摘 要：大數(shù)據(jù)證據(jù)質證形式化是實踐中亟需解決的難題。根據(jù)大數(shù)據(jù)證據(jù)運用方式，可將其分為報告分析型、識別比對型與預測推論型三種類型。大數(shù)據(jù)證據(jù)多由控方持有，且質證對象是由原始數(shù)據(jù)衍生而來的派生材料，法院對大數(shù)據(jù)證據(jù)的認可度較高。由于質證規(guī)則缺失、質證質效不高等原因，大數(shù)據(jù)證據(jù)出現(xiàn)“實質不能”的質證困境。需針對大數(shù)據(jù)證據(jù)構建詢問、對質、異議等一般質證規(guī)則；根據(jù)報告分析型、識別比對型、預測推論型等不同類型大數(shù)據(jù)證據(jù)確立質證要點；從堅持直接原則與言詞原則、加強控辯雙方的平等對抗、注重大數(shù)據(jù)證據(jù)運用能力提升三方面優(yōu)化大數(shù)據(jù)證據(jù)質證環(huán)境。

關鍵詞：大數(shù)據(jù)證據(jù) 質證規(guī)則 交叉詢問

隨著大數(shù)據(jù)在司法領域的深度運用，作為承載機器算法與人工智能技術的“數(shù)據(jù)資料”成為證明個案案情的關鍵。關于大數(shù)據(jù)證據(jù)的概念，目前實踐中存在不同看法：一是根據(jù)證據(jù)來源來界定，認為利用大數(shù)據(jù)偵查手段取得的證據(jù)即大數(shù)據(jù)證據(jù)，而大數(shù)據(jù)偵查手段包括了數(shù)據(jù)查詢、數(shù)據(jù)比對及數(shù)據(jù)挖掘等方式。［1］二是根據(jù)實質標準來判斷，即有人工智能與算法的介入。［2］三是根據(jù)分層理論來建構，即大數(shù)據(jù)的層次性決定了單純的數(shù)據(jù)資料難以作為證據(jù)使用，只有結構化處理后的數(shù)據(jù)信息，才能成為大數(shù)據(jù)證據(jù)。［3］四是根據(jù)現(xiàn)有法定證據(jù)類型來轉化，即大數(shù)據(jù)證據(jù)不是獨立的證據(jù)類型，需將其轉化為現(xiàn)有法定證據(jù)類型方可使用，實踐中出現(xiàn)了四種轉化形態(tài)：（1）書證；（2）鑒定意見；（3）情況說明；（4）專家輔助人意見。［4］

上述認識上的差異體現(xiàn)了大數(shù)據(jù)證據(jù)的多元屬性。從總體來看，大數(shù)據(jù)證據(jù)是為了實現(xiàn)訴訟目的，而對龐大的原始數(shù)據(jù)資料進行分析所得的證明案件事實的材料。關于大數(shù)據(jù)證據(jù)的研究成果多聚焦于證據(jù)獲取及風險控制上，庭審質證環(huán)節(jié)的研究略顯不足。

一、大數(shù)據(jù)證據(jù)類型及質證的實踐現(xiàn)狀

由于大數(shù)據(jù)證據(jù)的外延過于寬泛，在不同的情境下會呈現(xiàn)不同的樣態(tài)，因此，需先對大數(shù)據(jù)技術應用予以分類，并在此基礎上就大數(shù)據(jù)證據(jù)質證情況進行分析。

（一）大數(shù)據(jù)證據(jù)的類型

從證據(jù)類型的劃分來看，大數(shù)據(jù)證據(jù)與法定證據(jù)類型之間存在著不一致性，關于其歸屬亦充滿爭議。根據(jù)大數(shù)據(jù)證據(jù)運用的方式及目的，可將其分為報告分析型、識別比對型與預測推論型三種類型。

