潘 金 貴，熊 用 坪

(西南政法大學 法學院，重慶 401120)

引言

自20世紀70年代人工智能與法律的結合研究誕生以來，陸續(xù)已有探索人工智能在法律推理、法律裁量模型、信息檢索和查詢、法律本體等方面的研究與實踐。目前，人工智能可在立法、知法守法、司法等領域充分應用。在刑事審判中，訴訟證據(jù)的審查判斷是核心內容。隨著人工智能技術在司法領域應用的深入，國內外已開發(fā)出相應的智能系統(tǒng)應用于刑事證據(jù)的審查判斷，司法人員可借助人工智能對涉案證據(jù)進行分析，對證據(jù)審查應滿足的條件及結果進行推理預測。

在司法證明領域，科學技術發(fā)展使痕跡檢驗、指紋鑒定、DNA鑒定等科技手段的運用與證據(jù)制度緊密結合，提高了司法證明的效率，增強了司法證明的客觀性和確定性，科學證據(jù)在現(xiàn)代司法證明中發(fā)揮著越來越重要的作用。但囿于其他學科與法學專業(yè)的知識壁壘，法庭上的證據(jù)裁判者對科學證據(jù)傳統(tǒng)的審查判斷往往需要依賴行業(yè)專家，法官對以鑒定意見或結論的形式呈現(xiàn)的科學證據(jù)無法實質有效地判斷其可靠性，作為證據(jù)審查判斷“守門人”的權力受到科學知識權力的侵蝕，如何實現(xiàn)對科學證據(jù)實質有效地審查判斷是司法證明場域的重點與難點。人工智能在刑事證據(jù)判斷領域的研究與實踐為化解這樣的困境提供了契機，域外已有研究探討人工智能被應用于協(xié)助法官判斷專家證據(jù)可采性的可行性與具體方式。但在我國，人工智能介入證據(jù)的審查判斷理論與實踐還處于探索期，已有研究多從宏觀層面的視角出發(fā)，探索人工智能在刑事證據(jù)判斷中的運用原則、運用方式，以及人工智能在刑事證明領域的證據(jù)標準及規(guī)則指引、證據(jù)及證據(jù)鏈的校驗、審查等方面的原理及作用問題，而微觀層面視角下的人工智能對某一類具體證據(jù)的運用問題卻鮮有探究。科學證據(jù)與刑事訴訟中其他證據(jù)不同的是，其涉及跨學科的理論和知識，司法人員很難借助個人一般經驗進行判斷。因此可對其進行結構分析，使其具有數(shù)據(jù)化特性。人工智能通過將包含社會科學、自然科學知識與信息的數(shù)據(jù)庫進行系統(tǒng)化，運用于科學證據(jù)的審查判斷之中，為證據(jù)裁判者客觀高效地審查科學證據(jù)的證據(jù)能力及證明力提供了可能?？茖W證據(jù)由于其復雜性和專業(yè)性，在證據(jù)審查判斷中有更多的難點，對人工智能介入科學證據(jù)審查判斷的研究也有助于為人工智能介入其他類型的證據(jù)運用提供借鑒和參考。

一、傳統(tǒng)模式下科學證據(jù)審查判斷的困境

在刑事訴訟中，證據(jù)裁判者在審查判斷證據(jù)時的理想狀態(tài)是運用自身的知識儲備及借助經驗、邏輯思維理解證據(jù)內容，感知證據(jù)與事實之間的關系，但在對科學證據(jù)進行審查判斷時，收集與分析科學證據(jù)需借助各學科領域知識、方法、技術和儀器等，因此不得不依靠某領域的專家來對證據(jù)或事實作出判斷或解釋。證據(jù)裁判者在沒有掌握某項科學技術知識與經驗時，只能遵從領域內專家的解釋和分析，而科學證據(jù)本身并不絕對是客觀的、正確的，如果盲目遵從專家證人的意見，則可能導致事實認定錯誤。

