【摘要】伴随信息科技、人工智能的飞速发展，智能化时代已经成为可预见的现实。在刑事司法领域，我国公检法机关已经进行智能化转型实践，智慧公安、智慧检务、智能审判已经成为科技司法改革的闪亮名片。智能科技推动下的刑事证据制度变革研究已然成为前瞻性热点话题，可对证据法治发展起到指引性作用。通过分析证据制度历史沿革及其变革动因，不难洞见科技发展在推动人类认识水平与制度变革中的决定性作用。智能化时代刑事证据制度将呈现证据信息数据化、数据分析证明科学化、证明标准信息量化以及裁判智能化的基本特征。因应证据制度智能化变革的紧迫现实，我们需要贯彻权利保障完善优先于技术应用发展，建立并完善技术监督机制，树立人性优先、智能为辅等基本原则，培养交叉学科法律人才。

【关键字】人工智能；刑事证据；证明方式；裁判模式

大数据、云计算形成的数据信息采集分析系统和5G技术构建的万物互联互通以及人工智能的开发与应用，标志智能化时代已然来临。矗立智能信息化的时代潮头，守望刑事司法的证据制度，一种证据制度历史变迁的厚重感与证据智能化的时代强音交相呼应，智能化证据时代的巨浪已潜流涌动，即将喷薄爆发。对智能化时代证据制度的规律特点探析与准确把握有助于引导证据制度的变革发展，提升刑事司法公正的理论高度，促进其制度落实。所谓“智能”就是对有限的资源（包括时间）进行最优化利用以达成各种目标。信息以电子数据为载体，呈现数据信息化的新形式。数据是智能的基本构成要素，而大数据、物联网技术形成的数据量井喷式发展直接推动了智能科技的突破性进步。人工智能技术的快速发展无疑是最好的明证。以数据信息为载体，以各种信息分析技术为手段形成的智能科技已然成为世界各国的国家发展战略，成为商业竞争的热点，也必然成为刑事司法改革与证据制度变革的重要支撑。为此，需要分析与研判智能信息型刑事司法的规律特点，总结证据制度历史变迁的演化发展规律及其背后动因，才能更好地推演智能化时代证据制度的基本特征，实现对证据制度变革的有效应对。

一、智能化时代刑事司法制度特色分析

人类历史上的每一次技术革命，诸如石器文明、铁器文化，再到蒸汽革命、电气革命，都给社会带来了翻天覆地的变化。信息数据化、处理智能化后，人类也必将步入智能信息化的新时代。

（一）智能化时代的特征分析

智能化时代将呈现社会全景信息数据化和信息知识处理智能化的新生态。

1.社会全景信息数据化

早期的数据就是数字，是用于各种统计、计算、科学研究或技术设计等所依据的数值。但随着计算机分析能力的提高，任何可以被采集并用于分析的信息都可以被称作数据，如文字、图片、视频等。随着智能产品全面覆盖我们的生活，我们的身体变化、行动轨迹、行为留下的痕迹等都能够被智能设备采集并分析。艾德蒙？洛卡德（Edmund Lockard）的“物质交换原理”认为，人的行为总是与各种物质实体发生接触和互换关系。在智能化时代下，无所不在、无所不包的“泛在网”得以实现，现实世界与虚拟世界的边界消解，任何交换的物质都能够成为数据，任何人的任何行为都将有对应的数据痕迹。

2.信息处理的智能化

人类与机器协同工作的历史可以追溯到工业革命时期，此后根据工业的不同发展阶段划分为蒸汽时代、电气时代、信息自动化时代以及人类正在努力达成的智能化时代。在蒸汽时代和电气时代，机器主要拓展人的体能。信息自动化时代，机器开始接管简单重复性的脑体劳动，也一定程度上拓展了人的智能型活动，如计算功能等。而到了智能化时代，信息数据化推动信息全景式、海量化，促进了人工智能的发展。机器可替代的智能领域将逐渐拓宽，甚至将出现智能设备与人类有机体相结合的现象（赛博格 Cyborg）。机器智能不仅增强了人类的智能，而且促进了人类智能的进一步开发，这种开发又反过来推动了机器智能的进步。智能化时代，人类智能与人工智能将处于一种紧密配合，互促共进的发展样态。

