人工智能技术对取证的影响及应用价值

吴照美　曹艳琼　杨海强

[摘要]刑事证据是刑事案件侦办环节的关键，证据的搜集、运用、排除工作已经成为公安机关办理刑事案件的重点环节。犯罪类型的多样化使得证据的种类不断丰富，现今人工智能技术的飞速发展为司法实践提供了新的思路和途径，采用人工智能技术取证成为了一种全新的、科学的取证方式。本文阐述了人工智能技术在证据搜集中的应用价值，并针对目前证据搜集方式落后、取证不完整、取证效率低等问题，提出了一种基于人工智能和云端技术的证据搜集方法。通过与传统证据搜集方式进行对比，结合人工智能技术取证的科学性等特点，分析了人工智能技术在证据搜集中的重要作用，指出了随着人工智能技术的发展，其在证据搜集领域的影响不断加深，对于案件的侦办有着举足轻重的作用。

[关 键 词]证据搜集  人工智能  取证方式  云端技术

[中图分类号]D915.3    [文献标识码]A    [文章编号]1008-7672（2019）03-0093-07

一、 引言

当今社会，从互联网、物联网到智联网的发展中，云计算、人工智能等信息技术取得了颠覆性的发展。这引发了信息传导格局的根本性变革，催生了新技术、新业态、新模式和新产业，从根本上凸显了科学技术是第一生产力的永恒魅力。①②与此同时，“互联网+”给人类带来了前所未有的严峻挑战。③在刑事案件侦办领域，我们不能忽视的是新型证据正在逐步取代传统证据在案件证据中的地位，其中，电子证据在案件整个证据构成中的比重越来越大，其表现形式也越来越丰富。因此证据获取方式、保全手段、分析方法、合法性证明等都成为了刑事案件证据领域中传统方式与人工智能博弈的关键，例如在危害国家政治安全等政治犯罪中，很多不法分子利用网络威胁我国的政治、经济、文化等领域的安全，恐怖主义等更是在网络上肆意蔓延，极度不利于我国社会建设与发展，网络空间的国际激烈竞争妨碍着国家战略安全，挑战着世界和平发展等，形势异常严峻，导致防范任务艰巨。信息暴力与网络犯罪的新形态对现有社会刑事司法制度与运行模式造成了强烈的冲击，我国刑事审判的形态不得不面临显著的变革。人工智能的发展冲击着法律行为方式的合法性和有效性考量，因为，利用现有的查获犯罪的技术手段和获取证据的传统方法，很难针对新型的网络犯罪开展快速取证和精准捕获。①而这一变化的根本原因在于网络犯罪目标已从传统的计算机信息模型转变为了云计算应用程序，②致使传统的电子取证调查方法已经无法应对当前的智能化网络空间犯罪。因此，有必要快速推进基于云计算的云取证技术的研发与应用，同时利用人工智能技术开发出智能化取证侦破技术和产品，以此服务于互联网时代司法取证的现实需要。

二、 人工智能技术的发展对证据类型的影响

大数据可以有效地将散落于网络中的资源和数据进行整合并集中化处理，通过人工智能（AI）技术对大数据进行挖掘分析，可以从不相关的数据中获取有价值的数据。例如：在共享自行车，公共号码，高速ETC，互联网电视等个人信息高度集中的软件、工具等中或在其被使用的过程中，如果遇到隐私较高的个人数据时，则需要采取专门保护个人信息的技术措施，否则，用户的个人隐私将会遭遇安全风险。因此，基于个人数据的深度挖掘所产生的个人信息是否能够成为法院审判中可以被采信的合法证据，成为了大数据时代法律研究中不可回避的问题。

