人工智能证据的表象之争与实质之辨——以刑事司法事实认定进路为视角

李育林

（四川大学 法学院，四川 成都 610207）

引 言

人类在进入21世纪的三个关键时间点，相继出现了三个互相联系又略有区别的新时代，即网络社会时代、大数据时代、人工智能时代，三者共同构成了新的社会时代。[1]2017年7月国务院印发的《新一代人工智能发展规划》明确指出：人工智能的迅速发展将深刻改变人类社会生活、改变世界，必须增加人工智能创新的源头供给，重点是突破人工智能应用基础理论瓶颈。①《国务院关于印发新一代人工智能发展规划的通知》，国发〔2017〕35号，2017年7月8日发布。法学研究领域对这种新技术手段所带来的交叉学科研究视角抱有极大的热忱，不少学者对人工智能与智慧司法的应用前景十分看好，认为开启了从“接近正义”迈向“可视正义”的进程，极大提升司法效能。[2]尽管如此，法学界不乏质疑的声音。艾伦教授很早就对司法领域中的大数据的应用前景表示警惕，认为其存在相当的形式主义和计算挑战。[3]有论者断言，刑事司法最大的两难，即是它严重依赖于法庭科学证据，但却又担心特定的“法庭科学”学科是否真正科学，以及在多大程度上是科学的。[4]

无论我们承认与否，人工智能证据、大数据证据概念已然进入我国刑事司法领域，并且在司法实践中出现了大量的运用难题。在法学界对人工智能研究狂飙突进的同时，我们刑诉法学界开启了另一种研究热潮——经验法则的运用研究①实际上法学界对经验法则的研究热衷不断，自最高人民法院2001年《关于民事诉讼证据的若干规定》首次正式明确经验法则的法律地位以来，学界直接围绕“经验法则”以及散见于各种案例分析中研究颇多。具体参见王继民.从日常生活经验法则解析事实推定的司法适用[J].人民检察,2004，（5）:59-62；张卫平.认识经验法则[J].清华法学,2008，（6）:6-24；杨晓玲.经度与纬度之争:法官运用“经验法则”推定事实 以“彭宇案”为逻辑分析起点[J].中外法学,2009,（6）:942-950；等等。在新时期，经验法则对司法证明作用的研究再次被热议。参见桂梦美.经验法则的刑事适用模式:表述、样态与程序指引[J].政法论坛,2021,（5）:125-137；琚明亮.论经验法则在司法证明中的展开及适用[J].法制与社会发展,2021,（5）:206-224；谭世贵,陆怡坤.论经验法则在证据证明力评价中的运用——以刑事司法为视角[J].华南师范大学学报（社会科学版）,2021，（5）:151-164+208；等等。，似乎这两者之间泾渭分明，毫无瓜葛。实际上，如果我们承认证据运用与评估需要特定的知识“供给”，就会发现刑事法官目前对人工智能证据、大数据证据这样的科学证据毫无评价优势，似乎以往的经验基础被摧毁殆尽。龙宗智教授认为科学证据的客观性和经验性在一定程度上可弥补经验法则的不足，乃至在一定条件下替代经验法则，经验法则反过来对科学证据也有验证和佐证功能。[5]本文研究之缘起在于发现学界对人工智能这一外表“客观化”和经验法则这一貌似“主观化”的知识基础关系研究呈现两张皮，法官对人工智能证据的审查判断无力真的是因为知识基础不够吗？学界对人工智能证据产生诸多争议的背后实质因素是什么？本文拟从刑事法官事实认定过程出发，重点回答在经验法则日益规则化的时代，如何认识“人工智能证据”的表象以及表象背后所掩饰的本质是什么等问题，以期在刑事司法实践中合理配置诉讼资源，为科学证明的有效运用提供参考。

一、人工智能证据的表象之争

目前学界在借助科学原理阐释事实认定过程的讨论存在各种视角和话语体系，例如“人工智能证据”“大数据证据”“科学证据”“专家证言”混为一谈，以及与传统的鉴定意见间的关系和审查方法的讨论颇多，但大多似乎避免不了的首要问题就是证据属性。严格来讲，人工智能证据这一概念很可能与其他证据之间存在概念混淆，在自身概念尚未厘清情况下探讨人工智能证据与法定证据种类的兼容性和独立性似乎不得要领。有鉴于此，我们有必要在我国刑事诉讼土壤中对人工智能证据存在之必要做出整体性反思。

