刑事大数据证据适用规则的完善

2024-05-24孙明泽张潇冰

青岛行政学院学报 2024年2期

孙明泽张潇冰

（1.2.山东科技大学文法学院，山东青岛 266590）

［摘要］大数据的分析应用技术给各领域带来了巨大变化。刑事诉讼大数据证据具有高度专业性和技术隐蔽性，难以适用传统证据规则。当前大数据证据在使用过程中存在技术漏洞、易产生证据资格缺失、易受法官消极对待以及控辩双方质证能力存在差距等问题。应強化大数据证据的预防功能、完善大数据证据的程序审查规则、建立大数据证据的证明力补强规则、形成大数据证据质证中心模式以完善证据适用规则，确保大数据证据的适用符合法律要求。

［关键词］刑事诉讼大数据证据使用禁止数字司法

［中图分类号］ D915.3 ［文献标识码］ A ［文章编号］ 1008—3642（2024）02—0115—07

*本文系2022年山东省高等学校青创科技计划创新团队“数字赋能社会治理安全审查问题研究”（项目编号：2022RW054）、山东科技大学2023—2024学年研究生科研创新项目“刑事诉讼中的大数据证据使用难题及禁止规则建设”的阶段性研究成果。

作者简介：孙明泽，山东科技大学数字法治研究院研究员、文法学院学术副教授，法学博士；张潇冰，山东科技大学数字法治研究院研究员助理。

一、问题的提出

“数据作为新型生产要素，是数字化、网络化、智能化的基础，已快速融入生产、分配、流通、消费和社会服务管理等各环节，深刻改变着生产方式、生活方式和社会治理方式。”①根据2023年8月28日中国互联网络信息中心（CNNIC）发布的《第52次中国互联网络发展状况统计报告》，我国当前网民规模达10.79亿，互联网普及率达76.4%，IPv6活跃用户数达7.67亿，大约占总人口数50%［1］。报告显示，我国公民在互联网中的日活跃人口数量超过50%，除部分老人和儿童不会使用网络之外，网络科技基本实现全民化。数据作为网络化、智能化的基础，成为生产和生活不可或缺的要素。大数据技术正在助推物的数据化转变进程，人类认识活动在一定程度上摆脱了空间的局限，使物的数据化成为现实［2］。与此同时，大数据也推动了刑事诉讼的变革，司法的数字化、证据的数据化是大数据赋能司法改革的重要产物。司法在事实认定方面逐渐呈现出数字化、区块化、虚拟化等特性；在证据存取方面产生了“数字储存为主，书面案卷为辅”的表现形式［3］。山东省“大数据警务云计算”、浙江省“智慧浙江公安”和湖北省“智慧警务”等表明司法数字化变革已经初具雏形［4］。在司法实践中，大数据证据已经发挥了重要作用。例如，刑事判决书中已经出现了“大数据分析报告”等证据材料②。因大数据技术的应用而取得的材料能否作为证据使用？有观点认为，“未来的证据法中，大数据证据有必要单独列出来作为独立的证据种类”［5］。实践中各地司法机关对此也有不同观点，如将大数据证据作为“办案侦查线索”“侦查人员的工作说明”“法定证据中的电子证据”等［6］。此外，我国刑事司法实践尚未出现“大数据证据”一词［7］。由于大数据证据具有高度专业性、技术隐蔽性等特点，现有证据制度无法为其提供充分的规则指引，使得大数据证据的应用出现证据资格缺失等问题。通过对现有问题的挖掘和反思，构建大数据证据规则适用体系，将大数据证据置于法律的规制之下，不失为解决司法领域难题的可行路径。

二、刑事诉讼中大数据证据使用存在的问题

在刑事诉讼中大数据证据使用可以提升诉讼效率，但也存在很多问题。比如，大数据证据缺乏证据资格、大数据证据存在技术漏洞、大数据证据受到法官消极对待以及控辩双方对大数据证据的质证存在能力偏差等。这些问题引起理论界和实务界的关注，亟待解决。

