□ 蔡世鄂（湖北民族大學(xué)法學(xué)院副教授）

人工智能技術(shù)進(jìn)入偵查與審判實(shí)踐后，證據(jù)形態(tài)由靜態(tài)記錄向推斷性輸出遷移，算法結(jié)構(gòu)不透明以及數(shù)據(jù)來源復(fù)雜把認(rèn)定工作推入新的語境。傳統(tǒng)證據(jù)規(guī)則在關(guān)聯(lián)性、合法性、真實(shí)性的框架內(nèi)出現(xiàn)適配張力，現(xiàn)有程序未能充分涵蓋模型誤差與自動(dòng)化處理的風(fēng)險(xiǎn)。圍繞人工智能證據(jù)的準(zhǔn)入與排除進(jìn)行體系化規(guī)范具有現(xiàn)實(shí)意義，因?yàn)樵撘?guī)范能夠提高質(zhì)證可行性，穩(wěn)定裁判標(biāo)準(zhǔn)，并且減輕技術(shù)不確定性對(duì)事實(shí)認(rèn)定的影響，從而為訴訟公正與程序運(yùn)行提供更為穩(wěn)健的制度支撐。

人工智能證據(jù)屬性界定和刑事訴訟準(zhǔn)入要件

在刑事訴訟語境中，人工智能證據(jù)是指由智能系統(tǒng)對(duì)數(shù)字痕跡開展自動(dòng)化處理而形成的可供證明的分析輸出與檢索結(jié)果。其類型歸屬以電子數(shù)據(jù)為基本范疇，在涉及技術(shù)鑒定結(jié)論的場景呈現(xiàn)復(fù)合性特征。圍繞準(zhǔn)入的三項(xiàng)要件，關(guān)聯(lián)性要求把模型推斷與待證事實(shí)建立可解釋的邏輯連結(jié)。合法性強(qiáng)調(diào)數(shù)據(jù)取得、處理與留存遵循法定程序與權(quán)限邊界，契合刑事訴訟法關(guān)于偵查取證的規(guī)范以及個(gè)人信息保護(hù)法對(duì)最小必要原則與目的限定的強(qiáng)調(diào)。真實(shí)性指向技術(shù)可靠性的可核實(shí)狀態(tài)，算法黑箱意味著決策路徑不可透視，數(shù)據(jù)依賴性又把訓(xùn)練與輸入質(zhì)量的偏差轉(zhuǎn)化為證據(jù)失真風(fēng)險(xiǎn)，因此，需保留生成鏈條與校核記錄，使來源可追溯、內(nèi)容未被篡改與輸出過程可復(fù)核成為認(rèn)定核心。

人工智能證據(jù)于刑事訴訟中準(zhǔn)入與排除規(guī)則優(yōu)化路徑

人工智能證據(jù)的準(zhǔn)入與排除規(guī)則優(yōu)化應(yīng)從三層路徑展開：構(gòu)建準(zhǔn)入分層審查機(jī)制以匹配風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)，細(xì)化排除適用規(guī)則使技術(shù)瑕疵可裁判，并確立專家輔助制度以彌合技術(shù)認(rèn)知差距，從而提升證據(jù)使用的穩(wěn)定性與可復(fù)核性。

一、構(gòu)建準(zhǔn)入分層審查機(jī)制

鑒于人工智能證據(jù)存在算法黑箱以及高度數(shù)據(jù)依賴的現(xiàn)實(shí)情境，司法機(jī)關(guān)需要把準(zhǔn)入審查做成分層機(jī)制以匹配技術(shù)復(fù)雜度與風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)。偵查機(jī)關(guān)承擔(dān)基礎(chǔ)審查，圍繞數(shù)據(jù)來源合法性、采集程序合規(guī)性以及案件事實(shí)的關(guān)聯(lián)性開展核查，把采集授權(quán)、設(shè)備日志、傳輸記錄與證據(jù)鏈說明完整留存。檢察機(jī)關(guān)在審查起訴階段進(jìn)行復(fù)核，把偵查環(huán)節(jié)的材料與合法性說明進(jìn)行交叉對(duì)照，提出補(bǔ)正要求。法庭組織深度審查，借助技術(shù)專家把算法模型的訓(xùn)練過程、參數(shù)設(shè)置以及外部測試表現(xiàn)進(jìn)行技術(shù)性核驗(yàn)，要求提交開發(fā)文檔、版本迭代記錄、訓(xùn)練與測試報(bào)告以及誤差指標(biāo)說明，同時(shí)給出適用邊界與失效場景。審查流程應(yīng)當(dāng)把風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估、材料提交流程、質(zhì)證環(huán)節(jié)安排以及保密措施逐項(xiàng)固化，既把透明度義務(wù)落在具體材料上，又把涉及商業(yè)秘密的內(nèi)容在密封審查中處理，從而讓審查強(qiáng)度與證據(jù)風(fēng)險(xiǎn)相匹配。