(一)科學技術及理論的發(fā)展變化使科學證據(jù)具有不確定性

一般認為，科學是經過理論和實踐反復檢驗才形成的真理，因此人們認為通過科學技術分析與收集的證據(jù)客觀性、穩(wěn)定性強，科學證據(jù)由此被賦予了很強的證明力。但許多科學技術仍處在理論發(fā)展與實踐檢驗階段，某些新技術及新理論尚未被普遍接受，依據(jù)某一理論成立的科學技術可能會在另一研究與實踐中被顛覆。正如波普爾所說：“科學理論是可證偽的——科學知識的增長永遠是始于問題，終于問題——越來越深化的問題，越來越啟發(fā)新問題的問題?！痹谒痉I域，對證據(jù)進行收集與分析的科學技術也在不斷發(fā)展變化，科學證據(jù)具有不確定性。如果過度依賴某學科傳統(tǒng)的理論及技術方法，則有可能產生對科學證據(jù)使用不當、認識錯誤的情況。例如，DNA證據(jù)一直以來被認為是“黃金證據(jù)”，在刑事司法同一認定時具有極高的可靠性與極低的錯誤率，深受證據(jù)裁判者的信賴。但隨著科技的發(fā)展，DNA分析技術靈敏度提高，發(fā)現(xiàn)低于闕值的樣本成為可能，每一個接觸者都有可能通過直接接觸或者間接接觸留下DNA，在任何環(huán)境中，都可能存在微量DNA。微量DNA證據(jù)使得犯罪現(xiàn)場分析更為復雜，超越了傳統(tǒng)DNA鑒定知識的界限，如果證據(jù)裁判者仍然依據(jù)傳統(tǒng)的DNA證據(jù)同一認定理論對證據(jù)進行分析判斷，則可能導致司法誤判。而目前法庭對科學證據(jù)的審查判斷集中于鑒定過程、鑒定材料的規(guī)范等程序問題，如果不關注科學技術本身的變化與發(fā)展，則難以正確認識科學證據(jù)本身可能存在的陰暗面，在運用科學證據(jù)進行案件事實認定時則可能發(fā)生錯誤。

(二)人類主觀因素的介入使科學證據(jù)具有非中立性

法庭上的科學證據(jù)是在犯罪現(xiàn)場以適當方式收集到的各種線索和材料，并依靠大量工具儀器才能被分析處理。相對于帶有強烈主觀因素的言詞類證據(jù)，科學證據(jù)更具價值中立性。然而，科學證據(jù)要能被正確認識與理解需要特定的專家根據(jù)相關科學理論與技術方法，借助他們自身的知識和技能，為證據(jù)裁判者提出相關的參考意見。科學證據(jù)實際上是具體實物與鑒定意見的結合，所以科學證據(jù)也具有一定的主觀性。在對科學進行探究并運用的過程中，人的認知決策活動會受到內外諸多因素變化的影響。而且，專家依據(jù)的是有限的信息和材料提出相應的意見，有限的檢材信息難以確?？茖W證據(jù)專家得出客觀中立的證據(jù)分析與解釋。受人的主觀與客觀局限性限制，科學證據(jù)的收集與分析難免會產生錯誤或誤差。鑒于科學證據(jù)在案件事實發(fā)現(xiàn)過程中的重要作用，對科學證據(jù)進行解釋的專家可能會在相關利益的影響下產生自己的“偏見”。對于同一個科學論斷，可能因為某種利益尤其是經濟利益的影響出現(xiàn)完全不同的意見。在案件審理過程中，若裁判者不具有實質審查科學證據(jù)的能力，那傾向于各自當事人或受利益影響的專家證人可能會成為“收費的槍”，科學證據(jù)的價值中立性被破壞，事實認定的客觀性及準確性也會受到影響。