（一）与“大数据证据”“科学证据”“专家证言”等证据的区别性之争

有论者认为人工智能证据是基于人工智能分析形成的可用于证明案件事实的机器意见，但本质是一种科学证据。[6]从这个角度出发，人工智能证据是科学证据的下位概念。又有学者认为科学证据是运用可检验性的普遍原理解释案件事实过程的专家意见[7]，或者“在法律事务过程中的具有科学技术含量，能够证明案件事实或者证据事实的各种信息”。[8]这样说来，人工智能证据等同于专家意见或者科学信息。同时，有论者承认由于现代人工智能技术与大数据技术紧密结合，人工智能证据与大数据证据具有十分类似，乃至在未来人工智能证据很可能将与大数据技术融合。[9]学界在上述证据内涵界定上看起来分歧较大，比如到底是专家判断形成的意见还是机器决定的无需进一步加工的机器意见或者信息，到底是普遍原理可解释证明过程还是具备一定的科学原理知识基础才能解读专业信息的过程等等。实际上，如果我们仔细分析就会发现学界现有讨论的分歧并没有我们想象中那么大，概括起来主要是三个问题：其一，人工智能证据与其他证据相比，决定主体是机器还是专家；其二，人工智能证据是意见还是信息；其三，人工智能证据在运用过程中是否需要阐释基本原理。倘若我们对学界较早关注的“科学证据”概念进行解剖，就会发现很难将人工智能证据的内涵与外延以及遭遇的困境与“科学证据”做到有效区分，第一个问题和第三个问题其实早在“科学证据”概念进入刑事司法时就存在，第二个问题也不是特有的，这是证据法走向证据法学研究过程中遗留的老问题，基本就是围绕“事实说”“根据说”“信息说”“材料说”等展开。[10]故进一步引发的问题就是人工智能证据真的存在吗？学界为何在对专家意见、有专门知识的人就专门性问题出具的报告以及鉴定意见的概念及其关系尚未厘清时，再次新增证据概念？在法官事实认定过程中，人工智能证据的存在真的有证明作用吗？

（二）人工智能证据与法定证据种类的兼容性之争

刑诉法学界一旦在涉及新证据的运用问题时，似乎首先需要回答的问题是其与现有法定证据种类之间的兼容性问题。目前学界直接界定人工智能证据的概念的文献并不多见，鉴于前文认为人工智能证据与大数据证据、科学证据之间差异不大，通过梳理学界对大数据证据概念的相关文献，发现基本呈现两种态度：一是认为必须坚持法定证据种类设置逻辑，倘若要将其进行适用，现有框架内只有鉴定意见与其最为接近。刘品新认为这种便宜选择既符合形式上的亲缘性、可比性，又满足司法经济性，实务部门也最能接受。[11]二是认为其与现有证据种类在形成过程和判断方法上存在差异，为了方便运用，应该肯定其独立性，在未来赋予其新法定证据种类。如徐慧就认为，大数据证据虽然与鉴定意见存在些许共性，但其通过对算法模型的判断是方法论判断，同时依据经验和相关数据，与鉴定意见在对象判断上具有质的差别。[12]实际上，学界在讨论这种兼容性时忽视了一个重要问题——法定证据种类的设置真的合理吗？倘若不合理，那么在新时期将人工智能之类的证据纳入其框架的做法无疑是南辕北辙。陈瑞华教授认为证据概念本就是学术研究的产物，设置法定证据种类根本没有必要，原因是立法者通过设置资格条件来实现证据转化为定案根据的做法过于狭窄，忽视了证据制度的弹性，实际上转化为定案根据的条件是证据能力和证明力判断。[13]笔者赞同此观点，要考察法定证据种类设置的合理性，可从两个方面切入：一是立法目的，二是学界担忧，即有无其他制度可以替代。目前来看，法定证据种类用来限制转化条件的做法挂一漏万，原因是有大量对定案量刑有重要影响的材料并非是证据种类所能涵盖的，而且分类设置的真正目的很可能是为了方便侦查机关，为其建立一种操作手册式的证据收集方法。学界担忧废除之后大量的材料可能直接进入法官视野，造成事实认定的难题。笔者认为并无必要，只要坚守2021年《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》第七十一条的规定，所有证据必须经过当庭出示、辨认、质证等法庭调查程序查证属实才能作为定案根据。换句话说，经过控辩审三方参与的法庭调查程序对证据能力和证明力的把握，远比庭前侦查机关单方决定的法定证据种类的设置合理的多。从这个角度来看，人工智能证据存在价值不会因为与法定证据种类不兼容而被削弱，学界讨论的证据属性问题似乎依然没有解决人工智能证据存在的本质问题。

