人工智能在刑事证据审查判断中的应用研究

王晶晶

(安徽大学 法学院，安徽 合肥 230601)

人工智能技术是推进社会治理智能化的关键因素，其对司法领域产生了深刻的影响。伴随着司法体制改革的逐步推进，各地法院对人工智能技术融入司法的探索也呈现出由宏观性、简单化、边缘领域运用向具体性、精细化、核心领域运用转变的特征。将人工智能技术普遍运用于刑事证据领域即为例证。作为推进以审判为中心的诉讼制度改革的成果之一，“上海刑事案件智能辅助办案系统”(以下简称“206系统”)于2017年5月在多家公检法机关试点上线，着力解决案件办理中证据适用不统一、办案程序不规范等问题。截至2017年12月，该系统累计为公检法机关提供证据指引15 653次，发现证据瑕疵点405个，总点击量达10万余次[1]。为推进司法体制改革的试点工作，贵州法院运用大数据分析技术，提出了“审判实践归纳+大数据分析印证”模式，实现司法证据的大数据分析。自2016年10月起，贵州法院开发完成了刑事4类案由证据大数据分析平台并开展试点工作。截至2017年12月，4家试点法院通过大数据系统共计办理2 594件案件。上海“206系统”与贵州大数据分析模式同为人工智能技术在证据领域运用的实践成果，二者各具特色，在一定程度上代表了当下司法实践探索的两类方向。其中，“206系统”采用的证据指引标准对法定证据分类作出了细化规定，而贵州大数据分析模式则直接突破法定证据分类，依据犯罪构成以及案件侦破逻辑重塑了证据指引标准。刑事证据是刑事司法领域的核心所在，如何合理利用人工智能技术，在促进技术与证据领域的进一步融合、解决司法难题的同时，又能够避免因过度应用技术进而冲击司法人员在刑事证据领域中的主导地位这一问题，需要我们理性思考和选择。本文以刑事证据领域引入人工智能技术的现实需求为切入点，在梳理“206系统”与贵州大数据证据分析模型运行现状的基础上对目前存在的困境进行反思，并提出人工智能技术运用于刑事证据领域的具体设想。

一、缘起：刑事证据领域引入人工智能技术的司法期待

一项新的技术被运用至任何一个领域，均应当是问题导向的。人工智能之于刑事司法亦不例外。既然投入大量人力、物力、财力研发刑事司法领域的人工智能技术，那么必然存在试图借助人工智能解决的具体问题[2]。有学者认为，人工智能技术的运用以提高司法效率为直接目标[3]。在员额法官增加受体制限制、化解案多人少的司法困境之下，借助科技提高审判效率是一个当然选择[4]。因此，提高司法效率是我国司法实践引入人工智能技术的直接目的。然而，将人工智能技术运用于刑事证据领域的出发点，不仅仅是提升司法效率，更有维护公平正义这一更高的司法期待与改革需求。从实质正义层面看，人工智能技术能够为防范冤假错案提供技术保障，克服传统模式下证据审查运用的弊端；从形式正义层面看，该项技术能够促进证据审查运用流程的规范化，助力以审判为中心的司法体制改革。

(一)实质正义：防范冤假错案

“自从人类社会开创司法文明以来，刑事错案就如同一个毒瘤随之滋生，割之不去，禁而不绝。”[5]近年，全国法院依法纠正了34件重大冤假错案，导致这些冤假错案发生的一个重要原因就是事实不清、证据没有做到确实充分[6]。在证据层面，诱发冤假错案发生的原因包括证据存在缺陷、证据标准不统一两类情形。

证据缺陷问题主要体现为，侦查机关收集证据不全面、检察机关在审查起诉阶段未发现证据瑕疵或证据之间的矛盾，使证据带病进入诉讼流程，从而引发错案。如念斌案中关于毒物的来源问题，原判认定念斌投放的鼠药系在平潭县医院附近向摆地摊的杨某炎购买，主要依据是原审庭审中原公诉机关出示的证人杨某炎等人证言及辨认笔录、念斌的有罪供述及指认购买鼠药地点的笔录和录像等证据。但二审法院经审理发现，上诉人念斌与证人杨某炎相互不能辨认，供证存在不吻合之处，配制鼠药工具的理化检验报告不足以采信，原判认定念斌投放的鼠药系从杨某炎处购买依据不充分(1)二审法院具体认定细节为以下几点。第一，侦查机关找到卖鼠药的证人杨某炎，但上诉人念斌与杨某炎相互不能辨认；供述的卖鼠药人的特征及年龄，与杨某炎情况差异明显；供述的鼠药包某某规格，与从杨某炎住处查获的实物差异较大；供述在购买鼠药时到过商店批发香烟，时间约为7月中旬，与证人证实其批发香烟时间为7月初不一致。第二，鉴定机构在对配制鼠药工具塑料盆、铁盆等检材进行检验的过程中，未按照专业规范要求进行“空白”对照检验，以防止假阳性检验结果，因此难以排除该2份检材被污染的可能。第三，根据配制鼠药的工具碗、塑料盆和铁盆检材的检验数据，能否判定检出氟乙酸盐鼠药成分，双方聘请的专业人员提出的意见严重分歧。因此，从碗、塑料盆和铁盆中检出氟乙酸盐鼠药成分的检验结论可靠性存疑。。本案中，在检材来源相关证据间的矛盾疑点得不到合理解释的情况下，证据依然可以进入审查起诉流程，并作为一审定案依据是难以令人信服的。