(三)知識的鴻溝使證據(jù)裁判者的終局裁判權力被侵蝕

通常情況下，證據(jù)裁判者可以基于自身法律知識和其他一般經驗與生活知識譜系，充分發(fā)揮主觀能動性對訴訟中的證據(jù)進行分析與判斷。但在評判以科學理論為基礎的科學證據(jù)時則是非常困難的，因為科學包括除法學之外的社會科學知識及自然科學知識，學科之間的知識跨度過大。在任何真正的專業(yè)領域中，只有通過長期的學習和鉆研才能充分掌握某學科的知識。而證據(jù)裁判者對科學證據(jù)的審查判斷證據(jù)需在法庭上進行，要求法官運用人腦思維在固定的時間和空間限制下判斷根據(jù)某一科學原理或技術得出的意見的可靠性具有極大難度?？茖W證據(jù)中的“專門知識”對于司法人員而言是陌生的，因此他們會較多關注科學證據(jù)的外在表現(xiàn)，對專家證人想要表達之意無法有效地評估或理解，所以不同的語言表達或是情態(tài)也可能表現(xiàn)為知識的運行軌跡，進而造就知識權力的支配關系。若要真正保留法官證據(jù)審查判斷的終局裁判權力，要求法官以緩慢的、分析的視角對科學證據(jù)進行分析，但如此會增加證據(jù)裁判者的裁量負擔。為了提高訴訟效率，證據(jù)裁判者可能會過分迷信某種類型的技術手段而忽視了可能的錯誤率以及與其他類型證據(jù)的權衡。我國沒有具體確立判斷科學證據(jù)的標準，法官通過對專家意見的表現(xiàn)形式以及案件中其他證據(jù)與科學證據(jù)的印證判斷科學證據(jù)的證據(jù)能力與證明力，而不是通過剖析科學證據(jù)本身的原理與方法判斷科學證據(jù)是否可信可靠。法官傾向以快捷機械的方式接納科學證據(jù)，科學證據(jù)審查的形式判斷多于實質判斷。雖然現(xiàn)行刑事訴訟法已將科學證據(jù)的表現(xiàn)形式由“鑒定結論”改為“鑒定意見”，意圖表明司法人員擁有審查判斷證據(jù)的最后決策權力。但這并沒有實際改變事實認定者面前的不對等知識情形，“知識—權力”性的話語壟斷權仍然存在，專門性知識權力與事實裁判權形成支配與被支配的關系。這樣的知識鴻溝導致具備知識優(yōu)勢的專家在不具備專門科學知識的事實認定者面前具有權威，無形中要求事實認定者遵從其意見并作出決策。

二、人工智能介入科學證據(jù)審查判斷的可行性分析

刑事訴訟法上的科學證據(jù)被定義為“利用某門科學專業(yè)知識或者依靠某種專業(yè)原理形成的對案件事實具有證明價值的事實或意見”。因此，事實認定者在審查判斷科學證據(jù)時面對的是兩個問題：一是以意見或結論為表現(xiàn)形式的專家證言的可信性問題，二是科學證據(jù)所依據(jù)的科學原理或科學知識、科學方法本身的可靠性問題?？煞謩e對這兩個問題進行結構性分析，提出具體的批判性問題予以解構，科學證據(jù)因此具有了大數(shù)據(jù)特征。人工智能的結構從下往上依次可分為基礎設施層、算法層、技術層、應用層，依次具有感知與分析、理解與思考、決策與交互的功能。人工智能的此種層次性結構與功能應用到司法中，便可通過大數(shù)據(jù)收集和計算、學習算法和高級的感知、分析能力及自然語言處理技術、交互能力的規(guī)劃決策等不同層次樣態(tài)實現(xiàn)對刑事證據(jù)的審查判斷。在此條件下，證據(jù)裁判者對科學證據(jù)的審查判斷更強調數(shù)理邏輯思維，與人工智能在司法中的運用結構具有邏輯契合性。

