大数据时代刑事责任能力评定的机遇、挑战与新技术应用

孙大明，王 强

（华东政法大学 刑事法学院，上海 201620）

刑事责任能力评定往往涉及对被鉴定人涉案当时精神状态的评定，而大数据技术集收集、存储、归纳、统计、分析、预测、决策等多功能于一体，那么大数据技术能否运用于刑事责任能力评定之中，辅助鉴定人对被鉴定人犯罪时的精神状态作出准确判断呢？ 经验型鉴定意见的质证通常留于形式和程序，大数据技术对刑事责任能力的鉴定意见质证会产生什么影响以及该如何应对呢？ 笔者针对上述问题，结合大数据背景下刑事责任能力评定新难题，并分析该方面的新对策。

1 未来已来：大数据时代刑事责任能力评定的机遇

1.1 大数据技术的应用实践

在医疗和司法实践中，大数据技术已取得广泛运用。 大数据技术在医疗卫生行业的运用主要体现在健康管理、疾病辅助诊断及预测、医疗费用评估等方面。 比如：Active Health Management 通过对用户健康数据的收集，为用户提供个人健康管理方案[1]；Clini Cast 利用大数据技术预测临床治疗效果并降低患者的治疗费用[2]。大数据技术也成功运用于犯罪风险防控、社会治理等方面。 比如：犯罪基因数据库的建立；大数据技术通过对海量数据的快速收集、挖掘与分析，成为支撑社会治理科学决策和准确预判的有力手段[3]。 大数据技术在社会舆情监测、公共服务、医疗卫生等社会生活场景中的应用，为推动我国智慧司法、数字政府建设提供了重要的技术支撑。

此外，广州市公安局将大数据技术与视频智能分析技术相结合，规避既往视频分析实用性“不强”的弊端，实现了全市视频资料联网和基于具体目标的跨场景高速图像智能搜索[4]。 这不仅仅在一定程度上节约了警务资源，也为侦查办案提供全方位护航。 随着社会科技的发展，犯罪思维和犯罪手段的智能化催生了犯罪侦查的智能化[5]。 将社会面的大数据与公安机关的大数据结合，建立犯罪数据库，为智能化犯罪侦查提供新思路[6]。

人工智能技术与医学影像学大数据的结合，为影像学智能诊断提供技术支持，进一步提升了医生读片的准确率。 影像诊断智能化主要分为两个步骤：首先是图像识别技术，通过对患者病理生理信息的获取，完成组织器官的定位、分类等工作，并对疑似病变位置进行标记，提升医生阅片的效率[7]。 其次是深度学习，通过对大量医学影像数据和诊断结果进行特定匹配，结合神经网络训练机制，以实现对医学诊断的预测[8]。 但目前来看，影像诊断的智能化发展依旧离不开医生，医生与智能化影像诊断相互配合是目前医学影像智能化的存在现状。

1.2 司法鉴定领域的大数据技术应用

大数据技术在司法鉴定行业的运用也开始崭露头角。 大数据在司法鉴定行业的应用主要有以下两个方面的研究方向：一是针对大数据技术与司法鉴定行业具体事项融合，比如将大数据技术引入医疗事故鉴定档案管理中，提升档案管理的价值[9]。 将大数据技术引入文物鉴定实践，挖掘文物隐藏信息并形成数据库，运用大数据分析方法总结归纳文物信息，为文物鉴定提供数据支持[9]。 二是以司法鉴定行业为视角，通过对实践问题的探讨，梳理司法鉴定活动流程，运用大数据思维和方法，创新性地提出大数据司法鉴定平台的构建[10]。

