陳育龍，王景龍

（西安財(cái)經(jīng)大學(xué)，陜西 西安 710000）

2015年8月31日，國(guó)務(wù)院以國(guó)發(fā)〔2015〕50號(hào)文件印發(fā)《促進(jìn)大數(shù)據(jù)發(fā)展行動(dòng)綱要》，而后我國(guó)大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)迅猛發(fā)展，逐步形成“大數(shù)據(jù)+”的產(chǎn)業(yè)模式。似乎“萬(wàn)物皆可數(shù)據(jù)，處處皆有算法”。受網(wǎng)絡(luò)信息犯罪增加、反腐敗斗爭(zhēng)常態(tài)化、寬嚴(yán)相濟(jì)刑事政策等影響，偵查機(jī)關(guān)亦開(kāi)始對(duì)偵查措施涉及的技術(shù)進(jìn)行大刀闊斧的改革，以期能充分發(fā)揮大數(shù)據(jù)技術(shù)的作用，為新時(shí)代偵查工作賦能。早在2003年，公安部便組織實(shí)施“金盾工程”。截至目前，該工程已經(jīng)建立了全國(guó)人口基本信息資源庫(kù)、全國(guó)機(jī)動(dòng)車與駕駛?cè)诵畔①Y源庫(kù)等八大基礎(chǔ)信息庫(kù)，掌握全國(guó)公民的重點(diǎn)信息。各地方偵查機(jī)關(guān)也逐步建立了自有信息數(shù)據(jù)庫(kù)，如DNA數(shù)據(jù)庫(kù)、暫住人口信息庫(kù)、旅館住宿人員信息庫(kù)、強(qiáng)制管理信息庫(kù)等。大數(shù)據(jù)企業(yè)憑借技術(shù)與數(shù)據(jù)調(diào)取法律制度優(yōu)勢(shì)獲得了介入偵查的機(jī)會(huì)，為偵查工作提質(zhì)增效的同時(shí)，也帶來(lái)了個(gè)人信息脫離權(quán)利主體控制、數(shù)據(jù)共享主義泛濫、數(shù)據(jù)偏見(jiàn)與算法黑箱等問(wèn)題。

目前學(xué)界主要從數(shù)據(jù)調(diào)取的角度，對(duì)大數(shù)據(jù)企業(yè)協(xié)助偵查過(guò)程中的數(shù)據(jù)安全風(fēng)險(xiǎn)、個(gè)人信息泄露、個(gè)人隱私遭到侵犯等隱患進(jìn)行研究，有部分學(xué)者根據(jù)不同標(biāo)準(zhǔn)提出了分類分級(jí)的處理機(jī)制。①貝金欣、謝澍提出，根據(jù)緊急程度與重要程度不同區(qū)分?jǐn)?shù)據(jù)調(diào)取情形，再根據(jù)數(shù)據(jù)承載的信息區(qū)分五種數(shù)據(jù)調(diào)取對(duì)象，最終對(duì)應(yīng)出五種數(shù)據(jù)響應(yīng)等級(jí)。參見(jiàn)貝金欣，謝澍：《司法機(jī)關(guān)調(diào)取互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)數(shù)據(jù)之利益衡量與類型化路徑》，載《國(guó)家檢察官學(xué)院學(xué)報(bào)》2020年第6期；裴煒認(rèn)為，可以結(jié)合信息類型、信息來(lái)源，圍繞知情權(quán)等構(gòu)建分層分級(jí)的數(shù)據(jù)調(diào)取規(guī)則。參見(jiàn)裴煒：《論個(gè)人信息的刑事調(diào)取——以網(wǎng)絡(luò)信息業(yè)者協(xié)助刑事偵查為視角》，載《法律科學(xué)（西北政法大學(xué)學(xué)報(bào)）》2021年第3期；梁坤提出，未來(lái)在刑事程序中落實(shí)《數(shù)據(jù)安全法》第35條的規(guī)定可以參考《人民檢察院辦理網(wǎng)絡(luò)犯罪案件規(guī)定》第27條的規(guī)定，在此基礎(chǔ)上對(duì)刑事司法中需要重點(diǎn)保護(hù)的重要數(shù)據(jù)的范圍進(jìn)行劃定。參見(jiàn)梁坤：《以分級(jí)分類為指引落實(shí)數(shù)據(jù)調(diào)取程序》，《檢察日?qǐng)?bào)》2021年7月14日。但是對(duì)數(shù)據(jù)共享、過(guò)于依賴算法結(jié)論等問(wèn)題重視不夠。應(yīng)當(dāng)看到，大數(shù)據(jù)企業(yè)協(xié)助偵查帶來(lái)的隱患不僅限于個(gè)人信息或個(gè)人隱私，還涉及企業(yè)涉嫌行使部分偵查權(quán)，偵查數(shù)據(jù)、商業(yè)秘密泄露等問(wèn)題。因此，本文將對(duì)大數(shù)據(jù)企業(yè)協(xié)助偵查的現(xiàn)狀進(jìn)行考察，全面審視大數(shù)據(jù)企業(yè)協(xié)助偵查可能帶來(lái)的隱患，提出借鑒公共管理中智庫(kù)模式的應(yīng)對(duì)方案，構(gòu)建以知情同意權(quán)為核心的分類分級(jí)調(diào)取制度，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)單向流動(dòng)替代雙向共享，加強(qiáng)對(duì)算法結(jié)論的審查。

一、大數(shù)據(jù)企業(yè)協(xié)助偵查的現(xiàn)狀

將大數(shù)據(jù)技術(shù)運(yùn)用于刑事偵查存在兩種模式：一種是自建模式，即偵查機(jī)關(guān)自建大數(shù)據(jù)庫(kù)、設(shè)計(jì)大數(shù)據(jù)分析算法與方案；另一種是大數(shù)據(jù)企業(yè)協(xié)助模式，即將建立數(shù)據(jù)庫(kù)與分析數(shù)據(jù)的業(yè)務(wù)外包給大數(shù)據(jù)企業(yè)，或者建立長(zhǎng)期的協(xié)助關(guān)系，以便隨時(shí)借用大數(shù)據(jù)企業(yè)的數(shù)據(jù)資源與技術(shù)。兩種模式都具有大數(shù)據(jù)技術(shù)的一般特征，這些特征決定了大數(shù)據(jù)企業(yè)協(xié)助偵查的一般方式。大數(shù)據(jù)企業(yè)在一般特征以外，還擁有其獨(dú)特的優(yōu)勢(shì)。正是因?yàn)榇髷?shù)據(jù)企業(yè)協(xié)助偵查有這些一般特征與獨(dú)特優(yōu)勢(shì)，才有必要著力消除潛在的隱患與風(fēng)險(xiǎn)。

（一）大數(shù)據(jù)企業(yè)協(xié)助偵查的技術(shù)特征

大數(shù)據(jù)既是一種技術(shù)，亦是一門(mén)學(xué)科，因其內(nèi)容具有開(kāi)放性，當(dāng)前并沒(méi)有形成統(tǒng)一的定義。大數(shù)據(jù)之父維克托·邁爾-舍恩伯格（Viktor·Mayer-schonberger）認(rèn)為大數(shù)據(jù)的核心價(jià)值在于揭示數(shù)據(jù)隱含的規(guī)律。應(yīng)當(dāng)以整體視角認(rèn)識(shí)大數(shù)據(jù)，具言之，包括巨量的數(shù)據(jù)、先進(jìn)的數(shù)據(jù)分析技術(shù)及大數(shù)據(jù)分析結(jié)果三層含義。雖然定義有待討論，但對(duì)其本質(zhì)特征已形成基本共識(shí)，即規(guī)模性（volume）、多樣性（variety）、高速性（velocity）、價(jià)值性（value），簡(jiǎn)稱為“4V”②計(jì)算機(jī)研究領(lǐng)域?qū)σ?guī)模性（volume）、多樣性（variety）、高速性（velocity）三個(gè)特點(diǎn)幾乎沒(méi)有異議，但是對(duì)于第四個(gè)特點(diǎn)，即價(jià)值性（value）觀點(diǎn)并不統(tǒng)一，如IBM認(rèn)為是真實(shí)性（veracity）。筆者認(rèn)為真實(shí)性并非大數(shù)據(jù)本身所具有的特征，數(shù)據(jù)仍然存在虛假、錯(cuò)誤的可能性。特征。大數(shù)據(jù)技術(shù)所具有的特征，也是相對(duì)于傳統(tǒng)數(shù)據(jù)收集、儲(chǔ)存、分析機(jī)制的優(yōu)勢(shì)。傳統(tǒng)刑事偵查模式在情報(bào)采集、證據(jù)收集方面存在的缺陷，被大數(shù)據(jù)技術(shù)所“補(bǔ)強(qiáng)”。