(一)科學證據(jù)審查判斷的結構分析

1.科學證據(jù)的外部結構：專家的中立性及權威性問題。 在法庭上，科學證據(jù)對案件事實的證明是基于專業(yè)人士對理論或方法的論證過程?？茖W證據(jù)要被法庭采納，需要專家是中立的且在行業(yè)內具有權威。在20世紀以前，法庭確定科學證據(jù)可采性的主要依據(jù)是看專家在某一專業(yè)領域或行業(yè)內是否具有權威，這被稱為“商業(yè)市場測試”標準。在該標準的要求下，法官需要調查專家證人是否在市場上的某一行業(yè)或領域獲得普遍認可。1923 年Frye案確立了在專家對科學證據(jù)進行評價與解釋所依據(jù)的科學理論或技術必須要已被充分接受與認可。1993年Daubert案確定了法院在確定科學證據(jù)的有效性時，要審查專家用于可得的經驗數(shù)據(jù)和推理是否能使專家準確得出其準備就此作證的推論，即考慮有關理論或技術方法是否能被復現(xiàn)或檢驗、是否經過了同行審議并有學術成果發(fā)表、特定技術是否存在已知或潛在的誤差率及是否有具體的技術操作標準。從科學證據(jù)判斷標準的演變歷程可見，專家的中立性和權威性是影響事實認定者心證的重要因素。與對普通證人的審查不同，事實認定者確定專家是否具有權威性的調查不是根據(jù)專家在法庭上的表現(xiàn)，而是依據(jù)一系列外在標準。具體包括審查專家證人的姓名、工作或者法定資格、工作地點以及雇主如何，專家證人的學歷、資格證書、相關的同行評價，專家證人的從業(yè)記錄，專家證人在領域內的技能及貢獻、成果等。對上述問題進行問題設計，將每個問題分化為多個方面，如設計為專家是否有認證機構頒發(fā)的專業(yè)資格證書、是否有相關經驗證明的實踐技能等，并分別進行數(shù)據(jù)賦值，幫助事實認定者判斷專家在領域內的地位以及與本案的關聯(lián)度，判斷專家個人作為證據(jù)來源是否可靠。

2.科學證據(jù)的內部結構：科學理論及方法的可靠性問題。 隨著社會的發(fā)展，對科學證據(jù)的可采性標準進行了更嚴格的修正，要求法官采納專家證言必須要基于充足的事實或數(shù)據(jù)、科學可靠的理論和成熟技術，且專家能將可靠原理和方法應用于特定案件?；趯＜覍茖W證據(jù)所作的論證，可從內部視角對科學證據(jù)進行結構性分析。通過對涉及科學證據(jù)可信性、可靠性問題的批判性評價，包括涉案的科學技術是否有新的發(fā)展變化；專家證人論證的前提與結論及推論過程是如何實現(xiàn)的；如果以命題A為結論的推論基于多個前提，那么前提之間是否可以來自不同專家等。具體而言，審查案件中的不同證據(jù)時，證據(jù)裁判者對一般不涉及科學原理及技術的證據(jù)傾向采用基于經驗性分析的實質論證，而對科學證據(jù)的分析更加依賴數(shù)據(jù)化的科學理論內部證成。因此，可將科學證據(jù)理論依據(jù)設計為支持類問題與攻擊類問題，并分別進行數(shù)據(jù)賦值，以便通過計量方法對其可靠性進行判斷。可從以下幾個方面提出批判性問題：(1)科學證據(jù)所依據(jù)科學原理的確定性大?。?2)科學原理的實驗重復率大?。?3)科學方法或技術的誤差率大??；(4)科學技術或方法的數(shù)據(jù)標準；等等。例如在判斷指紋檢測原理的可靠性時可對幾個問題進行列明：檢測圖像與參照圖像間的差異解釋率大小、采集的皮膚的狀態(tài)等級、遺留物對指紋成像的影響概率等。對以上問題進行分析，在同一證據(jù)的支持類證據(jù)與攻擊類證據(jù)分別進行賦值，再通過數(shù)理邏輯判斷對科學證據(jù)進行解釋，說明理論和技術能否被檢驗及檢驗程度如何，關于該技術操作的標準是否存在及維護如何，關于某項技術已知或者潛在的誤差率對案件事實認定的影響如何。

(二)人工智能介入刑事證據(jù)審查判斷的樣態(tài)

1.初階樣態(tài)：人工智能對證據(jù)信息的收集整合。 根據(jù)人工智能的結構與功能層次，人工智能在證據(jù)審查領域的初階樣態(tài)是基于計算機的超強計算能力以及利用大數(shù)據(jù)和算法的優(yōu)勢進行證據(jù)信息收集的。人工智能可經由設定的指令對證據(jù)進行特征提取與選擇，然后進行簡單識別與預測，對證據(jù)進行形式上的篩選和把關，發(fā)現(xiàn)證據(jù)之間的明顯矛盾或形態(tài)，對證據(jù)規(guī)格進行判斷，輔助辦案人員盡可能全面地收集審查證據(jù)。我國目前的證據(jù)輔助系統(tǒng)已開發(fā)出通過大數(shù)據(jù)運算分析區(qū)分不同的案件信息，在證據(jù)鏈條不夠完整或薄弱時提醒司法人員收集滿足相關條件的證據(jù)，減少因個人主觀偏見或工作疏忽引起的錯誤判斷，提高司法效率。借助鑲嵌于系統(tǒng)內部智能化的算法，將刑事案件規(guī)定的證據(jù)標準轉化為數(shù)字化模型，通過數(shù)據(jù)具象化事實與證據(jù)之間的聯(lián)系，對證據(jù)進行校驗與把關，監(jiān)督、協(xié)助事實認定者對證據(jù)的審查判斷，促進辦案質效的提升，避免冤假錯案，推進司法改革。從目前已開發(fā)出的證據(jù)輔助系統(tǒng)看，人工智能介入刑事證據(jù)的審查判斷基本都還處于初階樣態(tài)。