（三）人工智能证据的评价是否需要经验法则之争

学界对人工智能证据最大的判定就是其依据算法，相比传统证据而言，极具科学优势，乃至有学者认为这是机器决定的意见，一定程度上已经超越了人类可以理解和认知的范围。[14]换句话说，即使是专家，面对人工智能证据的原理也可能手足无措，无法解释。那么这种证据的评价是否真的就完全依靠科学知识，无需人类的经验判断呢？其实不然，可以从人工智能证据的形成和认定两个环节来看。一般而言，基础数据的输入数量和质量决定了最终的结果准确性。首先，人工智能是否能够将案件事实或者部分证据事实予以分解并全部数据化、结构化是存在疑问的，有论者认为当下的法律人工智能严重依赖人类事先构建的知识图谱，换句话说，有人工才会智能。[15]因此，所谓的人工智能证据的生成定然无法完全脱离人类的经验基础，即便可以形成结构化的人工智能证据，在生成环节依然无法摆脱人类的认知偏差等问题。其次，前文已经阐释了人工智能证据作为定案依据的前提是具备证据能力和证明力，其中证明力的判断需要法官将该证据与已有办案经验、逻辑常识等结合起来，即使该证据在科学原理上具有很强的相关性，但并不意味着在刑事司法领域中具备相关性，至少不能替代因果关系的判断。质言之，只要事实查明和法律判断的主体——人类法官没有被完全取代，在法律系统决策和数据结构化发生冲突时，法官的法律经验和已有知识积累才是最终的决定者，而这离不开法官作为理性人的经验常识，或许并不准确，但足以说服奉行国法、天理、人情相契合的司法场域参与人员和普通公民了。[16]

综上所述，学界目前所讨论的人工智能证据的诸多分歧是浅显和表面化的，并没有撼动科学证据这一本质界定，其与现有其他证据的区别并没有现象中那么大，目前也没有必要设置独立的法定证据种类予以涵括，更重要的是其远非达到完全排斥经验法则适用的地步，所谓的科学性、客观性与经验法则之间存在一定交叉适用空间。

二、从事实认定进路检视人工智能证据的生成空间和演化路径

鉴于上述人工智能证据存在种种问题，是否意味着其并无适用之必要，那么如何解释在理论研究呈现保守谨慎立场的同时，刑事司法中却呈现一派欣欣向荣的景象。尽管这种运用可能是在规则不明情况下的误用，但对于承担澄清义务的法官来说，其在文书说理中必须要对控辩双方的举证、质证意见做出回应。本部分通过展现法官面临人工智能证据审查认定时存在的三种进路，着重揭示在我国刑事诉讼土壤下如何尽可能做到对人工智能证据的实质性审查以及其对人工智能证据生成适用空间的影响。笔者认为人工智能证据存在之必要和运用空间与司法群体内部适用动力呈现正相关，任何外部的强迫要求和激励措施只是一时之功，必定不能长久。

（一）强化控方对人工智能证据的举证，承担达到唯一结论的“说服责任”