根據(jù)洛卡德交換原理，犯罪人在犯罪過(guò)程中，不可避免地將自身原有的物質(zhì)或其一部分遺留于犯罪現(xiàn)場(chǎng)及被侵犯的客體上，同時(shí)還會(huì)從現(xiàn)場(chǎng)及被侵犯的客體上帶走某些物質(zhì)。［1］大數(shù)據(jù)技術(shù)運(yùn)用于偵查，是將洛卡德原理運(yùn)用于網(wǎng)絡(luò)空間的一種實(shí)證。犯罪人的犯罪過(guò)程及與犯罪相關(guān)的行為，皆會(huì)以數(shù)據(jù)形式記錄于網(wǎng)絡(luò)空間之中，偵查人員便根據(jù)留存的數(shù)據(jù)痕跡完成數(shù)據(jù)畫(huà)像，還原案件事實(shí)，從而偵破犯罪。

（二）大數(shù)據(jù)企業(yè)協(xié)助偵查的一般方式

大數(shù)據(jù)企業(yè)憑借大數(shù)據(jù)技術(shù)協(xié)助刑事偵查，包括數(shù)據(jù)收集、數(shù)據(jù)儲(chǔ)存、數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)畫(huà)像、數(shù)據(jù)碰撞、網(wǎng)絡(luò)關(guān)系處理分析等技術(shù)。前述技術(shù)可歸納為數(shù)據(jù)收集與數(shù)據(jù)分析。先進(jìn)技術(shù)的聚合決定了大數(shù)據(jù)企業(yè)協(xié)助偵查的一般方式，即全景式數(shù)據(jù)收集與深層次數(shù)據(jù)分析。

1.全景式數(shù)據(jù)收集。狹義信息時(shí)代①?gòu)V義的信息時(shí)代是信息化時(shí)代，阿爾文·托夫勒（Alvin Toffler）認(rèn)為人類的第三次技術(shù)浪潮是信息革命，自20世紀(jì)后半葉開(kāi)始，人類進(jìn)入信息時(shí)代，其對(duì)應(yīng)的是工業(yè)時(shí)代與農(nóng)業(yè)時(shí)代。狹義的信息時(shí)代指前互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代，尚未產(chǎn)生大數(shù)據(jù)分析的思維、模式、技術(shù)等，其對(duì)應(yīng)的是大數(shù)據(jù)時(shí)代。的數(shù)據(jù)收集模式是靜態(tài)的、范圍狹窄的、被動(dòng)的、滯后的。而大數(shù)據(jù)時(shí)代的數(shù)據(jù)收集模式是動(dòng)態(tài)的、范圍廣泛的、自動(dòng)的、及時(shí)的全景式數(shù)據(jù)收集模式。全景式數(shù)據(jù)收集模式，時(shí)間上表現(xiàn)為永不停止，實(shí)時(shí)更新；空間上表現(xiàn)為無(wú)省界，甚至無(wú)國(guó)界；內(nèi)容上表現(xiàn)為有能力記錄人與自然的所有信息；格式上表現(xiàn)為結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)同時(shí)存在。高效與多元是全景式數(shù)據(jù)收集的最顯著特征。這給刑事偵查工作建立或“借用”數(shù)據(jù)庫(kù)，開(kāi)展偵查活動(dòng)提供了數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。

第一，高效的數(shù)據(jù)收集能力。首先，大數(shù)據(jù)收集技術(shù)能在極短的時(shí)間內(nèi)，對(duì)一般數(shù)據(jù)或即時(shí)數(shù)據(jù)快速反應(yīng)并收集、儲(chǔ)存，這是任何時(shí)代都無(wú)法比擬的。其次，數(shù)據(jù)更新迅速，借助物聯(lián)網(wǎng)、互聯(lián)網(wǎng)、傳感器等技術(shù)，能實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)信息實(shí)時(shí)更新。被更新信息并不會(huì)當(dāng)然因更新而消滅，而是以另一種數(shù)據(jù)形式儲(chǔ)存下來(lái)，除非被要求遺忘或刪除，否則將永存于數(shù)據(jù)庫(kù)深處，隨時(shí)可以重新調(diào)取與其他信息進(jìn)行碰撞，通過(guò)算法分析出時(shí)空結(jié)論。

第二，多元的數(shù)據(jù)收集能力。首先，收集數(shù)據(jù)方式多元。人類進(jìn)入信息時(shí)代以后，數(shù)據(jù)收集方式從運(yùn)營(yíng)式系統(tǒng)的被動(dòng)收集時(shí)代，到用戶原創(chuàng)內(nèi)容的主動(dòng)收集時(shí)代，再到感知式系統(tǒng)的自動(dòng)收集時(shí)代。三種數(shù)據(jù)收集方式先后出現(xiàn)，卻未互相替代，而是形成并存模式。②運(yùn)營(yíng)式系統(tǒng)指數(shù)據(jù)伴隨著商業(yè)運(yùn)營(yíng)活動(dòng)而被儲(chǔ)存在系統(tǒng)當(dāng)中，比如超市每銷售出一件產(chǎn)品就會(huì)在數(shù)據(jù)庫(kù)中產(chǎn)生相應(yīng)的一條銷售記錄；原創(chuàng)內(nèi)容階段指用戶主動(dòng)根據(jù)自我意愿將日志、數(shù)據(jù)保留在網(wǎng)絡(luò)上，如以微信、微博、抖音等新型社媒體或自媒體以及便攜的全天候聯(lián)網(wǎng)的智能手機(jī)；感知式系統(tǒng)指微小的帶有處理功能的傳感器，將這些設(shè)備廣泛地布置于社會(huì)的各個(gè)角落，通過(guò)這些設(shè)備來(lái)對(duì)整個(gè)社會(huì)的運(yùn)轉(zhuǎn)進(jìn)行監(jiān)控，如監(jiān)控?cái)z像頭、人臉識(shí)別機(jī)等。此外，數(shù)據(jù)儲(chǔ)存格式多元。進(jìn)入大數(shù)據(jù)時(shí)代，信息系統(tǒng)內(nèi)的數(shù)據(jù)格式從過(guò)去單一的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，發(fā)展為現(xiàn)在結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)并存的狀態(tài)。［2］偵查活動(dòng)得以對(duì)信用卡號(hào)碼、日期、財(cái)務(wù)金額、地址等結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，還可以對(duì)音頻、圖片、圖像、文檔等半結(jié)構(gòu)化，或日志文件、XML文檔、JSON文檔等非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)加以比對(duì)與挖掘。［3］

2.深層次數(shù)據(jù)分析。除了全景式收集數(shù)據(jù)以外，大數(shù)據(jù)技術(shù)還具有強(qiáng)大的分析與挖掘能力。在偵查活動(dòng)中，大數(shù)據(jù)分析體現(xiàn)為數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)畫(huà)像、網(wǎng)絡(luò)關(guān)系處理等，以大數(shù)據(jù)挖掘這一核心技術(shù)為例，計(jì)算機(jī)系統(tǒng)對(duì)大數(shù)據(jù)庫(kù)中的數(shù)據(jù)進(jìn)行提取、清洗、降噪、修復(fù)，建立待處理的數(shù)據(jù)集，再對(duì)之分類、聚類，最后通過(guò)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等數(shù)據(jù)算法揭示深層次關(guān)系與規(guī)律，并以人類易于理解的可視化方式給出變量將其融合在一起，展示并供人類分析和利用。［4］在刑事偵查中，偵查機(jī)關(guān)可以根據(jù)數(shù)據(jù)庫(kù)，對(duì)所有類別、格式的數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘，發(fā)現(xiàn)假設(shè)犯罪嫌疑人①大數(shù)據(jù)偵查已經(jīng)將啟動(dòng)偵查的時(shí)間節(jié)點(diǎn)置于立案以前，甚至于受案以前。立案作為偵查啟動(dòng)的規(guī)定逐漸被虛置。但是，遵循傳統(tǒng)認(rèn)識(shí)，將正式立案啟動(dòng)偵查以后的被追訴人稱為犯罪嫌疑人。因此，將并未立案?jìng)刹椋瑓s已經(jīng)被大數(shù)據(jù)納入假定犯罪范圍的人稱為假設(shè)犯罪嫌疑人。的行為軌跡、人員關(guān)系，以及其他存在相關(guān)關(guān)系的行為，對(duì)犯罪進(jìn)行預(yù)測(cè)。

（三）大數(shù)據(jù)企業(yè)協(xié)助偵查的獨(dú)特優(yōu)勢(shì)