司法鉴定领域内相关专业数据库的建立为大数据应用提供了充实的数据基础。 比如法医病理学切片数据库的建立，能够很好地帮助法医学生和年轻法医工作者直观掌握各类损伤、疾病、中毒案件的病理形态学特点，进而更好地开展临床工作[11]。法医DNA 数据库的建立有其自身的独特优点，是公安机关打击犯罪和解决各类疑难案件的好帮手[12]。同时，与刑事责任能力评定有关专业数据库的建立，比如医疗大数据库[13]、吸毒人员数据库[14]、国家犯罪记录数据库[15]和裁判文书数据库等，为大数据技术在刑事责任能力评定中的运用提供了充实的数据基础。 但如何整合这些数据，以及如何充分利用、准确利用相关数据库，也是当下需要解决的问题。

刑事责任能力评定是法医精神病鉴定的核心内容之一，是我国刑事司法领域重要的司法鉴定项目，尤其是在命案、死刑案件等重大刑事案件中已成为必经的司法程序之一。 根据我国《刑法》第十八条关于刑事责任能力的法定概念规定，评定涉案人员的刑事责任能力必须要查清案发当时被鉴定人的精神状态以及对涉案行为的辨认能力、控制能力状态。 鉴定材料是鉴定的基础，源于时间的单向性，刑事责任能力评定案件的资料收集常常面临着时过境迁、物是人非、欺诈隐瞒等诸多难题，这也导致了实践中疑难案件鉴定意见不一致率较高等问题[16]。面对信息化社会的高速发展，刑事责任能力必须跟上信息时代的潮流，研析大数据技术在刑事责任能力评定中运用的可能性和必要性，积极应对大数据技术给司法鉴定带来的冲击。

总体而言，无论是从大数据技术在犯罪侦查和医疗领域中的广泛运用，还是从大数据技术在司法鉴定领域初步探索的角度来说，都为大数据技术在刑事责任能力评定中的运用提供了必要的实践技术和理论支持。 至于如何将大数据技术融入刑事责任能力评定流程当中，以何种方式融入刑事责任能力评定则是当下需要解决的问题。

2 双刃利剑：刑事责任能力评定的新挑战

刑事责任能力评定是刑事诉讼活动中的重要一环， 其鉴定意见通常会影响到诉讼活动的走向。如何更好地促进刑事责任能力鉴定意见的科学性和可信性一直是学界关注的热点。 大数据背景下刑事责任能力评定所存在的问题也表现出了新的特点，鉴定材料形式的多样化、技术化，鉴定意见质证内容和形式的复杂化是大数据背景下刑事责任能力评定的全新特点。

2.1 大数据时代证据材料常规性审核和精神检查方法面临新挑战

鉴定材料的数字化变革增加了鉴定人的审核难度。 刑事责任能力评定不同于一般的法医类鉴定，其鉴定材料不仅限于医学材料，案件调查材料作为精神状态评定的重要材料来源，其内容和形式随着大数据技术的发展发生着潜移默化的改变。 刑事责任能力评定由于其案件的复杂性以及侦查技术的不断发展，视频监控、录音录像等电子数据在其中发挥着越来越重要的作用。 鉴定人由于其专业能力的限制，其对电子数据的审查并未随着时代的发展得到有效提升。 大数据时代，证据种类的革新和发展催促着鉴定人对鉴定材料采用更全面的审查模式，进一步确保鉴定材料在反映鉴定事实的基础上，更加全面地反映被鉴定人的真实情况，并运用相应的技术手段甚至“交叉鉴定”的模式，以实现鉴定材料之间多维度的交叉印证，全面提升鉴定意见的科学性。

