人的犯罪行為相互關聯,形成算法決策過程中的偏見,引發人工智能在庭審質證中面臨算法的可解釋性不足的挑戰。算法的可解釋性要求司法人員能夠理解算法的決策原理、過程和結果,實現人工智能全流程質證。而算法的可解釋性不足將會導致法官在認定證據和采信質證意見較為困難,也會導致控辯雙方因難以理解算法,使質證流于形式,壓縮庭審質證的空間。同樣,辯護方針對控訴方提供的人工智能生成的證據進行質證,則辯護方無法有效對該類證據質證。從人工智能融合的進程來看,由于案件審理不僅是簡單的法律適用,還涉及大量的價值判斷,導致人工智能在司法領域中的技術運用多處于輔助處理事務性工作的地位。對于庭審質證中生成的分析報告更多通過補強其他法定證據或通過關聯其他證據增強證明力,而對于算法生成的原理和算法過程往往成為不了質證的重點。換言之,并非控辯雙方不想對算法決策的原理和過程進行質證,而是算法的解釋性不強的現實使庭審出現質證不能的境地。

算法的可解釋不強給庭審質證帶來的挑戰主要體現在兩方面。一方面,人工智能的運行是通過特定算法進行處理,且不同的模型適用不同的算法,這就使得算法在編碼程序中具有較強的專屬性,非專業人員很難理解算法運行過程,以至于庭審質證過程中默認算法過程和原理是正確的,只需要在庭審質證中對算法結果質證即可,這樣不利于公正庭審的實現。在庭審質證中直接言詞的適用范圍也不斷被削弱,本應該通過直接言詞在質證中交叉詢問,觀察當事人的情態、表情和肢體動作,而算法的可解釋性不足帶來直接言詞無法有效發揮作用。在某些情況下,算法包含了大量的參數以及具有復雜的結構,即使具有技術背景的人員也難以對算法作出直觀的解釋。另一方面,當前法律規范對人工智能在庭審質證的運用還不健全以及對算法可解釋性的討論幾乎停留在技術維度,這使得算法解釋的法律依據和理論基礎不夠充分,在庭審質證中并未受到應有的重視。技術運行的不透明會產生黑箱效應以及算法的可解釋性不強對庭審質證會帶來技術偏見和認知偏差,如果算法的訓練數據存在偏見或無意地引入了某種偏見,不利于被追訴人的權利保障以及裁判的公正性。

(三)挑戰之三:數據隱私安全性不高

數據隱私包括諸多數據信息和隱私,如被追訴人個人的身份信息、財務情況、身體健康狀況以及與數據隱私相關的證人證言、電子數據等。若這些信息因內部數據管理不善,可能會導致數據泄露的風險。從人工智能在庭審質證中運用的情況來看,數據隱私的安全性總體上并不高,針對相關數據隱私尚未建立完備的管理和預防機制。以電子質證系統為例,盡管當事人進入電子系統有多重身份認證以及提交的證據經區塊鏈技術存證固定[14],但仍會產生數據隱私泄露的風險。當前,我國《個人信息保護法》明確規定,收集個人信息應當限于實現處理目的的最小范圍,不得過度收集個人信息。而在庭審中控訴方提交的證據往往是偵查機關收集的證據,包含了與公民個人信息息息相關的數據,其中既有被追訴人的個人信息,也有與案件無關的第三人的個人信息,存在過度收集個人信息的情況。偵查機關收集的大量個人信息會在訴訟過程中被多次傳送和處理,且我國尚未建立個人信息刪除權制度,因而不可避免地在信息傳輸環節存在泄露的情況。

數據隱私的安全性應當是人工智能在庭審質證中運用的核心內容,我國《數據安全法》規定,數據安全是指通過采取必要措施,確保數據處于有效保護和合法利用的狀態,以及具備保障持續安全狀態的能力。就人工智能平臺而言,不同的法院與技術公司聯合研發質證系統用于處理案件數據和證據,但是技術的設計者、維護者和使用者往往面向不同的群體,在多主體的情況下究竟如何才能持續處于安全狀態呢?筆者認為應保持數據在內部專網運用,對于敏感數據需設置相應的訪問權限,重要數據在傳輸中需加密傳輸,經庭審質證后的數據應當明確保管的責任主體,誰保管誰負責,誰使用誰負責。實際上,人工智能在庭審質證中仍面臨使用者數據保護意識不強、外網運行的數據缺乏保密機制以及相關責任主體不夠明確,這容易使數據隱私的安全處于不穩定的狀態。