全景式數(shù)據(jù)收集與深層次數(shù)據(jù)分析是大數(shù)據(jù)企業(yè)協(xié)助偵查的一般方式，其功能是自建模式與大數(shù)據(jù)企業(yè)協(xié)助模式都可以實(shí)現(xiàn)的。截至目前，我國(guó)公安機(jī)關(guān)內(nèi)網(wǎng)建成的各類信息系統(tǒng)已達(dá)7 000多個(gè)，已建成八大全國(guó)性公安基礎(chǔ)信息庫(kù)②八大全國(guó)性公安基礎(chǔ)信息庫(kù)：全國(guó)重大案件、出逃人員、出所人員、違法人員、盜搶汽車、未名尸體、失蹤人員、殺人案件信息庫(kù)。，存儲(chǔ)了數(shù)百億條基礎(chǔ)數(shù)據(jù)。［5］且自2003年“金盾工程”啟動(dòng)以來(lái)，偵查機(jī)關(guān)大量引進(jìn)技術(shù)型偵查人才，已經(jīng)擁有了一定的大數(shù)據(jù)運(yùn)用能力與豐富的數(shù)據(jù)分析經(jīng)驗(yàn)。但是大數(shù)據(jù)企業(yè)在技術(shù)和法律制度層面還有其獨(dú)特優(yōu)勢(shì)。大數(shù)據(jù)企業(yè)全面而深入的參與，使偵查工作呈現(xiàn)出多主體參與、第三方協(xié)助［6］的特征。技術(shù)層面上，大數(shù)據(jù)企業(yè)將大數(shù)據(jù)“4V”特征推向了極致；法律制度層面上，其能彌補(bǔ)國(guó)際刑事司法協(xié)助制度的僵化與低效缺陷、減少?gòu)?qiáng)迫犯罪嫌疑人自證其罪的危險(xiǎn)。

1.技術(shù)優(yōu)勢(shì)。首先，大數(shù)據(jù)企業(yè)收集方式更精準(zhǔn)。以巨頭企業(yè)為例，用戶的某一方面數(shù)據(jù)為關(guān)鍵生產(chǎn)要素。③協(xié)助偵查的大數(shù)據(jù)企業(yè)，可分為兩種。一種是專為公共部門(mén)提供數(shù)據(jù)服務(wù)而設(shè)立的軟件開(kāi)發(fā)公司，可稱為專業(yè)公司。如深圳源中瑞科技有限公司，致力于公安系統(tǒng)、金融交易系統(tǒng)、智慧園區(qū)系統(tǒng)和區(qū)塊鏈應(yīng)用等高端軟件產(chǎn)品研發(fā)；另一種是已具備規(guī)模的大數(shù)據(jù)巨頭企業(yè)，這些公司已經(jīng)建成巨量數(shù)據(jù)庫(kù)，并具備成熟的數(shù)據(jù)分析能力，可稱為巨頭公司。巨頭公司通過(guò)簽訂合作協(xié)議等方式與偵查機(jī)關(guān)建立聯(lián)系，將協(xié)助偵查作為其新業(yè)務(wù)。如阿里巴巴及螞蟻金服與遼寧省公安廳簽署協(xié)議建設(shè)智慧警務(wù)；福建省公安廳與騰訊公司簽署“互聯(lián)網(wǎng)+警務(wù)”戰(zhàn)略合作協(xié)議；蘇州市反通訊網(wǎng)絡(luò)詐騙中心與百度公司簽署合作框架協(xié)議，共建“打擊新型犯罪聯(lián)合實(shí)驗(yàn)室”。一則，集中要素投入對(duì)某一類數(shù)據(jù)的收集；二則，用戶與其發(fā)生關(guān)系的場(chǎng)合正是其要素集中投入的領(lǐng)域。其次，大數(shù)據(jù)企業(yè)收集渠道更綜合。大數(shù)據(jù)企業(yè)可以實(shí)現(xiàn)被動(dòng)、自動(dòng)收集共同運(yùn)作，通過(guò)云端收集用戶信息，使用分布式儲(chǔ)存與運(yùn)算技術(shù)，克服局域網(wǎng)以及固態(tài)儲(chǔ)存的缺陷。再次，大數(shù)據(jù)企業(yè)及時(shí)更新數(shù)據(jù)能力更強(qiáng)。他們集中資源投入到最為精密、高效的數(shù)據(jù)收集技術(shù)開(kāi)發(fā)中，以把握最前端的風(fēng)向，實(shí)現(xiàn)商業(yè)供需預(yù)測(cè)。囿于職能封閉性與資金有限性，偵查機(jī)關(guān)自建模式更注重對(duì)結(jié)構(gòu)化信息的收集。最后，大數(shù)據(jù)企業(yè)分析能力更強(qiáng)。大數(shù)據(jù)企業(yè)將挖掘數(shù)據(jù)作為日常業(yè)務(wù)，而偵查機(jī)關(guān)將收集數(shù)據(jù)作為日常工作。面對(duì)同一數(shù)據(jù)，大數(shù)據(jù)企業(yè)往往比偵查機(jī)關(guān)走得更遠(yuǎn)，偵查機(jī)關(guān)要了解某一特定信息，不需再重復(fù)基礎(chǔ)挖掘工作，只需對(duì)大數(shù)據(jù)企業(yè)提供的結(jié)果進(jìn)行再分析。

2.法律制度優(yōu)勢(shì)。除上述技術(shù)優(yōu)勢(shì)以外，通過(guò)大數(shù)據(jù)企業(yè)進(jìn)行數(shù)據(jù)調(diào)取與分析，還存在法律制度層面的優(yōu)勢(shì)。法律制度優(yōu)勢(shì)主要體現(xiàn)在兩方面，即彌補(bǔ)刑事司法協(xié)助制度的缺陷與減少?gòu)?qiáng)迫犯罪嫌疑人自證其罪的危險(xiǎn)。［7］

第一，當(dāng)前，快速獲取境外電子數(shù)據(jù)以有效打擊犯罪的現(xiàn)實(shí)需求與傳統(tǒng)冗長(zhǎng)、低效甚至失效的司法協(xié)助機(jī)制之間存在矛盾。［8］在傳統(tǒng)國(guó)際刑事司法協(xié)助機(jī)制難以及時(shí)有效滿足取證需求的背景下，向大數(shù)據(jù)企業(yè)直接調(diào)取數(shù)據(jù)成為一種新型路徑。［9］大數(shù)據(jù)企業(yè)運(yùn)行模式靈活，許多互聯(lián)網(wǎng)公司觸角涉及全球。④如騰訊云在全球已經(jīng)開(kāi)放27個(gè)地理區(qū)域，運(yùn)營(yíng)68個(gè)可用區(qū)，涉及北美地區(qū)、歐洲地區(qū)、非洲地區(qū)、亞太地區(qū)等。大數(shù)據(jù)企業(yè)跨境獲取數(shù)據(jù)，能形成相對(duì)“柔和”且高效的模式，對(duì)于跨境打擊網(wǎng)絡(luò)犯罪、職務(wù)犯罪、恐怖活動(dòng)犯罪等具有重大意義。

第二，能夠降低強(qiáng)迫犯罪嫌疑人自證其罪的可能性。偵查機(jī)關(guān)若不能通過(guò)自建的數(shù)據(jù)庫(kù)對(duì)證明被追訴人實(shí)施某些行為的證據(jù)加以收集，就需要被追訴人提供供述，一旦被追訴人聲稱其供述是因遭到刑訊、威脅、引誘等手段而作出，其證據(jù)合法性可能被質(zhì)疑，甚至導(dǎo)致某些具有高度證明價(jià)值的證據(jù)被排除。大數(shù)據(jù)企業(yè)的協(xié)助有助于偵查機(jī)關(guān)從更為廣闊的視角和廣泛的信息中收集、分析，對(duì)于降低依賴口供的程度具有重大意義。盡管大數(shù)據(jù)是否可以作為證據(jù)、實(shí)質(zhì)證據(jù)還是輔助證據(jù)等問(wèn)題暫無(wú)定論［10］，至少大數(shù)據(jù)企業(yè)的協(xié)助有助于收集線索與情報(bào)，為偵查人員提供偵查思路與方向。

二、大數(shù)據(jù)企業(yè)協(xié)助偵查的隱患

大數(shù)據(jù)企業(yè)協(xié)助偵查模式展現(xiàn)出自建模式所不能及的優(yōu)勢(shì)。但因而沉迷于大數(shù)據(jù)企業(yè)協(xié)助模式帶來(lái)的好處，可能使偵查機(jī)關(guān)過(guò)度依賴大數(shù)據(jù)企業(yè)，對(duì)其帶來(lái)的隱患缺乏準(zhǔn)確的認(rèn)識(shí)與判斷。這需要立法者給予高度重視，以免出現(xiàn)“數(shù)據(jù)獨(dú)裁”“數(shù)據(jù)壟斷”的異化現(xiàn)象。偵查機(jī)關(guān)以刑事偵查為名調(diào)取個(gè)人信息，仿佛為其實(shí)施的任何數(shù)據(jù)收集與處理行為做了合法背書(shū)；此外，過(guò)分強(qiáng)調(diào)數(shù)據(jù)共享，不僅加劇了個(gè)人信息泄露、隱私受到侵犯的隱患，還帶來(lái)了商業(yè)秘密泄露的風(fēng)險(xiǎn)；過(guò)分依賴大數(shù)據(jù)企業(yè)提供的算法結(jié)論，還可能直接沖擊偵查職能的行使。