（二）智能化时代刑事司法特色

社会发生变革的同时，司法环境也会发生相应变化。当前，在国家技术政策的支持下，公检法机关中不少单位已经开始进行智能科技辅助工作的试点和推广，并取得令人瞩目的成果。在刑事司法信息处理数据化、司法程控处置智能化的推动下，必将形成智能化的刑事司法环境。

1.智能化工作环境

刑事司法工作贯穿侦查、审查起诉、审判三个阶段，从当前试点情形看，三个阶段都有智能化的趋势。在侦查阶段，我国公安机关已经建成并投入使用大数据犯罪线索分析模型，同时实现了通过摄像头、传感器、智能终端等设备实时对接社会数据并进行动态分析的技术，如各地公安建设中的合成作战指挥中心通过大数据的运用实现了对情报的智能研判。在万物皆可数据化的智能化时代，与犯罪相关的有形物如时间、空间、物、人的特征（生物识别特征）、行为等均可以数据化，甚至人的价值观念、情绪等无形物也可数据化。例如，人脸情绪识别技术可以通过分析人类面部肌肉运动和变化的视觉信息，推断（infer）人类内在情感状态（如高兴、悲伤和愤怒等）。侦查人员的工作无不与数据提取、分析活动有关，侦查思维已经转变为具有整体性、量化性、关联性、价值性、动态性等特征的智能科技驱动的数据思维。在审查起诉工作中，目前已经投入使用的系统包括刑事量刑辅助建议系统、法律文书自动生成系统、检察人员队伍智能管理系统、区块链法律文件流转系统；以检察工作网为基础，进行远程多方庭审、远程提讯、远程送达的“三远一网”系统等。在审判活动中，现有的智能技术包括电子卷宗随案生成、庭审语音智能转换、案例文献自动推送、简易判决一键生成、同案同判数据监测等，覆盖了立案、审理、裁判的所有环节。截至2022年，全国支持裁判文书自动生成的法院占到了法院总数的98.8%，而支持裁判文书自动纠错的法院则占到了总数的99.5%，审判智能化水平实现了跨越式发展。如今的智慧法院建设也突破了传统的信息化建设模式，呈现出法院系统性、司法整体性、场景多元性等特征。随着智能化时代的到来，上述智能技术将得到广泛使用，同时也将涌现更多提高审判公正和效率的新的智能科技。这些智能技术将为司法工作提供强大的智能平台，形成智能化的刑事司法环境，从而在准确性、便捷性和高效性上实现司法工作的飞跃性提高。

2. 相关关系指引的司法思维

图灵奖得主詹姆斯 ? 格雷（James Gray）提出大数据时代将出现科学研究的“第四范式”——数据密集型科学研究，认为大数据时代的科学研究不再需要模型和假设，利用超级计算机直接分析海量数据寻找相关关系即可获得新知识。“大数据之父”维克托 ?迈尔—舍恩伯格（Viktor Mayer—Sch?nberger）也提出大数据时代思维模式将由探寻因果关系转向寻找相关关系。这种认为相关关系将会取代因果关系的观点，被称作大数据经验主义。这种观点没有意识到大数据带来的相关关系同时也会带来危险，纳西姆 ?尼古拉斯？塔勒布（Nassim Nicholas Taleb）认为：数据创造了更大的干草堆，其中许多是没有意义的。随着数据的积累，这些具有欺骗性的相关关系会呈指数级增长。在这个巨大的干草堆里，我们要寻找的那个本质却越埋越深。用一个很简单的模型来解释因果关系和相关关系：“如果A，那么B”揭示的是因果关系；“如果A，那么很有可能B”揭示的是相关关系。因果关系是动力学规律，相关关系是统计规律，只有因果关系才能揭示事物发展的动因，但这绝不意味着相关关系没有其价值：因果关系可以用来解释相关关系，相关关系则可以指引我们探索和发现因果关系。在司法领域，尤其是刑事司法领域，相关关系更是有其独特价值，主要体现在侦查阶段：在数据相关性的指引下发现犯罪。例如，自2017年来，德国黑森州国家刑事调查局统计过去十天来的有价值的入室盗窃案，并以此为基础预测每日可能发生盗窃案的热点地区，等等。此外，相关关系也可以运用在审判活动中，帮助法官注意到一些容易被忽略的影响因素，以便更好地了解案情，作出裁判。因此，在智能化时代，将出现以数据相关性为指引进行司法活动的新的思维方式。但需要明确的是，目前研究认为，相关关系的作用仅限于指引，即仅能用于为司法证明寻找突破口。在司法证明活动中，起到真正作用的仍然是因果关系。

