楊繼文

一、問題的提出

在大數(shù)據(jù)時(shí)代，大數(shù)據(jù)、區(qū)塊鏈、算法等新興技術(shù)逐步“滲入”證據(jù)法領(lǐng)域，使得傳統(tǒng)意義上的以物證、書證和人證為核心的證據(jù)體系，逐步發(fā)展到以電子證據(jù)為核心的新證據(jù)時(shí)代，形成了大數(shù)據(jù)證據(jù)、區(qū)塊鏈證據(jù)乃至算法證據(jù)等新的證據(jù)類型。例如，在刑事司法實(shí)踐中，大數(shù)據(jù)證據(jù)通過數(shù)據(jù)信息的海量比對(duì)和模型算法分析，被應(yīng)用于彈劾被告辯解、補(bǔ)強(qiáng)言詞證據(jù)和印證間接證據(jù)。(1)林喜芬：《大數(shù)據(jù)證據(jù)在刑事司法中的運(yùn)用初探》，載《法學(xué)論壇》2021年第3期，第27頁(yè)。再如，最近最高人民法院頒布實(shí)施了一系列涉及法院在線訴訟的司法解釋，明確規(guī)定了區(qū)塊鏈證據(jù)的效力、審查及證據(jù)補(bǔ)強(qiáng)規(guī)則等。又如，新近開發(fā)并廣泛使用的疫情防控“健康碼”，即是通過大數(shù)據(jù)技術(shù)和智能算法，預(yù)測(cè)、分析和研判新冠患者、疑似患者以及密切接觸者，將這種算法形成的“健康碼”“行程碼”作為證明人們健康程度、出行以及復(fù)工復(fù)產(chǎn)的證據(jù)材料。

這些法律規(guī)范與法律實(shí)踐表明，大數(shù)據(jù)、人工智能技術(shù)的發(fā)展將進(jìn)一步促使證據(jù)理論以及證據(jù)法體系的更新和重構(gòu)。而算法，一般是通過計(jì)算機(jī)來處理信息，將被程序設(shè)定好的模型、次序或者步驟進(jìn)行數(shù)據(jù)計(jì)算和自動(dòng)推理。從簡(jiǎn)單意義上來看，輸入信息通過算法就可以得到一個(gè)結(jié)果，即“結(jié)果=輸入信息+算法”。算法證據(jù)，即體現(xiàn)為這種“結(jié)果”，通常體現(xiàn)為通過算法所形成的個(gè)性化推送、調(diào)度決策、檢索過濾等某種證據(jù)材料。從證據(jù)法視角來看，算法證據(jù)是將海量的案件信息數(shù)據(jù)進(jìn)行計(jì)算整合，形成結(jié)構(gòu)化和信息化的案件場(chǎng)景自動(dòng)解讀與自動(dòng)推理結(jié)果。因此，本文將對(duì)基于算法而形成的案件信息材料進(jìn)行解讀和推理研究，分析基于算法而成的算法證據(jù)及其事實(shí)認(rèn)定機(jī)制的內(nèi)在機(jī)理，進(jìn)而通過借鑒技術(shù)理性的風(fēng)險(xiǎn)治理理論，對(duì)算法證據(jù)的法律規(guī)制和具體證據(jù)規(guī)則進(jìn)行理論前瞻和制度構(gòu)建。具體來看，通過梳理出算法證據(jù)適用的三重理性價(jià)值——法律價(jià)值、司法理性和技術(shù)治理，進(jìn)而構(gòu)建一種算法證據(jù)的理性融合進(jìn)路，以期構(gòu)建具有中國(guó)特色的大數(shù)據(jù)證據(jù)理論與標(biāo)準(zhǔn)體系，實(shí)現(xiàn)技術(shù)主義和司法理性、法律價(jià)值相互融會(huì)貫通的司法功能主義進(jìn)路。

二、算法的證據(jù)法價(jià)值與本質(zhì)

大數(shù)據(jù)、區(qū)塊鏈、人工智能等新興技術(shù)的發(fā)展，使得算法在人們?nèi)粘Ｉa(chǎn)生活中起到的作用越來越大，(2)Ray Kurzweil, The Age of Intelligent Machines, The MIT Press, 1992, p.4.算法在證據(jù)法領(lǐng)域的應(yīng)用也逐年增多。算法在證據(jù)法場(chǎng)域所體現(xiàn)出來的算法證據(jù)，是算法技術(shù)在證據(jù)法領(lǐng)域的“映射”，需要對(duì)算法證據(jù)進(jìn)行“轉(zhuǎn)譯”和“解釋”，辨別和理解它與相關(guān)證據(jù)的區(qū)別和聯(lián)系，進(jìn)而才能真正發(fā)揮它的價(jià)值。

(一)算法的證據(jù)法價(jià)值

算法的興起，不僅對(duì)人們的信息權(quán)、隱私權(quán)提出了挑戰(zhàn)，還對(duì)人們的公正保護(hù)和自由產(chǎn)生了極大的影響。算法是一種結(jié)構(gòu)化、特定化的行為模式與模型工具，在很大程度上體現(xiàn)了算法制造者的意志，因而體現(xiàn)了算法的非中立性。在法律實(shí)踐中，往往通過算法歧視的規(guī)制、信息數(shù)據(jù)的許可賦權(quán)、算法公開聽證制度等克服其局限性，達(dá)成基于人機(jī)交互良好的算法決策機(jī)制。

算法技術(shù)的迭代發(fā)展，促使相關(guān)法律領(lǐng)域的傳統(tǒng)觀念和法律思維重構(gòu)，通過算法技術(shù)轉(zhuǎn)換為法律問題之后，進(jìn)而形成獨(dú)特法律領(lǐng)域中的法律解釋問題。這種轉(zhuǎn)換的過程，體現(xiàn)了技術(shù)科技的進(jìn)步映射到法律場(chǎng)域的一種“鏡像”。算法科技的進(jìn)步，在證據(jù)法領(lǐng)域體現(xiàn)為算法證據(jù)的轉(zhuǎn)譯解釋和屬性定位。在司法實(shí)踐中，算法搜索引擎的應(yīng)用較為普遍。在美國(guó)搜索王訴谷歌案中，明確了“算法是言論”的法律適用解釋，算法證據(jù)材料成為該案中的重要事實(shí)判定依據(jù)。(3)[美]凱倫·楊、[英]馬丁·洛奇編：《馴服算法：數(shù)據(jù)歧視與算法規(guī)制》，林少偉等譯，上海人民出版社2020年版，第93頁(yè)。在威斯康星州訴盧米斯案中，法庭明確了“算法是商業(yè)秘密”的法律適用解釋，該案中的算法證據(jù)材料被視為商業(yè)秘密，從而獲得了法律程序性的保障地位。(4)Frank Pasquale, The Black Box Society, Harvard University Press, 2015, p.36.算法技術(shù)在證據(jù)法領(lǐng)域的“轉(zhuǎn)譯”和“解釋”，明確了算法證據(jù)的事實(shí)認(rèn)定框架，使得算法技術(shù)成為證據(jù)法場(chǎng)域中和傳統(tǒng)證據(jù)學(xué)框架下的審查判斷問題之一。

在證據(jù)法理論與實(shí)踐中，算法的價(jià)值主要體現(xiàn)為案件的大數(shù)據(jù)分析，以及基于這種分析結(jié)果而生成的算法證據(jù)和它的事實(shí)認(rèn)定結(jié)果?；谒惴夹g(shù)而生成的算法證據(jù)，有利于完善傳統(tǒng)電子證據(jù)的矛盾和缺陷，尤其是解決了傳統(tǒng)電子證據(jù)中的數(shù)據(jù)集中存儲(chǔ)高風(fēng)險(xiǎn)問題，通過巨大的數(shù)據(jù)量所體現(xiàn)的規(guī)律性達(dá)到事實(shí)證明的作用和要求。算法技術(shù)的司法應(yīng)用，也有利于解決證明資源有限性問題，通過海量數(shù)據(jù)和計(jì)算機(jī)算法實(shí)現(xiàn)對(duì)證據(jù)與事實(shí)關(guān)系的關(guān)聯(lián)分析與可視化數(shù)據(jù)的再利用。例如，在網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)犯罪治理過程中，犯罪嫌疑人主觀方面的證明是一個(gè)熱點(diǎn)和難點(diǎn)問題，而通過算法證據(jù)的大數(shù)據(jù)分析與計(jì)算推理，能夠通過證明犯罪嫌疑人的行為模式和客觀規(guī)律特點(diǎn)，進(jìn)而最終推定其主觀罪過。這是一種基于算法分析的可行的案件事實(shí)認(rèn)定進(jìn)路。算法的自動(dòng)存證特性和推理技術(shù)操作，也有利于在瞬間克服電子數(shù)據(jù)的真實(shí)性問題，防止電子證據(jù)形成過程中的人為干預(yù)和被污染問題，促使事實(shí)認(rèn)定者能夠?qū)λ惴ㄗC據(jù)材料所體現(xiàn)的結(jié)果有一個(gè)完整地判斷。程序性和自動(dòng)化的算法證據(jù)形成機(jī)制，將會(huì)在專家證據(jù)支撐下更好地提升電子數(shù)據(jù)的證明力及其被采信能力，促使技術(shù)自證體系更為成熟。