（一）大数据证据缺乏证据资格

大数据证据是以海量电子数据为基础，通过算法技术进行分析，最终整合得出大数据报告。海量的电子数据是“源”，分析得出的报告是“果”［8］；进一步说，大数据证据是通过对海量数据进行筛选、汇总、提炼形成结论并在审判中使用的证据［9］。大数据证据属于哪一类证据？目前学界有“电子数据说”“鉴定意见说”“勘验笔录说”“书证说”“独立证据说”等各类学说；其中支持“独立证据说”的观点较为主流。上述学说往往是通过分析大数据证据与其他证据特征的异同而进行划分，并没有对其背后的原理进行深入论述［10］。大数据证据既无法归于现有的证据种类之中，其作为独立的证据种类也缺乏足够的理论支撑。《中华人民共和国刑事诉讼法》规定的8种证据类型具有一定的封闭性，将大数据证据排除在外。法官难以接受大数据证据的独立价值。例如，在“王某受贿案”中，裁判要旨明确指出，“侦查机关在立案之前对被告人所作的调查笔录，不符合法律规定的证据种类，不得作为诉讼证据使用”③。不属于法定证据种类，导致大数据证据无法在司法实践中作为证据使用；同时大数据证据缺乏独立的证据能力，难以摆脱对其他法定证据的依赖。实践中大数据证据的依附使用通常有三类转化形态：作为鉴定意见使用、作为侦破案件说明材料使用及直接转化为传统证据使用［11］。大数据证据的三种转化形态在转化过程中容易受主客观因素的影响，有违司法公正，难以体现其独立的证明价值。

（二）大数据证据存在技术漏洞

大数据证据作为现代科学技术作用于司法实践的结果，在使用过程中存在技术漏洞，包括数据算法技术的偏见性及数据收集的无边界性。这种技术漏洞给大数据证据的适用带来了障碍。第一，数据算法技术的偏见性导致大数据证据适用困难。大数据证据通过对海量数据运算分析，与以人的主观分析为主的传统证据相比，更具有客观性和准确性。然而大数据证据的算法技术是由人控制的，技术人员能够将个人主观价值以代码形式编入运算程序，形成隐形价值偏见，给个人“需求”披上一层合理的外衣［12］。对于大数据的运算过程，学界将其比喻为“黑箱”，是指大数据运算过程如同在黑箱里不透明、不被人所知。这种主观价值偏见在黑箱的保护下具有更高的隐蔽性和更大的破坏性。操作人员将个人主观价值以代码形式潜伏到大数据证据中，极易对法官的决策造成影响，形成数据算法技术上的漏洞。同时算法的“黑箱”也与法律决策的“透明性”要求相冲突［13］。第二，数据收集的无边界给大数据证据的适用带来障碍。在对大数据侦查的规制程序上，如何通过程序来保障公民基本权利免于大数据收集行为的不当干预是亟待解决的问题［14］。大数据收集和程序运算过程具有很高的技术隐蔽性，公民的权益很容易受到损害。大数据证据收集过程涉及第三方数据信息或者被告人的其他合法隐私。在大数据证据取证过程中，数据收集的无边界性增加了侵犯公民个人隐私的可能性。这一技术漏洞会使大数据证据有偏离司法公正的风险。

（三）大数据证据易被法官消极对待

大数据证据的高度专业性超出法官的审查能力。数据的提取、固定以及处理模型的构建均需借助专业知识［15］，而审判人员往往不具备专业知识，难以全面审查证据的合法性和证明力。在实践中，司法人员对大数据证据了解不够深入，倾向于将大数据证据作为电子数据进行审查。如果大数据证据和传统证据产生冲突，法官往往倾向于选择传统证据，而排斥使用大数据证据。在我国法官责任终身负责制度下④，法官承担风险的能力较弱，选择自身不熟知的大数据证据意味着增加错案的风险，法官对大数据证据易产生抵触情绪。大数据证据的易修改性也增加了其被抵制的可能性。在借助数据分析技术得出大数据报告的过程中，数据如果来源于国家建立的数据库，那么其权威性尚有保障；若来源于第三方数据库，其真实性则无法保障。例如，如果大数据源于公共交通道路的监控录像，因其具有严格的提取、查阅和增删记录，权威性较强；但私人移动设备无意间拍到的画面，其修改和增删具有随意性，权威性较弱。现阶段并没有明确的法律规范要求侦查机关对数据进行详细披露或者公开其数据分析的过程，在获取海量数据过程中，侦查机关会疏于对数据的来源进行合法性审查。这导致大数据证据的合法性和权威性不足而容易被法官消极对待。