（一） 人工智能技术对电子证据的质量提出了更高的要求

大数据客观上存在着结构型、半结构型和非结构型数据，数据的多形态已经成为大数据时代一个突出的特点，这使数据处理面临着更多的困难。信息载体越来越电子化，使得电子证据在刑事案件侦办过程中的地位越来越高。在人工智能的作用下，视听资料和电子数据已经成为当前刑事侦查实践中常见且具有关键作用的证据类型，而传统的言辞证据则在证据类型中所占的比例越来越低。人工智能的深入发展使得取证的深度和广度都得到了进一步的拓展，对言辞证据的依赖性越来越低，对实物类型证据的发现率和运用率越来越高，通过大数据获取侦查中所需要的信息的可能性也不断加大。现实中，大数据虽然对绝对精度有所要求，但对于证据收集过程而言，所有有关案件的数据，或有诉讼证明的事实，都在收集范围内。③④因此，电子证据的收集使司法工作者不得不面临更大的工作量。以视频监控为例，对于连续视频流而言，可能需要几秒钟的数据流才能真正有效用。⑤但是，收集大量数据所耗费的人力资源和物质资源却是巨大的。大数据的复杂性对电子证据的收集工作提出了更高要求，也影响了电子证据的质量。民事案件的证据需要符合能够说明特定事实的具体标准，需具备较强的证明力，换言之，必须通过证据的优势来建立其存在价值。也就是说，证据的优势与证据的数量没有直接关系，并且证据的优越性不是一个数量标准，而是一个质量标准。由此再一次说明，在人工智能不断发展的社会大前提下，我们面对的收集证据的可能性越来越多，而这必然会要求将司法实践中电子证据的调查作为其质量保证的基础性工作。否则，质量标准存疑的电子数据可能会损害诉讼各方的权益。大数据的核心在于预测，从法律实践的角度来看，对大数据的分析有助于预防犯罪。但在大多数情况下，进行证据分析时，往往会只限于特定的一群人。

具体而言，倘若将人脸识别、语音识别、图像比较、算法检查和自动警告纳入人工智能平台，将会为证据收集和事实识别工作带来巨大的改进。可见，人工智能为调查取证和预防犯罪带来了新的方向，例如图像识别技术可以快速筛选风险群体并锁定犯罪嫌疑人，视频和图像比对技术可以有效跟踪犯罪嫌疑人的行踪，自动预警技术可以发布预警信息和证据等。因此，依法应用人工智能技术对司法取证工作而言意义重大。目前所收集的电子证据主要包括视听资料和电子数据，并且这已成为司法调查实践中最常见的证据类型。①

（二） 人工智能取得的证据的法律效力鉴别

当前，听觉、视觉和触觉实现了人工智能系统中的人机交互。②智能案件处理系统通过识别文本、语音、照片、视频等与之前所累积的知识和经验相关联，再通过高速操作得出相应的结论。这些信息包括3个方面：一是案件处理人员的语音或文本输入，即审查过程中的信息收集和逻辑推理，其他则是初步调查数据，包括调查和尝试案件的连接过程;二是嫌疑人即时的情绪信息，如面部表情分析，脉搏變化;三是连接到互联网的开放式生态系统。可见，这是一个多方面衔接的过程。将人工智能与刑事案件侦办中的取证相结合，就是将先进的技术运用于侦办工作中，由此获得的证据的效力应如何鉴定是需要进行深入思考的问题。通过分析不难发现人工智能和法律研究相关联，不仅与法律的特征有关，而且与法律论证的特征直接相关，法律特征为其提供了适合使用的条件。人工智能取得的证据的合法性主要表现在五个方面：

首先，《刑事诉讼法》中的证据类型包含了电子证据，在人工智能不断发展的情况下，不断深化的法律背景下的示范活动是知识更新的过程，为法律推理过程中的知识表示与知识建模提供了可链接的资源。

其次，将人工智能运用于取证工作中，是在现代社会主义法律背景下，将证据的鉴别和论证活动开放化的表现，且基于规则和事项的推理能让证据更加客观可用。

第三，人工智能属于技术取证领域，根据现有的法律法规，相互冲突的信息，特别是法律推理的证据、适用的规则、适用的案例等都能得到承认。

第四，我国现行的司法程序建立了公正和严格的论证程序，以抗议对话或论证作为切入点，并对程序的执行规则有明确和严格的定义。

最后，人工智能对证据的获取和证据证明力的论证都有着重要作用，能对证据和诉讼证明证据进行巩固和完善，并确定法律论据的质量。

由此可以看出，人工智能的发展已经建立了一个更加完善的证据获取和证明力论证的模式，对于刑事案件侦办过程中的证据链有积极作用。

三、 人工智能发展对取证模式的影响

当前司法取证有两种模式，传统取证模式注重经验，人工智能取证模式则重在大数据分析，两种模式相互补充、相得益彰，共同发挥作用。

（一） 传统取证模式——经验取证模式

要确定证据标准，必须使用日常经验。近年来，中国学术界越来越多地针对经验取证模式开展讨论，并将其视为中国的刑事证据模式。实践中出现的许多错误或不正确的案件都是通过原始证据证明的，但最终证明是由错误的验证所引起的，它甚至无法解决所有个人证据的判断证明问题，例如，识别意见的准确性是不能通过验证来解决的。因此，对证据的正确态度是将其作为一种基于法律理性主义的方法和規则，而不是作为“模型”。在这种情况下，根据证据标准，不可能信任证据，但也要根据必须使用经验的证据推理，经验是证据的逻辑前提。在对个人证据的判断与整个案件证据事实的确定以及事实调查结果是否足以排除合理怀疑时，经验的使用是必不可少的。而如果要使用人工智能证明标准的判断，人工智能能否具备证明标准判断所需的人类经验仍是一个疑问。