二、完善排除具體適用規(guī)則

在排除環(huán)節(jié)的規(guī)則建構(gòu)中，法庭需要把人工智能證據(jù)的技術(shù)瑕疵與程序瑕疵具體化至可裁判的標(biāo)準(zhǔn)。對(duì)數(shù)據(jù)采集違反法定程序且對(duì)案件公正產(chǎn)生實(shí)質(zhì)影響的情形，法庭應(yīng)把該證據(jù)排除在外；對(duì)算法模型存在重大缺陷且無法補(bǔ)正的情形，法庭亦應(yīng)作排除處理。對(duì)輕微違法但不改變真實(shí)性判斷的材料，設(shè)置補(bǔ)正機(jī)制，由提出方提交程序說明、影響評(píng)估以及技術(shù)修正報(bào)告后再行準(zhǔn)入。舉證責(zé)任的分配上，控方需要把證據(jù)的合法性與技術(shù)可靠性說明充分提交，包含采集授權(quán)、處理流程、誤差范圍以及適用條件；辯方有權(quán)申請(qǐng)專家輔助人參與質(zhì)證，用來對(duì)算法錯(cuò)誤、參數(shù)設(shè)置不當(dāng)以及數(shù)據(jù)偏差提出質(zhì)疑。對(duì)于算法錯(cuò)誤是否導(dǎo)致證據(jù)排除，法庭把影響程度與可補(bǔ)正性作為裁量核心，設(shè)置補(bǔ)正期限與材料清單，使規(guī)則在刑事訴訟框架中得到可操作的落地。

三、確立審查專家輔助制度

為緩解司法人員在技術(shù)認(rèn)知上的不足，法院需要把專家輔助制度規(guī)范為穩(wěn)定運(yùn)行的審查支撐。專家輔助人應(yīng)當(dāng)同時(shí)具備人工智能技術(shù)背景以及法律知識(shí)，擁有可核驗(yàn)的執(zhí)業(yè)履歷，在選任前完成獨(dú)立性與利益沖突披露。選任程序由法院建立名冊與遴選規(guī)則，檢察機(jī)關(guān)、辯方以及偵查機(jī)關(guān)均可在不同階段提出申請(qǐng)，由法庭確定參與范圍與任務(wù)。偵查階段的專家工作聚焦技術(shù)合規(guī)審查，審查起訴階段對(duì)證據(jù)可靠性進(jìn)行復(fù)核，審判階段出庭說明意見并接受質(zhì)詢。意見內(nèi)容需覆蓋算法結(jié)構(gòu)描述、訓(xùn)練數(shù)據(jù)來源與質(zhì)量、性能指標(biāo)與誤差區(qū)間以及適用場景邊界，并把不確定性來源進(jìn)行明示。責(zé)任機(jī)制上，法院把意見記錄與存檔作為后續(xù)評(píng)估依據(jù)，設(shè)置職業(yè)操守規(guī)范與處分梯度，結(jié)合保密義務(wù)與費(fèi)用承擔(dān)規(guī)則，促使專家意見更為客觀與專業(yè)，進(jìn)而為證據(jù)準(zhǔn)入與排除裁判提供穩(wěn)定的技術(shù)支持。

針對(duì)人工智能證據(jù)的準(zhǔn)入與排除，應(yīng)把問題落在可實(shí)施的制度層面，選用分層審查來匹配技術(shù)風(fēng)險(xiǎn)，細(xì)化排除情形以回應(yīng)程序與算法雙重瑕疵，確立專家輔助人以彌補(bǔ)技術(shù)認(rèn)知差距。審查材料需覆蓋數(shù)據(jù)來源、處理流程以及性能指標(biāo)，把適用邊界與失效場景明示，排除裁量依靠影響程度與可補(bǔ)正性進(jìn)行構(gòu)造。借助上述安排，訴訟實(shí)踐能夠在維護(hù)程序正當(dāng)性的同時(shí)提升證據(jù)使用的穩(wěn)定性與可復(fù)核性，進(jìn)而推動(dòng)裁判尺度逐步趨于一致。