(二)算法證據(jù)的本質(zhì)

在學(xué)界，關(guān)于算法證據(jù)的本質(zhì)及其證據(jù)屬性存在不同的觀點(diǎn)，需要進(jìn)行梳理和明晰。第一，大數(shù)據(jù)證據(jù)說。正如有的學(xué)者所提出的，“隨著算法侵入證據(jù)本體，產(chǎn)生了不同的算法衍生數(shù)據(jù)產(chǎn)品，即大數(shù)據(jù)證據(jù)。證據(jù)證明的邏輯由價(jià)值分析轉(zhuǎn)換為數(shù)理邏輯、證據(jù)論證的方式由邏輯轉(zhuǎn)換為算法模型”。(5)王士博：《證據(jù)法視野下算法的規(guī)制》，載《山東法官培訓(xùn)學(xué)院學(xué)報(bào)》2021年第5期，第171頁(yè)。“根據(jù)算法作用方式的不同，大數(shù)據(jù)證據(jù)分為基于海量數(shù)據(jù)庫(kù)比對(duì)生成的大數(shù)據(jù)證據(jù)和基于算法模型的大數(shù)據(jù)證據(jù)兩種類型?！?6)馬明亮、王士博：《論大數(shù)據(jù)證據(jù)的證明力規(guī)則》，載《證據(jù)科學(xué)》2021年第6期，第645頁(yè)；張吉喜、孔德倫：《論刑事訴訟中的大數(shù)據(jù)證據(jù)》，載《貴州大學(xué)學(xué)報(bào)(社會(huì)科學(xué)版)》2020年第4期，第82頁(yè)。因此，基于算法模型所形成的證據(jù)材料應(yīng)當(dāng)屬于大數(shù)據(jù)證據(jù)。第二，鑒定意見說。基于算法而形成的大數(shù)據(jù)證據(jù)，往往具有計(jì)算機(jī)科學(xué)的科學(xué)性和專業(yè)性，是通過計(jì)算機(jī)模型“算”出來的，與電子數(shù)據(jù)呈現(xiàn)出來的靜態(tài)事實(shí)認(rèn)定機(jī)制明顯不同，應(yīng)當(dāng)將其納入鑒定意見的范疇中。(7)參見何家弘、鄧昌智、張桂勇等：《大數(shù)據(jù)偵查給證據(jù)法帶來的挑戰(zhàn)》，載《人民檢察》2018年第1期，第54頁(yè)；劉品新：《論大數(shù)據(jù)證據(jù)》，載《環(huán)球法律評(píng)論》2019年第1期，第21頁(yè)；謝君澤：《論大數(shù)據(jù)證明》，載《中國(guó)刑事法雜志》2020年第2期，第125頁(yè)。第三，電子數(shù)據(jù)+專家證據(jù)說?；诖髷?shù)據(jù)和算法而形成的證據(jù)，本質(zhì)上都蘊(yùn)含著信息數(shù)據(jù)這一基本特點(diǎn)，因而體現(xiàn)為電子數(shù)據(jù)的表現(xiàn)形式。但與此同時(shí)，由于算法和機(jī)器學(xué)習(xí)對(duì)數(shù)據(jù)社會(huì)的介入，通過算法技術(shù)原理而呈現(xiàn)出以專家證據(jù)為證據(jù)內(nèi)核的證據(jù)屬性。(8)參見衛(wèi)晨曙：《論刑事審判中大數(shù)據(jù)證據(jù)的審查》，載《安徽大學(xué)學(xué)報(bào)(哲學(xué)社會(huì)科學(xué)版)》2022年第2期，第77頁(yè)。此外，還存在證人證言說、獨(dú)立證據(jù)說等幾種觀點(diǎn)。

筆者認(rèn)為，如前所述，算法對(duì)證據(jù)領(lǐng)域已經(jīng)產(chǎn)生了實(shí)然影響，學(xué)術(shù)上的跟進(jìn)研究是十分有必要的。雖然在當(dāng)前證據(jù)法學(xué)領(lǐng)域，對(duì)該問題的研究眾說紛紜，總體上屬于起步階段，但是并不影響對(duì)算法進(jìn)行較為合理地證據(jù)法定位，可以嘗試將算法作為一種證據(jù)。當(dāng)然，算法證據(jù)并不能簡(jiǎn)單被理解為利用大數(shù)據(jù)技術(shù)所生成的證據(jù)材料，算法是計(jì)算機(jī)科學(xué)術(shù)語(yǔ)，其本質(zhì)上是一系列計(jì)算機(jī)技術(shù)和程序模型的數(shù)據(jù)推理組合。算法證據(jù)，本質(zhì)是上通過大數(shù)據(jù)算法軟件、編碼或者程序等技術(shù)規(guī)則來證明案件事實(shí)的材料。通過算法這一特定化的行為工具，將一系列技術(shù)規(guī)則進(jìn)行整合表達(dá)，進(jìn)而證明隱含在特定算法中的行為人的特定目的和行為表現(xiàn)。(9)何家弘、謝君澤：《網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)犯意的算法證明》，載《中國(guó)人民大學(xué)學(xué)報(bào)》2021年第4期，第110頁(yè)。這一技術(shù)以及通過這一特定技術(shù)取得的證據(jù)材料才是算法證據(jù)。

這種算法證據(jù)是以海量電子數(shù)據(jù)凝練(10)劉品新：《論大數(shù)據(jù)證據(jù)》，載《環(huán)球法律評(píng)論》2019年第1期，第23頁(yè)。和算法自動(dòng)計(jì)算所形成的分析結(jié)果或報(bào)告形式展現(xiàn)出來，是以計(jì)算化的規(guī)律性認(rèn)識(shí)發(fā)揮證明作用，與電子數(shù)據(jù)的基本特征——數(shù)字化形式、計(jì)算機(jī)儲(chǔ)存、數(shù)據(jù)信息介質(zhì)等相互吻合。因而，算法證據(jù)是大數(shù)據(jù)證據(jù)的一種類型，本質(zhì)上是電子數(shù)據(jù)。而大數(shù)據(jù)證據(jù)也是一種電子證據(jù)，(11)楊繼文、范彥英：《大數(shù)據(jù)證據(jù)的事實(shí)認(rèn)定原理》，載《浙江社會(huì)科學(xué)》2021年第10期，第46頁(yè)。但算法證據(jù)又不完全是大數(shù)據(jù)證據(jù)，這里面還有算法技術(shù)與人工智能的交織作用和交互機(jī)理。因此，對(duì)算法證據(jù)的本質(zhì)屬性應(yīng)從兩個(gè)層面進(jìn)行理解。一方面，算法證據(jù)的前提和基礎(chǔ)是海量數(shù)據(jù)。算法的海量數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，收集和整合了人們的行為信息與模式，形成了算法配置社會(huì)資源的大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。因而算法證據(jù)是一種大數(shù)據(jù)證據(jù)，同時(shí)體現(xiàn)為電子數(shù)據(jù)的一些基本特點(diǎn)，如計(jì)算機(jī)化呈現(xiàn)、數(shù)據(jù)載體等。另一方面，算法證據(jù)又必須由計(jì)算機(jī)算法程序和模型推導(dǎo)出來。算法證據(jù)的這種技術(shù)運(yùn)行與自動(dòng)推理，其結(jié)果將直接影響人們的行為和決策，進(jìn)而可能發(fā)展為一種新興的司法技術(shù)權(quán)力，嵌入到社會(huì)運(yùn)行和法律適用的電子數(shù)據(jù)應(yīng)用中，實(shí)現(xiàn)傳統(tǒng)社會(huì)數(shù)據(jù)信息的跨越性發(fā)展與算法技術(shù)權(quán)力的隔離性框架。因而體現(xiàn)為不同于一般靜態(tài)大數(shù)據(jù)證據(jù)的特點(diǎn)，具體參見下圖1所示。