三、人工智能在庭審質證中運用的原則

人工智能的運用是一項復雜的系統性工程,作為現代科學技術發展的產物,在與價值判斷性較強的司法審判活動相融合時,應在合理限度范圍內運用,落實必要的原則,保持與正當程序、人權保障等訴訟法理的平衡,使人工智能技術能夠在庭審質證中發揮正向作用。

(一)司法價值平衡原則

現代科學技術的發展必然與現有法律體系和規則產生沖擊,那么人工智能在庭審質證中的運用與正當程序、人權保障等司法價值在某種程度上會產生沖突。這可能導致為了尊重既有的規范價值會限制人工智能的運用,反之,如果不約束人工智能的運用,造成人工智能的泛化,可能會動搖傳統法治的理論根基和權利保障的基礎。所以,人工智能與司法價值之間應當尋求到平衡點,既要促成和鼓勵人工智能技術的發展,也要尊重和保護司法價值的基礎,消弭兩者之間的沖突。筆者認為,司法價值平衡原則應包含以下兩個方面。

一方面,人工智能應與司法原理相契合。傳統司法原理中包含了司法公開、程序正當、及時審理、直接言詞以及法律監督等,而人工智能不能脫離這些傳統司法原理的框架和體系,必須與司法原理相契合。就庭審質證而言,質證目的是為了使法官可以通過控辯雙方的舉證質證程序,達到證據采信和事實認定的內心確認程度。所以,人工智能在庭審質證中的運用需要確保法官能夠對質證證據了解和掌握,同時要保障質證流程的公正性。從實際情況看,我國法院使用的電子質證系統多將質證環節前置到庭前程序,即在正式開庭之前,質證雙方便能通過電子質證平臺舉證以及交換質證意見,法官也可以通過電子質證平臺對雙方的質證意見以及證據的證明力作出認定。筆者認為,質證程序的前置將使公眾失去參與庭審的機會,以審判為中心訴訟制度改革提出的庭審實質化將無法落實,庭審形式化現象將愈演愈烈。從這個意義上來說,人工智能在庭審質證中的運用應當在庭審實質化體系內展開,而不能顛覆傳統的庭審形式。人工智能在庭審質證中的運用應遵循正當程序的原則,質證程序是現代法治進步的重要標志,人工智能庭審質證只是在形式上符合了質證要求,而在程序上似乎更多受到技術化的影響。在技術性正當程序的影響下[15],庭審質證仍然要聽取意見、說明理由,而不能完全以電子化的形式呈現。同時,人工智能在庭審中的運用需要進行監督,對設計者、開發者和使用者確立分層化的責任監督機制。

另一方面,人工智能應與權利保障相適應。人工智能在庭審質證中的運用應以實現公正為首要目標,而不能一味地追求效率,使質證過程流于形式,否則無益于被追訴人權利的保障。無論采用何種技術手段,被追訴人的接受公正審判權、辯護權、隱私權等都應得到充分保障,任何人工智能的運用都不能侵犯或削弱這些權利[16]。在刑事訴訟語境中,被追訴人很難對抗公權力機關的力量,尤其是人工智能在庭審質證中的運用會進一步擴大控辯差距。因此,庭審質證中必須進一步明確被追訴人的主體地位和訴訟權利。公訴機關應尊重被追訴人的訴訟主體地位,擴大質證范圍[17],遵循公正審判的原則,確保被追訴人在整個庭審過程中受到公正對待。在使用人工智能進行庭審質證時,應尊重被追訴人的隱私權,遵循比例原則,只在知情同意和合理使用的情況下才能獲取其個人信息。這意味著在收集、存儲和使用涉及被追訴人的個人信息時,應采取適當的保密措施,確保信息不被泄露或濫用。人工智能在庭審質證中的運用需通過明確告知程序來保障他們享有的權利,減少因算法黑箱帶來的不公和偏見。此外,人工智能在庭審質證中的運用不宜適用所有案件,對于案情簡單、事實清楚的案件可以運用,而案情復雜、價值判斷難度高的案件則要限制其運用,保證人工智能在庭審質證中的運用符合現行法律規定和倫理標準。