缺乏统一的证据标准是指，各机关在证据收集运用方面的自主裁量权过大，导致证据规则的落实效果不尽如人意。在证据的认定层面，实践中存在一种只采信与被告人有罪供述一致、吻合的证据信息，而将其他矛盾的、不吻合的证据信息剔除出证明体系之外的“选择性证据印证模式”(即虚假印证模式)。这种为了印证而印证的“选择性”印证方式，为冤假错案的发生埋下了隐患[7]。例如，在张辉、张高平强奸案中，尽管被害人王某指甲缝中的DNA鉴定与二被告人的DNA鉴定不符，但侦查机关仍排除了作案人员另有其人的可能，转而将手机作为关键证据展开诉讼活动。此种对证据材料的选择性运用，缺乏系统的完整性和一致性，其结论也就不具有唯一性[8]。

上述两类证据问题不仅增加了冤假错案发生的概率，带来了侵害被害人合法权益的风险，而且极大动摇了社会公众对司法的信赖，使司法公信力在无形中受到减损。在刑事证据领域运用人工智能技术具有防范冤假错案、促进司法公正的内在需求。就人工智能技术本身而言，其具有的客观性、中立性与司法公正理念不谋而合，这为刑事证据领域引入人工智能技术奠定了基础。就司法与技术的相互融合来看，人工智能技术能够辅助办案人员收集运用证据，弥补了人力审查疏漏的短板。以“206系统”为例，该系统依托客观的数据收集与精确的算法分析，使证据的审查运用更加客观化。具体而言，该系统为办案人员提供了证据自检、自测的科技手段，能够及时发现证据存在的瑕疵和证据之间的矛盾并提示办案人员。如念斌案中的检材鉴定意见明显分歧以及证供矛盾等问题，“206系统”均能发挥一定的作用。依据系统的校验流程，在证据收集程序存在瑕疵时，系统将自动拦截案件，有效防止证据带病进入下一诉讼流程，防止案件出现“一步错，步步错”的恶性循环。例如张氏叔侄案的证据印证问题，也可利用“206系统”的证据链和全案证据的审查判断功能，为证据的审查判断提供精确的分析。刑事诉讼中的实质正义具有特殊性，其需要通过刑事诉讼的过程来实现。将刑事证据标准嵌入“206系统”，改变了传统模式下办案人员依据法律规定、经验法则等综合判断运用的证据审查运用模式，整个流程更具客观公正性，从而在最大限度上贴近客观真实与实体正义，也在更大层面上符合社会大众对裁判结果的心理预期。

(二)形式正义：规范办案程序

正义不仅要实现，而且要以看得见的方式实现[9]。所谓“看得见的正义”“被感知的正义”，即程序正义，其不仅是法治的目标之一，也是现实生活中人们对司法体系最深切的希冀所在[10]。刑事领域中“看得见的正义”，一是指司法过程的看见，二是指法律论证的看见。证据收集运用活动的程序可视化是实现刑事领域“看得见的正义”的重要一环。

《中华人民共和国刑事诉讼法》(以下简称《刑事诉讼法》)第七条规定：“人民法院、人民检察院和公安机关进行刑事诉讼，应当分工负责，互相配合，互相制约，以保证准确有效地执行法律。”该条规定表明了立法者对公检法三机关的殷切期待，通过设立侦、诉、审三道工序，实现办案机关的相互制约、程序正义与实质正义的良性互动。但在司法实践中，却出现了“配合有余、制约不足”的情况。这表现在一些地方政法机关之间支持配合有余、制约监督不足，致使证据带病进入诉讼流程[11]。这可能会导致以下三类情况的出现：第一，证据收集运用存在瑕疵或者不规范，致使无辜的人被错误定罪；第二，证据收集运用活动存在瑕疵，但能够对罪犯进行追诉，实现惩罚犯罪的目的；第三，证据的收集运用行为有违程序要求，导致据以定案的关键证据被排除，无法追诉犯罪。

出现上述情形的根本原因在于办案人员程序遵守意识不强。第一类情形属于上文提及的冤假错案。这可以通过运用人工智能技术，从源头上预防此类问题的发生。第二类与第三类情形对于程序规范的要求更为迫切。运用人工智能技术将证据的审查运用活动流程固定下来，可以倒逼办案机关规范自身行为，使案件结果既符合实质正义，又能经得起程序公正的检验。以贵州法院的证据分析模式为例，办案人员将案件所需的材料信息输入系统，经由系统提示可以及时调整、补正相关的证据材料。人工智能技术主要起到严格校验证据收集程序，把控证据入口的作用，有助于实现精准打击犯罪。另一方面，程序的可视化也为被告人及其辩护人展开有效辩护提供了可能。一般情况下，程序正义是有助于实体正义实现的，尤其是在案件的事实认定存在一定难度时，对程序的严格要求本身就是发现事实，寻求公正的一种途径。就证据的收集与运用而言，规范化的人工智能校验系统，既可以规范办案人员行为，也可以使案件被害人充分了解案件的进展，吸收被害人对案件处理结果的不满情绪。总之，从程序正义角度出发，将人工智能技术引入证据领域的司法考量主要是规范办案程序，即规范程序的收集、审查、认定过程，实现形式正义与实质正义的有机统一。