2.高階樣態(tài)：人工智能對證據(jù)的推理解釋。 人工智能介入刑事證據(jù)判斷的高階樣態(tài)是基于計算機感知、分析能力的視覺和語音技術，提供理解、思考能力的自然語言處理技術以及提供決策、交互能力的規(guī)劃決策系統(tǒng)實現(xiàn)對證據(jù)的推理與解釋。計算機能夠對自然語言表達的法律問題進行理解及歸類分析，通過計算機上層技術設計，使證據(jù)實現(xiàn)認定案件事實的功能并最終作出裁判。已有研究顯示借助人工智能頂層結構與功能介入證據(jù)審查具有可行性，有學者認為可借助人工智能算法的復雜度、容錯性、確定性與統(tǒng)一性上的優(yōu)勢實現(xiàn)對證據(jù)證明力的評判。人工智能可將證據(jù)轉化為一系列概率值，影響裁判心證的證據(jù)以數(shù)字形式呈現(xiàn)，這種概率值反映證據(jù)的證明力以及事實認定者的認可度，指向事實證成，證據(jù)實現(xiàn)數(shù)據(jù)化。證據(jù)與事實認定之間的信息轉換為數(shù)字后，人工智能將賦予每項證據(jù)以證成案件事實的貢獻度，最后再通過某種加權計算公式計算結果，幫助事實認定者加深對證據(jù)的理解，對案件與證據(jù)進行整體評價。人工智能甚至還可以直接作出證據(jù)推理供證據(jù)裁判者參考。智能系統(tǒng)借助計算機的高級功能，構建自主識別學習的算法，將其適用于特定證據(jù)與案件事實之間，建制或模擬證據(jù)裁判、分析思維活動的程序，在計算機中運行已分析出的某種思維程序，檢驗證據(jù)的證據(jù)能力與證明力，使證據(jù)裁判者借助人工智能系統(tǒng)的敏銳透鏡去考察證據(jù)分析的微觀機制，減少人為主觀因素不一致引起的差異。

(三)人工智能介入證據(jù)運用與科學證據(jù)結構分析的邏輯契合性

近年來，人工智能技術的自身發(fā)展、訴訟案件數(shù)量激增以及司法體制改革，使司法裁判中引入人工智能具有了技術、現(xiàn)實及體制幾方面的動因。當前的人工智能以大數(shù)據(jù)為前提和基礎，通過強大的運算能力和深度學習模式等技術支撐，對大數(shù)據(jù)信息進行系統(tǒng)升級及邏輯化，為人類提供解決問題的最佳路徑選擇。威格摩爾認為，在訴訟證明與事實認定中證據(jù)的可采性問題并不是最重要的，對證據(jù)的自然評價過程才是重要的。英美法系國家在證據(jù)法學研究中引入概率學、心理學、法律論證、法律敘事學等新證據(jù)學方法，使貝葉斯定理、故事模型理論等證據(jù)評價或事實認定模型在事實認定中發(fā)揮作用，上述證據(jù)評價或理論模型等與人工智能聯(lián)系密切。同時，計算機科學與法律專家系統(tǒng)因其更依賴于數(shù)學模型與計算機模型，也成為新證據(jù)學的分支。證據(jù)學的交叉學科屬性發(fā)展，為人工智能介入證據(jù)運用提供了前提條件。