(二)人工智能輔助原則

人工智能在庭審質證中可以輔助法官加速證據分析、辨別事實真偽、構建證據鏈條,進而確保認證過程的準確性。人工智能在庭審質證中發揮了重要作用,但在運用過程中需要明確人工智能輔助庭審質證的原則,而法官獨立裁判的主體地位不得改變。簡言之,庭審質證中的人工智能在提供信息和支持的同時,應確保法官依然具有獨立判斷的能力。尤其在涉及復雜法律問題、新型案件或人工智能難以處理的訴訟情形時,法官仍需基于其專業知識、經驗和直覺進行判斷。所以,平衡人工智能輔助作用與法官獨立判斷至關重要,需要克服過分依賴人工智能的風險,將其作為一個輔助工具,而非裁判的主導者。人工智能應在完善庭審程序、優化質證過程、提高裁判結果的可靠性等方面發揮作用,而不是消除法官在審理案件中的主體性、決定性地位。人工智能應在有助于舉證、質證和庭審辯論等方面發揮作用,提高庭審質量,而非降低當事人在庭審環節的參與和將庭審質證簡化到純粹的算法決策過程。從這個意義上來說,人工智能在質證環節的應用可以幫助法官解決部分認知或操作負擔,彌補個別環節的不足。例如,人工智能能夠快速處理大量證據信息,提高效率和準確性,而這在司法資源有限的情況下較難實現。人工智能的技術優勢與法官的專業知識在功能上可以形成互補關系,但是,在這種互補關系中法官始終處于主導者的角色,人工智能則處于輔助者的地位,這才是人工智能在庭審質證中的準確定位[18]。

人工智能輔助庭審質證仍需要法官主動運用自身專業判斷、權衡各方質證意見,防止過度依賴人工智能的分析結果[19]。司法效率的提升是人工智能輔助庭審質證的重要提升,主要表現在人工智能在證據分析、關聯性挖掘等方面的技術優勢的基礎上,能夠為法官提供有力的技術支持,而法官則可以利用這些支持做出更明智、可靠的判決。但在實際操作過程中,不排除法官對人工智能產生技術依賴,迷信機器決策的結果[20]。所以,人工智能輔助庭審對法官也提出了新的要求。一是法官和質證雙方應按照現行法律規定,在庭審過程中充分質證,不能因為程序簡化而限制當事人的質證權,應在保障程序正義的原則下進行輔助[21],確保庭審質證過程不受其影響,達到實質公正與程序公正的平衡。二是人工智能在庭審質證中充分發揮輔助作用,法官需要強化對新技術、新方式的學習和掌握,了解前沿法律問題,不能局限以往獲取的知識和常識性認識。法官具備人工智能基本原理和技術的相關知識,這樣能夠更好地評估人工智能收集、處理證據的真實性、可靠性,從而在庭審過程中保持自主判斷力。

(三)技術標準保障原則

人工智能在庭審質證中的運用需要持續完善其技術標準和規范。目前,人工智能還處于弱人工智能階段,盡管實踐中已經有智能量刑、語言轉錄等智能化設施,但相關技術標準和規范還不能完全滿足司法實踐的需求。2022年12月,最高人民法院發布的《關于規范和加強人工智能司法應用的意見》提出,加強司法人工智能關鍵核心技術攻關,依托國家重點工程、科研項目和科技創新平臺,組織產學研優勢力量,開展關鍵核心技術集智攻關,為司法人工智能系統建設提供牽引和支撐。此外,2017年國務院印發的《新一代人工智能發展規劃的通知》也多處強調加強人工智能技術的研發。因此,人工智能在庭審質證中的運用必須落實技術保障的原則,使人工智能的技術屬性能夠融入庭審質證之中。隨著科學技術的不斷發展,需要不斷加強人工智能的研發和創新,提高其在證據分析方面的能力和精度。通過改進算法、優化模型、加強深度學習等方法,提高人工智能對證據的識別、分類、解析等方面的能力,使其能夠更好地滿足司法實踐的需求。人工智能的分析需要大量的數據支持,所以需要建立和完善大數據資源庫,通過數據庫和數據共享機制,加大對人工智能大模型的訓練,以便人工智能能夠獲取更多的數據進行分析。人工智能在庭審質證中的運用需要遵循技術倫理,關注手段和目的的正當性和合法性,人工智能在對數據整理、清晰和標注的過程中不得帶有偏見或將數據信息完全偏向于使用者一方的需求。