二、现状：人工智能在刑事证据审查判断中的实践探索

近年，依托大数据与机器学习等技术，人工智能与刑事司法的联系日益紧密。在证据审查领域，贵州法院率先将证据标准嵌入办案系统，统一公安机关、检察院和法院的刑事证据要求，为办案人员提供可行的办案参考。上海“206系统”则预设机器学习的规则，训练机器的法律思维。目前，人工智能技术在刑事证据领域的运用主要包括证据指引、证据校验与证据分析三方面。

(一)证据指引

人工智能系统与司法实践相联结的首要前提是法律规范的数据化、算法化。具体到刑事证据领域便是，由相关部门制定出系统能够识别、理解并运用的证据规则、证据标准。在制定证据指引规则这一实践上，上海法院与贵州法院进行了各自的探索。

依托上海刑事案件大数据资源库(2)截至2017年12月，上海刑事案件大数据资源库已汇集包含案例、裁判文书、法律法规、司法解释在内的1 757万条数据。与此同时，数据库将随证据标准的制定以及开发的具体案由同步更新。，“206系统”研发人员已完成证据标准指引的功能开发，对每一类案件通常应当收集的证据种类以及每一种证据的收集、固定程序、形式、内容等要件作出要求，为办案人员提供清单式证据指引。在制定证据标准指引之前，上海高院研究制定了《上海刑事案件证据收集、固定、审查判断规则》，详细规定了8类法定证据的收集程序、规格标准、审查判断要点，并对量刑证据、程序证据的收集、固定作出明确规定。在此基础上，将完善的证据标准嵌入系统之中，是推进以审判为中心的诉讼制度改革以及开发相应软件的关键所在。

需要注意的是，此处的“证据标准”，是针对不同类型的案件，按照构建完整证据链条的要求所必须收集的证据的标准，即在诉讼中据以认定案件事实的证据要求和程度。这与《刑事诉讼法》所要求的“事实清楚，证据确实、充分”的证明标准不同。证据标准的侧重点是，在具体某类案件之中应当收集何种证据。换言之，此时的证据标准是一种明确的“清单”，是对证据“类”与“量”的要求。以盗窃罪为例，系统开发人员收集并分析2012年至2016年间各基层法院所审理的盗窃案件，依据证据的种类与数量，归纳出“当场抓获型”“重要线索型”及“网络犯罪型”三种类型，力求证据收集的精准。证明标准主要强调所收集的证据需要达到何种证明程度，即对证据“质”的判断。“证明标准主要涉及对证据证明力强弱、要件事实融贯性证成与否以及案件整体论证强度的判断等事实认定事项，不仅包括对静态的证据标准的审查，还包括对控辩双方即时性、动态性证据信息及对抗性主张作出评价。”[12]在具体案件之中，二者关联紧密，依据证据标准收集证据在前，以证明标准进行实质判断在后。

与“206系统”不同，贵州法院参与研发大数据证据分析系统时，并未对证据规则指引与证据标准指引进行区分，全部以“证据规则”一词予以概括。由于二者的实质内容相同，这里将二者合并起来进行讨论。贵州法院利用大数据分析技术，以刑事案件为突破口，选择故意杀人、故意伤害等4类案由进行建模分析。该系统打破了传统证据归类，以犯罪构成理论与办理案件的内在逻辑为主要依据，按照破案过程的要素化、结构化，形成了适用不同案件的不同证据指引规则。证据规则模型依据案件发生的共性将证据分为主要证据与可选证据两种，针对每个证据项给出具体的信息要求。以故意伤害案件为例，此类案件需要的证据材料包括被害人陈述、鉴定意见、证人证言等。而在鉴定意见中，当作案工具提取在案时，需要提供犯罪嫌疑人、被告人的指纹或DNA鉴定以及对凶器上的血迹、DNA等鉴定的材料。若在案证据显示被告人作案时的衣物提取在案，则要具备该衣物上是否留有被害人血迹或DNA的鉴定材料。

(二)证据校验

证据校验主要运用于单一证据的审查判断，其目的在于发现证据的瑕疵与不足，严格把控证据的入口。在单一证据校验方面，贵州法院的辅助办案系统主要参照证据指引规则所规定的证据要素进行检验分析。具体而言，系统在立案阶段即对相关证据材料进行校验。当缺乏必要证据材料时，系统就会自动拦截案件，使案件不能顺利进入下一个检验阶段。在案件通过前述阶段的检验之后，系统将会进行更精细的检查，以判断证据是否满足具体要求。以故意伤害案为例，系统第一步将匹配故意伤害案件的检验规则，依据规则检查立案材料、受案登记表、立案决定书等材料。第二步检验案件的侦破材料、到案说明情况以及勘验检查证据等，在此过程中若发现缺乏相关的材料，系统将会给出提示。如一名犯罪嫌疑人被群众扭送到公安机关的，作案工具同时被送到派出所，之后公安机关到现场进行勘查，没有列出作案工具的清单。在该案件输入系统之后，系统马上作出未附物品勘查清单的提示，以供工作人员参考、补正。第三步是依据上述流程，依次校验其他证据，直至完成所有证据的校验。