1.報告分析型大數(shù)據(jù)證據(jù)。其邏輯起點在于利用算法程序對某一數(shù)據(jù)庫相關數(shù)據(jù)進行歸納及分類，通過分析得出發(fā)展趨勢及結論。該類證據(jù)主要適用于如下場域：一是在重大經濟犯罪案件中，對涉案金額及資金走向進行分析。二是在涉案人數(shù)眾多案件中，對人員加以分類分級得出組織架構。如：“e租寶”案件涉及受害人115萬余人，涉及幾千家銀行、幾萬個數(shù)據(jù)賬戶、數(shù)百家公司。如果僅憑人工對上述證據(jù)進行梳理，顯然在法定辦案期限內難以完成。在該案的偵查過程中，偵查機關通過對阿里云平臺上涉及的海量數(shù)據(jù)進行分析，得出了經營者之間的不同層級關系，并最終確定了進出流水數(shù)額，鎖定了主要犯罪事實。［5］

2.識別比對型大數(shù)據(jù)證據(jù)。即為了實現(xiàn)對相關數(shù)據(jù)的同一性認定，對數(shù)據(jù)庫中相關數(shù)據(jù)進行分析比對所得到的材料。實踐中運用最為廣泛的是人臉識別、DNA鑒定等。其基礎在于利用特定人的生物信息及社會信息，在數(shù)據(jù)中進行搜索比對，從而鎖定與之相關聯(lián)的匹配信息。這種大數(shù)據(jù)證據(jù)需要先進的技術及龐大的數(shù)據(jù)庫作為支撐。如：對DNA的比對，需要相關對象的脫氧核糖排列信息片段，并轉化為與之對應的計算機二進制信息符號，在對大量數(shù)據(jù)進行比對的基礎上才能得出關于相似度的結論。

3.預測推論型大數(shù)據(jù)證據(jù)。該類型證據(jù)大多用于預測未來走向，即基于某些行為的慣性特征及不同個體的特殊愛好，通過大數(shù)據(jù)提前預測其接下來的行為，主要適用于對犯罪嫌疑人的偵查和逮捕。但需注意的是，要提升預測的精準性，不僅需要對被預測者的行為數(shù)據(jù)進行分析，還需結合其他行為主體進行對照，極易出現(xiàn)侵害其他主體個人隱私的情況。數(shù)據(jù)庫中絕大多數(shù)的數(shù)據(jù)都屬于個人隱私，如在進行預測的過程中進行采集、比對，難免有公權侵犯私權之嫌，需平衡偵查犯罪需要與個人隱私保護之間的關系。

（二）大數(shù)據(jù)證據(jù)質證的實踐特點

1.大數(shù)據(jù)證據(jù)持有者多為控方。在刑事訴訟中，公訴人與辯護人皆可提供證據(jù)，并針對對方證據(jù)發(fā)表質證意見。理想化的質證模式應當是“你來我往”，但由于控方處于較強勢的地位，因此“證據(jù)偏在”現(xiàn)象一定程度存在。而在大數(shù)據(jù)證據(jù)的運用上尤為明顯，大數(shù)據(jù)證據(jù)多由控方持有且用于證明對己有利的事實。辯方幾乎在庭審質證過程中不提交大數(shù)據(jù)證據(jù)，僅作為申請質證的主體存在。在整個庭審質證過程中，大數(shù)據(jù)證據(jù)的運用幾乎呈“一邊倒”的現(xiàn)象。

2.質證對象多為派生材料。大數(shù)據(jù)證據(jù)在實踐中的適用，主要是采取對基礎數(shù)據(jù)材料進行加工從而得出派生材料的方式，控方向人民法院提交的大數(shù)據(jù)證據(jù)亦不是原始的數(shù)據(jù)材料，而是派生材料。主要有檢驗報告［6］、鑒定意見［7］、分析報告［8］、情況說明［9］等，原始數(shù)據(jù)資料作為質證對象的情況較為少見，往往只是作為抽樣樣品與勘驗對象出現(xiàn)。