（一）個(gè)人信息脫離權(quán)利主體

根據(jù)《個(gè)人信息保護(hù)法》第4條規(guī)定，個(gè)人信息指“以電子或者其他方式記錄的與已識(shí)別或者可識(shí)別的自然人有關(guān)的各種信息，不包括匿名化處理后的信息”。因此，匿名化處理后，且無(wú)法與其他信息結(jié)合識(shí)別自然人身份以外的信息，均為個(gè)人信息?！睹穹ǖ洹啡烁駲?quán)編以專章規(guī)定隱私權(quán)與個(gè)人信息保護(hù)，承認(rèn)了個(gè)人信息的人格權(quán)性質(zhì)?！秱€(gè)人信息保護(hù)法》采“個(gè)人信息權(quán)益”立法表述也承認(rèn)其人格權(quán)本質(zhì)。［11］大數(shù)據(jù)企業(yè)為刑事偵查機(jī)關(guān)提供的絕大多數(shù)數(shù)據(jù)都可以直接或間接指向具體的自然人①即便是針對(duì)單位犯罪進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，其集體的意志與行為也是通過(guò)對(duì)某些個(gè)人的行為或意志進(jìn)行分析而得以推斷。，因此大都屬于承載個(gè)人信息的數(shù)據(jù)。

個(gè)人信息雖然不如隱私權(quán)有絕對(duì)的對(duì)世權(quán)能，但是《民法典》《個(gè)人信息保護(hù)法》均承認(rèn)個(gè)人信息權(quán)利主體享有知情與同意權(quán)。②《民法典》第1035條：“處理個(gè)人信息的，應(yīng)當(dāng)遵循合法、正當(dāng)、必要原則，不得過(guò)度處理，并符合下列條件：（一）征得該自然人或者其監(jiān)護(hù)人同意，但是法律、行政法規(guī)另有規(guī)定的除外?！钡?036條：“處理個(gè)人信息，有下列情形之一的，行為人不承擔(dān)民事責(zé)任：（一）在該自然人或者其監(jiān)護(hù)人同意的范圍內(nèi)合理實(shí)施的行為；（二）合理處理該自然人自行公開(kāi)的或者其他已經(jīng)合法公開(kāi)的信息，但是該自然人明確拒絕或者處理該信息侵害其重大利益的除外。”《個(gè)人信息保護(hù)法》第30條：“個(gè)人信息處理者處理敏感個(gè)人信息的，除本法第17條第1款規(guī)定的事項(xiàng)外，還應(yīng)當(dāng)向個(gè)人告知處理敏感個(gè)人信息的必要性以及對(duì)個(gè)人權(quán)益的影響；依照本法規(guī)定可以不向個(gè)人告知的除外?！敝榕c同意的權(quán)能構(gòu)成權(quán)利主體對(duì)權(quán)利的控制。然而，當(dāng)前有關(guān)大數(shù)據(jù)企業(yè)協(xié)助偵查涉及個(gè)人信息的規(guī)定，主要圍繞偵查機(jī)關(guān)與大數(shù)據(jù)企業(yè)雙方，而對(duì)個(gè)人信息權(quán)利主體對(duì)個(gè)人信息的控制關(guān)注較少。即便對(duì)其知情權(quán)有所保護(hù)，但也總是為刑事偵查規(guī)定了列外，且對(duì)這些列外的自由裁量權(quán)過(guò)大。面對(duì)刑事偵查，個(gè)人信息權(quán)利主體的同意權(quán)更是難以體現(xiàn)。如《刑事訴訟法》第154條規(guī)定，在技術(shù)偵查中采取不暴露技術(shù)方法的措施；《個(gè)人信息保護(hù)法》第13條第3款、第4款規(guī)定，為履行法定職責(zé)或者法定義務(wù)所必需、為應(yīng)對(duì)公共衛(wèi)生事件或者緊急情況下保護(hù)生命健康與財(cái)產(chǎn)時(shí)，個(gè)人信息處理者方可在未取得個(gè)人同意時(shí)處理個(gè)人信息，第18條第1款規(guī)定，法律或行政法保密而不需要告知的情形，第2款規(guī)定，緊急情況下不需要告知，而事后告知，第35條規(guī)定，告知將妨礙國(guó)家機(jī)關(guān)履行法定職責(zé)的可以不告知。

可見(jiàn)，涉及個(gè)人信息的大數(shù)據(jù)企業(yè)協(xié)助偵查活動(dòng)，仿佛只是大數(shù)據(jù)企業(yè)與偵查機(jī)關(guān)雙方的事情。個(gè)人信息權(quán)利主體在其中的地位微弱，盡管對(duì)其知情同意權(quán)有粗疏的規(guī)定，但因?yàn)橐?guī)定的列外、偵查機(jī)關(guān)的威懾力以及大數(shù)據(jù)企業(yè)的技術(shù)性結(jié)合，實(shí)現(xiàn)對(duì)自己權(quán)利的控制非常難。實(shí)際上，信息控制權(quán)由信息主體向大數(shù)據(jù)企業(yè)轉(zhuǎn)移，個(gè)人對(duì)于自身信息的控制能力便被弱化了。［12］當(dāng)信息主體并非刑事案件被追訴人，其信息僅用作輔助比對(duì)，或者偵查機(jī)關(guān)進(jìn)行警情預(yù)測(cè)、摸底排查過(guò)程中收集數(shù)據(jù)時(shí)，公民對(duì)于大數(shù)據(jù)偵查中偵查機(jī)關(guān)收集與使用其個(gè)人信息的過(guò)程，既不知情，亦無(wú)法抗拒。［13］對(duì)大數(shù)據(jù)企業(yè)協(xié)助偵查適度限制，極為必要。

（二）數(shù)據(jù)共享主義泛濫

自黨的十八屆五中全會(huì)提出“創(chuàng)新、協(xié)調(diào)、綠色、開(kāi)放、共享”五大發(fā)展理念以來(lái)，“共享”一詞被廣為應(yīng)用。《現(xiàn)代漢語(yǔ)詞典》第7版對(duì)“共享”的解釋為“共同享有；共同享用”。［14］“共享”在大數(shù)據(jù)協(xié)助偵查中，可能使人誤解為偵查機(jī)關(guān)與大數(shù)據(jù)企業(yè)之間建立無(wú)差別的數(shù)據(jù)接口，互相共有或共用數(shù)據(jù)信息。數(shù)據(jù)共享，指不同位置使用不同計(jì)算機(jī)和軟件的用戶讀取、操作、分析彼此擁有的數(shù)據(jù)。［15］當(dāng)前，學(xué)界對(duì)建立數(shù)據(jù)共享呼聲甚囂塵上，認(rèn)為應(yīng)當(dāng)建立數(shù)據(jù)共享機(jī)制，且不限于偵查機(jī)關(guān)之間及行政機(jī)關(guān)跨部門(mén)、跨地域，還要加強(qiáng)偵查機(jī)關(guān)與社會(huì)數(shù)據(jù)的匯集，即加強(qiáng)與大數(shù)據(jù)企業(yè)的共享機(jī)制建設(shè)。①參見(jiàn)程雷：《大數(shù)據(jù)偵查的法律控制》，載《中國(guó)社會(huì)科學(xué)》2018年第11期；何軍：《大數(shù)據(jù)與偵查模式變革研究》，載《中國(guó)人民公安大學(xué)學(xué)報(bào)（社會(huì)科學(xué)版）》2015年第1期；翟海，江平：《大數(shù)據(jù)時(shí)代的智慧偵查：維度分析及實(shí)現(xiàn)路徑》，載《中國(guó)刑警學(xué)院學(xué)報(bào)》，2018年第3期；王燃：《大數(shù)據(jù)偵查》，清華大學(xué)出版社2017年版。有學(xué)者認(rèn)為，“創(chuàng)造和完善數(shù)據(jù)管控機(jī)制，在確保數(shù)據(jù)不被惡意利用的情況下，由原來(lái)的單線偵查模式向協(xié)同偵查模式轉(zhuǎn)變，是大數(shù)據(jù)偵查的發(fā)展趨勢(shì)?！保?6］也有學(xué)者認(rèn)為，“大數(shù)據(jù)偵查越來(lái)越多地需要與商業(yè)機(jī)構(gòu)的數(shù)據(jù)庫(kù)互通共享?！保?7］還有學(xué)者提出，“數(shù)據(jù)共享機(jī)制的建立符合我國(guó)大數(shù)據(jù)總體戰(zhàn)略的基本部署，大數(shù)據(jù)偵查中的共享機(jī)制可以從內(nèi)部和外部?jī)蓚€(gè)方面入手。就外部而言，偵查機(jī)關(guān)應(yīng)當(dāng)與一些對(duì)偵查工作有密切聯(lián)系的社會(huì)數(shù)據(jù)庫(kù)建立共享機(jī)制，通過(guò)與相關(guān)行業(yè)簽署共建協(xié)議、合作協(xié)議等方式開(kāi)放接口獲取進(jìn)入社會(huì)數(shù)據(jù)庫(kù)的部分權(quán)限?！保?8］以上觀點(diǎn)，均未意識(shí)到“數(shù)據(jù)共享”概念運(yùn)用到偵查活動(dòng)中可能加劇個(gè)人信息脫離權(quán)利主體控制，帶來(lái)偵查機(jī)關(guān)內(nèi)部數(shù)據(jù)泄露、企業(yè)商業(yè)秘密遭到侵犯等隱患。