这种进路的基础原理就是被告人是否有罪仅取决于公诉机关承担的说服责任是否达到刑事证明标准，整个庭审围绕“为什么是这样，而不是那样”进行。[17]展开来看，主要是指人工智能证据的举证方式、举证顺序、举证要求等。第一个问题主要是指到底是“打包举证”还是“一证一举”。实际上，人工智能证据作为新技术证据，其在进入法庭前耗费了巨大的人力、物力、财力，加上控辩双方争议很大，其证明价值更加凸显，因而对这种事关定罪量刑且双方争议较大的证据，法官应当要求公诉机关“一证一举”；第二个问题是指法官对公诉机关出示的人工智能证据和其他证据间的先后次序的安排问题。鉴于公诉机关一般的举证顺序是服务于公诉主张成立的目的，此刻举证顺序不能完全照单全收，最好尊重辩方尤其是服务于法官自身心证形成之需要。[18]这主要是指法官在人工智能证据的举证顺序安排上指挥权更大，可要求公诉机关按照法官自己对事实判断的过程合理安排举证次序；第三个问题是指人工智能证据的举证是详尽式还是摘要式，这与人工智能证据最终采信结果休戚相关，是重中之重。摘要式举证指公诉机关对人工智能证据展示的重点是当庭宣读所谓的“机器意见”，并同时发表证明的目的，对于具体的原理无需阐释。详尽式举证要求公诉机关当庭演示人工智能证据的生成过程并且解释其原理，达到排除合理怀疑，得到唯一结论的程度。这要求控方不但满足资质、程序等形式要求，更要满足专业原理阐释等实质要求。最佳路径就是人工智能证据的生成专家出庭阐释原理，检察官阐释证明目的，不但从正面论证科学原理的可行性，更要主动从证伪角度揭示科学原理的概率和证据推理过程中的价值选择。关于技术问题，并不要求法官认同，只要达到当庭演示或者解释到法庭聘请的同行专家理解的层面就行，更重要的是检察官在此基础上努力将科学原理上的相关性转化为因果关系，对其他诉讼主体提出的合理怀疑，检察官和自己聘请的专家都能做出合理解释，以便形成唯一结论。

（二）增强控辩双方在人工智能证据上的对抗性，达到消弥分歧的地步

第二种进路实际上要求控辩双方都实质性参与其中，尤其是对被告人在人工智能证据的质证上提出了更高的要求。这种原理的知识基础是刑事诉讼的目的在于解决纠纷，通过保障控辩双方最大限度的参与诉讼的过程从而达到定纷止息，修复社会关系的目的。[19]其实，我们在人工智能证据进入法官视野，做到实质性审查判断前，有必要再次审视该证据进入法庭的意义，即它对双方关注的定罪量刑有重大影响，且双方有重大争议。倘若双方没有争议，其查明的作用即使很大，法官也没有必要一定引导控辩双方围绕该证据进行质证调查，或者说完全可以通过目前的认罪认罚机制加以解决，第二种进路转化为如何促进辩方对人工智能证据做到有效质证，以至于辩方逐步与控方消弥分歧。实际上，辩方有效质证或者说有效辩护一直是我们刑事诉讼中的难点和痛点，目前辩方对鉴定意见类的质证主要是从证据能力角度进行质疑，为了确保可以从证明力角度质疑，需要保障辩方申请控方鉴定人出庭、重新鉴定以及专家辅助人的权利。[20]人工智能证据的质证可参考该做法，不过我们可以明显看出这种质证其实已经超过被告人和律师的能力范畴，更多走向技术质证层面，因而有专门知识的人出庭质证成为辩方对人工智能证据质证最主要的质证方式。确切的说，是明确作为专家辅助人进行质证的意见从属于委托方的属性，以及完善与鉴定人同庭接受调查的庭审规则最为重要。[21]为了保障实质性对抗的进行，有必要规定人工智能证据的专家必须出庭，这样辩方聘请的专家才能当庭理解控方的技术原理，或者在控方协助下还原生成过程，对照检验两次以上技术结果的误差率等等。[22]当法庭充分保障辩方穷尽对人工智能证据有效质证的程序手段后，被告人对可能的刑事制裁接受程度显然要高一些。对于一元制事实认定机制下的法官来说，这也是双赢局面，因为这意味着被告人上诉的可能性降低，通过可验证的材料说服有监督权的上级的把握更大。[23]