（四）控辩双方对大数据证据的质证能力存有差距

公权力机关和辩方在技术、资源及权力等方面存在较大差距，存在“数据倾倒”“黑箱效应”等问题［16］，导致辩方缺乏质证能力。第一，“数据倾倒”是在大数据证据质证过程中，控方将海量数据全盘托出而不顾及对方质证能力的行为。海量的资金流水、图片文字或视频数据往往能达到数TB的容量，掌握前沿运算技术的公权力机关可以从中提取有用信息，而缺乏专业知识的辩方则难以分析海量数据并对其进行有效质证。第二，大数据证据提取的核心在于运算技术，而技术是不透明的，如同在黑箱中运行，外界不可知。源代码是大数据证据生成的程序起始，其可靠性和准确性决定着大数据证据的真实性［17］，因此，域外学者主张将源代码作为证据质证的焦点［18］；但是，源代码往往涉及商业秘密等权益，以此为由拒绝披露的诉求也能得到法院支持。对以源代码为核心的大数据技术的质证将难以实现，外界无法得知大数据证据的形成过程。第三，大数据证据自身的浓厚科技色彩会导致法官消极对待质证程序。比如，在“杨某盗窃案”中，辩方称人脸对比数据结果未达到100%，认为该大数据证据证明能力不足；控方对此并未提出有说服力的证据，法官则直接以視频中人脸清晰、对比度高达96%为理由确认其为被告人⑤。96%的概率在实践中会当作必然结果来看待，其原因在于大数据技术的科技色彩使我们疏于对小概率事件的质疑，法官内心倾向于对大数据证据的信任。我国刑事诉讼强调法官的自由心证，控辩双方质证的目的在于争取法官的内心确信，大数据证据容易使法官在做出自由心证时更倾向于相信控方。在数字司法背景下，控方作为国家权力机关，能够调动国家资源通过技术手段获取大数据证据，但辩方对技术手段的掌握能力弱，无法及时获取大数据证据。双方技术能力的差距导致控方对大数据证据的质证能力与控方出现难以逾越的鸿沟。

三、刑事大数据证据使用目前存在问题的主要原因分析

大数据证据之所以存在诸多问题，背后的原因比较复杂，但其中四点原因较为清晰：侦查机关对大数据技术的掌控具有优势、“相关性”取代了“因果性”成为证明力强弱的标准、司法人员对大数据证据持有不同观点及律师群体对大数据证据缺乏积极接纳的态度。

（一）侦查机关对大数据技术的掌控具有比较优势

侦查机关在刑事诉讼领域对大数据技术的“垄断性”掌握带来了风险。虚拟化、网络化已经成为当前社会的特征，很多司法活动在技术层面都突破了物理空间限制，凸显了虚拟化和数字化的特征。信息网络犯罪频发的现状使传统侦查手段很难奏效，面对大量的数据资源，侦查人员仅凭人力难以梳理归类，从中找到精确证据的难度系数倍增。算法“黑箱”和取证的无界性可能导致算法的偏见性和侵犯公民隐私，但技术不完善并非必然导致损害结果。侦查机关作为使用大数据技术的主体，其行为倾向决定了技术漏洞带来的结果是否具有危害性。侦查机关在使用大数据技术过程中若缺乏监督则会产生技术滥用风险。算法偏见的原因在于技术人员的主观价值偏见。与此同时，在大数据证据的调取过程中，技术手段的过度使用、数据信息的过度收集是侵犯公民隐私的主要原因。侦查机关有专业的技术部门、技术人员和数据资源，具有比较优势。因此，在数字司法活动内部运行中，侦查机关对大数据技术的“垄断性”掌控可能打破公检法三部门之间的平衡。技术漏洞所导致的结果本质上可以归结于侦查机关的权力缺乏有效制约。公、检、法三机关在大数据时代有地位失衡的风险，会对审判中心模式造成冲击。