對科學證據(jù)的解構使得科學證據(jù)具有了大數(shù)據(jù)特征，且跨越大量學科門類，這些大數(shù)據(jù)信息是復雜的、海量的、多樣的，具有網狀結構特性。但人類思維是以線性結構運作的，人腦對數(shù)據(jù)化的科學證據(jù)無法有效審查判斷，人工智能因其強大的大數(shù)據(jù)收集和分析技術功能便可以彌補人類面對浩瀚數(shù)據(jù)時對證據(jù)實質性的認知不足問題。一方面，人工智能介入科學證據(jù)的審查判斷可以節(jié)省人力、物力，提高訴訟效率，應對社會發(fā)展帶來的案件激增壓力。另一方面，人工智能介入科學證據(jù)的審查可以增強證據(jù)審查的實質效果。大數(shù)據(jù)的量化實證研究促進了事實研究的客觀性及普遍性，當基于大數(shù)據(jù)方法進行的法學研究所提供的知識體系將客觀性和普遍性進行融合的時候，法學知識體系的科學性將會達到前所未有的歷史高度。因此，科學證據(jù)結構性分析與人工智能在刑事證據(jù)領域的應用具有邏輯契合性，構建有助于證據(jù)裁判者實質審查科學證據(jù)的人工智能專家系統(tǒng)成為可能，給予證據(jù)裁判者參與科學證據(jù)評估的機會。

三、人工智能介入科學證據(jù)審查判斷的作用路徑

當科學技術與法律相交叉給事實認定者帶來一定的困難時，為確?？茖W證據(jù)審查判斷的效率性與公正性，引入人工智能是紓解困境的有效方式。人工智能介入刑事證據(jù)審查判斷的兩種形態(tài)可分別對應科學證據(jù)審查判斷的兩層結構，可以借助人工智能的初階功能從外部視角審視為科學證據(jù)作出解釋和分析的專家證人是否具有中立權威，借助人工智能高階功能從內部視角審視科學證據(jù)依據(jù)的理論及方法是否有效可靠。

(一)初階作用路徑：人工智能介入科學證據(jù)的外部結構審查

從上述分析可見，科學證據(jù)審查判斷的外部結構涉及兩個方面：一是選任中立的專家證人，二是考察專家在行業(yè)的認可度。人工智能在這兩方面發(fā)揮的作用具體展開如下：

1.人工智能系統(tǒng)對選任中立專家證人的作用。 選任特定科學領域內的中立性專家或專家小組對減輕科學證據(jù)中的主觀影響有重要作用，但如何選任中立的專家、如何管理這些專家以及是否將中立專家這一模式應用于涉及專業(yè)領域判斷的所有案件是需要首先解決的問題。如果由法官人為選任，則又有可能介入人為主觀因素。算法中立的人工智能技術為破解這一困境提供了可能，算法中立是運用算法軟件以相同的方式遵循相同的規(guī)則來作出決策。人工智能系統(tǒng)可根據(jù)面向目標、主要特征、指定條件、適用率等優(yōu)先指令選取合適的目標，按照這樣的規(guī)則，在選任專家時，人工智能系統(tǒng)設置相應的模式并在大數(shù)據(jù)系統(tǒng)中儲存海量專家證人的信息，包括專家的專業(yè)實踐經歷、已發(fā)表文獻以及通過與大量的現(xiàn)存的文獻、研究相比較來確定專家的實驗設計是否受到了相關同行評議等。事實認定者以案件基本事實以及對專家證人的基本要求為條件，人工智能系統(tǒng)根據(jù)這些條件隨機地、無偏見地為特定案件選任最優(yōu)專家證人，避免了法官選任的主觀性，同時也提高了訴訟效率。