1.加劇個(gè)人信息脫離權(quán)利主體控制。偵查機(jī)關(guān)與大數(shù)據(jù)企業(yè)建立共享機(jī)制，偵查機(jī)關(guān)可以直接對(duì)大數(shù)據(jù)企業(yè)儲(chǔ)存的數(shù)據(jù)進(jìn)行收集并處理?！稊?shù)據(jù)安全法》第35條規(guī)定有關(guān)組織、個(gè)人具有配合公安機(jī)關(guān)為偵查犯罪調(diào)取數(shù)據(jù)的義務(wù)，公安機(jī)關(guān)需經(jīng)嚴(yán)格的批準(zhǔn)手續(xù)。②《數(shù)據(jù)安全法》第35條：“公安機(jī)關(guān)、國(guó)家安全機(jī)關(guān)因依法維護(hù)國(guó)家安全或者偵查犯罪的需要調(diào)取數(shù)據(jù)，應(yīng)當(dāng)按照國(guó)家有關(guān)規(guī)定，經(jīng)過(guò)嚴(yán)格的批準(zhǔn)手續(xù)，依法進(jìn)行，有關(guān)組織、個(gè)人應(yīng)當(dāng)予以配合?！薄豆矙C(jī)關(guān)辦理刑事案件程序規(guī)定》 第62條規(guī)定：“公安機(jī)關(guān)向有關(guān)單位和個(gè)人調(diào)取證據(jù)，應(yīng)當(dāng)經(jīng)辦案部門(mén)負(fù)責(zé)人批準(zhǔn)，開(kāi)具調(diào)取證據(jù)通知書(shū)，明確調(diào)取的證據(jù)和提供時(shí)限。被調(diào)取單位及其經(jīng)辦人、持有證據(jù)的個(gè)人應(yīng)當(dāng)在通知書(shū)上蓋章或者簽名，拒絕蓋章或者簽名的，公安機(jī)關(guān)應(yīng)當(dāng)注明。必要時(shí)，應(yīng)當(dāng)采用錄音錄像方式固定證據(jù)內(nèi)容及取證過(guò)程?！笨梢?jiàn)，偵查機(jī)關(guān)調(diào)取大數(shù)據(jù)企業(yè)數(shù)據(jù)僅需要辦案機(jī)關(guān)負(fù)責(zé)人批準(zhǔn)，對(duì)于數(shù)據(jù)調(diào)取請(qǐng)求是否屬于《個(gè)人信息保護(hù)法》第14條第3款、第4款規(guī)定的“為履行法定職責(zé)或者法定義務(wù)所必需；為應(yīng)對(duì)突發(fā)公共衛(wèi)生事件，或者緊急情況下為保護(hù)自然人的生命健康和財(cái)產(chǎn)安全所必需”由偵查機(jī)關(guān)判斷。建立大數(shù)據(jù)共享機(jī)制之后，僅有的審查機(jī)制也可能因?yàn)榛ネń涌诙瓮撛O(shè)。即使大數(shù)據(jù)企業(yè)已經(jīng)規(guī)定了數(shù)據(jù)協(xié)助審查辦法，但是大都限于形式審查，只要相關(guān)手續(xù)齊全，幾乎有求必應(yīng)。特別是在“滴滴順風(fēng)車案”①2018年8月24日14時(shí)50分許，鐘某在浙江樂(lè)清從事滴滴順風(fēng)車業(yè)務(wù)時(shí)，通過(guò)持刀威脅、膠帶捆綁的方式，對(duì)被害人趙某某實(shí)施搶劫、強(qiáng)奸，后將其殺害并拋尸。公安民警接到報(bào)案后，多次向滴滴平臺(tái)要求調(diào)取順風(fēng)車主有關(guān)信息，滴滴平臺(tái)以審核與保護(hù)用戶隱私為由遲延回復(fù)，后其行為被認(rèn)為給及時(shí)破案造成障礙。2018年8月26日，滴滴發(fā)表聲明，自8月27日零時(shí)起，在全國(guó)范圍內(nèi)下線順風(fēng)車業(yè)務(wù)。暴露出大數(shù)據(jù)企業(yè)在數(shù)據(jù)調(diào)取應(yīng)急處理機(jī)制上的缺陷后，一方面，對(duì)于大數(shù)據(jù)企業(yè)擁有對(duì)安全事件風(fēng)險(xiǎn)自由裁量的能力越發(fā)懷疑；另一方面，該事件直接導(dǎo)致滴滴順風(fēng)車業(yè)務(wù)下架給大數(shù)據(jù)企業(yè)帶來(lái)的威懾，共同使大數(shù)據(jù)企業(yè)面對(duì)偵查機(jī)關(guān)的協(xié)助要求時(shí)不敢怠慢。在此情況下，可用以分析個(gè)人信息的一切數(shù)據(jù)都可能因?yàn)閿?shù)據(jù)共享而被偵查機(jī)關(guān)隨意獲取，此時(shí)個(gè)人信息的權(quán)利人連數(shù)據(jù)被收集都毫不知情，更不必說(shuō)行使同意權(quán)或要求更改與刪除的權(quán)利。

2.偵查機(jī)關(guān)數(shù)據(jù)泄露風(fēng)險(xiǎn)。建立完全無(wú)關(guān)卡的信息接口與通道，偵查機(jī)關(guān)可以隨時(shí)從大數(shù)據(jù)企業(yè)的數(shù)據(jù)庫(kù)中調(diào)取數(shù)據(jù)。反之，大數(shù)據(jù)企業(yè)亦可能通過(guò)接口與通道，進(jìn)入偵查機(jī)關(guān)自建數(shù)據(jù)庫(kù)。而大數(shù)據(jù)企業(yè)與偵查機(jī)關(guān)在屬性上有本質(zhì)差異，前者是商業(yè)機(jī)構(gòu)，以逐利為目標(biāo)。一旦大數(shù)據(jù)企業(yè)通過(guò)黑客或其他技術(shù)進(jìn)入偵查機(jī)關(guān)的自建數(shù)據(jù)庫(kù)，偵查機(jī)關(guān)內(nèi)部數(shù)據(jù)泄露，將滋生以下風(fēng)險(xiǎn)：

第一，大數(shù)據(jù)企業(yè)可能獲取偵查機(jī)關(guān)的刑事辦案數(shù)據(jù)。例如，具有征信業(yè)務(wù)經(jīng)營(yíng)許可證的企業(yè)，可能因?yàn)椴杉絺刹闄C(jī)關(guān)中關(guān)于某人曾被偵查機(jī)關(guān)列為“假設(shè)犯罪嫌疑人”信息，而做出帶有傾向性甚至歧視性的信用報(bào)告。然而，任何人都有可能成為假設(shè)犯罪嫌疑人，而非一定是犯罪嫌疑人。隨著預(yù)防犯罪理念的滲透，防止犯罪發(fā)生成為一種新的犯罪治理思路，偵查機(jī)關(guān)進(jìn)行日常巡視已經(jīng)成為常態(tài)，被分析的對(duì)象可能與刑事案件毫無(wú)關(guān)系。第二，大數(shù)據(jù)企業(yè)接入偵查機(jī)關(guān)數(shù)據(jù)庫(kù)，可能打破偵查封閉性，違背偵查不公開(kāi)原則。媒體公審可能影響無(wú)罪推定原則之落實(shí)，媒體行業(yè)大數(shù)據(jù)企業(yè)最有可能成為禍源。誠(chéng)然，大數(shù)據(jù)企業(yè)已經(jīng)開(kāi)始重視數(shù)據(jù)合規(guī)治理，但也無(wú)法保證其內(nèi)部員工或部門(mén)通過(guò)黑客侵入等方式獲取偵查數(shù)據(jù)，并公之于眾，左右偵查，甚至影響司法。第三，若建立雙向數(shù)據(jù)共享機(jī)制，可能出現(xiàn)異常的循環(huán)分析。大數(shù)據(jù)企業(yè)應(yīng)偵查機(jī)關(guān)要求對(duì)某一公民某方面或全方面數(shù)據(jù)進(jìn)行收集并分析后，將結(jié)論反饋給偵查機(jī)關(guān)。待下一次涉及該公民案件出現(xiàn)時(shí)，便以上一次所得的結(jié)論作為基礎(chǔ)，循環(huán)分析，這種分析可能將偏見(jiàn)與錯(cuò)誤延續(xù)、加深，使數(shù)據(jù)調(diào)取對(duì)象深陷這種循環(huán)分析的歧視之中。