二、智能化时代刑事证据制度的特征推演

智能科技，作为科学技术发展的新形态，以及它所推动形成的智能型社会，必将在刑事证据制度的发展变革中呈现出新的发展模式。这将体现在证据形式、证明方法、证明标准、裁判模式等方面，展现出智能化时代刑事证据制度的新特征。

（一）电子数据（或科技证据）为主的证据形式

2016年，最高人民法院、最高人民检察院、公安部联合印发的《关于办理刑事案件收集提取和审查判断电子数据若干问题的规定》（法发〔2016〕22号），对电子数据进行了界定：电子数据是案件发生过程中形成的，以数字化形式存储、处理、传输的，能够证明案件事实的数据。如前所述，在智能化时代下，将存在与物理空间相对应的数据空间，实体证据将能够转化为数据形式。除此之外，人的身体变化、情绪变化等也能够被智能设备实时记录并成为数据形式的证据。当下，各种感知技术的发展加强了人类数据采集的能力，现有的遥感技术、RFID（射频识别）技术、坐标定位技术已经获得广泛运用。此外，还有各种正在开发中的新型感知技术。同时，区块链等技术的发展极大提升了数据存储能力与数据安全性，区块链与电子数据存证相结合，通过技术手段保证了电子数据的真实性和可靠性，提升了电子数据的法律效力。由于数据采集和存储的便利性、可靠性，电子数据在法庭上出现的规模与频率将大大超越其他形式的证据，个案中电子证据的数量和容量越来越大，有的案件仅涉案即时通信数据就高达几百万、几千万甚至上亿条，各种数据的体量超出了1000TB。正如何家弘教授所言：“21世纪才走过20年，司法证明便已经跨入了‘电子证据时代’。”可以说，智能化时代就是司法证明视角下的电子证据时代。不过，智能化时代下电子数据的内涵也许不再限于在“案件发生过程中形成”。当下，我国三家互联网法院均建设了互联网区块链存证平台，在实际操作中实现了法定证据形式的电子化：将实物证据转换为电子数据形式由法院在线审查。因此有学者认为，“‘电子证据时代’将是所有传统证据电子化的时代”。这种观点有其可取之处，智能化时代下，除去在案件发生过程中形成的电子数据，还包括原有法定证据形式经过电子化后形成的证据，甚至包括对案涉数据采集分析后得出的大数据形式的结论（法律目前还未对这种证据形式归类，学界对此也有不同观点）。但应当注意的是，在传统证据电子化的同时，传统证据依然存在，属于相对于其数据形式而言的“原始证据”。因此，在电子证据时代，虽然所有传统证据均能够被电子化，但是传统证据本身仍然能够作为证据在司法证明中有一席之地，电子数据只能称作是主要证据形式，而非全部证据形式。

此外，由于电子数据属于广义的科技证据，以电子数据为主的证据形式也可称作科技证据为主的证据形式。正如美国学者保罗 ?罗斯坦（Paul Rostan）教授所说，20世纪的早期是法庭雄辩术时代，而中期是论证证据时代，晚期出现了高精技术证据时代。在一般的狭义理解中，科技证据等同于鉴定意见，而从广义上理解，则还包括使用科技手段获得的证据。但无论如何，智能科技的发展可以说是各种科学领域（如自然科学、社会科学等）的推动力，在本体飞速转动的同时为其他领域提供发展动力。在智能化时代，科技证据将不仅仅局限于当前日常认知中的DNA 鉴定等证据，新的科技证据种类将在刑事诉讼中占据重要地位。将电子数据视为智能化时代下刑事证据制度的主要证据形式，既强调了证据的外在表现，也突出了其技术属性。