“206系统”在单一证据校验层面要求更加严格，其不仅审查证据的内容，而且对每一个证据的收集程序、形式等进行校验，在此基础上生成审查结论，供办案人员参考。“206系统”通过运用深度神经网络模型和图文识别(OCR)技术(贵州法院证据分析系统同样采用此项技术)，对证据进行识别、定位和信息提取，基本实现对单一证据的自动校验。以讯问笔录的校验为例，系统通过自动审查发现，犯罪嫌疑人送看守所后，讯问的地点仍为派出所，而非规定的办案场所，能够迅速提示办案人员该证据存在瑕疵[13]。从总体上看，系统发挥了对案件证据的校验、把关、监督等作用，克服了办案人员个人判断的局限性，提高了证据审查判断的全面性。

综上，可以将单一证据的校验流程归纳为如下阶段。首先，在证据材料输入阶段，由办案人员依据要求将证据材料输入系统。其次，在证据信息要素的提取阶段，由系统对证据材料所包含的信息要素进行提取，要素的提取主要参照证据标准规则。这一过程涉及以下操作程序：一是对证据材料深加工，使之符合具体形式要求；二是将信息要素与证据规则要求进行比对，判断证据材料是否符合要求；三是系统输出证据材料的审查结果，提示办案人员补正或作出合理解释。与传统人力判断不同，系统判断更加便捷化，大大节省了人力资源。更重要的是，系统对证据的宏观把握能力更强。其基于程序的预设，可以详细地审查证据，避免人力筛选证据的主观偏好与客观疏忽，可视化与客观性的优势不言而喻。

(三)证据分析

与单一证据检验功能不同，证据分析主要运用于判断多个证据的关联性。根据上海高院的初步设想，证据模型不仅要有证据指引功能，还要有单个证据合法性校验功能、证据和证据间互相印证的功能以及证据之间逻辑判断的功能。在多个证据的审查判断问题上，“206系统”主要是对证据链条的完整性以及证据之间是否存在矛盾进行审查、提示，确保证据确实充分，排除合理怀疑。运用命名实体识别技术，定位证据中出现的任务、地点、时间、物品等，然后运用实体关系分析技术深入挖掘其中的人物关系、时间关系、物品来源与去向以及相互间的逻辑关系等，形成完整的案发全景图。最后，系统将根据证据链模型判断各待证事项下证据是否印证、不同证据之间逻辑的符合性、证据之间是否存在矛盾等。如在“206系统”第一次参与庭审时，法庭运用该系统的证据链审查判断功能，分别围绕被告人是否具有抢劫意图，构成抢劫罪，还是构成故意杀人罪和盗窃罪两罪问题，对同一查证事实项下的证据印证关系，不同查证事项间逻辑符合性、被告人多次供述间的矛盾进行了审查[14]。

贵州法院系统的证据分析功能主要包括案件要素提取与证据间的内在关联分析两个模块。在案件要素提取方面，系统通过自然语言分析等技术，从相应的证据资料里提取案件要素。如通过对被告人信息与被告人证明材料的分析，可以提取被告人年龄这一关键要素，为后续的证据分析与运用奠定基础。再如，系统通过对人体损伤程序鉴定书、人体伤残鉴定书、被害人基本信息的分析，提取出被害人的伤害等级与伤残程度，为法官提供参考。当下证据分析的研发模块仅完成了要素提取功能，同时还在积极开发证据逻辑的挖掘功能。证据分析模型通过对证据的分析，可以找到证据间的内在关联性，例如发现证言与证物之间的关系，将控辩双方的证言在一个界面分别展示，方便法官分析案情。

三、反思：人工智能技术运用于刑事证据审查判断领域面临的困境

尽管人工智能技术在刑事证据领域发挥了一定的作用，司法机关也希望通过人工智能系统的强大功能实现其预设目标，但实践效果却不尽如人意。目前，人工智能技术运用于刑事证据审查判断领域主要面临如下困境。

(一)证据指引不能统一证据标准

为解决实践中证据标准不统一的难题，各地法院依据法律规范、司法解释等既有文件制定了既符合法定要求又契合当地司法实际状况的“地区性”的统一证据标准。本文的分析样本——上海、贵州法院同样如此。上海与贵州法院做法的不同之处在于：上海高院以8类法定证据为基础，结合本地办案经验制定了区分阶段的证据标准；贵州法院直接突破法定证据分类的框架，依据不同案件的特殊性，制定出创设性的证据规定。作为证据领域引入人工智能技术的第一步，制定统一的证据指引规则至关重要。当下，各地法院所制定的证据标准以及开发的辅助办案系统均呈现出一种地域性的特点。不可否认，这些各具特色的标准、操作系统能够在一定程度上解决实践难题，但这也为更大程度地统一证据标准带来困难。以“206系统”为例，其改进目标之一即扩大试点范围，分期、分段推进全面应用，以实现公、检、法、司等执法办案机关的全覆盖。鉴于各地研发系统、制定标准所依托的具体数据不同，此处的全覆盖仅指覆盖整个上海地区，无法平行适用于其他地区，自然也无法实现统一指引全国范围内的证据审查运用活动。