（三）提升法官对人工智能证据的实质性审查能力，使文书说理符合可接受性

第三种进路实际上拓展了法官在人工智能证据上的审查认定权力，职权色彩明显，其原理依据与第二种刚好相反——大陆法系法官的中立是积极中立，而非消极中立，因而面对辩方质证能力不足时，法官有必要在此基础上通过自己的诉讼指挥权和司法调查权去澄清自己的疑虑。换句话说，只要我国刑事法官撰写裁判文书的压力没有卸下，其在庭上积极查证和对辩方关照以及要求控方释明的职权行为就会一直存在。[24]其实，我国刑事诉讼语境下的法官在人工智能证据的审查认定上呈现出明显矛盾的态度，一方面人工智能证据具有明显的科学性、客观性，相比言词类证据，其稳定的证据信息值得青睐；另一方面，法官对这种需要科学原理的证据无从下手，立法者显然要求法官在专业问题上进行实质性判断，而非盲目采信“鉴定结论”。①2012年《刑事诉讼法》第四十八条在法定证据种类中将“鉴定结论”修改为“鉴定意见”，定位为“参考”。法官这个时候有两种选择，一是通过认真学习科学知识，提升对人工智能证据的实质性审查水平。二是通过对其他证据事实的认定再来“裁剪”人工智能证据的审查尺度。第一种是立法者和事实认定主体期待的应然状态，目前最大的助力来自有专门知识的人出具的意见，从法官审查视角来看，既包括对鉴定意见的审查意见，也包括就其他专门性问题发表的意见。实际上，刑事司法实践已经开始了相关探索，2019年《最高人民法院关于技术调查官参与知识产权案件诉讼活动的若干规定》明确了知识产权案件中由专业人员担任技术调查官，负责向法官解释说明技术事项的规定，其地位是法院内部人员，与法院聘请的有专门知识的人略有不同。无论如何，作为事实认定和撰写裁判文书的主体，法官对人工智能证据基础性知识的理解迫在眉睫，至少要具备掂量数据错误率或者不确定性和合理怀疑之间价值取舍的能力。

总之，面对人工智能证据的科学法则，我国刑事诉讼中存在三种不同进路，无论采用何种进路，似乎目前的实质性举证、质证、查证都有所欠缺，与其说是方便事实查明，不如说是在合理分配可能的错误率以及由此带来的司法责任问题。一言以蔽之，刑事司法中事实查明的进路事关人工智能证据的生成空间和演化路径，最好尽可能契合司法改革的原动力。

三、人工智能证据的实质之辨——控辩审三方对科学证据解释话语权的争夺

既然我们承认人工智能证据是科学证据，那么我们有必要再次审视曾经被视为科学证据的鉴定意见、电子数据等一度被排斥的过往，我们就能理解为何在人工智能证据上依旧会产生如此多争议的缘由了。前文已经提到了刑事司法中事实查明的进路影响科学法则的适用空间，本部分重在剖析是什么影响了事实查明的进路，这样才能将人工智能证据的演化因素梳理清晰，找到表象背后的实质。

学界一般认为，事实认定科学化程度越高，科学法则越清晰，经验法则的适用范围越小。这种观点最大的误区就是将“科学性”与“可靠性”进行混同。其实，人工智能证据依然面临着现在已经被视为法定证据的鉴定意见和电子数据过往一样的难题，即人工智能证据真的存在吗？即使真的存在，专家解释的方法和程度值得我们相信吗？实际上，只要我们仔细剖析，就会发现学界在科学证据上采用的“同行评议”和“普遍接受”的做法都离不开一种价值判断——经验法则。这并不是说经验法则直接影响人工智能证据的审查判断，而是从反面间接影响被采纳的程度：一是证据生成角度，人工智能证据的有效性、可靠性、相关性充斥着价值取舍。即使是所谓的机器意见，那么该机器是否真的可靠，算法过程对不确定性的排斥是否符合人类的常识。换句话说，概括选择的证据推理模拟如何取舍经验性和归纳逻辑的问题。[25]二是专家解释可信度的问题。这种解释既可能是控方主动提起，也可能是辩方质证或者法官主动查证的结果，在现有情况下对人工智能证据审查结果的影响可能更大。只要法庭直接言词式的调查方式没有根本改变，人工智能证据所谓的机器意见的生成专家也必须出庭接受质证或者查证，这种直接言词式的调查其实就和各主体的经验常识相关。所以从经验法则对事实认定进路的影响程度来看，第一种强化控方举证进路和第三种强化法官查证能力进路之间的动态衡平，影响了人工智能证据在我国当下刑事司法中的适用空间。