3.質證內容主要圍繞關聯(lián)性展開。大數(shù)據(jù)證據(jù)質證往往圍繞待證事實與證據(jù)之間的關聯(lián)性展開，從而實現(xiàn)其證明價值。直接證據(jù)的證明力較之間接證據(jù)更大，大數(shù)據(jù)證據(jù)大多數(shù)為間接證據(jù)，直接利用原始數(shù)據(jù)材料進行證明的情況較為罕見。因此，關聯(lián)性便成了主要關注內容。同時，對大數(shù)據(jù)證據(jù)真實性與合法性的爭論主要聚焦于數(shù)據(jù)扣押、儲存設備移交及數(shù)據(jù)保管上，質疑原始數(shù)據(jù)材料真實性、運算過程等的情況極為少見。

4.大數(shù)據(jù)證據(jù)認可度較高。由于大數(shù)據(jù)證據(jù)的特殊屬性，對其質證有時需依賴于技術專家。人民法院通常不會主動要求控方就合法性、合理性等進行說明，在判決書中也往往就質證情況一筆帶過。［10］只有少數(shù)案件控方才對專業(yè)性問題進行回應，聘請技術專家出庭質證的情況亦較為少見。對于此類證據(jù)，人民法院的認可度較高，亦不會要求控方就合法性、合理性等進行說明。

二、大數(shù)據(jù)證據(jù)質證的困境

根據(jù)《最高人民法院關于適用〈中華人民共和國刑事訴訟法〉的解釋》第71條規(guī)定，證據(jù)未經質證等法庭調查程序查證屬實，不得作為定案的根據(jù)。大數(shù)據(jù)證據(jù)與傳統(tǒng)類型的證據(jù)相比具有特殊性，不能完全借用傳統(tǒng)類型證據(jù)質證規(guī)則。在實踐中主要存在如下三方面問題。

（一）質證規(guī)則缺失

質證規(guī)則是保證質證程序規(guī)范高效運行的關鍵和前提。我國現(xiàn)行法律關于大數(shù)據(jù)證據(jù)的質證規(guī)則存在不足，既體現(xiàn)在基本證據(jù)規(guī)則的缺失上，亦體現(xiàn)在操作規(guī)范的不健全上。如，控方一般在提交大數(shù)據(jù)證據(jù)的同時，會向人民法院另行出具一份情況說明，在庭審過程中除非辯方主動提出，否則一般不會就該證據(jù)進行專門的調查。此外，基于控方所處相對優(yōu)勢地位，有時會出現(xiàn)將其所有“裸數(shù)據(jù)”全部出示給辯方的情形，辯方難以在短時間內對海量數(shù)據(jù)進行分析、確認。

（二）質證質效不高

部分大數(shù)據(jù)證據(jù)原始數(shù)據(jù)處理、分析方法完全隱匿于“暗箱”中，這種不公開性在報告分析型大數(shù)據(jù)證據(jù)中，顯得尤為突出，主要體現(xiàn)在兩個方面：一是控方很少主動就該證據(jù)涉及的技術原理進行解釋；二是專家證人等專業(yè)技術人員很少出席法庭對技術原理予以闡釋。再加之法院對于大數(shù)據(jù)證據(jù)認可度比較高，相關證據(jù)材料的質證極易出現(xiàn)“形式化”。

三、大數(shù)據(jù)證據(jù)質證困境的化解

（一）構建大數(shù)據(jù)證據(jù)一般質證規(guī)則

大數(shù)據(jù)證據(jù)質證規(guī)則的構建，需立足于其技術性和專業(yè)性特征，在明確舉證規(guī)則的基礎上，從詢問規(guī)則、對質規(guī)則、異議規(guī)則三方面構建一般質證規(guī)則，將質證重點聚焦于算法技術上。

