刑事诉讼中大数据证据法律地位与审查判断调查研究——科学家5P100(1)

2025-12-24

摘要：在我国司法实践中，传统的证据形式和证明活动逐渐难以满足侦破疑难案件的需要，大数据证据成为破案的关键。大数据作为证据是否具有可采性，能否用作证明案件事实的依据，必须深入探讨其证据属性，既不能割裂与传统证据种类的联系，也不能保守依附于传统证据的审查规则。目前，我国理论界与实务界并没有赋予这一新的证据形式法律地位，在司法实践中存在哪些问题，都值得学界进一步研究。

关键词：大数据证据；证明力；关联性；审查判断

引言

目前，大数据取证过程总是浸润于大数据时代的这一外部环境之中，这也导致了要经过机器学习的源代码进行安全性判断，并以此进行对大数据取证过程的相关性判断和真实性评估。同时，需要通过优化数据分类体系、健全电子信息鉴真机制和建立大数据证据质证体系，成为大数据取证审核的基础体系。

一、问题的提出

近年来大数据挖掘、人工智能技术也正蓬勃发展，不少在大数据分析、人工智能等方法所制作的科学证明资料也逐步地由"幕后"走向"台前"，事实认定已经逐步呈现出自动化、智能化的趋势。大信息证据是指利用大信息手段，对大量信息的采集、保存、研究所产生的可以确认事件真相的证据资料，这种信息无法通过人类进行加以研究和分析，大数据证据就是在这一新科技革命背景下出现的一个全新的数据类型。因而大数据证据具有以大量信息为基础，以智能算法为基础，以主观决策为表征的特点。当前，大数据证据也已经开始出现在国外的审判实践当中，比如，在美国康涅狄格州的一桩杀妻案中，一名男性宣称女子的丈夫是在躲避进入其住所的犯人时被击毙，不过其妻所持有的FitBit却证实了当时她正在郊外散步，也因此与该男子所叙述的情形出现了偏差，而该男人后来也被指控谋杀。在中国，有些人民法院的裁判文件中采用了生物识别系统的运算结果，比如在一份人民法院判决书中记载"基于浙江海康威视数字科技集团有限公司系统的人脸识别技术与高级计算方法，人脸相似率如果超过了百分之九十五，就可以认定为同一人，从而确定本案的嫌疑人为王某某。"不过，在大数据证据的事实确认中也蕴含着问题，主要有：其一，人为错误。大数据分析取证的准确性主要取决于生成该证据的机器学习程序代码，而由于这种计算机程序是需要由人工程序员加以建立和使用的，所以其实际运行的是一个人类程序员的命令，但是，它所体现的是语言设计者的事实预设和功能导向。例如，在智慧司法方面最频繁地被人提到的美国加利福尼亚州COMPAS量刑系统中，它将所暴露的种族歧视问题就尤为我们所诟病。其二，语言的失真。因为机器学习技术的自主性，可以对它所处理的信息进行再处理，由此造成的信息丢失，因此有科技界人士曾分析指出，华为P30Pro的照片，也会出现使用AI软件对图片进行处理的情况，这会导致以音视频形式展现的大量数据资料的准确性降低，而这些信息丢失则将是导致事实判断误差的来源。不过，如果想要进行大数据取证的正确运用，进而减少实际识别错误的概率，我们还需要首先深入研究了大数据取证的基础技术原理，从而确定了大数据取证的基本证据类型，并在此基础上形成了大数据取证的基本审核体系和相应制度。

二、大数据证据的技术原理

（一）大数据技术的原理描述

目前，计算机发展都是在大量信息基础上，随着大数据越来越多，人工智能的行为结果也将更近似于人类行为；而且，大数据处理技术给计算机带来了强大的信息储存、计算。于是，有论者就干脆把大数据信息技术称为人工的智能信息。但是为了确保和当前大数据信息以及学术讨论中的大数据信息一致，所以我们也并没有特意定义为大数据分析技术或是人工智能技术，而是统一称为大数据挖掘技术。大数据的发展也离不开大数据技术与运算能力的相互关系，前者是现代大数据处理发展技术基础的"燃料"，后者是大数据技术的"引擎"，两者共同组成了现代大数据处理发展的技术基础架构。但另外，从计算的观点来看，机器计算(algorithm)，属于数学与机器设计方面的专业领域，其实质上而言就是解决某一专门问题的过程，但同时其过程也存在着有限性和明确性。不同的算法选择了不同的数据处理方向，所以每一个强大数据处理技术的主要目标或内容都是由计算机确定的。

（二）大数据证据审查的配套机制

上文所构建的审核制度，是我国大数据证据审核的应然模式，将这个理念样态贯彻到实际中还需要一些相应的政策体系。

规定证据类型制度是为我国新证据规则所建立的逻辑基础，因此在《新刑诉法解释》出台以前，广泛出现在司法实务当中的产品鉴定审计报告、财务审计报告等证明方式，都因此不属于法定证据范畴而不能纳入证据的体系。当前由新科技革命所催生出的大数据取证技术也不例外，存在着同样的法律证据类型确定问题。因此，想要突破这一难题，就必须打破当前法律证据类型的体制束缚，探索更符合司法实际的大数据取证的新途径。

首先，必须重视数据审核规范的建立与健全，防止盲目纠缠大数字取证的数据种类问题。为达到这一理想，以发展大陆法系证据理论中的证据理论为进路。在大陆法系的证明方法中，证明就包含了证据材料和证明方法，证据材料就是指所有可能和待证明事实相关联的所有的资讯材料或素材，而证明方法则是在所有验证方法中的一个。所以，在证据法中，"法定"的事实，不应该单纯地指一种证据方式中所承载的所有证据信息，而是由于每一个人、地、事，都有机会成为与待证犯罪事实直接或间接有关的咨询信息或资料，而必须成为检查各种证据的主要调查手段。其次，应该采用司法管理的手段为大数据证据的规则创造合理渠道。大数据证据审查可靠性的评估可能深入至机器学习的源代码，但虽然当前的大数据审查法规中还未对机器学习源代码审查提供过任何严格的规定，但仍可以通过司法解释和指导性判决的方式加以处理。

中国还处在一个证明体系的发展时期，面临这种产生的新科技革命证明方式，必须正视之前的困难没有克服，新的困难已诞生的窘况，这种新旧问题交叠的现实难题要求人们对大数据证据审查体系进行调整和创新。一方面，大数据证据不可能脱离当下电子信息社会而真空存在，由于电子数据间的密切联系需要现有电子信息审核系统的全面补充；同时，机器学习等新兴科技对司法认证行业的侵蚀不可避免地面临着大数据证据丢失危机等社会伦理问题，又需要人们对机器学习源代码的审核制度，包括数据分类、证据开示、法庭控质等各种验证方式加以反思和探索，从而对大数据证据的真实性审查建立一个完备的审核制度。

结语

综上所述，由于人们感觉观察的事实，和人们通过对感觉所不能及的真实世界的辅助工具所看到的真实之间距离的增大，人类感官在现实世界中的作用也逐渐降低。当前，大量出现于庭审现场的医学证明，包括DNA测序、血中酒精含量检测等，都让路给了超越人们感觉体验的计算机程序，而事实判定人员也大多是通过各种"真相机器"来认定事件真相。

参考文献：

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[5]吴飞雪.大数据侦查的法律控制问题研究[D].西南政法大学,2021.

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