（二） 人工智能取证模式—云计算的应用

近年来，云计算的使用已经与传统计算方式有了较大变化。云计算摆脱了电脑的束缚，突破了传统的办公模式，将低密度的计算机主体进行网络的数据化整合，利用已有的强大的计算机计算功能将数据进行分类和处理，针对需要的数据进行模块化处理。云计算将可持续运用的计算机资源管理起来，并利用网络形成计算资源池为用户提供服务，允许企业和个人将资源交换到他们需要的应用程序，并在必要时访问计算机和存储系统。

因此，云计算使用者不需要被计算机设备束缚，就能实现对自有文档、数据以及存储信息的随时提取和使用。而随着云计算应用云访问，商业用户逐渐失去办公空间，即使偏远地区做日常工作仍可以在世界任何地方获得。

计算机犯罪的主要模式是利用黑客技术、网络钓鱼、DDOS攻击和常见的恶意软件及病毒的方式侵害被害者的设备，以达到经济、政治等不同方面的目的。云计算声称是一种安全的应用程序，但云计算服务是由许多互联网公司所提供的，因此这里的安全被打上了问号。例如，这些云计算服务提供商本身的法律约束和监督就可能会导致恶意服务提供商的出现，此外，商业秘密和利益驱动也成为了云计算安全的威胁因素。云应用服务中云服务的服务者的服务范围和广度更大，在无法确认异常范围和难以追踪地址的情况下，依旧可以提供服务，利用这一点，不仅可以解决技术层面的问题，也能规范服务提供商的行为，甚至能紧密联系执法机构的服务提供商全面监督云服务应用程序。

（三） 人工智能取证的法律逻辑归宿

人工智能系统运行的科学逻辑是：案件处理人员使用命令进行推导，引导系统“像人一样思考”，最终实现客观合理地对数据进行研究和判断的目的。智能系统的多交互流水线为案件处理人员开辟了一个多维的互动通道。其中，文本输入是一个相对低级的应用，但却是最常用的交互方式;语音交互技术比较成熟，可以用汉语，方言，英语等进行交流。除审查员和机器外，还有很大的空间可以在机器和犯罪嫌疑人之间进行高度相关的数据交流和分析。例如，人脸识别等图像交互技术可以在搜索犯罪嫌疑人时掌握犯罪嫌疑人的微妙表情和语词，从而掌握其心理。数据分析为案例处理程序提供了有效的参考，采用这种方式，可以通过多维交互获得更深入的分析和判断。

将人工智能运用于取证的法律逻辑归宿是：借助人工智能强化认证工作，构建统一证据标准。例如，由上海市高级人民法院牵头开发的贯穿刑事诉讼流程的“上海刑事案件智能辅助办案系统”已经投入使用，这一系统的投用标志着证据标准的科学统一化。在具体案件的侦办过程中，这对于证据标准的统一、证据采纳的一致性、证据认证的标准化和非法证据排除的科学化等都有了一个更加完善的标准，系统功能十分强大。伴随着越来越多自媒体的发声，在舆论左右甚至“绑架”司法的现实背景下，人工智能或许能够成为司法独立的有效保障，为推进司法文明提供新的思路与契机。同时人工智能还可以应用于证据审查判断之中，通过模拟证据规则逻辑，对相关证据予以采纳或排除。例如，对电子证据审查工作而言，首先要关注存储介质，紧接着要关注数据的整体统一性、前后是否有矛盾以及对证据的保全措施是否完善等，从而形成司法的良性循环。

（四） 人工智能取证与传统经验取证的对比

概括来说，人工智能取证与传统取证相比，有着更强的科技性和客观性，主要可以归纳为三个特征：

第一，信道的多样性。传统的信息检测使信息收集保持在静态水平，同时智能数据的丰富性也受到固定信息接收终端的限制。智能来源与人工智能检测动态“土地与空气的融合，虚拟现实”相比，接入渠道也略显单一。

第二，数据的准确性。计算机通过深度学习技术的应用以及高质量数据的类思维，获得了各种人类经验，摆脱了人类思维的某些局限，将学说中忽略的因素整合到一起的过程中，对信息进行了深入分类。这可以软化和减少研究过程中研究人员思维的盲区，实现真正意义上的智力导向研究。