人工智能的技術保障需要結合司法實踐的需求和法律規范的完善。人工智能通過與司法實踐的深度融合,可以更好地了解司法實踐中遇到的難點、堵點。例如,可以加強與司法人員、律師等的合作與交流,共同推動人工智能在庭審質證中的發展和應用。如上文所述,人工智能的定位是輔助庭審質證,因此,其技術標準必須是輔助司法審判事務,而不能以技術手段代替司法決策。人工智能在庭審質證中的運用需要具備一定的專業知識和技能的人才進行支持和維護。通常以司法機關與某技術公司合作的方式實現,在技術設計和維護過程中需注意加強技術監管,通過內網運行的數據在傳輸過程中應防止泄露。但是應當警惕的是,人工智能在庭審質證中的運用需要投入大量的資源以及需要相關政策的支持,而被追訴人及辯護人往往不具備這樣的條件,只能在質證過程中被動認可控方的舉證和法官認定的結果。針對這樣的情況,人工智能應注意保障其接觸、適用技術的權限和公開度。人工智能在司法領域的深度運用是未來的趨勢,而法律規范相對于實踐的發展具有滯后性,需要健全完善人工智能法律規范。因此,立法應當根據人工智能在庭審質證中的發展及時調整法律規范,確保其運用的合法性和公正性。對于立法者而言,需要建立健全人工智能倫理安全規范管理制度和監管機制,防止人工智能在庭審質證中對弱勢群體產生偏見,也要通過完善相關法規范明確人工智能技術的標準。

四、人工智能在庭審質證中運用的路徑

實現人工智能在庭審質證中的有效運用需要不斷克服現有挑戰,保障質證數據的可靠性、提高算法的可解釋性、強化數據隱私的安全性,使人工智能能夠在庭審質證中良性運行[22]。

(一)保障質證數據可靠性

公正的庭審質證有賴于可靠的質證數據保障,無論是傳統電子數據還是大數據證據、算法證據等新型證據形式的質證都始終強調可靠性這一要素[23]。那么,人工智能在庭審質證中的運用,需要保障收集、篩選、匯總以及生成的數據的可靠性。具體來說,需要做到以下幾個方面。

首先,數據的收集和處理過程需要嚴格遵循法律規范和技術標準。涉及個人隱私和敏感信息的收集和處理需要得到當事人的同意,并且要遵循個人信息保護法等法律法規。若收集和處理數據涉及國家利益、集體利益或商業秘密,則不宜對其公開質證,并將其加密保存,數據處理和分析的整個過程也需受到嚴格的監督和管理,以確保數據的可靠性。從法律規范來看,美國、歐盟、德國、日本近年來均出臺了人工智能發展與治理的法律規范,我國也于2023年7月發布了《生成式人工智能服務和管理暫行辦法》,進一步促進了我國人工智能相關立法的完善。但總體來看,我國針對人工智能的立法相對滯后,在國家層面需要加大完善人工智能立法規范,使人工智能在庭審質證中有法可依,使質證數據的收集、使用有明確的法律依據。從技術標準來看,用于質證的數據應保證無歧視和偏見,在處理過程中應無差異地運用并給予所有主體均等接觸的機會。

其次,保障質證數據的來源和質量。人工智能生成用于質證的分析報告直接受到質證數據來源和質量的影響。質證數據來源必須具有可靠性,這種可靠性體現在收集數據的主體具有合法的取證資格、處理數據的主體具有運營資質、收集和處理數據的程序必須合乎相應規范和標準,需要受到嚴格的審查和監督。需要注意的是,數據來源的可靠性涉及合法性的審查,反之,非法手段和方式收集的質證數據可能在庭審中無法被法庭采信。此外,對于有爭議的數據,需要進行充分的質證和辯論。在庭審質證中已經使用區塊鏈存證技術,例如,《人民法院在線訴訟規則》明確了區塊鏈存證的效力范圍,提出了對證據上鏈前數據的真實性可以結合上鏈存儲前數據的具體來源、生成機制、存儲過程、公證機構公證、第三方見證、關聯印證數據等情況作出綜合判斷。

最后,人工智能生成用于庭審質證的分析報告需要經過審查和驗證。在司法實踐中,生成式質證分析報告通常未經過審查和驗證,直接在庭審中出示,只要質證雙方沒有異議,便可直接作為定案根據。而實際上,質證分析報告的底層基礎是海量數據,不可避免地會存在數據傳輸過程中的缺失、數據計算過程中的誤差、樣本提取過程中的不足等問題,同時面對海量數據的收集、處理也會面臨算法偏見、算力局限的影響。因此,對于人工智能生成用于質證分析報告的審查和驗證可以通過機器與人力相結合的方式實現。一方面,機器對算法過程進行審查,并通過關聯收集主體、處理主體以及行為之間的合法性作出審查;另一方面,法律專家和技術專家對生成式質證報告分別作出法律規范的審查和技術標準的驗證。