（一）辩方成为刑事诉讼主体中最反对人工智能证据纳入法定证据种类的群体

我国刑事诉讼语境下的控辩积极对抗和法官完全居中裁判是理想进路，目前几乎不可能实现，即使没有人工智能证据的概念，只要辩方处于信息劣势一方的地位没有从根本上扭转过来，辩方对人工智能证据的质证很可能回归到证据能力层面。这带来的直接影响就是辩护群体会以人工智能证据不符合法定证据种类的设置内涵，以及其不具备认知能力予以排斥，即使该证据已经被公诉机关和法官群体以经验法则的理由所接受。换句话说，只要辩护群体对人工智能证据的接受度和经验法则的普适性边界没有厘清，辩方就会有意混淆“科学性”与“可靠性”（经验法则）的边界，成为刑事诉讼主体中最反对人工智能证据纳入法定证据种类的群体，从根本上剥夺人工智能证据进入法官视野的资格。

（二）控方是最支持人工智能证据生成原理成为司法裁判基础的群体

在厘清辩方以证据能力限制人工智能证据发展的缘由后，接下来需要分析第一种进路和第三种进路之间如何受到经验法则的影响问题了，尽管这种影响可能是各主体主观上的臆断，但实际上已经被现有的刑事诉讼机制所接受。此刻需要明确的一个知识原理是证据的稀缺性和最终的证明价值呈现正相关。人工智能证据由大数据筛选而来，其取证成本颇大，加上符合控方举证的“客观性”和“闭合性”的要求，公诉机关实际上很难接受被排除，必定会极力展现人工智能证据运行的科学性，力求将其解释到符合法官经验法则的地步。在庭前准备中，主动进行证据开示，赢得法官的好感，乃至提前摸索法官对该证据的认知取向；在庭审中极力将该证据的可靠性和证据稀缺性挂钩，向法官论证该证据一旦被排除可能招致的不利后果。换句话说，在整个刑事诉讼群体中，因公诉机关掌握着最大的信息优势，其最主张人工智能证据生成原理成为司法裁判的基础原理，一旦被辩方或者法官质疑，次位选择就是将其“包装”为经验法则，故而是最支持科学原理成为经验法则乃至裁判原理的群体。

（三）法官是控辩审三方中对人工智能证据认定最谨慎保守的群体

有人可能对数据化的科学法则受到法官质疑表示怀疑，毕竟法官似乎没有这种能力，尤其是在各地纷纷推进智能化办案平台后，人工智能证据似乎完全符合数据化的证据标准。实际上，这很好解释，因为经验法则也具有主观上的相对确定性，法官或许不足以影响人工智能证据实质性内容的判断，但其诉讼指挥权很可能让该证据被法庭完全排斥，尚未进入控辩双方质证的环节。具体表现在两个方面：一是法官在欠缺专业知识时同人工智能证据生成专家沟通不畅，强势要求该专家必须拿出一种实际上完全不可能确定的确定性，类似肯定DNA鉴定具有唯一性。二是完全抛弃对人工智能证据的审查，毕竟该证据存在的终极目的是为事实查证服务的。换句话说，这种审查多是从结果倒推过程的形式审查，法官完全可以通过形式化说理让自己“蒙混过关”，毕竟上级法院也不一定有这种能力或者动力去推翻该认定，只要法官最终的定罪量刑结果被控辩双方接受，同时论证过程符合“印证证明模式”的外观即可。笔者认为目前在知识产权案件引入的技术调查官很可能会被全方位引入刑事司法中，虽然并没有打破一元制下事实认定机制，但官方显然已经意识到，与其让法官因为专业知识匮乏和案多人少等外部压力导致对人工智能证据的懈怠审查，不如齐头并进，一方面通过大量科学证据训练强化法官的审查能力，另一方面将不常见的、需要特定知识储备的诸如人工智能证据等专门性问题的审查参考责任转移给内部的技术调查官，在法院内部挖掘提升司法认知水平的原动力。