（二）数据分析为据的证明方法

数据分析是一个检查、清理、转换和建模数据的过程，其目标是发掘先前未知且潜在有用的信息或知识，帮助决策者迅速做出适当的决策。当证据绝大多数以数据形式出现，科技证据开始取得主导地位时，数据分析将替代自由心证成为新的证据研判方法。自由心证制度的确立是为了避免法定证据制度的弊病，但是自由心证本身并非认定事实的最佳方式，努力求真却难以避免的冤假错案与自由心证制度不无干系。自由心证的依据是法官的理性和良知，但法官不是智识上的巨人，很难始终保持理性、审慎的判断。作为自然意义上的“人”，法官不可避免地受到人类本性的驱使，再多地训练也无法达到绝对理性的程度，情绪、偏见等非理性因素时时抢夺法官心证之路的方向盘。由于心证过程属于退庭评议的“黑屋”操作，裁决上的投票（或举手的）是绝对多数形式的表达制度，虽有裁判说理制度，却无法开示非理性的“良知”要素。加之，科技证据对法官心证的影响日益显著，法官往往很难做到客观地对待科学证据。自由心证作为证明方法愈发难以树立司法的公正性与权威性。更为关键的是，伴随数据形式的证据海量增加，数据真实性甄别难度极速加大、海量数据相关分析困难重重，非传统证据审查模式所能承载，非单纯自由心证的理性与良知所能判断。

事实上，早在1913年，美国证据法学家约翰？亨利 ?威格莫尔（John H. Wigmore）在其《司法证明机理》中就系统地提出了“司法证明科学”思想，认为证明应当依据科学的方法。不过，直到20世纪60年代至70年代英美证据学科出现“新证据学”思潮时，威格莫尔的想法才受到重视，并在此基础上发展出概率论、图表分析法、人工智能等证明方法。这类探索很大程度上增加了证明过程的科学性以及外部可检验性，虽然当前相关研究仍不算成熟，但已经可见其相对于自由心证的优越性。因此，伴随事实证明的数据信息化，采取“数据分析”的证明推理方法（上述证明方法均可以利用数据分析来实现），将会使实现司法证明更加客观、逻辑推理更为理性、推理过程更为标准、统一与科学性。彼时，原有对证据的辩论也将转化为对算法的辩论。智能化时代刑事证明方法科学化具有更多的美好期待。

（三）数据量化的证明标准

证明标准，是诉讼中对案件事实等待证事项的证明所须达到的要求，对于不同的证明对象，主张者所要达到的证明标准是不一样的。以对证明标准要求最高的刑事证明为例，英美法系的证明标准是“排除合理怀疑”，大陆法系的证明标准是“内心确信”。从静态意义上看，两者所确立的证明标准无甚差异，均存在主观主义倾向。事实上，各界一直在试图对这类证明标准进行清楚的解释，甚至多数学者开始寻求概率论的帮助，但毫无例外地遭遇失败。证明标准的确立有其特定的历史渊源，如詹姆斯？Q. 惠特曼（James?Q.Whitman）教授指出，“排除合理怀疑”的证明标准的产生有其神学根基：起初是保护法官免受血罪之灾，在现代还予以保留的原因是其实现了功能转变，可以实现对被告的保护。应当考虑的是，这类事实上难以言说的证明标准也许适合现代社会，但到智能化时代下，证明标准有没有可能实现量化？答案应是肯定的。

首先，从其与证明方式的联系来看，如若采取数据分析的证明方式，那么必然存在数据化的证明分析结果标准；其次，从证据形式来看，智能化时代涉及较多的科技证据，现代法官在面对DNA等科技证据时已经存在一定程度的“科技证据为王”的心理，个体经验在面对科技含量较高的证据时显得无能为力，鉴于此需要量化的证明标准作为支撑。量化的证明标准应当经由专门的科技人才研究确定，在受到广泛认可后输入到智能系统中，倘如科技领域或法律领域出现新的关于证明标准的认识，经商讨后及时在智能机器中进行修改，不仅能够保证证明的可知性，也能够最大限度地与时俱进，从而实现最大限度的公正。需要明确的是，量化的证明标准并非对法定证据制度的简单复制：在形式上，统一的数据化证明标准与法定证据制度似乎一致，都是对证明程度的硬性要求，但在实质上，智能化时代下，人们的认识能力和发现真实的能力已经极大地超越了法定证据制度时期，法定证据制度原有的弊端得以消除，量化的证明标准取得存在合理性。此外，法定证据制度时期，证明标准的制定者是立法者，而统一的数据化证明标准的制定者是司法者与智能化的信息数据技术分析，证明标准能够根据实践而不断得到优化。这种量化的证明标准，不仅可以实现对犯罪事实的确定，在程序事实、量刑事实等要求不甚高的事实证明时也有用武之地，既然并不追求绝对的确定性，采取计算机最为擅长的概率设置并不为过。另外，量化的证明标准可以因不同的犯罪、不同地域范围而存在差别，尽管从工作量的角度考虑似乎不太可行，但若知晓智能机器的工作原理，渐渐过渡至完全的量化证明标准阶段并非难题。依据数据形式的量化证明标准得出的结论并非完全等同于案件事实，但相较于主观化的判断标准，盖然性程度必然大大提高。当前，贵州、上海等地已经探索形成“数据化的统一证据标准”，能够帮助司法者发现取证违法和证据瑕疵问题，虽然现阶段的证据标准倾向于关注证据的内容和形式，与智能化时代下的证明标准还有一定的差距，但已有向数据形式的量化证明标准发展的倾向。