圖1 算法證據(jù)與相關(guān)證據(jù)的關(guān)系

三、算法證據(jù)的技術(shù)理性分析

(一)算法證據(jù)的技術(shù)場(chǎng)景問題

隨著智能時(shí)代的到來，人類的有限理性開始逐步讓步于機(jī)器和算法，算法在信息掌握、運(yùn)行速度、處理復(fù)雜問題的能力上，都表現(xiàn)出遠(yuǎn)超于人類的優(yōu)勢(shì)，也因此可以長(zhǎng)驅(qū)直入，甚至深度介入公共決策。但是，當(dāng)我們將傳統(tǒng)治理、行政決策和司法證據(jù)裁判交由算法來完成時(shí)，引發(fā)的問題同樣不少。算法權(quán)力化所帶來的，不僅僅是公共管理效能的提高，同樣隱藏了證據(jù)適用中的權(quán)力異化，甚至存在不斷侵蝕個(gè)人權(quán)利的可能。而在技術(shù)理性的光環(huán)加持下，這些危險(xiǎn)在特定場(chǎng)景中被悄然掩蓋。例如，因?yàn)樗惴ú趴梢宰龅絽^(qū)分有不同偏向的人群，把相同偏向的個(gè)體集中在“信息繭房”或 “回音壁”中，才可以讓特定的人看到或看不到特定的內(nèi)容，實(shí)現(xiàn)持續(xù)動(dòng)態(tài)的“千人千面”的個(gè)性化信息推送，這事實(shí)上是通過算法和算法證據(jù)達(dá)到對(duì)目標(biāo)人群的人為支配和控制。(12)參見肖冬梅：《“后真相”背后的算法權(quán)力及其公法規(guī)制路徑》，載《行政法學(xué)研究》2020年第4期，第3頁(yè)。因此，我們需要重點(diǎn)關(guān)注算法證據(jù)的技術(shù)權(quán)力“異化”問題和技術(shù)場(chǎng)景“欺騙”問題，通過證據(jù)法原理進(jìn)行分析與研判。對(duì)于前者，表現(xiàn)為通過算法權(quán)力“異化”，而使得算法證據(jù)材料的證據(jù)能力存在可疑之處，它的合法性和關(guān)聯(lián)性需要進(jìn)一步研判；而對(duì)于后者，由于算法技術(shù)場(chǎng)景“欺騙”，算法程序的正義性難以保證，算法歧視性、算法可責(zé)性、算法透明性等問題突出，(13)參見[美]約叔華·克魯爾等:《可問責(zé)的算法》，沈偉偉、薛迪譯，載《地方立法研究》2019年第4期，第102-150頁(yè)。進(jìn)而直接導(dǎo)致算法證據(jù)的真實(shí)性存疑。

一方面，算法證據(jù)形成過程中的技術(shù)權(quán)力異化問題。由于對(duì)算法技術(shù)缺乏有效規(guī)制，由算法權(quán)力所形成的算法證據(jù)，往往是一種獨(dú)立的決策機(jī)制，會(huì)產(chǎn)生司法專斷意義上的不公平性，在一定程度上嚴(yán)重挑戰(zhàn)正當(dāng)程序具體制度和權(quán)力專屬原則。(14)參見張凌寒：《算法權(quán)力的興起、異化及法律規(guī)制》，載《法商研究》2019年第4期，第63頁(yè)。同時(shí)，算法權(quán)力的異化，實(shí)踐中又突出體現(xiàn)為算法公開監(jiān)督機(jī)制欠缺、算法技術(shù)濫用與知識(shí)產(chǎn)權(quán)侵犯，以及個(gè)體數(shù)據(jù)權(quán)利賦權(quán)與保障問題等。(15)參見丁曉東：《論算法的法律規(guī)制》，載《中國(guó)社會(huì)科學(xué)》2020年第12期，第138頁(yè)。而算法權(quán)力的濫用，又表現(xiàn)為前述侵犯信息權(quán)利的算法歧視、揭露數(shù)據(jù)主體隱私信息的算法自動(dòng)關(guān)聯(lián)和壓縮數(shù)據(jù)主體意思自治空間的算法自動(dòng)決策。(16)參見李牧翰：《數(shù)字時(shí)代下算法濫用法律治理之完善》，載《云南社會(huì)科學(xué)》2021年第3期，第134頁(yè)。如果算法證據(jù)是由這些異化或者濫用的算法技術(shù)所形成的，可能會(huì)忽視算法的場(chǎng)景性，將會(huì)導(dǎo)致案件信息獲取中的身份歧視，犯罪嫌疑人身份難以進(jìn)行同一認(rèn)定。

另一方面，算法證據(jù)適用過程中的技術(shù)場(chǎng)景“欺騙”問題。算法技術(shù)的發(fā)展與算法技術(shù)場(chǎng)景密切相關(guān)，算法的自動(dòng)推理和可視化信息為人們的生活提供了便利，但是算法計(jì)算過程的不公開性和非解釋性可能會(huì)對(duì)特定場(chǎng)域的群體造成歧視，進(jìn)而形成了所謂的“算法歧視”和“欺騙”問題。這種算法歧視是在特定場(chǎng)域中形成的，體現(xiàn)為偏見代理的算法歧視、特征選擇的算法歧視和大數(shù)據(jù)殺熟三種基本形態(tài)。(17)參見鄭智航、徐昭曦：《大數(shù)據(jù)時(shí)代算法歧視的法律規(guī)制與司法審查——以美國(guó)法律實(shí)踐為例》，載《比較法研究》2019年第4期，第111頁(yè)。而基于算法歧視所形成的算法證據(jù)，可能會(huì)使司法人員對(duì)案件事實(shí)的認(rèn)定存在偏差。最終，在算法歧視和算法偏差所形成的算法證據(jù)適用中，案件信息被瞬間雜糅自動(dòng)推理所致的技術(shù)“理性”——場(chǎng)景所“欺騙”。算法決策和自動(dòng)化行政的運(yùn)行步驟，是將所有案件信息與內(nèi)容雜糅進(jìn)既定的算法之中得出相應(yīng)結(jié)果，其結(jié)果也在系統(tǒng)內(nèi)瞬間完成，此時(shí)已無法再分離出行為的程序、步驟和方法。因此，這就使傳統(tǒng)的正當(dāng)程序控制，在面對(duì)算法決策時(shí)顯著失靈，進(jìn)而會(huì)發(fā)生由于信任技術(shù)而產(chǎn)生的技術(shù)場(chǎng)景“欺騙”問題。

(二)算法證據(jù)的事實(shí)認(rèn)定問題

1.算法證據(jù)的事實(shí)認(rèn)定方式

算法不是一個(gè)法律概念，而是一個(gè)計(jì)算機(jī)與數(shù)學(xué)相交叉的概念，是通過計(jì)算結(jié)構(gòu)模型體現(xiàn)出來的一種步驟或者程序。在證據(jù)應(yīng)用場(chǎng)景下，經(jīng)算法分析輸出的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，在刑事訴訟中被稱為大數(shù)據(jù)證據(jù)，在有的國(guó)家被稱為算法證據(jù)。(18)參見[德]托馬斯·威施邁耶、蒂莫·拉德馬赫：《人工智能與法律的對(duì)話》，韓旭至等譯，上海人民出版社2020年版，第39頁(yè)。在算法技術(shù)運(yùn)用的場(chǎng)域中，一方面是由海量數(shù)據(jù)形成數(shù)據(jù)庫(kù)，進(jìn)而生成為證據(jù)法中的“大數(shù)據(jù)比對(duì)分析報(bào)告”；另一方面，在海量數(shù)據(jù)及其數(shù)據(jù)庫(kù)構(gòu)建的基礎(chǔ)上，根據(jù)算法程序模型而生成了算法模型證據(jù)，也就是狹義上的算法證據(jù)。在算法證據(jù)的這一運(yùn)作機(jī)理過程中，通過數(shù)據(jù)庫(kù)的檢索、比對(duì)形成算法證據(jù)的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，再在這一基礎(chǔ)上通過算法程序模型的推理和分析推導(dǎo)出算法證據(jù)的比對(duì)結(jié)論，進(jìn)而形成對(duì)案件事實(shí)的同一認(rèn)定。因此，算法證據(jù)的事實(shí)認(rèn)定方式，是基于數(shù)據(jù)而生成的比對(duì)信息，通過模型的自動(dòng)決策推理進(jìn)行檢驗(yàn)，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)對(duì)案件事實(shí)的還原和重現(xiàn)。