3.企業(yè)商業(yè)秘密遭到侵犯的隱患。一方面，大數(shù)據(jù)企業(yè)任意進(jìn)入共享數(shù)據(jù)庫(kù)，可以在共享數(shù)據(jù)庫(kù)中通過(guò)端口連接，侵犯其他企業(yè)的商業(yè)秘密。另一方面，偵查機(jī)關(guān)若將數(shù)據(jù)信息共享給其他機(jī)構(gòu)，或者數(shù)據(jù)信息調(diào)取后因安全保障措施不力泄露等，數(shù)據(jù)信息的擴(kuò)散也極易造成商業(yè)秘密泄露等經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)。［19］因此，共享機(jī)制反而為大數(shù)據(jù)企業(yè)窺視或侵犯彼此商業(yè)秘密等提供了便利。畢竟，大數(shù)據(jù)巨頭們都有著將觸角伸向所有與人類生活相關(guān)行業(yè)的企圖。

綜上所述，過(guò)分提倡偵查機(jī)關(guān)與大數(shù)據(jù)企業(yè)建立數(shù)據(jù)共享機(jī)制，可能誘導(dǎo)偵查機(jī)關(guān)及大數(shù)據(jù)企業(yè)行為失范。應(yīng)當(dāng)看到，共享機(jī)制不僅給個(gè)人信息保護(hù)帶來(lái)隱患，還可能因?yàn)閭刹闄C(jī)關(guān)與大數(shù)據(jù)企業(yè)建立無(wú)差別的數(shù)據(jù)接口與通道，造成偵查機(jī)關(guān)數(shù)據(jù)泄露、大數(shù)據(jù)企業(yè)商業(yè)秘密遭到侵犯等風(fēng)險(xiǎn)。

（三）盲目依賴算法結(jié)論

舍恩伯格提出：“我們冒險(xiǎn)把犯罪的定罪權(quán)放在了數(shù)據(jù)手中，借以表達(dá)我們對(duì)數(shù)據(jù)及其分析結(jié)果的崇尚，但實(shí)際上是一種濫用?！保?0］盲目依賴算法結(jié)論可能使人類忽視算法偏見(jiàn)、數(shù)據(jù)質(zhì)量、數(shù)據(jù)黑箱等問(wèn)題，受數(shù)據(jù)統(tǒng)治而不自知。導(dǎo)致數(shù)據(jù)濫用的原因有以下方面：

第一，算法偏見(jiàn)難以消除。有學(xué)者認(rèn)為，“在大數(shù)據(jù)時(shí)代，偵查模式的開(kāi)啟、運(yùn)行以及終結(jié)都與大數(shù)據(jù)緊密相連，偵查活動(dòng)主要是基于客觀存在的大數(shù)據(jù)展開(kāi)的，即更重視客觀證據(jù)在偵查活動(dòng)中的作用，而偵查人員積累的主觀辦案經(jīng)驗(yàn)在偵查活動(dòng)中的作用有所削弱?！保?1］這是一種非此即彼的不當(dāng)說(shuō)法，大數(shù)據(jù)運(yùn)用于偵查并不當(dāng)然地削弱偵查人員的主觀意志，尤其是大數(shù)據(jù)企業(yè)協(xié)助偵查，反而會(huì)出現(xiàn)科技工作人員的主觀意志替代偵查人員主觀經(jīng)驗(yàn)的情況。整個(gè)數(shù)據(jù)的收集與分析過(guò)程看似自動(dòng)運(yùn)算，卻無(wú)時(shí)無(wú)刻不體現(xiàn)人的思想與意志。而算法設(shè)計(jì)者，多為理工科人才，不僅缺少法律人的思維，也對(duì)國(guó)家的法律法規(guī)不甚了解，對(duì)法律現(xiàn)象抱有個(gè)人偏見(jiàn)，其偏向技術(shù)線性思維與逐利心理。這可能導(dǎo)致算法設(shè)計(jì)人員將個(gè)人的價(jià)值觀編入算法當(dāng)中，且不為人知，使算法產(chǎn)生偏見(jiàn)。在美國(guó)，Compass等犯罪預(yù)測(cè)軟件已經(jīng)暴露了算法偏見(jiàn)問(wèn)題，并由此引發(fā)了民眾對(duì)司法不公的擔(dān)憂。該類軟件依據(jù)犯罪嫌疑人過(guò)去的犯罪歷史等多維度數(shù)據(jù)計(jì)算并預(yù)測(cè)其人身危險(xiǎn)性。盡管大數(shù)據(jù)計(jì)算方法使之看似客觀公正，但是，在算法、模型及測(cè)試問(wèn)題的設(shè)計(jì)中，幾乎都隱含著種族歧視、性別歧視等偏見(jiàn)。［22］威斯康星州訴盧米斯案中（Wisconsin v.Loomis），被告人盧米斯針對(duì)評(píng)定其危險(xiǎn)性的Compass軟件算法提起上訴，認(rèn)為算法具有歧視性。［23］雖然最終被告人上訴失敗，但是這體現(xiàn)出在算法缺乏透明性的情況下，很難不讓人懷疑其正當(dāng)性。［24］在我國(guó)，大數(shù)據(jù)企業(yè)參與偵查正在興起，對(duì)偵查機(jī)關(guān)及大數(shù)據(jù)企業(yè)規(guī)制尚且不足，公民對(duì)技術(shù)給法律帶來(lái)的威脅認(rèn)識(shí)程度不高，算法偏見(jiàn)很難被察覺(jué)。大數(shù)據(jù)企業(yè)手握算法的絕對(duì)解釋與控制權(quán)，算法偏見(jiàn)難以被發(fā)現(xiàn)并消除。

第二，數(shù)據(jù)質(zhì)量參差不齊。數(shù)據(jù)量大不等于數(shù)據(jù)價(jià)值大，相反可能意味著數(shù)據(jù)垃圾泛濫，數(shù)據(jù)分析結(jié)果受制于數(shù)據(jù)質(zhì)量。［25］數(shù)據(jù)的質(zhì)量受制于形成的環(huán)境及目的。如果數(shù)據(jù)的生成環(huán)境污濁，將影響數(shù)據(jù)的質(zhì)量，進(jìn)而影響數(shù)據(jù)分析與挖掘結(jié)果的質(zhì)量。低質(zhì)量的數(shù)據(jù)結(jié)論不具有說(shuō)明問(wèn)題的價(jià)值，是不值得采納的。若數(shù)據(jù)質(zhì)量得不到保證，盲目依賴數(shù)據(jù)算法結(jié)論，可能出現(xiàn)數(shù)據(jù)泡沫，結(jié)論便經(jīng)不起推敲。

第三，算法黑箱暗不可測(cè)。許多學(xué)者對(duì)大數(shù)據(jù)作為證據(jù)使用持積極接受態(tài)度。比如有學(xué)者認(rèn)為，“未來(lái)的證據(jù)法當(dāng)中，大數(shù)據(jù)分析報(bào)告有必要單列出來(lái)作為獨(dú)立的證據(jù)種類，而大數(shù)據(jù)中那些跟案件相關(guān)的數(shù)據(jù)信息，可以納入‘電子數(shù)據(jù)’這一既有的法定證據(jù)種類范疇。”［26］另有學(xué)者認(rèn)為，“首先，依靠大數(shù)據(jù)證明案件事實(shí)已經(jīng)成為一種客觀需要，其次，其符合降低司法證明難度的導(dǎo)向，最后，大數(shù)據(jù)用作證據(jù)具有獨(dú)到的價(jià)值?！保?7］然而，不能忽視的是大數(shù)據(jù)的分析與挖掘過(guò)程猶如一個(gè)黑箱（Black Box），其具有不透明、不可解釋、不可追蹤的特點(diǎn)?！八惴[藏在人們難以獲取并理解的代碼面紗后面?！保?8］將數(shù)據(jù)收集、分析、挖掘工作交由大數(shù)據(jù)企業(yè)，不僅被收集或分析挖掘數(shù)據(jù)的對(duì)象對(duì)算法一無(wú)所知，甚至偵查人員對(duì)其中的樣本來(lái)源、質(zhì)量以及算法編程等也不得而知。若再將算法納入商業(yè)秘密或知識(shí)產(chǎn)權(quán)的保護(hù)范圍［29］，偵查機(jī)關(guān)本已稀缺的技術(shù)型偵查人員也將陷入無(wú)盡茫然之中。此時(shí)，不僅辯護(hù)權(quán)難以得到充分保障，偵查權(quán)的行使也將面臨正當(dāng)性危機(jī)，大數(shù)據(jù)企業(yè)可能干擾偵查職權(quán)的行使，甚至操縱偵查。