（四）智能裁判与人性修正的裁判模式

证据制度语境中的裁判，指的是依据证据对案件事实进行认定，裁判得出的结果是法律事实，法律适用环节并不在证据制度的范畴之内，但这并不等于事实认定与法律适用是完全独立的环节。案件事实实际上是被刑法规范构建形成的，刑法运作中的案件事实，并不是案件的原始事实，而是经过规范加工的，并已由客观事实转化为法律事实的刑事裁判事实。当然，对于已经形成稳定经验框架的简单案件，由智能机器完成认定事实的任务是完全可行的。需要进一步探讨的问题是，对于涉及法律事实认定的复杂案件，智能机器能否胜任。反对者通常认为阻碍人工智能进行案件裁判的挑战主要在于算法的不可知、可供机器学习的司法数据的不可靠、法律规则向数据转化的不可行（法律规则的模糊性和数据的确定性的矛盾）等方面。这都是现阶段人工智能存在的缺陷，但在智能化时代并非不能解决。现有的“人机回圏”（Human-in-the-Loop），甚至“众机回圈”（Society-in-the-Loop），就可以实现在数据建模的过程中通过人为介入赋予人工智能价值取舍，针对技术黑箱的问题，已有学者开发出一个“面向人类的翻译器（Translator for Humans）”，允许用户询问黑箱人工智能系统一个特定的高层次概念在其推理中发挥了多大作用，这些都为智能化时代实现完全的智能裁判提供了技术基础。同时可以发现，这些现有技术中都有一个重要的介入因素：人。事实上，智能学习需要对人类的活动数据进行拓印、选取、记忆、运算，智能学习选择需要人的设计与开发。也就是说，从智能的设计与开发到智能的应用，都离不开人介入的引导与选择。人与人工智能是一个循环的交互式发展过程。卡梅伦（Cameron）警告称：“人工智能不是一种安装就忘的系统。”换句话说，便是智能机器永远离不开人的作用。智能化时代下，智能机器也许可以实现对法律事实的认定，但法官并非完全将事实认定权交给智能机器，法官理性在智能机器认定事实的过程中担任重要角色，不仅表现在针对智能机器训练材料的甄别、标记阶段，其在智能机器完成事实认定后仍然承担对机器所认定的事实进行审阅的责任。同时，需要对智能机器无法达成的任务提供必要的辅助，如在法律空白、法律模糊的情况下运用法律原则进行判断，以及在遇到一些没有先例的案件时深度介入等。根本原因在于智能裁判系统裁判的是人类社会的活动，智能判断之外，需要人对其同类进行人性的审视。通过证据制度的历史沿革可以推断出，在事实认定的过程中，理性作为追求实质真实与公正的重要因素，经历了统治阶级理性向法官理性再向法官理性和民众理性结合的变化过程，其终极目标都是最大限度地发现真实和保障人权。借助于大数据、深度学习的智能科技，能够最大限度地扩大发现真实和保障人权的广度，与人类的不懈追求相契合。在智能化时代下，也许会出现“机器理性”，但同时应当注意到人类理性在其中起到的不可或缺的重要作用。人类理性会转化成人工智能理性，人工智能理性会提升人类理性的基准。同时，智能裁判的结果会为人类理性与良知进行修正与调节，实现更高层级的理性与人类良知的深度融合与发展。