第三，分析数据的丰富性。通过人工智能检测，收集和分析大数据以及由此产生的衍生数据和相关数据，这将在传统调查活动的传统自我调查模式中得到新的发现，并在传统的调查和认证系统中获得证据的主观证据。在常规使用时，当某些事实背后缺乏明确的联系时，证明活动将难以进行，而生成的衍生数据和相关数据可以使传统的调查活动克服这一事实的界限，结合多个毫无根据、显然不相关的事实，为调整研究策略提供更丰富的想象，且人工智能的检测不仅包括计算机智能的分析能力，还包括智能检测设备应用。研究方法和早期信息检测技术，使人工智能犯罪研究的准确性和强度、案件确认以及证据收集的能力都得到了显著提高。

四、 人工智能取证技术的价值——大数据取证技术助力司法公正

要使人工智能检测真正智能化，就不能在实践中限制人工智能检测的应用，此外，有必要运用人工智能的相关思维和整体思维来做出预测，准确的检测数据智能评估和人工智能检测的方法。将运用于刑事证据领域的人工智能检测分解为智能数据与智能判断、智能采集与控制、证据的智能获取以及犯罪智能追踪控制等。充分运用人工智能，为司法调查活动插上技术的翅膀。

（一） 人工智能取证技术有助于法官量裁

从司法层面来看，法官代表着正义，在司法机构中对案件的审理应该是公正的。但如果法官不公平、存在有偏见，那么公平的法律将成为“天上的宫殿”。因此，法官对司法审判负主要责任，法官要想做到公正的裁断，必须排除个人的认知偏见，消除任何先入为主的判断。但在现实中，法官的个人偏见和先入为主的判断往往是不可避免的。

虽然有针对认知倾向的试验来保证程序的公正性，但法官倾向于使用证据来解释证据，其方式与他们以前的专业经验一致。因此，合格的法官必须努力避免认知趋势的印象。在这方面，霍布斯认为：“良好的法官”或良好的法律翻译应该首先真正理解主要自然法的平等，这不是读别人的书，而是善良和关心一个人的利益。

在现实的司法判决中，法官的认知偏差反映在裁判的不可避免和无意识中。虽然有時并不是特别明显，但这足以影响司法审判。著名的德国哲学家伽达默尔曾指出，法官的判断并非基于任意不可预见的决定，而是基于整个案件公平平衡的基础。任何深入到所有具体情况的人都可以采取这种公平的权衡和衡量，并做出判断。

（二） 人工智能取证有助于证据认证规则的统一

人工智能的发展推动着取证方式的发展，将人工智能技术应用于证据的获取与论证中对于丰富案件证据有着重要作用。

从证据标准来看，当人工智能被用来证明标准的判断时，如何让人工智能判断证据成了一个重要问题。目前，法律界对人工智能的主要关注点是人工智能决策的不透明性。人工智能算法在很大程度上取决于“黑匣子”，即使是算法设计者也可能不了解人工智能，不清楚它真正的操作机制和可能的后果。再者，算法不等于推理，推理是通过自然语言论证来证明标准判断过程中的证据依据、经验前提和推理过程，而算法只是一个计算机可以理解和执行的逻辑程序。因此，证明标准在大数据下更加具有统一性。

从证明规则看，借助证据规则，可以明确地将部分证据采纳，并“勇敢”地将部分不适合证据排除。在一定意义上，证据规则类似于算法规则，人工智能的出现和发展，使得证据规则在某种程度上可以被拆解为算法，并用数据、动作等智能化的形式予以呈现，这无异是对证据规则的强化运用，有助于构建合理、科学的刑事证明体系。但人工智能只能在证据判断中得出结论，而无法像人类一样能详细解释得出结论的过程，所以它在很大程度上是黑色的卡片操作判断，不能满足证据判断。当然，人工智能开发设计师可以为人工智能提供一定的演示功能。但如上所述，除了传统的逻辑推理，人工智能难以或不可能在侧面模拟使用更多的非单调逻辑推理、人类经验以及不合逻辑的思想，因此难以对形成判断结论的过程进行真正的论证。