专业知识的“普及”对精神检查提出了新的要求。 信息化时代带来的知识爆炸和信息共享是一把“双刃剑”，传统法医精神病鉴定所面临的挑战也越来越剧烈。 以经验性科学为主的法医精神病鉴定在海量信息潮流中的问题也越来越明显。 随着精神医学知识和有关法律知识不断普及，有关人员想要获取有关精神疾病的症状学知识变得越来越容易。 诈病的信息源不断丰富，鉴定人面临的去伪存真的压力不断增大。“2015 年南京宝马撞人案”[17]“‘2018 年中科院研究生被杀案’中的法医精神病鉴定意见”[18]“2018 年张扣扣案的二审申请精神鉴定专家出庭作证被驳回”[19]，这一系列社会热议问题的背后，是公众基于“百度知识”对法医精神病鉴定意见科学性和公正性的挑战。 由于临床实践中的常见精神障碍病因不明，医生个人的“主观思维”成为了临床诊断的主要依据，症状学层面的诊断相较于实验室或影像学诊断，其社会公众接受性较差，但被鉴定人对“专业知识”的获得更为简单，如幻听、幻视。 被鉴定人在网络上搜索后便可以知道幻听、幻视的基本临床表现，当鉴定人问及其近期状态时，被鉴定人的主诉内容容易误导鉴定人作出正确的临床诊断，精神检查难度加大，诈病风险进一步提高。

2.2 鉴定意见随时可能面临大数据技术指引下的穿透式质证

大数据背景下司法鉴定意见质证内容细致化，鉴定意见被“证伪”的风险增加。 任何技术都具有两面性，大数据技术在刑事责任能力评定中的应用也同样如此。 大数据背景下，鉴定材料收集能否全面系统反映被鉴定人精神状态，成为一份鉴定意见是否被采纳的重要原因。 有研究显示，重复鉴定意见不一致的原因可以归结于以下几个方面：首先是精神疾病发病机制不明确、精神疾病的复杂性以及诊断标准不一；其次是调查资料可能存在片面不真实、夸大病情；再次是司法鉴定人的执业水平、学术观点不一；最后是相关立法、质证制度、管理制度不完善[16]。 鉴定人如不能利用鉴定材料全面反映被鉴定人的精神状态，其出庭质证鉴定意见不予采纳的可能性必然增高。 由于大数据体量之巨大，鉴定人出庭质证的内容被进一步细化，被鉴定人在案发前的某个行为、对某件事的看法，甚至一段聊天记录等隐私都会成为鉴定意见的“最佳辩手”，如何发现更多的辩手，是质证双方能够取得胜利的“法宝”。

大数据背景下控辩权利不对等现象让刑事责任能力质证流于表面。 大数据背景下辩护律师相较于公检法机关，其对大数据技术的应用成本较高，对于涉及鉴定的相关资料收集相对欠缺，这进一步导致了鉴定意见质证不充分。 鉴定人所需鉴定材料基本来自于办案机关，在实践中可以说鉴定人所需鉴定材料，办案机关均会提供，这在一定程度上有利于鉴定的实施，但鉴定意见能够作为证据使用的前提是经过双方当事人的质证，办案机关基于技术和财力层面的压制，直接导致鉴定意见质证的形式化、程序化。 有实践研究表明，法官对刑事责任能力评定意见的采纳率高达90%[20]，这究竟是鉴定意见科学性的提高，还是质证不充分的表现？

综上，大数据背景下刑事责任能力评定固有的启动难问题依然存在，同时也表现出一些新的特点。 电子数据的出现对鉴定人材料审查提出了新的挑战，同时大数据时代信息获取的便利性增加了被鉴定人诈病的风险和鉴定精神检查难度。 基于鉴定材料内容的扩展和电子数据的广泛性，鉴定意见质证内容的细化对鉴定人出庭质证也提出了相应的挑战。 而大数据背景下控辩双方权利不对等的现象在一定程度上也加重了刑事责任能力质证的形式化。无论是刑事责任能力鉴定的启动，还是鉴定的实施，大数据背景下鉴定材料内容的变化对办案机关和当事人提出了全新的鉴定要求。

3 转型升级：大数据时代刑事责任能力评定的新技术应用

3.1 利用大数据技术为鉴定启动提供有力证据

刑事责任能力中的大数据主要包括两个方面：一方面是反映被鉴定人精神疾病发生发展过程的医疗大数据信息，另一方面是反映犯罪嫌疑人涉案前后言行举止变化的刑事责任能力评定数据。 明确刑事责任能力所包含的大数据范围，能够进一步提升数据相关性，为办案机关启动鉴定提供充实的数据基础。