筆者認為，大數(shù)據(jù)證據(jù)舉證規(guī)則的構建，應當至少包括如下五方面的內容：一是明確舉證目標。由于舉證責任在控方，因此舉證目標的確定主要由控方確定?？傮w來看，控方的責任在于證明被告人罪名及罪重罪輕，關涉上述事實的大數(shù)據(jù)證據(jù)皆要呈于法庭并予以重點闡釋，以證明案件事實。二是出示證據(jù)材料。在庭審過程中，舉證要做到思路清晰，目標明確。原則上控方作為證據(jù)持有者，需對大數(shù)據(jù)證據(jù)中涉及的算法原理、數(shù)據(jù)來源作出全面說明，同時亦需對可能存在的誤差等進行厘清。三是明確舉證順序。大數(shù)據(jù)證據(jù)的舉證順序，可以借鑒傳統(tǒng)舉證規(guī)則中“公訴人——被害人——辯方”的順位。首先由公訴方向法庭出示證據(jù)，其后由相關技術人員出席說明情況，接著聽取被害人陳述，訊問被告人。四是確立排除規(guī)則。設置剛性的大數(shù)據(jù)證據(jù)說明意見排除規(guī)則，可以較好地保障當事人合法權益，最大程度確保相關技術性證人能夠出庭說明情況。其應出庭而未出庭的，應當對該大數(shù)據(jù)證據(jù)加以排除，不能作為證據(jù)使用。五是明確舉證重點。由于大數(shù)據(jù)證據(jù)多用來證明定罪量刑問題，因此有必要加以單獨和重點舉證?？胤讲粌H要出具原始數(shù)據(jù)源載體，亦要提供由此形成的派生材料。

一般質證規(guī)則建議從如下方面構建：

1.詢問規(guī)則。關于大數(shù)據(jù)證據(jù)的質證，控辯雙方皆有權利在法庭上發(fā)問，發(fā)問對象主要是相關技術人員及該證據(jù)的保管者、鑒定者等。但是在發(fā)問時，應當遵循如下規(guī)則：一是關聯(lián)性規(guī)則?？剞q雙方針對大數(shù)據(jù)證據(jù)的發(fā)問必須與案件事實相關，不得提問與之無關的問題。二是輔助性規(guī)則。經申請審判長同意，發(fā)問方可以借助相關模型、照片等就大數(shù)據(jù)證據(jù)的技術性問題進行發(fā)問。三是不公開規(guī)則。對于涉及國家秘密及個人隱私的大數(shù)據(jù)證據(jù)，應當在非公開的狀態(tài)下進行發(fā)問。

2.對質規(guī)則。首先，明確對質范圍。在整個對質過程中，應當以辯方為核心進行。具體而言，被告人及辯方律師可與公訴人、相關技術人員、大數(shù)據(jù)證據(jù)的保管者等進行對質。其次，完善對質程序。對質程序的啟動包括依職權與依申請兩種模式。依職權模式的啟動主體為審判長，在必要時亦可以賦予法官啟動的權利。只要當事人提出申請，無特殊理由法院應當準許。最后，設置對質條件。當控方與辯方就相關案件事實及證據(jù)存在不同意見時，應當組織質證。

3.異議規(guī)則。異議規(guī)則的構建包括異議主體、對象及處理、救濟程序等。一般而言，異議可以在整個質證環(huán)節(jié)提出，包括大數(shù)據(jù)證據(jù)及證明行為。法官可以對雙方提出的異議進行發(fā)問，要求進一步闡釋異議理由，或者可以要求異議提出方通過意見陳述的方式加以說明。倘使異議理由成立，法院應當予以支持；對于不能當庭確定理由是否成立的，可以休庭；若異議理由不成立，則應當當庭駁回。在救濟程序方面，應當將異議過程載入庭審筆錄，不服異議裁決的，可在上訴或抗訴時一并要求人民法院進行實質審查。