证据指引规则的功能发挥不仅取决于制定统一的证据标准，而且取决于证据规则的落实情况。目前，阻碍证据规则落实的因素可归纳为两类。第一类是信息壁垒造成的沟通不顺畅问题，此为客观因素。在实践中，由于公安机关、检察机关与法院之间的沟通不到位，可能导致各机关凭借各自办案经验适用证据规则，出现证据规则的适用乱象。这不仅影响刑事案件的办理质量，也降低了办案效率。第二类是主观因素，即办案人员基于诉讼偏见，在裁量范围内有选择地适用证据规则，实质上架空证据规则。通过制定数据化的证据标准，将其嵌入辅助办案系统之中，可以加强公、检、法三机关的互联互通，打破信息壁垒，实现有效沟通。就此角度而言，数据化的证据指引规则可以解决受客观因素阻碍所带来的问题。在主观因素方面，能否通过可视化的流程倒逼办案机关约束自身行为，值得讨论。有学者指出，程序正义不仅具备实质功能，而且具有信号传递功能，可达到制衡司法权力，限制权力恣意滥用的效果[15]。但是，此种看似“作茧自缚”的宣誓，并不会完全排除司法办案机关的自由裁量权。而存在裁量的地方，就存在利益的权衡与权力的滥用，这是客观证据指引规则无法消除的弊端。

(二)证据校验与人力判断存在偏差

将统一的证据标准规则嵌入刑事案件辅助系统仅是人工智能技术运用于刑事证据领域的第一步。紧随其后，需要依据证据校验的具体流程，分析该技术的运用是否满足司法实践的需求。在办案人员将立案所需的材料输入系统后，当系统发现证据材料不符合要求时，会自动拦截案件进入下一阶段。这一判断流程有助于办案人员检验是否遗漏相关材料，客观上提升了司法效率。但实际上，办案人员是否真的需要这一判断过程需要进一步讨论。

以贵州法院政法系统协同办案平台为例。该系统凭借对证据的识别与判断，自动筛选证明力强且审判环节所需的规范证据，并将有明显瑕疵和证据不全的案件拦截于侦查和公诉阶段之外。在此处，首先需要判断何为证明力较强并为审理案件所必需的规范证据。通常来说，该类证据以有罪证据居多。原因是，证明力较强的无罪证据与案件的关联较大，若存在此类证据，案件不会进入到证据分析判断流程。此时，系统筛选证据的偏好将会排除部分无罪证据，这与全面收集证据的技术引入初衷明显背离。另外，系统会通过提示的方式，要求办案人员就确有瑕疵的证据进行补正或者说明。面对系统的提示，若办案人员进行补正或说明，则案件顺利进入下一阶段。但若基于办案人员的判断，所需证据已经足够，而系统却提示证据不足需要补正，应如何应对？若司法人员依据系统提示补充不必要证据材料，将在某种程度上增加自身办案负担，并未实质提升办案效率。也存在另一种情形，即证据瑕疵确实存在，而又无法通过补正或说明消除瑕疵属性的情形。此时，程序是否继续的选择权再次落入办案人员的手中，若通过伪造证据等方式，使证据通过系统审查，那么证据“带病”进入下一诉讼阶段的实践问题仍然得不到解决。更甚者，鉴于系统的统一性，一旦系统认可瑕疵证据，将使得证据畅通无阻，为证据虚假印证埋下祸根。

在单一证据的校验阶段，人工智能系统可能出现的问题是，系统所提示的证据不足问题，究竟是客观情况，还是系统识别之后的伪客观情况尚不明确。进一步延伸，虽然基于统一的证据判断规则，但人力判断与系统判断仍然可以得出截然不同的结论。此种判断偏差是人工智能技术引入证据领域带来的新问题，需要予以重视并做出应对。

(三)证据分析无法实现实质化判断

依据“206系统”的研发目标，该系统可实现对证据的合法性、合规性的审查判断，对证据之间的矛盾进行提示、对证据的完整性和结论的排他性进行判断。如果说，单一证据校验所带来的问题是认识偏差，这尚有解决的可能性。那么，证据分析(无论是单一证据内容分析还是证据间的关联判断)所带来的问题更为棘手。尽管将法律法规、司法解释以及具体的证据标准输入系统，运用算法进行操作执行，但也需要衡量算法本身的执行力以及执行效果。算法的执行规则需要融合专家经验等内容，以便更好地执行指令。人工智能系统的类人本质决定了专家经验在证据审查判断领域的前提性作用，但这不等同于人工智能技术可凭借专家经验的幌子，不受任何限制。