三、隱患應(yīng)對(duì)：建立統(tǒng)一的大數(shù)據(jù)企業(yè)智庫(kù)

大數(shù)據(jù)企業(yè)協(xié)助偵查，為偵查機(jī)關(guān)警情監(jiān)控、犯罪預(yù)測(cè)、證據(jù)收集等帶來(lái)技術(shù)與法律制度層面的優(yōu)勢(shì)，同時(shí)也潛藏隱患與風(fēng)險(xiǎn)。前面所述隱患一旦失控，造成的損失無(wú)法挽回。立法、司法機(jī)關(guān)需要找到功能發(fā)揮與隱患防范、犯罪治理與權(quán)利保護(hù)之間的平衡點(diǎn)?！稊?shù)據(jù)安全法》第21條要求分類分級(jí)建立數(shù)據(jù)保護(hù)制度，各地方、部門(mén)確定本地區(qū)、本部門(mén)以及相關(guān)行業(yè)、領(lǐng)域的重要數(shù)據(jù)具體目錄，重點(diǎn)保護(hù)被列入目錄的數(shù)據(jù)。當(dāng)前各地方陸續(xù)制定數(shù)據(jù)條例，其立法目標(biāo)主要是推動(dòng)數(shù)據(jù)作為生產(chǎn)要素服務(wù)經(jīng)濟(jì)發(fā)展，規(guī)制偵查機(jī)關(guān)的數(shù)據(jù)調(diào)取活動(dòng)并非其主要目的。①如已經(jīng)生效的 《深圳經(jīng)濟(jì)特區(qū)數(shù)據(jù)條例》《上海市數(shù)據(jù)條例》《浙江省公共數(shù)據(jù)條例》《重慶市數(shù)據(jù)條例》等均未針對(duì)刑事偵查中數(shù)據(jù)調(diào)取進(jìn)行數(shù)據(jù)分類分級(jí)，《貴州省大數(shù)據(jù)安全保護(hù)條例》第40條，僅規(guī)定大數(shù)據(jù)企業(yè)協(xié)助公安機(jī)關(guān)建立技術(shù)接口。不以“知情同意權(quán)”為核心進(jìn)行分類，與當(dāng)前重視數(shù)據(jù)安全與個(gè)人信息保護(hù)的立法趨勢(shì)②2021年9月1日《中華人民共和國(guó)數(shù)據(jù)安全法》正式生效、2021年11月1日《中華人民共和國(guó)個(gè)人信息保護(hù)法》正式生效、2021年8月1日《最高人民法院關(guān)于審理使用人臉識(shí)別技術(shù)處理個(gè)人信息相關(guān)民事案件適用法律若干問(wèn)題的規(guī)定》正式生效、工業(yè)與信息化部于2021年9月30日發(fā)布的《公開(kāi)征求對(duì)〈工業(yè)和信息化領(lǐng)域數(shù)據(jù)安全管理辦法（試行）（征求意見(jiàn)稿）〉的意見(jiàn)》等均體現(xiàn)出保護(hù)個(gè)人信息與數(shù)據(jù)安全的立法趨勢(shì)。是相悖的。此外，大數(shù)據(jù)企業(yè)可能通過(guò)數(shù)據(jù)共享接口反向爬取偵查機(jī)關(guān)或其他企業(yè)的數(shù)據(jù)，導(dǎo)致偵查機(jī)關(guān)數(shù)據(jù)泄露，企業(yè)商業(yè)秘密遭受侵犯等隱患嚴(yán)重；還可能將個(gè)人與企業(yè)的偏見(jiàn)編入算法，利用黑箱效應(yīng)干擾甚至操縱偵查，破壞偵查的客觀、公正。我們不能忽視或無(wú)視這些隱患，需要從偵查機(jī)關(guān)與大數(shù)據(jù)企業(yè)兩個(gè)角度入手，尋找一個(gè)恰當(dāng)?shù)臋C(jī)制予以規(guī)制。

有鑒于此，筆者提出一種制度構(gòu)想，即建立統(tǒng)一的大數(shù)據(jù)企業(yè)智庫(kù)。其核心在于數(shù)據(jù)調(diào)取規(guī)則統(tǒng)一、數(shù)據(jù)單向供給、算法結(jié)論嚴(yán)格審查。該機(jī)制相較于其他學(xué)者僅提出某一種數(shù)據(jù)分類分級(jí)調(diào)取規(guī)則而言，不僅能解決個(gè)人信息、個(gè)人隱私泄露的問(wèn)題，還能解決偵查信息泄露、偵查職權(quán)受到干擾、商業(yè)秘密遭受侵犯等問(wèn)題，整體解決大數(shù)據(jù)企業(yè)協(xié)助偵查帶來(lái)的隱患。

在開(kāi)始對(duì)大數(shù)據(jù)企業(yè)智庫(kù)進(jìn)行構(gòu)建之前，需要對(duì)智庫(kù)概念進(jìn)行簡(jiǎn)要介紹，形成基本共識(shí)。“‘智庫(kù)’又稱思想庫(kù)，是一種相對(duì)穩(wěn)定且獨(dú)立運(yùn)作的政策研究和咨詢機(jī)構(gòu)?！保?0］智庫(kù)本是科學(xué)化公共政策或決策的孵化器。“智庫(kù)可以發(fā)揮政府理性決策外腦的職能，對(duì)政府面臨的公共政策難題進(jìn)行相對(duì)獨(dú)立的、科學(xué)理性的分析，并提出各種備選方案，供決策者選擇?！保?1］將公共決策機(jī)制當(dāng)中的“智庫(kù)”理念與制度，引入刑事偵查決策是一種借鑒，亦是一項(xiàng)探索。大數(shù)據(jù)企業(yè)作為大數(shù)據(jù)企業(yè)智庫(kù)中的“專家”，在智庫(kù)的統(tǒng)一規(guī)則約束下，利用大數(shù)據(jù)技術(shù)，提供科學(xué)的咨詢建議，協(xié)助偵查。

（一）統(tǒng)一分類分級(jí)數(shù)據(jù)調(diào)取規(guī)則

個(gè)人信息逐漸脫離權(quán)利人控制似乎是大數(shù)據(jù)時(shí)代無(wú)法避免的缺陷，以個(gè)人信息換取產(chǎn)品或服務(wù)類似于以物易物的交易模式。但雙方之間發(fā)生這種交易，并不代表權(quán)利人放棄對(duì)個(gè)人信息的控制，大數(shù)據(jù)企業(yè)對(duì)偵查機(jī)關(guān)的調(diào)取有求必應(yīng)，可能對(duì)個(gè)人信息、隱私權(quán)造成侵害。大數(shù)據(jù)企業(yè)智庫(kù)的核心之一是統(tǒng)一分類分級(jí)數(shù)據(jù)調(diào)取規(guī)則。統(tǒng)一的含義包括地域統(tǒng)一與規(guī)則統(tǒng)一。地域統(tǒng)一要求從國(guó)家層面建立統(tǒng)一的數(shù)據(jù)分類分級(jí)調(diào)取規(guī)則，而不是各地方建立不同標(biāo)準(zhǔn)、設(shè)置不同類別的規(guī)則。建議由公安部牽頭，工信部等其他個(gè)人信息保護(hù)職責(zé)部門(mén)協(xié)調(diào)制定偵查機(jī)關(guān)調(diào)取數(shù)據(jù)的分類分級(jí)規(guī)則，這和《數(shù)據(jù)安全法》及各地方制定的旨在服務(wù)于經(jīng)濟(jì)發(fā)展的“因地制宜”模式有所不同。打擊犯罪與保護(hù)個(gè)人信息之間的關(guān)系不會(huì)因地域的不同而呈現(xiàn)出極大差異。規(guī)則統(tǒng)一是具體分類分級(jí)規(guī)則的統(tǒng)一，這也是本部分的重點(diǎn)。下文將視野短暫投入美國(guó)與歐盟，借鑒域外優(yōu)良之處，制定適合我國(guó)的，以知情同意為核心的分類分級(jí)調(diào)取規(guī)則。