从论证规则看，认证活动的一般要求是法官使用全面和客观的证据，运用逻辑思维和启发法，基于相关信息、容忍度、概率和信任公平等原则开展证据的认定活动。这是对信息系统的全面审查，通过借鉴西方国家倡导的人格证据和非法证据排除规则，以抵消真实与正义的关系。根据证据规则，一些证据明确符合适用原则，部分不完全符合的证据也可以“豁免”。换言之，智能规则与算法规则类似，但人工智能的出现和发展在一定程度上将证据规则概述为算法，并以数据和动作等智能的形式呈现。“大数据”是与计算机信息密切相关的术语，数据规模超过传统数据的测量尺度，难以正常收集、存储和管理。国际数据中心的科学家认为，大数据是将冷冰冰的数据进行人性化整合与利用的媒介，旨在通过捕获技术，快速发现和分析来捕获大规模数据值。国家标准协会官员和美国技术部门认为，大数据在数据量、采集速度和数据表示方面的能力使得以传统方式解释和分析成为可能，但它必须是重要的横向发布高效加工技术。大数据有四个主要特征，即大数据大小、多种数据类型、快速数据流和动态数据系统、大数据值。虽然大数据包括所有记录的数据信息，但它只能在分析和探索数据之后释放潜在的值。如果不使用收集的数据，它们只是一堆数据而不是大数据。分析不同领域的数据集可以揭示不同的潜在价值。

由于人工智能没有证据证明演示判断结论的形成过程，因此如果将标准判断的完整判断转移到人工智能，将被告的命运置于无法监督或限制的黑匣子中，就违背了公正和开放的原则。这也是关于在司法行政中使用人工智能普遍受到关注的法律问题之一。同时，人工智能的这一缺陷也使它无法单独作为判断证据的标准，只能为司法人员提供司法参考意见。

（三） 人工智能技术取证有助于证据价值优化重构

在证据的主要特征中，客观性与合法性是必不可少的，与此同时证据的价值也同样需要被重视，因此如何在确保证据准确、公正的基础上提高效率、增强和谐是证据的重要价值支柱。而人工智能的出现为证据价值之间的冲突带来了弥合的契机。人工智能以大数据为基础，能够对海量的数据进行整合分析并提出有效参考进而模拟人类行动。人工智能的取证是将网络技术与侦查技术相结合的过程，其中最常见的是网络取证，这既需要建立无线连接的全球数据与网络，也需要区域内的红外线射频等技术，因此网络取证将是电子取证最有效的方法。但网络取证技术还需要某些标准化程序的支持，随着法医网络技术的发展，这种标准化程序将逐步形成。标准化的网络取证研究可以保证所获得的网络证据更加有效，但标准化的网络取证往往需要一定的统一证据收集。网络取证的相关工作人员必须接受系统的技能培训，以确保法医网络取证结果的真实性、可靠性，防止网络证据被篡改破坏的情况发生，并且要严格规范所获取的网络证据的使用许可范围等。这可以使网络证据的保存更加安全有序，同时这也是对传统司法技术的一种创新。网络取证应网络空间犯罪猖獗和打击网络犯罪分子的艰巨任务而产生，可以对严重危害网络用户安全、威胁国家安全的网上威胁进行溯源取证。但我国现有的网络治理法律法规极不完善，网络法医调查的法律规定缺失等问题，都成为了当前网络取证的瓶颈。①②对此国家相关部门一定要引起高度重视，推动有利于网络取证的强有力的法律规定的制定和实施。

五、 結语

综上所述，随着人工智能技术的发展，其在取证领域的应用越来越广泛，对取证发展的影响也越来越大。证据领域必须要主动拥抱大数据和智能革命，强化取证、质证、认证等环节，充分发挥证据规则和证据价值对司法文明建设的作用。同时，这对传统取证技术而言也将是一场颠覆性的大变革。对于司法取证而言，进行司法取证时应当充分利用人工智能技术设备便于携带、非现场操作、取证分析速度快、取证方式多样等优势，不断提升取证的效率和准确性，积极服务于当前司法实践的现实需求。

The Influence of Artificial Intelligence Technology on Forensics

and Its Application Value

WU Zhaomei1，  CAO Yanqiong2，  YANG Haiqiang3

（1. Department of Criminal Investigation， China Interpol University， Shenyang  110035， China;

2. Institute of Evidence Science， China University of Political Science and Law， Beijing  100088， China;

3. Institute of Science， East China University of Political Science and Law， Shanghai  200042， China）

Abstract： Criminal evidence is the key in criminal case investigation， and the collection， application and elimination of evidence has become the key for public security organs to handle criminal cases. On the basis of the description of the application value of artificial intelligence technology in evidence collection， a method of evidence based on artificial intelligence and cloud technology was proposed to solve the problems such as backward method of evidence collection， incomplete and low-efficient evidence collection. Comparing traditional way of evidence collection and combined with the characteristics of artificial intelligence， it is found that with the development of artificial intelligence technology， its influence in the field of evidence collection is increasing and it plays a decisive role in case investigation.

Key words： evidence collection; artificial intelligence; forensic method; cloud technology