同時(shí)，如前所述，由于算法模型的人為設(shè)置和程序控制，再加上海量大數(shù)據(jù)收集的不完備性和可能的技術(shù)偏見，可能導(dǎo)致算法證據(jù)的形成及其事實(shí)認(rèn)定結(jié)果的偏見。也就是說，由于海量數(shù)據(jù)的偏見和算法模型的主體歧視，將會(huì)導(dǎo)致算法證據(jù)的事實(shí)認(rèn)定方式并不是完全客觀的，恰恰可能是多主體之間博弈后預(yù)設(shè)的結(jié)果。海量的數(shù)據(jù)之所以能夠呈現(xiàn)出“規(guī)律”，是因?yàn)樵诜治鰯?shù)據(jù)前人為地選定了分析數(shù)據(jù)的方法。作為可能“背景事件”的海量數(shù)據(jù)和模型算法，事實(shí)上也就決定了算法證據(jù)進(jìn)行事實(shí)認(rèn)定的準(zhǔn)確性和真實(shí)性。由此可見，與機(jī)器學(xué)習(xí)算法所具有的自主性相比，證據(jù)應(yīng)用場(chǎng)景下的算法更多地體現(xiàn)為一種自動(dòng)化處理數(shù)據(jù)的工具。其尚不具備自主決策的屬性，內(nèi)部的規(guī)則依然按照設(shè)計(jì)者所設(shè)定的處理規(guī)則進(jìn)行完善，需要在設(shè)計(jì)者的干預(yù)與糾正之下進(jìn)行模型的優(yōu)化與修正。

2.算法證據(jù)的事實(shí)認(rèn)定主要問題

除了前述算法證據(jù)的技術(shù)場(chǎng)景欺騙問題之外，算法證據(jù)的證據(jù)適用還存在事實(shí)認(rèn)定問題。這體現(xiàn)為算法本身的技術(shù)理性偏失所導(dǎo)致的算法證據(jù)中的歧視問題和算法黑箱(19)因算法編寫的高度專業(yè)性，用戶無法知悉有關(guān)于自身信息數(shù)據(jù)被抓取、處理以及應(yīng)用的細(xì)節(jié)，這樣的不透明性顯然會(huì)對(duì)用戶的權(quán)益與社會(huì)秩序造成影響，對(duì)我國(guó)的法律機(jī)制也帶來極大挑戰(zhàn)。參見吳椒軍、郭婉兒：《人工智能時(shí)代算法黑箱的法治化治理》，載《科技與法律》2021年第1期，第19頁(yè)。問題。前者所謂的算法證據(jù)歧視問題，在美國(guó)體現(xiàn)為作為裁判以及司法預(yù)測(cè)基礎(chǔ)之一的算法技術(shù)具有歧視，進(jìn)而導(dǎo)致作為算法結(jié)果的算法證據(jù)的歧視性。例如，刑事訴訟程序中的犯罪預(yù)測(cè)算法應(yīng)用本身就具有很大的歧視性，算法證據(jù)結(jié)果體現(xiàn)為白人犯罪嫌疑人再犯的程度較低，而黑人的再犯可能性較大。(20)同注③，第95頁(yè)。而后者所謂的算法證據(jù)黑箱問題，則體現(xiàn)為算法技術(shù)理性的霸權(quán)慣性而產(chǎn)生的證據(jù)適用風(fēng)險(xiǎn)。算法本身不透明導(dǎo)致算法黑箱乃至算法霸權(quán)，數(shù)據(jù)本身又帶有社會(huì)固有的不平等、排斥性和歧視痕跡，從而使算法權(quán)力得以形成。這種算法權(quán)力帶來了證據(jù)適用的獨(dú)斷風(fēng)險(xiǎn)，證據(jù)信息數(shù)據(jù)的算法分析蘊(yùn)含群體極化之虞，“算法共謀”的證據(jù)材料催生技術(shù)階層的限制競(jìng)爭(zhēng)與壟斷風(fēng)險(xiǎn)。(21)同注，第3頁(yè)。

(三)算法證據(jù)問題的理性分析

如前所述，算法證據(jù)的技術(shù)場(chǎng)景問題，往往體現(xiàn)為個(gè)體層面由內(nèi)隱偏見驅(qū)動(dòng)的無意識(shí)歧視和社會(huì)層面由結(jié)構(gòu)性不平等驅(qū)動(dòng)的系統(tǒng)性歧視，或影響人工智能的開發(fā)設(shè)計(jì)，或干預(yù)數(shù)據(jù)生成、采集和利用，在問題建構(gòu)、數(shù)據(jù)理解、特征選擇等環(huán)節(jié)將偏見和結(jié)構(gòu)性不平等嵌入人工智能，誘導(dǎo)其輸出歧視性結(jié)果。(22)參見李成：《人工智能歧視的法律治理》，載《中國(guó)法學(xué)》2021年第2期，第127頁(yè)。算法證據(jù)的司法適用仍面臨困境，需要對(duì)其進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)和理性分析。算法證據(jù)的證據(jù)風(fēng)險(xiǎn)產(chǎn)生，是與前述的技術(shù)運(yùn)作機(jī)理和事實(shí)認(rèn)定方式緊密相關(guān)。對(duì)于算法技術(shù)的司法應(yīng)用和具體落實(shí)，需要強(qiáng)調(diào)從技術(shù)本身的“安全風(fēng)險(xiǎn)”到法律層面的“證據(jù)風(fēng)險(xiǎn)”的轉(zhuǎn)換邏輯和話語(yǔ)分析。

司法機(jī)關(guān)在司法活動(dòng)中對(duì)算法證據(jù)需要保持保守與警惕態(tài)度。其一，算法技術(shù)具有極強(qiáng)的專業(yè)性，司法工作人員對(duì)其原理掌握不夠，產(chǎn)生認(rèn)識(shí)偏差。其二，算法證據(jù)雖然在一定程度上補(bǔ)足了傳統(tǒng)電子證據(jù)的真實(shí)性，但由于算法技術(shù)自身存在安全風(fēng)險(xiǎn)和技術(shù)局限性，其可靠性遭到質(zhì)疑。其三，由于技術(shù)認(rèn)知局限，司法裁判者對(duì)算法證據(jù)認(rèn)證標(biāo)準(zhǔn)也尚未統(tǒng)一。(23)參見溫穎、張玉潔：《電子證據(jù)時(shí)代司法區(qū)塊鏈的實(shí)踐困境與因應(yīng)》，載《長(zhǎng)江論壇》2021年第4期，第79頁(yè)。因此，算法證據(jù)在司法適用中存在的技術(shù)理性與司法理性的雙重挑戰(zhàn)，一方面是來自裁判者對(duì)算法證據(jù)的審查顧慮，另一方面是技術(shù)自身風(fēng)險(xiǎn)也難以把控。(24)參見阮嘯、王悅：《區(qū)塊鏈證據(jù)的應(yīng)用現(xiàn)狀以及規(guī)則探索》，載《貴陽(yáng)學(xué)院學(xué)報(bào)(社會(huì)科學(xué)版)》2021年第5期，第51頁(yè)。而關(guān)于證據(jù)審查的顧慮，雖然這幾年我國(guó)法院不斷摸索出了大數(shù)據(jù)、區(qū)塊鏈電子證據(jù)審查模式，即按照電子數(shù)據(jù)審查規(guī)則進(jìn)行處理，(25)參見楊繼文：《區(qū)塊鏈證據(jù)規(guī)則體系》，載《蘇州大學(xué)學(xué)報(bào)(哲學(xué)社會(huì)科學(xué)版)》2021年第3期，第86頁(yè)。實(shí)踐中，法官也的確是按照這種方式進(jìn)行精密處理和操作的，但在司法實(shí)踐中過于嚴(yán)苛的審查要求以及審查規(guī)則，一定程度上會(huì)阻礙算法證據(jù)的適用，甚至降低事實(shí)認(rèn)定的司法效率。對(duì)于算法自身存在的技術(shù)層面風(fēng)險(xiǎn)，亟待我國(guó)司法領(lǐng)域通過相關(guān)途徑進(jìn)行探索和完善。