在进行证据分析时，也存在专家经验束手无策的情形。这主要包括两类情形：一是无法使人工智能理解并操作的情形；二是当下尚无定论的争议性情形。第一类情形主要是指，人类可凭借自身的知识积累、交流学习与经验价值，通过抽象归纳得来的判断规则。但在将自然语言转化为法律语言时，存在输入具体情形无法穷尽所有类型，输入抽象规则又无法被顺利执行的窘境。以证人证言的分析为例，在判断证言的内容是否为证人实际感知、证人作证时的生理状态和精神状态是否影响作证等具体情形时，需要结合语境判断是否为实际感知，而非通过系统提取到“我认为”“真实”等关键词，进而得出肯定性判断。依据此流程所得出的判断可信度不高，往往需要法官二次检验，才能保证结论的合情合理。第二类情形为判断规则过于抽象，人类经验自身也无法做出归纳适用的情形。以刑事证明为例，刑事证明是一个主客观要素交叉融合的过程，也是一个充满价值判断和选择的过程。人工智能技术的介入可能带来弱化各种因素综合考量、各种利益综合平衡的风险[16]。在刑事证明标准的判断中，“排除合理怀疑”就属于主观判断色彩极强的标准之一。“纵观近几年司法实践，大部分的裁判文书的证据说理部分，仍然沿用着‘案件事实清楚、证据确实充分’这一证明标准……很少阐释排除合理怀疑这一标准的实质内涵。”[17]出现此种现象的主要原因就是，“排除合理怀疑”的概念缺乏统一解释，法官不会轻易在个案中运用主观判断。因此，在具体实践中将此项证明标准嵌于人工智能辅助系统之中，进而实现对证据的实质化分析，可操作性并不强。

四、破解：人工智能应用于刑事证据审查判断领域的框架设计

(一)应用的定位：有限辅助而非全面辅助

智能机器人成为公民甚至法官，将是科技革命给人类本质带来的严峻挑战[18]。在刑事证据领域，对人工智能系统的地位界定关系到此项技术应用于司法实践的广度与深度。因此，在探讨人工智能技术在刑事证据审查判断的具体运用问题之前，首先要回应对人工智能技术的立场抉择。当下学界对人工智能技术介入司法的定位基本趋于一致，即“技术辅助司法”。该理论的基本立场是，正确看待人工智能技术对司法领域产生的正负双重影响。在积极影响层面，人工智能技术所具有的技术优势为其接入司法领域提供可能性，如技术的客观性可有效降低法官直觉判断带来的偏差、改变证实性偏见等[19]。在负面影响方面，人工智能技术存在的先天性缺陷(无法价值判断)[20]与后发性弊端(数据资源不足)[21]，将对现有司法体系造成一定程度的冲击。基于对人工智能技术的利弊权衡，该理论提出，在司法实践中应以法官为主，由人工智能技术进行辅助。

“人工智能辅助司法论”的关键问题在于辅助的限度。有学者指出，人工智能法律系统的研发目标旨在代替法官或制造机器人法官，但其应用的界限却是不能独立担任法官，这本身就是一个悖论[22]。除此之外，近几年的法院工作报告中，法官素质低下也是反复强调的“常识性命题”[23]。人工智能技术在一定程度上能够提高司法人员的认知判断能力，避免认知错误。对处于司法一线的法官而言，面对办案能力的质疑与司法智能化的冲击，接受人工智能技术似乎是唯一的正确选择。基于人类“趋利避害”的本能，尽管官方在原则上将人工智能定位为辅助技术，但无法解决办案人员对技术的依附心理这一难题。此时，智能技术辅助理论可能会发生异变，演化为“形式上的辅助、实质上的主体”，架空以人为主导的理念。因此，“一刀切”地将人工智能技术应用于刑事领域，将会带来辅助理论异化的风险，进而实质减损公正。有鉴于此，应对人工智能技术的辅助定位进一步明确，避免所有领域的无差别辅助。

有限辅助是针对全面辅助、无差别辅助而提出的概念，即在明确人工智能技术辅助地位的基础之上，进一步划定人工智能技术的运用范围，而不是在所有领域的无差别运用。人工智能技术有限辅助刑事司法的出发点在于，尽管在同一问题的处理上，技术判断可能更为精准便捷，但这也意味着一旦技术判断出现偏差错误，其所带来的危害要远远大于人力判断错误产生的危害。将人工智能技术的辅助定位落到实处，不仅需要从理念上破除对技术系统的依赖，更需要突出人的主导作用，由司法人员对证据的审查判断问题作出最终决策。

(二)应用的前提：合理制定证据指引规则

人工智能介入刑事证据领域的逻辑起点是制定证据指引规则，其与证据规则息息相关。一般而言，对证据进行审查判断时，主要参照的是《刑事诉讼法》中关于证据的规定。例如，《刑事诉讼法》第五十五条关于证据确实、充分的符合条件是定罪量刑的事实有证据证明、据以定案的证据均经法定程序查证属实以及综合全案证据，对所认定事实已排除合理怀疑等规定。2010年，最高人民法院、最高人民检察院、公安部、国家安全部、司法部出台《关于办理死刑案件审查判断证据若干问题的规定》，细化了办理死刑案件的规则，对办理死刑案件提出了更为严格的要求。除此之外，2013年最高人民法院出台的《最高人民法院关于适用〈中华人民共和国刑事诉讼法〉的解释》，进一步对各类法定证据的审查判断作出了规定。