（二）不同類型大數(shù)據(jù)證據(jù)的質證要點

一是報告分析型大數(shù)據(jù)證據(jù)的質證要點。在質證時需要對利用原始數(shù)據(jù)生成派生大數(shù)據(jù)證據(jù)材料的算法技術及設計動機進行合理說明。算法技術要合法、中立、客觀，不能侵害其他主體利益。同時，要采取相對公開原則，在做好代碼技術等保密的基礎上，盡量闡明算法技術原理。二是識別比對型大數(shù)據(jù)證據(jù)的質證要點。要注重聽取專業(yè)技術人員的意見，必要時專家輔助人要出席法庭并就相關原理予以闡釋?？梢赃\用多種系統(tǒng)對大數(shù)據(jù)證據(jù)進行驗證，著力提升識別比對運算系統(tǒng)的精準性。三是預測推論型大數(shù)據(jù)證據(jù)的質證要點。由于預測推論型大數(shù)據(jù)證據(jù)直接影響到犯罪嫌疑人的定罪，因此在質證時要重點闡釋預測推論型大數(shù)據(jù)證據(jù)與待證事實之間具有關聯(lián)性。因為其以證明“未來的行為”為要點，本質上在于“類似性”的判斷，必須確定犯罪嫌疑人即將實施的行為與預測推論的行為具有相似性。

（三）大數(shù)據(jù)證據(jù)質證相關配套措施

1.堅持直接原則與言詞原則。刑事訴訟直接原則包括實質上與形式上兩方面的內容。形式上的直接原則要求參與主體親自到場，而在大數(shù)據(jù)證據(jù)方面則強調控方主體到場，包括大數(shù)據(jù)證據(jù)的保管者、鑒定者等一系列與之相關的責任人員均應出庭，對大數(shù)據(jù)證據(jù)的相關問題接受詢問并作出說明。實質上的直接原則強調證據(jù)的原始性，應當將所有數(shù)據(jù)源存儲于介質之中一并提交人民法院，在整個移交過程中要確保完整性。

言詞原則必須滿足如下兩方面的要求：一是在法庭上必須以陳述的方式進行，對于控方提供的證據(jù)，必須接受質證。不能以大數(shù)據(jù)證據(jù)“情況說明”作為認定案件事實的依據(jù)。二是證據(jù)的調查必須以言詞方式進行，對大數(shù)據(jù)證據(jù)的質詢、回應等皆要以言詞的方式進行，必要時可以其他手段進行輔助，但不能取代言詞方式的主導地位。

2.加強控辯雙方的平等對抗。質證的形式主義影響著刑事證據(jù)的實質審查。為此，有必要從交叉詢問規(guī)則的要求出發(fā)，加強控辯雙方的平等對抗。一方面，要著力完善專家輔助人出庭制度。對于所有種類的大數(shù)據(jù)證據(jù)，只要需要對專業(yè)技術問題進行說明，皆可要求專家輔助人出庭予以闡釋。對于重大、疑難、復雜案件，如辯方無能力邀請專家輔助人，法院應當為其指派。另一方面，提供大數(shù)據(jù)證據(jù)的一方應當承擔算法解釋的客觀義務。大數(shù)據(jù)的提供者多為控方，應當注重從欲要證明的結果出發(fā)揭示其形成依據(jù)。［11］對于大數(shù)據(jù)證據(jù)涉及的算法技術，除非出于保密需求，否則一律應當公開。

3.注重大數(shù)據(jù)證據(jù)運用能力的提升。大數(shù)據(jù)證據(jù)運用能力主要體現(xiàn)在舉證、質證及辯論的對抗性上。此外，庭前準備工作亦是關鍵所在，需要控辯雙方歸納大數(shù)據(jù)證據(jù)與待證事實之間的爭議焦點，提升庭審應對技巧。法官亦應根據(jù)庭前控辯雙方提交的證據(jù)材料，確定是否有必要由專家輔助人、鑒定人等出席庭審。加強大數(shù)據(jù)證據(jù)運用能力的培訓是實現(xiàn)大數(shù)據(jù)證據(jù)質證實質化的關鍵，應當通過組織定期授課和業(yè)務培訓的方式，促使司法人員全面把握大數(shù)據(jù)證據(jù)的特點及質證要點。