主动收集线索。在传统的12309举报电话受理群众举报公益损害的同时，全面推广建成“公益眼”“随手拍”等移动实时在线举报平台，便于公众积极参与。建立公益损害巡查制度，聘请专业人士以及污染区群众等担任公益损害观察员，发挥网格员的作用，拓宽线索发现路径。加快公益诉讼线索平台建设，为线索的综合分析研判夯实基础。加强与监察委的协作配合，建立线索双向移送机制，发挥各自优势，形成维护公益的合力。

3.1.1 医疗卫生信息系统数据资源的挖掘利用

医院信息系统主要包括电子病例系统、实验室信息系统、医学影像存档与通信系统、放射信息管理系统、临床决策支持系统。 截至2006 年，以上各数据库已有或在建率分别为27.46 %、37.70 %、25.20%、12.30%[21]。 法医精神病鉴定所依据的鉴定材料主要包括医院就诊资料、委托单位说明情况和亲属调查报告，基于中立性有待考量的亲属调查报告和可能受到侦破初期办案人员追溯思维定势及舆论压力的证据材料[21]，医院就诊材料的客观性显得更为充足。

将医疗卫生系统引入司法鉴定材料收集流程，是对刑事责任能力传统鉴定材料关联性的进一步确认。 以医院信息系统数据为基础，建立司法鉴定与医疗机构的沟通协调机制，甚至是资源共享机制，为大数据技术在鉴定诊断中的运用提供数据基础。医疗卫生信息系统数据的全面收集，在一定程度上缓解了办案机关针对有疾病就医史的刑事案件鉴定启动难题，弥补了办案机关专业知识的缺乏。

3.1.2 大数据信息挖掘有助于充实、核实鉴定相关案情

法医精神病鉴定具有对象复杂性、过程回溯性、知识背景的跨学科性、手段的有限性、结论的主观性等特点。 鉴于其回溯性的特点，刑事责任能力评定常涉及对涉案当时的鉴定人精神状态的评定。可以说，涉案当时的精神状态评定是在鉴定诊断的基础上，结合疾病本身的发生发展，以及案发当时被鉴定人具体情况作出的评定。 案发时的言语、行为举止是精神状态评定的重要影响因素。 笔者在实践中就遇到这样一个案例：该案件是一例交通事故案件，车主逆行撞伤多人后案发。 在对被鉴定人调查中发现，其案发时曾3 次拨打报警电话，称有人跟踪他。 想要迫害他，不得已才开车逃跑避免被害。在随后的鉴定过程中，3 次报警语音记录成为了重要的反映案发时被鉴定人精神状态的第一手鉴定材料，也正是因为这3 份报警记录是被鉴定人案发时精神状态的侧面反映，该鉴定意见被双方当事人采纳接受。 在全国知名的“南京宝马案”中也有类似情况[18]，被害人的报警记录（据鉴定意见书中阐述了：“在10 点多的时候，我开车去光华路上的一家加油站加油，在加油站的时候我打了110 备案，我感觉有人陷害我”，也是后续对其进行刑事责任能力的重要鉴定材料之一。

法医精神病鉴定实践中，对于一般非重大案件刑事责任能力评定常常忽略了视频资料、与案情有关的消费记录、网络足迹对鉴定诊断乃至法律能力评定的重要作用，而这些大数据信息往往可能是一份鉴定书能否被采信的关键。 鉴定材料的收集主要由委托方负责，鉴定人有要求补充的权利。 委托方应当尽可能全面地提供与案件有关的案情资料，包括特殊案件的案前消费记录、网购记录，案发时的现场监控、证人证言以及案发后的讯问监控、拘留所情况等，这些隐藏的大数据信息是对鉴定意见的有力支撑[11]。然而，鉴定材料的获得、使用、流转要遵循合法原则，刑事责任能力评定中使用大数据技术同样要遵循合法性、合规性、伦理性，对涉及个人隐私、商业秘密、国家机密的材料收集要做好严格的保密措施。