目前，各地法院所研发的人工智能辅助系统所依托的证据规则不尽相同。尽管各地法院的实践探索取得一定成果，但这也为统一证据指引规则带来了挑战。对此，需要从全国司法统一的目标出发，为证据指引规则的制定谋篇布局。首先，需要明确的是，证据指引规则应以《刑事诉讼法》关于8类法定证据的具体规定为基本参照。鉴于基本法律的位阶，以此为基础的证据指引规则更易实现统一的实践效果。其次，部分法院所采取的依据犯罪构成或案件发生的逻辑为参照，制定、细化证据指引规则的做法具有可取之处。但应注意的是，刑事诉讼法作为程序法，要对刑事实体法的争议与变革作出回应。当下刑法理论关于耦合的犯罪构成体系还是阶层化的犯罪构成体系仍存在争议，若将犯罪构成理论引入证据规则的制定之中，势必要对犯罪构成理论进行评判与选择，这将是一个更为庞大的工程。当然，若在犯罪构成理论争议尘埃落定时，据此完善证据指引规则，对于打通刑法与刑事诉讼法的衔接障碍大有裨益。在此之前，依据案件办理的内在逻辑细化证据指引规则不失为一种良好的替代举措。最后，统一证据指引规则所面临的障碍是，不同地区的试点法院所制定的证据指引规则均具有一定的地域特色。若要实现更大范围的证据统一指引效果，需要对蕴含地域特色的证据规则区分处理，对于无法通过抽象凝练从而具备统一适用的规则进行筛选剔除，使证据指引规则更加具有普适性与确定性。此外，证据的收集、审查判断等活动涉及不同的诉讼阶段，若以同一的证据指引规则无差别地运用于所有阶段，存在架空后续诉讼阶段证据审查运用的风险。对此，可以依据诉讼活动的先后阶段，制定更为复杂、要求更为严格的阶段化证据指引规则。

(三)应用的范围：技术领域而非价值判断领域

在人工智能技术的具体应用问题上，有观点认为，人工智能运用于证据判断时应有界限：在证据能力方面，人工智能可进行形式上的筛查；在证明力方面，人工智能可以用于证据之间的矛盾或形态变化的判断；在证明标准方面，短时间内人工智能无法完成事实认定及证明标准判断的任务[24]。也有观点提出，从数学角度分析，法定证据主义属于“人工算法”范畴。从生物学角度观察，自由心证的运用则是“生物算法”的体现。在饱受争议的“算法黑箱”问题上，自由心证相比人工智能只能是有过之而无不及。相较于自由心证，人工智能算法还具有确定性和统一性的优势。因此，将人工智能算法引入到证明力评判中具有可行性[25]。

上述观点对人工智能技术在具体领域的运用进行了论证，但存在以下问题。第一，以证据资格、证明力、证据标准为标准进行区分的客观效果存疑。无论在证据资格还是证明力方面，人工智能所能做的均是对证据形式要求的判断。在涉及证据实质内容的判断时，发挥的作用往往十分有限。因此，从上述三个层面界定的方式并无实质意义。第二，证明标准的判断能否由人工智能主导或辅助，不是由技术本身决定的，实质上是由人类决定的。即使在人工智能技术广泛运用的背景下，法官在证据的审查判断领域所遇到的困难也不会完全得到解决。原因在于，从人工智能的模仿本质出发，其所能达到的最高水平就是高度类人，那么对于人类自身也无法解决的问题，人工智能也束手无策。第三，上述学者关于证明力的论证也从侧面佐证了机器对于某些问题的无能为力。依据该观点，作为出现时间最早的“算法黑箱”——自由心证，其背后隐藏的“算法”也无法直观可读。事实上，“凡试图以数学上精确表述来形容诉讼上的证明程度的企图，到最后可能都会化成泡影”[26]。从法定证据制度到自由心证证据制度的转变是证据制度的进步之处，当下如何约束法官不恰当的自由心证，促进发现真实与实体公正才是正当之举，而非因噎废食，试图以机械算法辅助甚至实际主导证据的审查判断。

顺应司法改革的潮流趋势，人工智能在证据审查判断中仍有独特的角色定位与应用。在以“辅助”原则指导人工智能技术运用的前提下，可对技术的运用领域进一步划分。对技术要求更强，或者在通过技术手段解决重复性司法事务的场合，可由人工智能技术辅助进行，但此时仍要发挥人的主导作用。出于技术困境与公正难题的考量，在相对核心的领域，如需要运用人类情感、价值衡量等主观判断性事务，无需再引入人工智能技术。具体而言，人工智能技术所发挥的领域主要是节省人力的形式领域，包括以下两个方面：一是单个证据收集、固定、程序等方面的形式判断；二是多种证据的综合性判断。