（二）“相关性”取代“因果性”成为大数据证据证明力强弱的判断标准

大数据证据的证明力以相关性为主，而传统证据需要以因果性来展示其证明力，这种改变是导致法官抵制心理和辩方质证困难的主要原因。大数据证据是以数据为基础，层层关联运算，最终得出高度盖然性的分析结果，其中的因果推进关系错综复杂，难以适用传统的因果性证明规则。因果关系包括主观和客观的交织判断，而大数据证据的因果关系数量庞大、关联复杂，行为主体无法在主观上对因果关系进行充分判断。因此，证明大数据证据与待证事实之间的关联性，需要坚持相关性而非因果性的证明标准。在大数据证据和待证事实之间，无法得出确定结果而仅具有高度相关性，这与传统的高度精确性证明标准冲突［19］。高度的相关性证明规则打破了“因为A所以B”的思维定势，判断主体无法忽视低概率事件发生的可能性，不能彻底排除合理怀疑。小概率事件一旦发生，会直接导致对待证事实的错误判断因而产生冤假错案；同时不能排除合理怀疑也会导致证明标准的降低，从而使证明标准从“确实、充分”变为“相关、充分”。这对有技术支撑的侦查机关和检察机关而言，更容易提高大数据证据的证明力；对辩方而言，这将难以完成对相关性的否定，导致庭审质证困难。

（三）司法人员对大数据证据存在不同态度

司法人员对大数据证据存在内心抵制或盲目信任的倾向，这将增加辩方质证的难度。数据证据本身的运算技术难以被普通公民所理解，部分专业人员也无法解释其中复杂的逻辑。当下司法工作人员没有全面掌握大数据证据的相关知识，仅靠辅助人员的帮助远远不能满足工作要求。大数据证据所需要的逻辑运算非日常经验思维所能接受，“应当性”的法学思维也使大数据证据难在短时间内被接受。大数据证据运算过程具有复杂性，尤其是涉及“黑箱效应”的部分内容会导致司法人员陷入“知其然而不知所以然”的状态。由此产生的结果是司法人员对大数据证据的态度发生转变。这通常表现为两种情况：其一，司法人员因缺乏专业知识而产生抵触情绪，消极运用大数据证据；其二，尽管对大数据证据认识仍不到位，可是其本身具有浓厚的科学属性会导致司法人员盲目信任。这两种情况都会增加庭审质证的难度。

（四）律师群体对大数据资源缺乏积极接纳的态度

当下，案件的移送方式往往伴随着电子介质，尤其是网络信息类犯罪案件涉及的各种数据能够达到TB级的体量。对公诉机关而言，海量数据意味着取证便利和证据优势；对辩方而言，却成为审查负担和质证不能。这与辩方缺乏对大数据资源的可视化处理能力有关。律师群体对大数据资源缺乏敏感性。被追诉人是刑事案件的核心，在调查取证阶段往往处于羁押状态，对案件进展缺乏了解；在审判阶段也往往缺乏专业法律知识，难以充分维护自身合法权益。因此，辩护职责通常由具备专业法律知识并经过系统培训的律师担任。作为不可或缺的一方诉讼主体，辩护律师应尽职尽责地完成有效辩护。目前律师群体存在只看数据报告而忽视报告形成过程、仅粗略浏览数据资源而缺乏细致审查、仅被动审查大数据证据而缺少主动求证等问题。律师群体缺乏对大数据证据积极接纳的主动性，难以在行动上提高对大数据的可视化掌控能力。

四、刑事大数据证据规则的构建

大数据证据之所以存在多重适用困境，是因为大数据证据的取证规范和使用规范不明确。我国刑事诉讼大数据证据规则体系的建设应当重点完善大数据证据的取证规范和适用规范。应完善大数据证据的程序审查规则、建立大数据证据的证明力补强规则、形成大数据证据质证中心模式、强化大数据证据预防犯罪的功能。