实际上，通过对刑事司法中事实认定进路视角的揭示，我们会发现控辩审三方对人工智能证据呈现出明显矛盾的态度，既希望通过人工智能证据的有效利用改善现有认知环境，又不希望该证据的出现进一步加重己方的证明负担。其实，人工智能证据是否是证据，是否是科学证据，是否需要作为法定证据，以及是否可以成为定案根据等等背后，与控辩审三方在我们刑事诉讼土壤中长久以来的诉讼结构安排和证据制度相关，三方通过争夺所谓的经验法则解释权，都在有意或者无意模糊科学性、可靠性与经验法则的适用边界，以期达到加重己方证明砝码的目的。当然，这种解释争夺权在非法言词证据的内涵释明上就已经出现，有论者认为法律语词的含义更多地取决于利益的逻辑而非语词本身的逻辑。[26]目前来看，如果选择性证据形成机制尚未改变，辩方肯定是对人工智能证据引入刑事司法领域中反对最激烈的一方，控方肯定是最支持的一方，而法官即使在有专门知识的人和技术调查官协助的情况下，其依然偏向保守乃至弃权状态。如果我们将人工智能证据遭遇的困境进一步放大，我们就会发现面对这种新证据，控辩审三方结构中竟有两方偏向谨慎立场，恰好印证了数据化进程中司法证明明显走向平庸化的观点，即一旦实践经验上升到规则层面，最具创新的部分可能因过于标新立异而被剔除。①秦宗文认为证据标准就是指证明某一类犯罪所应收集的证据集合，数据化证据标准很可能带来司法的平庸化和封闭性，在此背景下坚持证明标准的主观化内核有益于防范错案。参见秦宗文.证据标准的双维分析:基准与动力[J].中国刑事法杂志，2021,（3）:87-103.

结 论

“如果一个案件的最终结果是在专家也无法解释的环境中做出的，那么它很可能不再是法院的审理范畴”。[27]753面对人工智能证据，我们可以做出很多解释，但这些解释是否真正符合刑事诉讼的语境以及在多大程度上解决了诉讼纠纷，只有真正参与的人才能知道。目前，我们处于一个事实认定不断被科学化的时代，经验法则的适用空间被不断压缩，司法参与群体似乎处于谁掌握了信息优势，谁就掌握了案件走向的“权力”。本文最大的创新就是抛开了学界关于人工智能证据的证据属性和审查规则的固有争议，从经验法则规则化这一时代语境和刑事司法事实认定过程契合程度这一视角，剖析了人工智能证据概念混淆及其背后解释权力博弈的因素。人工智能证据仅是数据化嵌入司法证明的一个缩影，其背后至少存在人证与物证的博弈因素，在发生争议的时候，究竟是尊重机器意见，还是相信人类解释理性。其实，推动人工智能证据进入刑事司法中最大动力来自我国长久以来的司法改革逻辑——控辩审三方参与刑事诉讼过程中的能动性过大，确定化才能防止冤假错案——控方对证据的把握和对事实的剪裁尺度大，辩方辩护时常常与当事人意见相左或者死磕式辩护，法官在事实认定和量刑裁判上权限大。需要说明的是，尽管人工智能证据对改善刑事司法认知环境做出有益探索，但其很可能压缩经验法则嵌入刑事司法的根基——合理怀疑的展开更值得警惕。在尚未对人工智能证据的证伪做出有效评估前，盲目引入该概念很可能成为“填补”证据闭合锁链的武器，反而催化了刑事错案的发生。不过可以肯定是，只要我们对人工智能证据的争议表象和实质动因有所警惕，我们终究可以将风险控制在一定限度内，最大程度助力刑事司法实践。