“智能量刑算法的司法適用，既推動(dòng)了我國(guó)傳統(tǒng)司法的結(jié)構(gòu)性轉(zhuǎn)向，又開拓了‘同案同判’的技術(shù)化裁判路徑?！?26)張玉潔：《智能量刑算法的司法適用：邏輯、難題與程序法回應(yīng)》，載《東方法學(xué)》2021年第3期，第187頁(yè)。隨著算法證據(jù)在司法實(shí)踐中不斷的運(yùn)用與發(fā)展，區(qū)塊鏈等智能算法系統(tǒng)的信任機(jī)制和透明性、確定性判斷問題也逐漸受到立法、司法層面的關(guān)注。為了充分發(fā)揮算法技術(shù)和比對(duì)推理的優(yōu)勢(shì)，應(yīng)當(dāng)促進(jìn)算法技術(shù)與區(qū)塊鏈技術(shù)的融合和共生發(fā)展。區(qū)塊鏈算法存證平臺(tái)的真實(shí)性保障并不是保證系統(tǒng)本身不受攻擊，而是通過特殊的存儲(chǔ)架構(gòu)，建立各個(gè)獨(dú)立的、分布的據(jù)點(diǎn)，(27)參見韓康：《論區(qū)塊鏈存證的模式——“第三方存證”與“自主存證”之比較》，載《學(xué)術(shù)探索》2021年第10期，第47頁(yè)。如果算法中任一節(jié)點(diǎn)發(fā)生篡改則很容易被發(fā)現(xiàn)，鏈上結(jié)點(diǎn)數(shù)量越多，黑客攻擊的難度就會(huì)加大，鏈上數(shù)據(jù)的真實(shí)性也更能得到保證。因此，算法證據(jù)在司法適用中仍面臨的困境是自身的技術(shù)安全風(fēng)險(xiǎn)以及在法律層面上的證據(jù)風(fēng)險(xiǎn)。算法證據(jù)具有“關(guān)聯(lián)主義”上的客觀知識(shí)的可能性，還具有懷疑主義者所主張的認(rèn)識(shí)論上的扭曲性，存在著算法證據(jù)技術(shù)偏見和提取“取證模式”的證據(jù)風(fēng)險(xiǎn)?？傊惴ㄗC據(jù)的理性應(yīng)用，應(yīng)當(dāng)防止前述各種風(fēng)險(xiǎn)，促使“算法向善”，并促使算法證據(jù)適用規(guī)則的體系構(gòu)建和制度完善。

四、算法證據(jù)的適用規(guī)則構(gòu)建

聚焦于關(guān)鍵場(chǎng)景算法透明公平的“法律”、趨于共識(shí)的算法倫理“規(guī)范”和邁向算法可解釋的“代碼”，貫穿了長(zhǎng)達(dá)半個(gè)世紀(jì)的算法治理進(jìn)程。(28)參見許可：《馴服算法：算法治理的歷史展開與當(dāng)代體系》，載《華東政法大學(xué)學(xué)報(bào)》2022年第1期，第99頁(yè)。通過創(chuàng)新性的“算法可理解+數(shù)據(jù)可信+參數(shù)可解釋”治理架構(gòu)，結(jié)合算法識(shí)別、數(shù)據(jù)可信以及算法可理解等基礎(chǔ)性規(guī)則，可以突破算法解釋、平臺(tái)責(zé)任等現(xiàn)有治理手段的局限，確保技術(shù)理性與社會(huì)發(fā)展的協(xié)調(diào)與相互促進(jìn)。(29)參見王德夫：《論人工智能算法的法律屬性與治理進(jìn)路》，載《武漢大學(xué)學(xué)報(bào)(哲學(xué)社會(huì)科學(xué)版)》2021年第5期，第29頁(yè)。因此，算法證據(jù)的良好適用應(yīng)當(dāng)適應(yīng)這種時(shí)代需求，通過構(gòu)建算法證據(jù)適用規(guī)則體系來進(jìn)行完善，具體請(qǐng)參見表1。

表1 算法證據(jù)適用規(guī)則體系

(一)規(guī)則構(gòu)建的理性原則

大數(shù)據(jù)時(shí)代的這種算法證據(jù)，正在逐步影響整個(gè)法律體系的運(yùn)作，通過技術(shù)的治理促使算法的掌控者(包括國(guó)家和商業(yè)機(jī)構(gòu))，在司法場(chǎng)域與公民之間產(chǎn)生新的“權(quán)力-權(quán)利關(guān)系”，并創(chuàng)生出許多無須借助法律的社會(huì)控制方式。(30)參見鄭戈：《在鼓勵(lì)創(chuàng)新與保護(hù)人權(quán)之間——法律如何回應(yīng)大數(shù)據(jù)技術(shù)革新的挑戰(zhàn)》，載《探索與爭(zhēng)鳴》2016年第7期，第80頁(yè)。因此，在這種背景下，需要明確技術(shù)治理與法律價(jià)值和司法理性之間的關(guān)系問題。算法證據(jù)的適用，正是通過司法理性考量這一中間環(huán)節(jié)達(dá)成符合人們需求的法律價(jià)值。算法證據(jù)形成了一套以技術(shù)編碼和自治倫理為主的技術(shù)治理方式，通過技術(shù)治理，有利于實(shí)現(xiàn)司法理性主導(dǎo)的良好秩序，為司法理性中的程序正義和糾紛解決提供外部技術(shù)保障；而在算法證據(jù)的適用過程中，又必須強(qiáng)調(diào)現(xiàn)行法律體系及其法律價(jià)值所秉持的寬容態(tài)度，為算法證據(jù)的發(fā)展提供法律保障。人們需要運(yùn)用法律蘊(yùn)含的價(jià)值和司法理性的獨(dú)特手段，對(duì)算法證據(jù)的技術(shù)治理進(jìn)行有效歸化。算法證據(jù)本身的技術(shù)水平提升，又為司法解決糾紛的功能發(fā)揮和法律價(jià)值的調(diào)整提供動(dòng)力。(31)參見鄭智航：《網(wǎng)絡(luò)社會(huì)法律治理與技術(shù)治理的二元共治》，載《中國(guó)法學(xué)》2018年第2期，第108頁(yè)。在上述關(guān)系維度的理論分析背景下，算法證據(jù)適用規(guī)則構(gòu)建的理性原則，主要包括下述三個(gè)方面的內(nèi)容，即突出法律價(jià)值貫徹的權(quán)利保障底線原則、強(qiáng)調(diào)司法理性考量的場(chǎng)景約束原則、進(jìn)行技術(shù)治理審視的風(fēng)險(xiǎn)治理原則。

1.法律價(jià)值：貫徹權(quán)利保障底線原則

算法證據(jù)適用的規(guī)則構(gòu)建，應(yīng)當(dāng)明確數(shù)據(jù)主體的權(quán)利保障原則。由于算法不可能與人類進(jìn)行同頻思考，所以從人性道義的角度來看，必須對(duì)算法證據(jù)的適用提出底線性的權(quán)利保障要求，防止人工智能算法無邊際的自動(dòng)推理與自動(dòng)化決策，防止由算法“信息繭房”產(chǎn)生的算法證據(jù)適用“偏見”，構(gòu)建算法證據(jù)適用的“數(shù)字人權(quán)”觀(32)參見馬長(zhǎng)山：《智慧社會(huì)背景下的“第四代人權(quán)”及其保障》，載《中國(guó)法學(xué)》2019年第5期，第5頁(yè)。。由于算法可以高效解析個(gè)人數(shù)據(jù)并生成相關(guān)決策，因此具有將虛擬世界和現(xiàn)實(shí)世界的個(gè)體相互聯(lián)結(jié)，將個(gè)體的過去、現(xiàn)在和未來建立聯(lián)結(jié)的技術(shù)能力。(33)參見張欣：《從算法危機(jī)到算法信任：算法治理的多元方案和本土化路徑》，載《華東政法大學(xué)學(xué)報(bào)》2019年第6期，第17頁(yè)。例如，在互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)中，客戶獲得的信息是由算法運(yùn)算形成的，算法模型的設(shè)計(jì)與制作往往交織著程序開發(fā)者的主觀信息和認(rèn)識(shí)前見，進(jìn)而生成了算法權(quán)力及其濫用的可能性。因此，對(duì)于算法證據(jù)規(guī)則的理性構(gòu)建，尤其要重視法律層面的主體保障需求，需要在算法證據(jù)適用中明確權(quán)利保障的底線原則。防止算法設(shè)計(jì)者和受眾的“信息繭房”效應(yīng)，避免算法證據(jù)對(duì)于案件主體進(jìn)行類型化推送和不利影響，進(jìn)而使得權(quán)利主體在不斷放大的“同溫層”中不能自拔。同時(shí)，在權(quán)利保障的底線原則要求下，需要突破算法被認(rèn)為“操縱的桎梏”，進(jìn)而在司法場(chǎng)域和特定條件之下，算法證據(jù)的“偏見”會(huì)對(duì)案件處理乃至整個(gè)社會(huì)產(chǎn)生重大影響。因此，應(yīng)當(dāng)借鑒歐盟《一般數(shù)據(jù)保護(hù)條例》的規(guī)定，如果某種僅依自動(dòng)化而作出的決策會(huì)對(duì)數(shù)據(jù)主體產(chǎn)生法律效力或?qū)ζ湓斐芍卮笥绊?，則數(shù)據(jù)主體有權(quán)不受上述決策的限制。(34)參見[德]托馬斯·威施邁耶、蒂莫·拉德馬赫：《人工智能與法律的對(duì)話》，韓旭至等譯，韓旭至等校，上海人民出版社2020年版，第152頁(yè)。也就是說，算法這種自動(dòng)化決策所形成的證據(jù)材料，如果對(duì)案件主體的權(quán)利產(chǎn)生重大影響，自動(dòng)化決策在原則上就要被禁止。歐盟之所以設(shè)置這種一般性禁止，是因?yàn)樗惴C(jī)器雖然有無以倫比的計(jì)算能力和深度學(xué)習(xí)能力，卻仍舊無法與人類產(chǎn)生共情，因此在裁斷有關(guān)他人生命自由等重大事項(xiàng)時(shí)，幾乎不能期待其表達(dá)出人類的同情和善意，也不能期待其作出最符合人性道義的處理。