(二)強化算法的可解釋性

人工智能在庭審質證中運用的關鍵是保證算法過程和結果的透明度、可解釋性。人工智能分析結果可能會被用作證據進行質證。因此,需要保障算法過程的透明度[24],避免算法黑箱對質證雙方產生不公正的認定結果。如人工智能的算法會忽略被追訴人無罪、罪輕的證據,而偏重分析有罪、罪重的證據。同時,人工智能的分析結果要具有可解釋性,這種可解釋性既包括可以被法官理解,還包括能夠通過數據反饋的結果進行驗證和檢驗,使法官能夠對質證過程和結果形成清楚的認知,以便能夠準確通過質證認定案件事實,評估算法正當性。因此,為了讓法官和當事人對人工智能的結果具備足夠的信任,關于算法的工作原理和使用的數據以及算法產生的結果應具備可解釋性,以允許法官和當事人理解和評估其中的邏輯。而確保透明度和可解釋性的一個關鍵因素是讓法官、律師和當事人能夠理解庭審質證過程中使用的人工智能模型。在選擇庭審質證中使用人工智能模型時,應優先選擇易于理解的模型,例如決策樹、貝葉斯網絡和線性回歸等。這些模型相對容易理解,可以在一定程度上解釋模型的推理邏輯和預測依據。采用這類模型可以避免黑箱效應,提高算法的可解釋性[25]。對于庭審質證中常見的復雜問題,應提供詳實的分析報告以便法庭各方更好地了解其合理性與科學性。針對特定案件,應向法庭提供關于模型預測結果的局部解釋。例如,在某選定案件中,人工智能認定某關鍵證據有很高的說服力,則應詳細解釋這一結論是如何基于證據的具體情況和相互關系得出的。通過提供局部解釋,法庭各方可以更好地理解和評估人工智能系統的推薦效果。此外,應公開披露數據來源、質量和處理方法,確保庭審各方了解人工智能模型推薦的基礎依據。

除了使人工智能模型透明和可解釋性之外,還需要人工參與到算法解釋工作之中。從刑事訴訟的庭審質證來說,控方在庭審中承擔著證明被追訴人有罪的證明責任,辯護律師則要對控方提出的有罪證據作出質證;同時辯護律師也要向法庭出示被追訴人無罪、罪輕的證據,此時則由控方進行質證。在質證過程中,基于算法自動生成的分析報告理應成為質證的重點,因為分析報告如何生成、生成過程不能直接在報告中展示,即使在分析報告中載明了分析路徑和研究的技術,但是控方和辯護律師大多不具備技術背景,對于分析口徑、算法代碼運行以及如何標簽、篩選等情況一無所知,此時不能因為技術難題而忽略對分析報告的質證,而是引入專業技術人員提高算法的可解釋性。例如,控辯雙方對提交的人工智能產生的分析報告有異議,可向法院申請由專業技術人員對算法過程作出專業性的解釋,同時法院可以依職權要求專業技術人員對算法過程作出解釋。而專業技術人員則需要對分析報告和算法解釋過程的真實性承擔責任。因此,可以通過建立專業技術人員的算法解釋機制,進一步提高算法的可解釋性,增強人工智能在庭審質證中的運用,保證公正的庭審質證。

(三)提高數據隱私安全性

在人工智能輔助庭審質證過程中,數據隱私保護至關重要。一是庭審過程涉及諸多敏感信息,如個人隱私、財產狀況等,關系到當事人的隱私權及其訴訟權益。二是數據的泄露、篡改或損壞可能影響庭審質證的公正性,影響事實的認定。而法庭作為公正的代表,需要在證據收集和處理過程中尊重和保護當事人的隱私權,維持公眾對司法裁判的信任。此外,還需要確保人工智能應用的合法性,提高庭審質證的有效性和可靠性。要實現人工智能在庭審質證中的數據隱私保護和安全,需要從多個層面采取措施。