三、主动迎接智能化时代刑事证据制度的变革

智能科技因自身的特点，在变革证据制度的同时会带来一些风险与挑战。人类应当预见到可能出现的问题，积极寻求解决路径，为证据制度的转型移除障碍。

（一）权利保障完善应优先于技术应用发展

在智能化时代，运用技术手段获取证据已经成为常态，取证人员可能忽视个人权利（尤其是隐私权）进行取证，就如同刑讯逼供的滥用一样：在拥有更容易达成目标的取证途径而又缺乏有效的法律规制的情况下，取证人员通常会采取最简便的取证方式，即使其明显对被取证者进行了侵害。以隐私权为例，除了取证人员可能主动滥用智能科技获取隐私外，智能产品自行提取并分析的数据也有可能侵犯相关人员的隐私。然而，AI 研究高级主管卡西米尔？威尔兹斯基（Casimir Wierzynski）和英特尔公司人工智能产品部法律顾问阿比盖尔？兴文（Abigail Hing Wen）认为，推进人工智能与实现隐私保护并不是一场零和博弈，当前已有诸如联合学习、差分隐私、同态加密等隐私保护技术，不必纠结于是保护隐私还是推进创新。为了确保技术的有效实施，制度层面的规范必不可少。2020年，我国通过的《中华人民共和国民法典》中明确规定：“自然人的个人信息受法律保护。”同时规定了信息控制权、信息知情权、信息完整权、安全维护请求权、信息清除权等，在信息保护方面取得重大进步。不过，我国关于个人数据的相关权利保护仍不够完善，信息主体在处理信息时往往缺乏理性选择，而相关保护规定又缺乏可操作性，对于具体权利内容未完全落实，具体侵权后果也处于缺失状态。国际上可供参考的相关权利保护制度，诸如经济合作与发展组织（OECD）制定的《隐私保护与个人数据跨境流通指南》、欧洲委员会通过并开放签署的《个人数据自动化处理中的个人保护公约》、欧洲联盟制定的《通用数据保护条例》、美国立法采纳的《正当信息通则》、澳大利亚的《隐私法》中的个人数据保护原则等。其中，欧盟一直努力建立“行业行为准则+法律强制性规范”的双重规范体系和“数据控制者自律＋政府数据监管机构的监督管理”的双重管理体系，上述国际规范对我国相关基本原则和立法有重要的参考作用。此外，应当在相关法律中限制司法人员滥用智能科技获取证据的行为，明确取证时间、范围、手段并规定相关法律后果。在国家利益面前，相关权利也许应当有所让步，具体问题留待权利保护的制度设计进行解决。

（二）建立并完善技术监督机制

随着对数据的技术处理成为社会运转的主要内容，数据安全问题不容忽视。数据安全的威胁来自各个方面，系统的自身问题、使用者的安全意识淡薄、侵入者不断进步的侵入能力都是数据安全面临的难题。在刑事诉讼中，数据证据的真实性、数据分析结论的正确性和真实性都将对刑事诉讼的公正性产生不可估量的影响，应当建立和完善技术监督机制保证数据与数据分析结果的原始性。技术监督机制的设计包括技术和制度两个层面：技术层面主要在技术领域预防问题的产生和分析问题的来源，如进行定期检查、漏洞防范等工作；制度层面是通过制度的完善保障技术的合理使用，如可以采取不同主体相互监督的方式防范数据安全问题的出现，同时设置问责机制，在数据安全问题发生后提供解决方案等。在技术层面，现有的区块链技术结合时间戳、哈希算法等技术能够很好地在技术层面保障数据安全。当前国家密集出台政策鼓励区块链技术的发展，区块链监管框架也已初步形成，区块链关键技术也取得进展。2018年9月，北京互联网法院建立基于区块链的电子存证平台“天平链”，只接入具备机构资质、专业技术能力、有安全性保障的平台。“天平链”上线以来，无当事人对区块链上存证、认证的真实性提出异议，这预示着区块链技术将来在司法领域对数据安全性的保障中能够大展拳脚。不过，就目前而言，区块链存证技术还主要适用于民商事领域，刑事领域仅适用于少数涉互联网金融犯罪案件，推动区块链技术在刑事领域的运用还有很长一段路要走。至于制度层面的技术监督机制也需要及时建立并完善，如在取证阶段可参考国外的“令状主义”，以司法权抑制侦查权；规定一系列电子数据的鉴真规则，从内容、手段、标准、程序等方面保证数据的真实性等等。技术监督必须重点关注电子数据的生成、提取、传输、存储和传输，只有在完善的技术监督机制下，智能化时代的证据制度才能发挥其应有的作用。