2.司法理性考量：場(chǎng)景約束原則

算法由于場(chǎng)景的變化而具有不同的屬性，進(jìn)而面臨不同的價(jià)值沖突?；诖耍惴ㄒ?guī)制也需要采取場(chǎng)景化的規(guī)制路徑。而算法證據(jù)的應(yīng)用需要考量被證明對(duì)象的個(gè)性與特殊性問題，在這一過程中，需要證據(jù)適用的場(chǎng)景化規(guī)則來進(jìn)行治理。(35)參見張凌寒：《權(quán)力之治：人工智能時(shí)代的算法規(guī)制》，上海人民出版社2021年版，第38頁(yè)。如前所述，算法證據(jù)的形成過程是一種“輸入-輸出”的流程，即案件要素的輸入→算法模型→算法證據(jù)的輸出，形成了對(duì)算法證據(jù)的司法場(chǎng)景約束。在輸入階段，是案件信息各種轉(zhuǎn)換為計(jì)算機(jī)代碼的過程，通過生活經(jīng)驗(yàn)與信息的代碼化實(shí)現(xiàn)生活理性轉(zhuǎn)換為算法邏輯。而在算法模型構(gòu)建與計(jì)算階段，通過自動(dòng)檢索、自動(dòng)比對(duì)、自動(dòng)化決策形成對(duì)司法案件事實(shí)各要素的主體結(jié)構(gòu)梳理和關(guān)系構(gòu)建，形成對(duì)案件事實(shí)狀態(tài)的全過程結(jié)構(gòu)描繪。例如，在刑事司法場(chǎng)景中，算法證據(jù)的形成，需要在公平算法模型的構(gòu)建過程，對(duì)違法犯罪行為各個(gè)要素的數(shù)據(jù)信息和數(shù)據(jù)關(guān)系進(jìn)行提取，進(jìn)而將這些數(shù)據(jù)信息和數(shù)據(jù)關(guān)系特征進(jìn)行比對(duì)與組合，形成特定刑事案件中的自動(dòng)推理整合，進(jìn)而在司法理性邏輯下證明特定類型的違法犯罪構(gòu)成要件。

3.技術(shù)治理審視：風(fēng)險(xiǎn)治理原則

在前述法律理性和司法理性的要求下，促使算法證據(jù)的精確性構(gòu)建，而現(xiàn)實(shí)的情況是算法證據(jù)的技術(shù)場(chǎng)景化標(biāo)準(zhǔn)尚未建立。算法作為一種技術(shù)工具，必須無歧視和無偏見地運(yùn)行，否則形成的算法證據(jù)可能無法突破前述“信息繭房”的約束。基于這樣一種證據(jù)風(fēng)險(xiǎn)，一方面，需要進(jìn)一步促進(jìn)算法技術(shù)的成熟，將低密度的每一條數(shù)據(jù)信息通過算法轉(zhuǎn)換為統(tǒng)一的定罪量刑標(biāo)準(zhǔn)。另一方面，需要克服算法權(quán)力偏見而導(dǎo)致的證據(jù)確定性風(fēng)險(xiǎn)。進(jìn)一步還原算法的“技術(shù)中立”地位，實(shí)現(xiàn)算法模型運(yùn)行的“價(jià)值無涉”，克服“以數(shù)學(xué)方式或者計(jì)算機(jī)代碼表達(dá)意見”。此外，還需要強(qiáng)調(diào)算法技術(shù)的可靠性和穩(wěn)定性，通過算法自主學(xué)習(xí)(機(jī)器學(xué)習(xí))，避免人類定義與設(shè)計(jì)的偏見，最終通過算法場(chǎng)景化標(biāo)準(zhǔn)和規(guī)則構(gòu)建實(shí)現(xiàn)機(jī)器學(xué)習(xí)算法和人工設(shè)計(jì)算法的融貫融合和風(fēng)險(xiǎn)治理。

(二)算法證據(jù)適用規(guī)則的具體構(gòu)建

司法算法決策的權(quán)力邏輯和算法證據(jù)規(guī)則構(gòu)建，在發(fā)揮其效能方面必須維護(hù)司法權(quán)力起止的有限性、決策的集中性、裁判的公開性和運(yùn)作目標(biāo)的整體性特征；權(quán)力運(yùn)行的過程，在于充分發(fā)揮算法系統(tǒng)嵌入司法系統(tǒng)的疊加性優(yōu)勢(shì)，合理地進(jìn)行司法程序的算法設(shè)置和布局；權(quán)力運(yùn)行的效果，體現(xiàn)出系統(tǒng)博弈中公平問題的復(fù)雜性，并以可解釋性模型的構(gòu)建勾連法律的平等權(quán)利和非歧視性規(guī)制。

1.算法證據(jù)的“主仆場(chǎng)景”適用規(guī)則

證據(jù)是準(zhǔn)確認(rèn)定事實(shí)的基石，在算法侵入證據(jù)本體，并對(duì)準(zhǔn)確認(rèn)定事實(shí)有實(shí)質(zhì)危險(xiǎn)時(shí)，對(duì)算法進(jìn)行規(guī)制是應(yīng)有之義。在法律理性的要求下，為了實(shí)現(xiàn)對(duì)算法中的權(quán)利進(jìn)行保障的底線原則，需要明確單獨(dú)專門討論算法規(guī)制問題，這一考慮暗含的前提是算法與傳統(tǒng)科技的不同。如前文所述，算法是一種人工智能工具和技術(shù)。這種人造技術(shù)特性使得算法天生地帶有價(jià)值傾向，算法設(shè)計(jì)者可以依據(jù)不同的目的設(shè)計(jì)算法。在司法領(lǐng)域，要明確算法決策意義上的算法證據(jù)僅具有輔助性地位，不能替代人類法官進(jìn)行判案，并需要設(shè)計(jì)出更為精細(xì)的算法透明制度。(36)參見江溯：《自動(dòng)化決策、刑事司法與算法規(guī)制——由盧米斯案引發(fā)的思考》，載《東方法學(xué)》2020年第3期，第76頁(yè)。例如，外賣平臺(tái)算法，其目的是外賣送達(dá)的效率。因此，外賣小哥可能會(huì)為了滿足算法設(shè)定的時(shí)間標(biāo)準(zhǔn)而被“困在”算法中。同樣的，在證據(jù)應(yīng)用中，不同的目的會(huì)設(shè)計(jì)出不同的算法，證據(jù)信息顯示的內(nèi)容也就不同。因此，將算法本身作為證據(jù)法律規(guī)制的對(duì)象成了理論上的共識(shí)。此外，立足于證據(jù)法，對(duì)算法應(yīng)用所產(chǎn)生的大數(shù)據(jù)證據(jù)建立證據(jù)排除規(guī)則，是反向規(guī)制算法的有效方案。算法本身并不是為自己而進(jìn)行計(jì)算活動(dòng)，這體現(xiàn)為“仆人”的服務(wù)性特征；算法證據(jù)需要在這種“主仆場(chǎng)景”中為了“主人”——算法設(shè)計(jì)者的利益從事智能活動(dòng)。(37)參見[德]托馬斯·威施邁耶、蒂莫·拉德馬赫：《人工智能與法律的對(duì)話》，韓旭至等譯，韓旭至等校，上海人民出版社2020年版，第149頁(yè)。在“主仆場(chǎng)景”視域，對(duì)算法證據(jù)的合法性進(jìn)行審查，需要構(gòu)建基于取證主體和取證程序兩個(gè)層面的非法證據(jù)排除規(guī)則。重點(diǎn)判斷“主”的要素——算法設(shè)計(jì)者的取證主體資格，然后審查“仆”的要素——算法模型的程序合法性與規(guī)范性，在“主仆”融合的視角下達(dá)成對(duì)算法證據(jù)的合法性審查，形成算法證據(jù)的非法證據(jù)排除規(guī)則。最終明確基于算法歧視和算法偏見所形成的算法證據(jù)應(yīng)當(dāng)進(jìn)行強(qiáng)制性排除，對(duì)符合中立性和資質(zhì)性以及技術(shù)說明性的算法證據(jù)，可以適用補(bǔ)正性排除規(guī)則或者裁量性排除規(guī)則。