2.人工智能系統(tǒng)對判斷專家權威的作用。 專家的權威取決于專家在其領域是否得到了認可及其依據(jù)的理論或技術的權威性。人工智能用于構建專家系統(tǒng)的候選領域具有以下特征：它包含大量的領域特定的知識，它允許領域知識遵循某一種分層次序，它可以開發(fā)成為存儲了若干專家知識的知識庫。這種人工智能專家系統(tǒng)判斷專家是否在領域內具有權威性或者所引用的論據(jù)是否在其所在領域內可靠是通過大數(shù)據(jù)檢索與對比分析數(shù)據(jù)實現(xiàn)的。域外已有研究表明“專家機器人”系統(tǒng)將被編程檢索某個專業(yè)領域內己發(fā)表的專業(yè)文獻，并分析它在該學科中闡釋的細節(jié)、方法及推理過程。以此為基礎對專家證言及其科學依據(jù)進行系統(tǒng)評估。如在判斷專家以命題A為結論的推理基于多個前提，人工智能可通過對比分析前提是否經過了行業(yè)內的權威檢驗，是否有不同的意見分歧，引用的前提的專業(yè)領域是否存在技術上的變革或者新知識的快速發(fā)展，系統(tǒng)將這些信息以詳細生動的形式在事實認定者面前呈現(xiàn)。人工智能也可以通過大數(shù)據(jù)檢索相似的類案，檢索專家依據(jù)的原理、技術和假設是否被合理地驗證，驗證是否充分、確實；該原理、假設得出的結論和適用的錯誤率；該原理被同行審查、檢驗的程度以及專家在該領域內的資格、經驗、成果、出版物等來實現(xiàn)對專家權威的判斷。

(二)高階作用路徑：人工智能介入科學證據(jù)的內部結構審查

對科學證據(jù)的內部屬性解構旨在從科學證據(jù)依據(jù)的專業(yè)原理及科學方法確定科學證據(jù)的有效性，從科學證據(jù)依據(jù)的科學技術可重復率、誤差率以及因果關系、確定性概率認識科學證據(jù)的可靠性。

1.人工智能助力審查科學證據(jù)有效性的作用。 首先，人工智能可以對抽象的科學進行知識性解構，使事實認定者能夠理解、處理和思考證據(jù)，并得出理性的結論。科學證據(jù)的有效性審查要求事實認定者重視科學證據(jù)的原理、技術的行業(yè)認可及結果的論證，這些原理、技術、方法通常以數(shù)據(jù)的形式進入法庭，法庭需以數(shù)理分析的方法和技術對這些數(shù)據(jù)信息進行處理，利用收集、獲取和凝結變量的信息的方式，挖掘科學證據(jù)形成的過程，通過對不同變量的運用和分析來考察科學證據(jù)鑒定意見依據(jù)的數(shù)據(jù)是否真實有效。但要求證據(jù)裁判者在短時間內對另一個專業(yè)領域內的專業(yè)知識熟知并運用有相當?shù)碾y度。且對于證據(jù)裁判者來說，要考量這些數(shù)據(jù)是否真實、充分，能夠與事實相關的證據(jù)信息越多越好。這種情況下，需要最大限度的統(tǒng)計和計算能力，幫助事實認定者在訴訟過程中挖掘和審定證據(jù)，人工智能的測算能力顯然是強于自然人的，司法人員可以運用人工智能系統(tǒng)對證據(jù)的證據(jù)能力、證明力之概率進行測算。人工智能可借助強大的信息統(tǒng)計及分析能力，通過決策系統(tǒng)為證據(jù)裁判者提供參考。

此外，人工智能還可以增強科學證據(jù)認證時的對抗性，以確保其有效性。在審理案件時，事實認定者應能夠理解、處理和思考證據(jù)，并得出理性的結論。但在涉及專門性證據(jù)問題時，卻因為知識壁壘的存在，導致事實認定者無法理性理解證據(jù)，案件審理變?yōu)榱艘环N遵從模式，與常規(guī)的審判理想狀態(tài)相悖?？赏ㄟ^人工智能系統(tǒng)建構一種論辯模式，使科學證據(jù)在事實認定者面前呈現(xiàn)對抗性，克服事實認定者單方依賴的模式困境。運用高級人工智能模式將理性的證據(jù)推理過程以可視化和量化的形式進行詮釋，為質證過程中各種假設條件的變化提供便捷的實現(xiàn)途徑，協(xié)助事實裁定者清晰地梳理出事實裁定應遵循的流程。人工智能系統(tǒng)將已發(fā)生的事實與當前的案件連結，當法律事實認定者缺乏專門領域的知識時，人工智能借助大數(shù)據(jù)手段實現(xiàn)對事實認定者的科學“教育”，甚至可以進行自主學習和知識重構。