（三）树立人性优先、智能为辅的原则

当下已经有学者开始忧虑海量数据可能导致出现“数字利维坦”：个体化社会中的独立个人可能会丧失自我，陷入数字信息的奴隶而不自觉。现代司法实践中法官已经倾向于将科技证据作为“证据之王”，在智能化时代下该问题可能会加剧，法官也许会过于信赖通过智能科技手段获取的数据证据，不敢怀疑智能科技得出的裁判结果，从而滋生惰性，只做智能科技分析结论的“复读机”。必须承认，机器智能在某些方面已经远远超过人类智能，在智能化时代，该特征有进一步加强的趋势。现阶段机器智能程度不断超越人类认知，对于机器智能的认定标准逐一被突破，人工智能甚至可以在特定情境下通过图灵测试，不少人产生关于机器将会取代人类的担忧。有人提出，机器与人类的差别在于，机器只擅长处理数据，而不具备人类的抽象思维能力，根据当前机器智能的发展确实如此，但是否能在思维层面更进一步也尚未可知。事实上，机器与人最大的不同在于其没有自我，没有感情，因此无法进行道德判断，尽管人类可以介入其价值判断，但其自身无法完成独立的价值判断。霍姆斯（Holmes）指出，法律的生命不在于逻辑，而在于经验，其并非否认逻辑的重要性，而是突出强调经验的重要性。同样地，机器也许能够具有逻辑，但因其无法具有道德感情也无法践行人类经验，因此在法律中，起决定作用的将永远是自然人。“正如数百年来人类社会从来没有受到‘国家利维坦’的彻底奴役一样。可以乐观地预见，未来我们也绝对不会受‘数字利维坦’的奴役。”智能化时代的法官，应当认清作为人类的天然优势，将智能科技视作工具，而非主体。

（四）培养交叉学科法律人才

在目前的法律系统中，具有智能科技知识的相关人员屈指可数，普通法官对于智能科技产品的工作原理知之甚少，理论界也缺乏同时掌握智能科技知识和法律知识的复合型人才，这将不利于智能科技与法律工作的进一步融合与推广，也不利于法律理论在智能化时代下遇到问题的分析和解决。未来是智能科技与法律深度融合的，为了推动这一过程尽快融合，有必要培养具有智能科技知识和法学知识的交叉学科人才。2017年国务院发布的《新一代人工智能发展规划》（国发〔2017〕35号）中明确提及要重点培养掌握“人工智能＋”法律等交叉领域的横向复合型人才。各高校积极响应国家的号召，西南政法大学成立了人工智能法学院，清华大学开设“计算法学”方向全日制法律硕士学位项目，中国人民大学法学院也开设了一系列跨学科课程。各高校相继成立了相关科研机构，如清华大学的智能法治研究院、北京大学的法律人工智能研究中心、中国政法大学法学院的大数据和人工智能法律研究中心等等。不过，目前相关课程的开设和项目研究仍处于起步阶段，在将来，还应当进一步推广交叉学科教育、增设硕博学位点、开发和建设研究院所，同时注重对实务界人员的培训，更好地实现理论与实际相结合。在智能化时代下，证据多以数据形式表现，证据处理、分析也都采取技术手段，技术手段的使用还需要人为地监督、调整，为了更好地迎接智能化时代，培养与证据技术相关的交叉学科法律人才势在必行。

四、结语：智能化时代证据制度的构建前瞻

随着智能科技在刑事司法证明中的地位日益凸显，立法应当作出必要调整。当前实务界眼光主要聚焦于电子数据证据，包括2016 年最高人民法院、最高人民检察院、公安部联合制定的《关于办理刑事案件收集提取和审查判断电子数据若干问题的规定》、2019年公安部公布的《公安机关办理刑事案件电子数据取证规则》等；理论界也将焦点置于电子证据的一般规则和理论研究、对不同类型电子数据的深入研究等。但总体来看，相关证据立法仍然处于起步阶段，除了电子证据的运用和规制，还应当对取证、举证、质证、认证过程中运用的智能科技进行一系列技术规制，预见到智能化时代下证据制度的变革可能遭遇的挑战并采取一系列应对措施，包括加强法官通识教育、培养交叉学科法律人才、完善相关权利保障规范等。在享受智能科技带来便利的同时应当预见到技术滥用带来的不确定风险，在智能化时代即将到来的背景下完善相关证据制度，不仅是我国在证据法层面超越发达国家的契机，更是证据制度应时而动的应有之义。

吕泽华，中国人民大学法学博士、北京师范大学法学博士后，牛津大学、德国法兰克福大学访问学者，现任首都师范大学政法学院教授。