首先,在收集和處理庭審質證數據時,僅收集為人工智能輔助庭審質證所需的必要數據,在處理時需要限制數據使用范圍。一方面,在收集或獲取當事人的個人信息時,應遵循相關法律法規,如我國《數據保護法》《個人信息保護法》等。在收集數據過程中,需要得到當事人的同意或其他法律允許的方式,并確保數據的收集目的和范圍與庭審質證有直接關聯。另一方面,僅將收集到的個人信息用于庭審質證及相關司法活動,避免數據被用于無關的目的或無關的第三方。在信息處理過程中,盡量僅使用直接與案件相關的數據,避免不必要的數據處理,以確保最低程度的隱私侵犯[26]。其次,加強數據訪問控制和權限管理,為不同角色設立訪問權限,使得只有具備相應權限的人才能訪問敏感數據。通過用戶認證和授權機制,確保數據訪問行為在一定范圍內受控。記錄和監控數據訪問日志,以便在出現安全問題時及時查找原因,采取相應措施。再次,使用技術手段對敏感數據進行脫敏和匿名化處理,確保數據在傳輸和存儲過程中的安全,降低數據泄露風險。在必要時,使用多方計算或同態加密等保護隱私的方法進行數據計算。對人工智能系統的安全狀況進行定期審查,評估潛在風險,確保系統具備較強的防御能力。對數據安全進行全面的風險評估,實現數據安全風險的早期發現和及時處置。監控數據處理和存儲過程,以避免非法訪問、數據泄露、篡改等行為。最后,制定嚴格的法律法規,明確規定庭審質證中人工智能處理敏感數據的方式、范圍和限制。設立明確的責任分配機制,確保在隱私泄露或數據安全問題發生時,能明確責任人并采取相應的法律措施。針對人工智能算法設計者、開發者和程序維護者等相關人員進行法制教育,增強他們的法律意識和責任意識,確保在庭審質證過程中充分保護當事人的隱私權益和數據安全。

此外,如果被追訴人認為因人工智能的運用對其權利造成了影響,應有相應的救濟機制和上訴途徑。這包括允許當事人對人工智能提出異議、請求人工干預或提出上訴等。通過建立這樣的救濟機制,可以確保被追訴人的權益得到充分保障。首先,應當建立完善的異議機制。被追訴人對人工智能在庭審質證中的運用結果有異議的,可以提出異議申請。法官應當對異議進行審查,并作出是否采納的決定。如果決定不采納,應當說明理由。被追訴人對決定不服的,可以上訴。通過異議機制,可以及時糾正人工智能運用中的錯誤或不足之處,確保被追訴人的合法權益得到保障。其次,應當完善上訴途徑。被追訴人認為人工智能在庭審質證中的運用結果存在錯誤的,可以提起上訴。上訴應當在規定的期限內提出,逾期提出的上訴無效。上級法院應當對下級法院運用人工智能進行庭審質證的情況進行監督,發現問題及時糾正。監督方式可以是定期檢查、抽查或者被追訴人申請監督。通過完善的上訴途徑,可以進一步保障被追訴人的合法權益,確保人工智能在庭審質證中的運用結果的準確性和可靠性。最后,還應當建立相應的技術保障機制。人工智能在庭審質證中的運用涉及大量的數據和復雜的算法,需要建立完善的技術保障機制來確保其準確性和可靠性。技術保障機制可以包括數據質量控制、算法驗證和測試等方面。通過技術保障機制的建立和實施,可以進一步降低人工智能在庭審質證中的錯誤率,保障數據隱私的安全性。人工智能在庭審質證中的運用可以確保當事人的知情權和參與權,為此,應當將質證過程和結果向當事人公開,使當事人知曉數據隱私的使用范圍和交換路徑,進一步促進人工智能在庭審質證中的合理運用。

五、結語

人工智能在庭審質證中的運用是數字時代的必然趨勢,通過將現代科技與傳統法律規則相結合,可以更有效地處理復雜的案件,并提高司法公正性和裁判準確性。值得注意的是,人工智能在庭審質證中的運用并不意味著對現有法律框架的否定或替代,而是在這個基礎上的細化和補充。人工智能可以協助法官對庭審過程中出現的海量數據進行整合和分析,以提升庭審質證效率。同時,經過深度學習和大數據分析,人工智能能夠更好地鑒別證據的真實性,為證據鏈的構建提供有力支持。當然,盡管人工智能在庭審質證中的運用效果顯著,但我們仍需在實踐中與現有法律框架相適應,確保其不被濫用。作為司法體系的一部分,人工智能在庭審質證中的運用需嚴格遵循現行法律法規以及倫理原則,不斷完善并調整技術標準和判斷規則,以充分保障司法公正和實現程序正義的價值。