2.算法證據(jù)的場(chǎng)景解釋規(guī)則

在司法理性的要求下，為了實(shí)現(xiàn)算法的場(chǎng)景約束原則，面對(duì)日益緊迫的算法治理需求，算法解釋權(quán)被提出，對(duì)用戶和相關(guān)個(gè)體的自治性加以尊重，為用戶和相關(guān)個(gè)體的技術(shù)性正當(dāng)程序權(quán)利奠定行使基礎(chǔ)、避免算法危害成本外化和彌散。(38)參見張欣：《算法解釋權(quán)與算法治理路徑研究》，載《中外法學(xué)》2019年第6期，第1425頁(yè)。在算法證據(jù)的證據(jù)能力審查上，應(yīng)能經(jīng)受住相關(guān)性檢驗(yàn)和科學(xué)可靠性檢驗(yàn)，通過算法場(chǎng)景的標(biāo)準(zhǔn)，構(gòu)建算法證據(jù)的解釋規(guī)則。輸入的數(shù)據(jù)(因)經(jīng)過算法輸出(果)，算法是具有因果關(guān)系性質(zhì)的機(jī)制。刑事司法中實(shí)體事實(shí)的證明遵循嚴(yán)格證明法則，在嚴(yán)格證明下，必然要打破算法黑箱，使法官了解算法的運(yùn)行機(jī)理與基本邏輯結(jié)構(gòu)。隨著算法在證據(jù)領(lǐng)域的應(yīng)用逐漸成熟，一定程度的算法標(biāo)準(zhǔn)可能成型。在算法證據(jù)的模型層面，需要明確具體使用了哪些假設(shè)或限制，使用了哪些模型和建模工具，以及輸出結(jié)果的準(zhǔn)確度基準(zhǔn)，錯(cuò)誤分析及補(bǔ)救措施等標(biāo)準(zhǔn)。如此，才能建立可理解、可解釋、可靠可控的可信算法。(39)Frank Pasquale, The Black Box Society, Harvard University Press, 2015, p.9.目前，我國(guó)公安部經(jīng)濟(jì)犯罪偵查局已經(jīng)在公安內(nèi)部云中上傳了經(jīng)濟(jì)犯罪的算法模型標(biāo)準(zhǔn)，亟待上升到規(guī)范層次。此外，算法證據(jù)適用中還需要強(qiáng)調(diào)構(gòu)建算法共識(shí)與告知制度。例如，國(guó)家網(wǎng)信辦等四部門公布的《互聯(lián)網(wǎng)信息服務(wù)算法推薦管理規(guī)定》第16條，明確要求互聯(lián)網(wǎng)服務(wù)提供者向用戶“以顯著方式告知”算法的存在，并“以適當(dāng)方式公示”算法的基本原理和運(yùn)行機(jī)制?？傊惴ㄗC據(jù)在司法適用過程中，不僅需要對(duì)算法的原理進(jìn)行解釋說明，還需要對(duì)算法進(jìn)行公示和告知，使得包括計(jì)算機(jī)專家在內(nèi)的社會(huì)公眾能夠進(jìn)行理性選擇，防止算法權(quán)力的強(qiáng)制和濫用。

3.算法證據(jù)的對(duì)質(zhì)參與規(guī)則

在技術(shù)理性的要求下，為了實(shí)現(xiàn)算法的風(fēng)險(xiǎn)治理原則，需要構(gòu)建與完善算法證據(jù)的對(duì)質(zhì)參與原則以及后文論述的算法證據(jù)證明力規(guī)則和算法證據(jù)鑒定與推定規(guī)則。在司法實(shí)踐中，對(duì)算法證據(jù)的審查判斷需要建立算法生成證據(jù)的排除制度和對(duì)質(zhì)參與規(guī)則。對(duì)基于海量數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)庫(kù)算法比對(duì)，宜采取庭上展示和辯方質(zhì)證的證據(jù)方法，對(duì)基于算法模型的大數(shù)據(jù)分析宜采取專家輔助人提供檢驗(yàn)意見和出庭接受質(zhì)證的方法。(40)同注①，第33頁(yè)。基于目前證據(jù)應(yīng)用場(chǎng)景下的算法是由偵查機(jī)關(guān)與科技企業(yè)合作設(shè)計(jì)，算法必然隱含著偵查機(jī)關(guān)本身的價(jià)值判斷。而為了防止偵查機(jī)關(guān)憑借算法技術(shù)成為訴訟關(guān)系的中心，應(yīng)當(dāng)賦予對(duì)方當(dāng)事人對(duì)算法證據(jù)的對(duì)質(zhì)權(quán)利和法官對(duì)算法生成證據(jù)的排除權(quán)力。此外，證據(jù)異議制度和證據(jù)排除制度仍然是規(guī)制取證行為最有效的制度之一，能夠較為有效地保證偵查機(jī)關(guān)運(yùn)用算法及其證據(jù)材料的可靠性。

4.算法證據(jù)的證明力規(guī)則

結(jié)合大數(shù)據(jù)應(yīng)用的信息連接點(diǎn)選擇、算法歧視可能性、邏輯架構(gòu)合理性、算法結(jié)論穩(wěn)健性等判斷算法證據(jù)的關(guān)聯(lián)性及其對(duì)待證事實(shí)的證明程度。算法證據(jù)的適用和證明力評(píng)價(jià)，需要考量海量數(shù)據(jù)信息的獲得性、算法模型的可靠性等內(nèi)容，還要考量因其技術(shù)自證和法律效力的融合問題，進(jìn)而通過海量數(shù)據(jù)信息判斷算法證據(jù)的關(guān)聯(lián)性和證明程度。我國(guó)未來對(duì)算法證據(jù)適用規(guī)則的規(guī)定，應(yīng)當(dāng)包括算法證據(jù)的采納標(biāo)準(zhǔn)和采信標(biāo)準(zhǔn)、證據(jù)調(diào)取、證明力標(biāo)準(zhǔn)等內(nèi)容。同時(shí)，通過算法的人工智能技術(shù)和機(jī)器學(xué)習(xí)，有利于避免證明評(píng)價(jià)的主觀性，實(shí)現(xiàn)基于算法證據(jù)的證明力評(píng)價(jià)模式更新。(41)參見周慕涵：《證明力評(píng)判方式新論——基于算法的視角》，載《法律科學(xué)》2020年第1期，第46頁(yè)。例如，杭州互聯(lián)網(wǎng)法院利用區(qū)塊鏈存證技術(shù)審理的第一案，對(duì)區(qū)塊鏈算法證據(jù)的效力認(rèn)定以及審查規(guī)則即是一種協(xié)調(diào)整合規(guī)則的綜合適用。該案借用了區(qū)塊鏈算法技術(shù)本身具有的分布式存儲(chǔ)，通過不可篡改的特性和智能算法模型增強(qiáng)電子數(shù)據(jù)的證明力。法院在綜合審查過程中，著重審查區(qū)塊鏈等證據(jù)材料的真實(shí)性。一方面，審查判斷區(qū)塊鏈技術(shù)存證的電子證據(jù)是否真實(shí)；另一方面，整合審查區(qū)塊鏈算法所形成的證據(jù)材料與待證事實(shí)的相關(guān)性。最終，運(yùn)用區(qū)塊鏈技術(shù)、算法證據(jù)對(duì)侵權(quán)行為結(jié)果事實(shí)進(jìn)行具有可靠性的抓取，通過上鏈固證規(guī)范、算法技術(shù)審查、下鏈取證方式的合法等協(xié)調(diào)整合角度，來審查該證據(jù)材料的證據(jù)能力大小。此外，在對(duì)算法證據(jù)進(jìn)行證據(jù)能力審查后，再考量其證明力大小的問題。算法證據(jù)的證明力規(guī)則構(gòu)建，如同區(qū)塊鏈證據(jù)一樣，緣于哈希校驗(yàn)、時(shí)間鎖定與節(jié)點(diǎn)印證等技術(shù)特點(diǎn)，在真實(shí)性方面極大增強(qiáng)的基礎(chǔ)上，呈現(xiàn)出入鏈后數(shù)據(jù)真實(shí)性有保障、入鏈前數(shù)據(jù)真實(shí)性可優(yōu)化兩大定律。(42)參見劉品新：《論區(qū)塊鏈證據(jù)》，載《法學(xué)研究》2021年第6期，第130頁(yè)。因此，需要充分體現(xiàn)算法證據(jù)的自動(dòng)化優(yōu)勢(shì)、時(shí)間上的瞬時(shí)性和不可篡改性，提升它的證明力和數(shù)據(jù)信息的可靠性。在算法證據(jù)關(guān)聯(lián)性審查時(shí)，可以集中于進(jìn)入算法前的存證前置程序上，需要確保輸入算法前的規(guī)范性，一旦將證據(jù)輸入至計(jì)算機(jī)算法中，其關(guān)聯(lián)性就基本上得到了保障。