（一）构建大数据证据审查规则

构建大数据证据审查规则可以突破司法人员缺乏专业知识背景的困境，解决侦查机关对大数据技术“垄断性”掌控的问题。证据的审查判断是诉讼的核心。审判中心主义要得以落实，最重要的是实现审判阶段对证据审查的决断权［20］。在數字司法下，需要构建完善的大数据证据审查规则来保障法官对证据审查的决断权。目前，学界对大数据证据审查方式的研究集中于其合法性、关联性及真实性等方面。有学者提出，对大数据证据应给予严格的程序规制，将大数据证据的外观处理公开化，保证整个运算过程的公开透明，并以此设置程序性制裁措施［21］。现有成果从多角度研究大数据证据的价值，如针对大数据证据事实“冻结”的证据固定方法［22］，对数据收集、储存和应用的全过程进行备案，在审查时进行数据的交叉验证和清洗，且注意保护原始储存介质［23］。大数据证据易出现问题的部分主要是底层数据资源的合法性和运算过程的可靠性。因此，从程序层面审查大数据证据，能够为完善审查体系提供新的方向。大数据证据的程序审查可以从三个方面入手。一是取证程序的合法性。司法机关审查数据调取过程的合法性和数据库的权威性，以保障底层数据资源的可靠性。二是取证过程中在涉及私人合法权益时是否履行了告知程序。司法机关通过审查告知程序可以判断大数据证据取证过程是否存在瑕疵。三是瑕疵证据是否有合法可行的补正程序。司法机关审查决定瑕疵大数据证据能否补正，是对司法机关自由裁量权的扩张和对侦查机关大数据取证手段的制约。大数据证据的程序审查能够平衡侦查机关对大数据技术的“垄断性”优势，为司法机关提供更多了解大数据证据并判断其真实性的机会。大数据证据的程序审查能够赋予司法机关更多裁量权，对侦查权力也能够予以严格规制。司法机关和侦查机关在权力上的一扩一缩可以弥补双方地位的失衡。同时，审查取证程序的合法性也能降低大数据证据肆意侵犯他人合法权益、损害司法公正的可能性。

（二）建立大数据证据证明力补强规则

大数据证据证明力补强规则是参照口供补强规则，通过其他证据材料印证大数据证据的数据来源合法性与数据算法的合理性，保证大数据证据能发挥证明价值。与传统证据相比，大数据证据本身具有独特的优势和较强的证明力，唯有承认大数据证据的证据属性并将其列为独立的证据种类才能充分发挥大数据分析报告在刑事诉讼中的价值［24］。与鉴定意见相比，大数据证据的分析过程是通过运算技术将海量数据进行比对，而鉴定意见是专业人员对相关痕迹进行对照；鉴定意见是待证事实与相关信息的比对，而大数据证据则是将待证事实与海量信息进行比对；鉴定意见只能说明待证事实与线索信息的符合性，大数据证据在证明线索信息匹配性的同时，也排除了其他信息的干扰。因此，尽管二者都是在某些事实基础之上主观制造出的派生证据［25］，但大数据证据的证明力要强于鉴定意见。在大数据证据的各种理论学说中，持“证据方法说”的学者认为，刑事案件中的大数据证据主要被用于侦查破案线索、补强言辞证据、弹劾被告辩解以及印证性的间接证据等方面［26］。申言之，大数据证据相关性所包含的复杂因果关系难以被厘清，独立证明案件事实无法形成证据的逻辑闭环，不能达到证据“确实、充分”的标准。所以，大数据证据要在刑事诉讼中发挥证明价值，需要借助其他证据解决数据来源的合法性及数据算法的合理性问题，进而保障大数据证据能够发挥较强证明力。数据来源的合法性主要是保障数据的来源正当且符合比例原则，不能以侵犯其他合法权益为代价。数据算法的合理性要求算法客观准确，技术操作人员不具有主观恶意，要有其他证据进行佐证。参照口供补强规则的内容，口供需要其他证据进行印证，以增强其证明力，其原因是口供的主观性强，法官需要其他证据印证以增强其可信度。大数据证据同样面临法官无法充分了解其内容的困境，尽管其具有较强的证明力，可是其合理性难以保证。建立大数据证据的证明力补强规则，以其他证据保证大数据证据来源的合法性及算法分析的合理性，能够强化大数据证据的可信度，也能够印证大数据证据的真实性。