与案情有关大数据信息的收集，弥补了医疗卫生信息系统中无精神疾病就医史犯罪嫌疑人的鉴定启动难问题。 相较于有精神疾病就医史的犯罪嫌疑人，办案机关在实践中遇到无就医史的犯罪嫌疑人的可能性更大，针对这些犯罪嫌疑人是否启动刑事责任能力鉴定的问题，办案机关往往以办案经验来决定是否启动鉴定，这通常难以使人信服。 基于大数据相关性思维，办案机关能够轻松筛选、过滤无关信息，提取与刑事责任能力启动有关的决策信息，从而提高鉴定启动的有效率。

3.2 基于大数据技术的刑事责任能力评定新策略

大数据技术在给司法鉴定带来挑战的同时，也为刑事责任能力评定提供了一些新颖的鉴定方式，如鉴定材料、精神检查数据化，刑事责任能力数据库构建和辅助鉴定诊断等。

3.2.1 大数据技术与刑事责任能力的初步融合

大数据技术与刑事责任能力评定的初步融合集中体现于精神检查和鉴定文书的数据化处理。 鉴定过程中精神检查记录主要采用人工记录或者电脑记录后打印，经被鉴定人及在场人员签字后附于案件档案之中，大数据背景下，智能语音系统在精神检查中的运用能够大大减轻鉴定人的即时记录压力。 同步录音录像、语音智能识别、多导心理测试、眼动监测等多种检查技术在刑事责任能力评定中的运用，能够对精神检查、心理测试的过程、结果进行全面记录，其记录内容包括语言、表情、动作、眼神、心率、呼吸、脉搏、脑部影像等指标，为刑事责任能力评定提供了充分的客观数据支持，也进一步克服了书面文字记录单一方式导致的信息缺失，丰富完善了精神检查的手段和记录方式，也为精神检查的审查提供了最原始的信息。 精神检查的原始信息在自动生成精神检查记录之后会自动上传云端，以便于今后的鉴定材料审查和重新鉴定。

鉴定文书的信息处理为每一个刑事责任能力评定的案例都是临床症状学和犯罪学的信息载体，大数据分析技术深度挖掘案例背后的数据信息，为刑事责任能力评定提供量化的数据信息。 法医精神病鉴定诊断依据主要是症状学表现， 其不同于临床医学的客观诊断标准。虽然缺少了客观性指标，但精神疾病依旧有其自己的诊断标准，如《中国精神障碍分类与诊断标准（第三版）》（CCMD-3）、《疾病和有关健康问题的国际统计分类》（第十次修订本）和即将适用的第十一次修订本（ICD-10、ICD-11）。 以“智慧司鉴”平台电子文书为基础，通过海量案例的数据分析和挖掘，提取一般人口学资料、医学诊断资料、调查笔录资料、精神检查记录资料、鉴定意见资料等，以诊断标准为分类依据整合数据资料，归纳评定结果，结合自然语言处理（natural language processing，NLP）技术，形成刑事责任能力评定数据库。 鉴定文书的数据化处理，为大数据技术与刑事责任能力评定的进一步融合提供基础。

3.2.2 大数据技术与刑事责任能力评定的深度融合

基于大数据技术在刑事责任能力评定中的运用，辅助鉴定人形成明确的鉴定诊断，深度剖析被鉴定人的精神症状，识别被鉴定人的伪装是大数据技术与刑事责任能力深度融合的最终目标。

NLP 技术助力鉴定人在错综复杂的案情中快速识别与刑事责任能力评定有关的病史资料和案情信息。 基于鉴定文书数据化的处理和刑事责任能力评定数据库的构建，NLP 技术能够帮助鉴定人梳理案情信息，分析案件材料的相关性。 基于鉴定材料的数字化和OCR 关键词摘取技术，能够实现案件最佳标准引用推荐，同时进行类案推送，帮助鉴定人完成鉴定书有关部分的内容填充。 目前，国内运用较多的NLP 技术案例主要是阿里云与达摩院联合研发的NLP 开放平台、睿企科技研发的文本大数据分析系统[22]。