5.算法證據(jù)的鑒定與推定規(guī)則

如前所述，算法技術(shù)權(quán)力的異化和場(chǎng)景欺騙，可能導(dǎo)致算法證據(jù)的不可靠性，因此可以通過算法鑒定的方式對(duì)算法證據(jù)形成過程進(jìn)行全過程監(jiān)督，通過算法“白盒”等功能評(píng)價(jià)方法對(duì)算法行為人的意志進(jìn)行判斷，從而對(duì)算法證據(jù)實(shí)現(xiàn)鑒真。不論是基于海量數(shù)據(jù)庫(kù)比對(duì)證據(jù)還是基于算法模型證據(jù)，算法不可避免地要作出判斷，包括什么信息(或哪類信息)應(yīng)被納入輸出的結(jié)果，算法的輸出結(jié)果本質(zhì)上更接近對(duì)信息的重新匯聚和排列?？梢?，算法在證據(jù)應(yīng)用場(chǎng)景下是一種方法論意義上的工具。算法證據(jù)是一種基于人造技術(shù)而形成的證據(jù)材料，算法是為了完成特定步驟的有限程序，這就決定了算法如何完成從輸入到輸出的任務(wù)，并由人類規(guī)定，算法證據(jù)的合理使用必須通過鑒定方式來實(shí)現(xiàn)。具體到作為大數(shù)據(jù)證據(jù)的算法證據(jù)，海量的電子數(shù)據(jù)所蘊(yùn)含的信息無法直接顯現(xiàn)，必須將其排列、組合之后，才能通過結(jié)構(gòu)化的電子數(shù)據(jù)顯示證據(jù)信息。因此，算法在其中體現(xiàn)為代替人類自動(dòng)化處理電子數(shù)據(jù)的工具，所形成的算法證據(jù)需要對(duì)自動(dòng)化計(jì)算機(jī)技術(shù)進(jìn)行鑒定或者引進(jìn)專家證人進(jìn)行審查判斷。在實(shí)踐中可以嘗試將完整性校驗(yàn)、可信時(shí)間戳、數(shù)字簽名、區(qū)塊鏈存證等信息技術(shù)應(yīng)用于算法證據(jù)的電子數(shù)據(jù)鑒真。(43)參見謝登科：《電子數(shù)據(jù)的技術(shù)性鑒真》，載《法學(xué)研究》2022年第2期，第209頁(yè)。算法證據(jù)的鑒真，與區(qū)塊鏈證據(jù)一樣，存在載體與內(nèi)容兩分意義上的“雙階鑒真”。即對(duì)算法證據(jù)的載體鑒真，往往通過區(qū)塊鏈技術(shù)的反篡改技術(shù)，對(duì)案件中電子證據(jù)的移送、計(jì)算、保管提供技術(shù)真實(shí)性擔(dān)保，實(shí)現(xiàn)對(duì)算法證據(jù)“技術(shù)獨(dú)特性”的證明；而對(duì)算法證據(jù)的內(nèi)容鑒真，則主要涉及大數(shù)據(jù)信息內(nèi)容的收集和提取，通過“保管鏈條”的鑒真方法進(jìn)行實(shí)質(zhì)性判定。

同時(shí)，在算法技術(shù)難以證明和鑒定的情況下，可以通過算法推定規(guī)則構(gòu)建來彌補(bǔ)缺陷。算法推定則是依據(jù)算法所包含的時(shí)間、范圍、主體、數(shù)據(jù)、事件等特定技術(shù)規(guī)則與行為人意志的伴生關(guān)系或常態(tài)聯(lián)系而設(shè)立的司法證明規(guī)則。由于算法在人類設(shè)定的目標(biāo)范圍內(nèi)，起到了替代人類的作用。在基于海量數(shù)據(jù)庫(kù)比對(duì)證據(jù)中，利用同一認(rèn)定原理建立比對(duì)特征模型，在很大程度上是由機(jī)器算法給出實(shí)質(zhì)判斷的，這在很大程度上取代了傳統(tǒng)意義上的鑒定形式。在基于算法模型的大數(shù)據(jù)證據(jù)中，利用危害行為所映射的資金數(shù)據(jù)規(guī)律建立資金數(shù)據(jù)模型，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)推定的效果。例如，算法的技術(shù)規(guī)則具有以下情形時(shí)，可以推定網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)對(duì)相應(yīng)的具體犯罪行為是明知的：①針對(duì)某類非法數(shù)據(jù)進(jìn)行技術(shù)規(guī)則回應(yīng)，如通過設(shè)立不良信息過濾系統(tǒng)等進(jìn)行管控；②針對(duì)某類非法數(shù)據(jù)進(jìn)行過多次技術(shù)處置，如通過指令日志發(fā)現(xiàn)曾對(duì)非法數(shù)據(jù)進(jìn)行專門分析。(44)同注⑨，第115頁(yè)。

結(jié) 語(yǔ)

證據(jù)制度與科學(xué)技術(shù)的發(fā)展存在著同頻同振的關(guān)系。從神示證據(jù)、法定證據(jù)、自由心證證據(jù)，再到智能法學(xué)時(shí)代的大數(shù)據(jù)證據(jù)，人類對(duì)事實(shí)的還原能力不斷提高。隨著不同場(chǎng)景下的部分決策與行為被讓渡給算法，我們進(jìn)入了“算法統(tǒng)治的時(shí)代”。技術(shù)的極速進(jìn)步和法律的保守步伐的碰撞，使新的問題不可避免地出現(xiàn)。由于對(duì)算法技術(shù)缺乏有效規(guī)制，由算法權(quán)力所形成的算法證據(jù)，往往是一種獨(dú)立的決策機(jī)制，會(huì)產(chǎn)生司法專斷意義上的不公平性；同時(shí)，算法計(jì)算過程的不公開性和非解釋性將可能會(huì)對(duì)特定場(chǎng)域的群體造成歧視，進(jìn)而形成了所謂的“算法歧視”問題。技術(shù)不能脫離現(xiàn)實(shí)應(yīng)用，科技的應(yīng)用離不開法律的監(jiān)管。算法在證據(jù)場(chǎng)景的應(yīng)用可能會(huì)導(dǎo)致事實(shí)認(rèn)定偏差的風(fēng)險(xiǎn)，可能會(huì)對(duì)訴訟程序的公平理念、程序正義等核心價(jià)值產(chǎn)生巨大的沖擊。

算法并不具有預(yù)設(shè)的被信任度，只有將算法轉(zhuǎn)譯為證據(jù)法學(xué)的概念，在法律框架下對(duì)算法證據(jù)予以規(guī)制，算法生成的證據(jù)才會(huì)可靠地彰顯證據(jù)功用和價(jià)值。算法證據(jù)是將海量的案件信息數(shù)據(jù)進(jìn)行計(jì)算整合，并形成結(jié)構(gòu)化、信息化的案件場(chǎng)景自動(dòng)解讀與自動(dòng)推理結(jié)果的材料。算法證據(jù)是大數(shù)據(jù)證據(jù)的一種類型，本質(zhì)上是電子數(shù)據(jù)，但它又不完全是大數(shù)據(jù)證據(jù)。在法律價(jià)值、司法理性與技術(shù)治理的交互融合背景下，需要明確算法證據(jù)規(guī)則適用的權(quán)利保障底線原則、場(chǎng)景約束原則和風(fēng)險(xiǎn)治理原則。最終，在算法證據(jù)適用規(guī)則的具體構(gòu)建過程中，充分提升其技術(shù)治理整體性效能，通過算法自動(dòng)化決策疊加性優(yōu)勢(shì)，合理設(shè)置證據(jù)審查和判斷依據(jù)，促進(jìn)“算法向善”、為司法所用。