在单一证据的审查判断中，可分为对瑕疵证据的审查与对非法证据的审查。如对证人证言进行审查判断时，需要审查询问笔录上是否记载询问人有无告知证人应如实提供证言，以及询问笔录上是否填写询问人、记录人等姓名。由于此类事项出现瑕疵不会实质影响犯罪嫌疑人、被告人的基本权利，因而可由系统进行审查判断。若存在上述瑕疵，系统将对办案人员作出提示。相关办案人员对瑕疵证据进行补正或者作出合理的解释后，证据审查流程方能继续进行。另外，基于对被告人基本权利的保障，人工智能可对非法证据的部分事项进行审查，但仍然限定在程序性事项范围，不涉及实质判断。在证据的综合审查判断层面，程序性事项主要是指不同证据之间的矛盾判断。仍以证人证言为例，询问笔录不能出现在同一时间段内，同一询问人员询问不同证人的情形。一方面，人工智能技术在数据筛查方面更具备优势，因为在证据间有关时间、地点、程序的判断方面具有优于人力判断的特点；另一方面，将人工智能技术运用于较为烦琐但判断难度不大的事务上，可使法官获得相对多的时间对证据进行实质性判断。

(四)应用的程序：赋予司法人员两类程序选择权

人工智能辅助办案系统的证据校验分析流程具有客观、全程留痕的优势，但也会出现司法人员对证据把握异于系统校验的情形。如有受访检察官反映：“说实话我们自己也不知道这个系统的原理是什么，有时候我们觉得证据够了，但系统觉得不够；有时候我们觉得证据之间还有些矛盾，但证据规格符合系统要求，系统也没有进行提示。”[27]产生此种偏差的原因主要来自证据指引规则不合理以及系统设计僵化两方面。前述已针对证据指引规则的制定作出回应，此处主要针对系统僵化问题提出改善建议。尽管将人工智能技术定位为辅助技术，但仍无法避免“实质辅助论”现象出现。对此，除了限制人工智能技术在刑事证据领域的运用范围之外，还应从反方向强化司法人员的主导作用，实质践行人工智能辅助司法的目标。

图1 同一诉讼阶段内证据校验程序选择流程

对于证据校验过程中出现的判断偏差问题，可通过在操作系统中设置办案人员的简易通行程序，赋予司法人员两类程序选择权予以解决。一是不同诉讼流程之间的检验程序跨越，由办案人员提交相关证据材料及材料说明，由系统作出标记之后直接传输到下一诉讼阶段的校验流程。此种程序流程可以最大程度地发挥司法人员的主观能动性。同时，客观系统的全程留痕也可落实责任倒追机制，实现对自由裁量的约束。二是同一诉讼阶段内的证据校验流程跨越(见图1)。对于依据普通的证据校验流程无法顺利进入下一校验阶段的证据材料，可以赋予办案人员检验程序的选择权，由办案人员裁量处理。若办案人员认为需要补足材料，可依据系统提示补充收集证据材料。若办案人员凭借自身经验判断，认为案件所需的材料全部收集在案，可以直接选择进入下一阶段。

此处存在的问题是，虽然赋予司法办案人员校验程序选择权可在一定程度上突破僵化程序带来的束缚，但也会导致裁量权过大，从而使得普通证据校验程序产生空转的风险。对此，可通过如下方式进行完善。第一，由于缺乏证据校验流程的客观监督，直接跨越程序的证据移送行为可能会存在证据缺陷问题。此时可以要求办案人员进行情况说明，并由系统作出标记，提示下一阶段的办案人员重点关注该案。第二，可以通过设置证据校验流程选择权的上限来限定司法主体的不当裁量权。这种程序选择上限主要是指司法人员的错误上限。若案件最终出现证据不足的情况，将由系统进行标记，一旦超过上限则司法人员必须使用普通证据校验流程，这可以倒逼办案人员慎用校验程序选择权。若案件最终结果证明办案人员的判断说明符合实际情况，同样由系统进行记录保存，作为系统自身数据分析的范本，改进证据校验流程，使客观化证据校验流程更具人性化。

五、结语

在探索和研究人工智能技术运用于刑事证据领域的过程中，可能会产生这样的疑问：我们究竟要限制人工智能技术还是要限制司法主体？在这一问题上，理论界与实务界的立场依旧处于摇摆不定的状态。实际上，人工智能技术在刑事证据领域的运用与限制问题始终是司法主体发挥主观能动性与避免滥用自由裁量权的权衡问题。第一次权衡出现在刑事证据领域引入人工智能技术的初期。技术的客观性、可视化特征为限制司法主体裁量权提供了可能，因而该阶段的权衡结果为引入技术，在限制司法主体自由裁量权的同时，通过赋予人工智能技术辅助司法活动的地位来保证司法主体主观能动性的发挥。然而，将该项技术应用于刑事证据领域并非百利而无一害。在“技术辅助”理论的背书下，人工智能技术在证据领域的运用存在喧宾夺主，成为实质决策主体的趋向。这不仅会对司法主体的主导地位产生冲击，也会过度限缩办案人员的主观能动性。此时将出现第二次权衡，需要我们回应如何将“辅助性原则”落到实处，保障主观能动性的问题。由此便出现了关于划定人工智能技术应用范围的讨论，要求进一步限制该项技术。本文所讨论的问题位于第二次权衡阶段。通过划定人工智能技术的应用范围与赋予司法主体两类证据检验流程选择权，可以解决当下辅助理论异化的问题，但此种方案可能会出现不当放大裁量权的问题。如何实现司法主体主观能动性与自由裁量权的动态平衡，实现人工智能技术与刑事证据审查判断活动的有机融合，有待于未来进一步的研究。