2.人工智能助力審查科學證據(jù)可靠性的作用。 人工智能可幫助事實認定者理解以復雜形式表現(xiàn)的科學證據(jù)，以透明生動過程確保其可靠性。專家證人要使事實認定者確信證據(jù)可靠，不僅要對證據(jù)進行論證評價，還需要進行理性說服，而不是基于實驗、經驗所形成的主觀概率、錯誤率讓事實認定者無從判斷。目前科學證據(jù)以似然比率(Likelihood ratio)為主，包括以匹配頻率、來源概率、認定性識別和否定性排除等數(shù)字化的表現(xiàn)形式。然而，這樣的法庭證據(jù)檢驗評估形式卻帶來了問題：一是對形成似然比的客觀數(shù)據(jù)的提取與分析存在難度；二是法律事實認定者很難理性認知與解釋數(shù)值化形式的似然比?？茖W證據(jù)要被事實認定者認定為可靠，則應盡量要求專家證人以可理解的方式闡釋數(shù)值的原理、由來及其內涵。當科學證據(jù)以不透明和難以理解的方式呈現(xiàn)，則無法通過語言、視覺、觸覺、聲音或者這些組合對事實認定者的感官產生影響，讓事實認定者覺得證據(jù)可靠則是困難的。人工智能可以借助其超強的計算能力，通過龐大的存儲器和極快的處理速度，將知識表示的選擇與所需要解決的問題結合在一起，通過形象生動的表示使解決問題的約束和挑戰(zhàn)透明化。對于某些類型的問題，人工智能解決方案和所采用的語言用不同的方式，如博弈經常用到搜索樹、AI語言LISP使用列表、Prolog使用謂詞演算等，可以將復雜的公式通過視覺、語音等法官可接受的方式理解科學證據(jù)的原理，對矛盾的相關證據(jù)進行權衡，比較之后確定證據(jù)的可靠性。

人工智能可幫助法庭排除科學證據(jù)相關的多余信息，確?？茖W證據(jù)的可靠性?？茖W證據(jù)的提取與分析要求研究者完全基于龐大的數(shù)據(jù)庫來理解分子序列、結構和數(shù)據(jù)，在其種類及數(shù)量上對研究者造成了重負。在科學證據(jù)可能產生不公平損害、混淆爭點、不當拖延、浪費時間或者不必要地出示重復問題時，人工智能也可發(fā)揮作用幫助事實認定者排除這類不相關的證據(jù)。人工智能系統(tǒng)利用冗余性，盡可能將多種多樣相關的信息匯集，同時也可實現(xiàn)推理引擎和知識庫的分離，使用統(tǒng)一表示防止重復，借助簡單的推理引擎保證程序效率。人工智能系統(tǒng)可以以顧問的角色，識別科學證據(jù)的問題與觀點并且評估可能帶來的效果，幫助證據(jù)裁判者對不同法庭科學的性質、操控程序進行宏觀把控，幫助法庭排除對司法公正產生損害的不相關證據(jù)，進一步提高已進入事實認定者視域內的科學證據(jù)的可靠性。

四、結語

人工智能融入科學證據(jù)的審查判斷是科學技術推動司法改革的新范式，它為提升司法改革質效、促進事實認定準確性提供了智能化解決方案。但同時也要注意證據(jù)的審查判斷是一個復雜的過程，人工智能介入科學證據(jù)的審查判斷可能也存在一定的隱患。人工智能介入司法仍處于探索與實驗中，法律領域的數(shù)據(jù)資源開發(fā)不足，以算法和模型實現(xiàn)對證據(jù)審查和推理的抽象化可能出現(xiàn)數(shù)據(jù)提取不充分、過程分析不準確等問題。人工智能系統(tǒng)仍需依靠操作主體的認知及信念，也不可避免地涉及主觀性問題，在證據(jù)審查判斷場域過分依賴人工智能可能使法官主體地位被削弱，可能導致司法權被技術權侵蝕與消解。因此需明確人工智能介入科學證據(jù)審查判斷只能發(fā)揮輔助性和形式性的作用，人工智能系統(tǒng)形成的輔助意見并不能終局性地決定科學證據(jù)本身成立與否，證據(jù)與事實的關系還需交由人類法官作出判斷。在未來，人工智能介入科學證據(jù)審查判斷的限度問題還有待進一步深入研究。