关于深度学习技术与NLP 技术的深度融合，深度学习尝试自主完成有效数据表示，文本特征提取，并且深度学习更强调通过学习过程提取出不同水平、不同维度的有效表示，以便提高不同抽象层次上对数据的解释能力[23]。 目前国外相关研究已将大数据技术和机器学习理论运用于相关精神病学研究，如运用机器学习理论揭示精神分裂症攻击行为的复杂性[24]和利用大数据和机器学习来改进诊断和预测行为的机会[25]。 深度学习在NLP领域的应用过程主要分为以下步骤：（1）原始文本输入，通过自学习得到相关文本特征的分布表示。（2）以分布式向量特征为基础，输入深度神经网络。（3）以需求为目标，适用不同模型，在监督下训练网络权重[26]。 鉴定文书作为输入内容，通过深度学习得出不同刑事责任能力评定结果的特征分布，并以此作为深度神经网络的输入，建立刑事责任能力评定模型，为刑事责任能力评定提供辅助意见，在此过程中，鉴定人可通过自己的鉴定意见与模型意见的差别来完善数据模型。

3.2.3 主动适应数据化质证

大数据技术对各行业的影响正在凸显，对司法领域亦然。 刑事责任能力鉴定意见要接受司法机关、被告人、辩护人、受害人等各诉讼主体的审查判断。 随着大数据技术的不断发展普及，在侦查、检察、律师辩护等工作中，大数据的思维方式和技术手段也将不断融合于法律实践中。 对刑事责任能力鉴定意见的质证也必将采用大数据技术。 与鉴定意见形成有关的每一个要素的都有可能要接受来自各类诉讼主体的全景式多角度的交叉验证。 在法庭上更加会受到数据化质证。 因此，鉴定人应主动研究掌握大数据技术和思维方式，并尽快将其与法医精神病鉴定技术相融合，主动适应法庭上数据化的质证模式。

加强与委托方的沟通交流，全面收集鉴定相关资料。 大数据技术支持下的鉴定材料主要包含网络搜索记录、消费记录、社交媒体交流记录、电话录音、监控录像、网络购物记录、位置行动轨迹等，这些鉴定材料可以在一定程度上反映出被鉴定人在特定时间的认知、情绪、行为状态，确认或排除某些精神症状是否存在。同时对于涉案时的辨认能力、控制能力状况的分析也可能提供重要支撑。 鉴定材料的全面收集是鉴定人与委托方双方共同完成的过程，鉴定人相较于公安机关其专业性较强。 因此，鉴定人应明确与鉴定有关的鉴定材料内容，在传统鉴定材料的基础上，充分挖掘与案情有关的各类证据，在明确所需证据的基础上，进而要求委托机关予以提供。

算法的公开透明是鉴定意见质证内容的进一步细化。 相较于传统的法庭质证，大数据技术支撑下的刑事责任能力鉴定意见质证在一定程度上转化为算法技术的质证，这在一定程度上提升了鉴定意见的可检验性，也保障了鉴定意见的科学性和公正性。 鉴定人在大数据技术辅助下得出的鉴定意见，其鉴定材料来源更为充实，鉴定标准、鉴定程序更为透明，质证方质证内容必将进一步细化，鉴定人出庭面对质证将更加从容。

综上，鉴定人应自受理案件开始，就建立迎接法庭质证的心理准备，从如何全面收集鉴定材料，如何审查判断鉴定材料的真实性、完整性、关联性，如何科学分析使用鉴定材料，如何客观严谨表述鉴定意见，如何应对可能的数据化穿透式质询等各环节做好准备。 鉴定人在大数据时代应该充分重视“司法鉴定+大数据”发展趋势，优化执业技能，迎接时代挑战。