（三）形成大数据证据的质证中心模式

“刑事诉讼通常被认为保护与国家相冲突的个人权利。”［27］对于公权力机关在大数据应用中的优势地位，我们应重新考量辩方的权利保障［28］。质证中心模式强调法庭审判要注重对大数据证据的质证，通过更长准备时间和多种质证方式发挥质证作用，为辩方质证权利提供保障，同时激发辩护律师对大数据证据的探索精神。应强化专家辅助人的作用。专家辅助人参与诉讼目的是为公诉方或当事人提供技术性服务［29］。控方在提供数据证据时，提倡辩方聘请科技人员作为专家辅助人进行质证，双方对数据证据的争议点进行攻防，其过程由法官主导，双方对各自的意见进行演示、说明，最终说服法官。对数据证据的分析从法官理解转移到控辩双方的说明，能够解决法官专业知识不足的问题。控辩双方寻求专业人员的帮助，可以降低法官的压力，促使法官接受大数据证据，并作出科学理性的判断。以控辩质证为中心，双方专业人员对大数据证据的说明，能降低法官对大数据证据的审查难度和压力，也会对最终的质证结果产生影响；同时，在专业人士的支持下，律师能够不被大数据的专业性所困扰，专注于分析对辩方有利的大数据信息，立足大数据证据的原件，结合案件争议焦点，以体系化思维讨论大数据证据的真实性［30］。在全面审查的基础上，律师通过质疑大数据证据的完整性与关联性来否定大数据证据证明力，可以提高辩方的质证能力。比如，有学者提出，律师群体应关注和研究随案移送的数据，从中甄别和发现更多的案件事實以形成辩护方案，这是数据时代提供给中国律师群体的一串金钥匙［31］。

（四）发挥大数据证据预防犯罪的功能

大数据证据发挥预防功能可以提高其在司法实践中的影响力，推动立法进程。数字司法背景下，数字支付和网络资金流转已成为资金主要流通方式，网络经济犯罪成为经济犯罪的重要部分，无论是犯罪手段还是犯罪所得的转移都与数据密切关联。从犯罪手段角度看，信息网络犯罪的手段呈现多样化发展的态势；从犯罪所得角度看，涉案资金数量巨大，资金关系复杂，办案需要层层剥茧、追溯资金的来源和去向。面对复杂的资金数据，依靠人工难以完成梳理;对新型网络犯罪，传统侦查手段难以达到目的。这就决定了数据侦查模式的必要性。目前刑事立案标准十分严格，要求有犯罪事实、需要追究刑事责任才可以立案；立案后才能够开展侦查，该流程符合刑事诉讼的程序规定，但容易导致证据和财产流失。大数据的兴起，在改变犯罪模式的同时，也推动了侦查手段的全面革新。先立案再侦查的模式仅仅能起到打击犯罪的作用，反而失去数据技术的预防功能。侦查机关借助大数据技术，在立案前就可以得到有关犯罪的情报信息和证据，可将犯罪扼杀于预备阶段，从而达到保护公共利益和节约司法资源的目的。我们一方面要通过构建大数据证据的程序审查规则防止数据侦查的过度使用，另一方面也要允许数据侦查在规则监督下的合理、机动使用［32］。这能突显大数据技术的重要性，推动大数据证据取得法定证据资格的立法进程。

结语

大数据证据的高度专业性在实践中给法律职业人员带来诸多难题，但迎难而上是新时代法律人不可或缺的素养。完善大数据证据的取证规则和适用规范、建立大数据证据适用规则体系，能够为司法实践难题提供可行的解决路径。在取证方面，构建程序审查规则能够限制非法取证行为，避免侦查机关权力隐性扩大。在大数据证据适用规则方面，建立大数据证据的证明力补强规则有助于发挥大数据证据的使用价值；强化大数据证据的预防功能有助于推动大数据证据取得法定证据资格的立法进程；大数据证据质证中心模式能够提高律师群体对大数据的敏感性，解决辩方质证不能的难题，并减轻法官审查压力。大数据证据适用规则的构建可以避免大数据证据使用过程中的违法现象，使其能够在规则约束下发挥作用。大数据证据将随着科学技术的发展而不断变化，新的大数据证据规则和证据审查规则体系将不断出现，大数据证据作为证据领域的“富矿”有深入研究的必要。

注释：

①参见中共中央、国务院联合发布的《中共中央国务院关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》总论部分。

②陈某某故意伤害案详见新疆维吾尔自治区乌鲁木齐市中级人民法院（2020）新01刑初45号刑事判决书。

③王某受贿案详见贵州省高级人民法院（2014）黔高刑二终字第7号刑事判决书。

④2015年9月21日最高人民法院颁布的《关于完善人民法院司法责任制的若干意见》第25条规定：“法官应当对其履行审判职责的行为承担责任，在职责范围内对办案质量终身负责。”

⑤杨某盗窃案详见台州市椒江区人民法院判决书（2020）浙1002刑初467号。

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