美國(guó)已經(jīng)形成了相對(duì)完整且成熟的分類數(shù)據(jù)調(diào)取規(guī)則。不僅體現(xiàn)在立法層面，還體現(xiàn)在大數(shù)據(jù)企業(yè)制定數(shù)據(jù)調(diào)取申請(qǐng)的審查標(biāo)準(zhǔn)等規(guī)定當(dāng)中。立法層面，美國(guó)通過(guò)《憲法第四修正案》及相關(guān)判例，確定了以合理期待的隱私權(quán)與第三方原則作為確認(rèn)數(shù)據(jù)調(diào)取的邊界。凱茨（Katz）案中，斯圖爾特（Stewart）大法官寫(xiě)道：“一個(gè)人故意向公眾公開(kāi)的內(nèi)容，即使是在他自己家中或辦公室，也不受第四修正案保護(hù)。但他尋求保護(hù)的私人物品，即使在公眾可以進(jìn)入的區(qū)域，也可能受到憲法保護(hù)。”［32］前半句表達(dá)的是第三方原則，后半部分則是對(duì)隱私權(quán)合理期待原則的形象闡釋。通過(guò)《存儲(chǔ)通信法》將電子記錄大致分為三類，包括基本的用戶和會(huì)話信息［33］、非內(nèi)容數(shù)據(jù)［34］、內(nèi)容數(shù)據(jù)［35］，《電子通信隱私法》針對(duì)數(shù)據(jù)分類確立了包括傳票、法庭命令、搜查令三種令狀，而傳票又可分為傳票和傳票加事先通知訂閱者或者用戶兩種，法庭命令分為法庭命令和法庭命令加事先通知訂閱者或者用戶兩種。前述令狀共同構(gòu)成美國(guó)三類五種數(shù)據(jù)調(diào)取分類分級(jí)令狀制度。大數(shù)據(jù)企業(yè)方面，蘋(píng)果公司、谷歌公司、微軟公司等均制定了不同的審查標(biāo)準(zhǔn)，對(duì)于偵查機(jī)關(guān)的不同令狀，大數(shù)據(jù)企業(yè)限定了提供數(shù)據(jù)的范圍，可接受或者拒絕，亦可提出異議。從各公司的規(guī)定當(dāng)中可以看到，“大數(shù)據(jù)企業(yè)在配合執(zhí)法機(jī)構(gòu)提供信息時(shí)區(qū)分了數(shù)據(jù)的類型，對(duì)隱私性強(qiáng)的內(nèi)容信息保護(hù)力度也更大?！保?6］

歐盟通過(guò)《新電子證據(jù)調(diào)取規(guī)則》（New EU Rules to Obtain Electronic Evidence），將數(shù)據(jù)分為用戶數(shù)據(jù)（subscriber data）、接入數(shù)據(jù)（access data）、交互數(shù)據(jù)（transactional data）和內(nèi)容數(shù)據(jù)（contentdata）四類。根據(jù)調(diào)取數(shù)據(jù)的請(qǐng)求主體不同，又分為三類調(diào)取規(guī)則，具體為：第一，法官能夠直接調(diào)取用戶數(shù)據(jù)、接入數(shù)據(jù)、交互數(shù)據(jù)、內(nèi)容數(shù)據(jù)四類數(shù)據(jù)；第二，檢察官能夠直接調(diào)取用戶數(shù)據(jù)、接入數(shù)據(jù)，調(diào)取交互數(shù)據(jù)、內(nèi)容數(shù)據(jù)需要經(jīng)法官批準(zhǔn)；第三，警察調(diào)取四類數(shù)據(jù)均需要經(jīng)過(guò)檢察官或法官批準(zhǔn)。［37］但是根據(jù)歐洲刑警組織2021年發(fā)布的SIRIUS項(xiàng)目第三次報(bào)告，當(dāng)前歐洲各國(guó)向企業(yè)調(diào)取數(shù)據(jù)的一大障礙即在于響應(yīng)時(shí)間過(guò)長(zhǎng)。［38］

由上可見(jiàn)，美國(guó)和歐盟均對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分類，并將該分類對(duì)應(yīng)數(shù)據(jù)調(diào)取規(guī)則，形成了統(tǒng)一的分類分級(jí)數(shù)據(jù)調(diào)取規(guī)則。但是對(duì)個(gè)人隱私保護(hù)要求更高的歐盟存在響應(yīng)時(shí)間過(guò)長(zhǎng)的問(wèn)題，且根據(jù)數(shù)據(jù)主體區(qū)分?jǐn)?shù)據(jù)調(diào)取規(guī)則的模式，并不適合我國(guó)以偵查機(jī)關(guān)為數(shù)據(jù)調(diào)取主要主體的情形。因此，建議借鑒美國(guó)的數(shù)據(jù)調(diào)取規(guī)則，以知情同意權(quán)為核心，建立統(tǒng)一的分類分級(jí)數(shù)據(jù)調(diào)取規(guī)則。

我國(guó)的規(guī)定尚不具體，調(diào)取規(guī)則未根據(jù)數(shù)據(jù)分類進(jìn)行細(xì)分。雖然《公安機(jī)關(guān)辦理刑事案件程序規(guī)定》①《公安機(jī)關(guān)辦理刑事案件程序規(guī)定》第62條：“公安機(jī)關(guān)向有關(guān)單位和個(gè)人調(diào)取證據(jù)，應(yīng)當(dāng)經(jīng)辦案部門(mén)負(fù)責(zé)人批準(zhǔn)，開(kāi)具調(diào)取證據(jù)通知書(shū)，明確調(diào)取的證據(jù)和提供時(shí)限。被調(diào)取單位及其經(jīng)辦人、持有證據(jù)的個(gè)人應(yīng)當(dāng)在通知書(shū)上蓋章或者簽名，拒絕蓋章或者簽名的，公安機(jī)關(guān)應(yīng)當(dāng)注明。必要時(shí)，應(yīng)當(dāng)采用錄音錄像方式固定證據(jù)內(nèi)容及取證過(guò)程?！薄豆矙C(jī)關(guān)辦理刑事案件電子數(shù)據(jù)取證規(guī)則》②《公安機(jī)關(guān)辦理刑事案件電子數(shù)據(jù)取證規(guī)則》第41條：“公安機(jī)關(guān)向有關(guān)單位和個(gè)人調(diào)取電子數(shù)據(jù)，應(yīng)當(dāng)經(jīng)辦案部門(mén)負(fù)責(zé)人批準(zhǔn)，開(kāi)具《調(diào)取證據(jù)通知書(shū)》，注明需要調(diào)取電子數(shù)據(jù)的相關(guān)信息，通知電子數(shù)據(jù)持有人、網(wǎng)絡(luò)服務(wù)提供者或者有關(guān)部門(mén)執(zhí)行。被調(diào)取單位、個(gè)人應(yīng)當(dāng)在通知書(shū)回執(zhí)上簽名或者蓋章，并附完整性校驗(yàn)值等保護(hù)電子數(shù)據(jù)完整性方法的說(shuō)明，被調(diào)取單位、個(gè)人拒絕蓋章、簽名或者附說(shuō)明的，公安機(jī)關(guān)應(yīng)當(dāng)注明。必要時(shí)，應(yīng)當(dāng)采用錄音或者錄像等方式固定證據(jù)內(nèi)容及取證過(guò)程。公安機(jī)關(guān)應(yīng)當(dāng)協(xié)助因客觀條件限制無(wú)法保護(hù)電子數(shù)據(jù)完整性的被調(diào)取單位、個(gè)人進(jìn)行電子數(shù)據(jù)完整性的保護(hù)?！睂?duì)數(shù)據(jù)調(diào)取所需的手續(xù)有所規(guī)定，但是又規(guī)定了手續(xù)缺失的補(bǔ)救措施，如允許公安機(jī)關(guān)注明替代被調(diào)取對(duì)象蓋章或簽字，且該規(guī)則未制定分類的數(shù)據(jù)調(diào)取標(biāo)準(zhǔn)?！稊?shù)據(jù)安全法》第21條③《數(shù)據(jù)安全法》第21條：“國(guó)家建立數(shù)據(jù)分類保護(hù)制度，根據(jù)數(shù)據(jù)在經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展中的重要程度，以及一旦遭到篡改、破壞、泄露或者非法獲取、非法利用，對(duì)國(guó)家安全、公共利益或者個(gè)人、組織合法權(quán)益造成的危害程度，對(duì)數(shù)據(jù)實(shí)行分類保護(hù)。國(guó)家數(shù)據(jù)安全工作協(xié)調(diào)機(jī)制統(tǒng)籌協(xié)調(diào)有關(guān)部門(mén)制定重要數(shù)據(jù)目錄，加強(qiáng)對(duì)重要數(shù)據(jù)的保護(hù)?！彪m然將數(shù)據(jù)分為核心數(shù)據(jù)、重要數(shù)據(jù)和一般數(shù)據(jù)，但是沒(méi)有將該分類與偵查當(dāng)中的數(shù)據(jù)調(diào)取活動(dòng)進(jìn)行銜接，設(shè)置相應(yīng)的分類規(guī)則。大數(shù)據(jù)企業(yè)方面，《數(shù)據(jù)安全法》第35條④《數(shù)據(jù)安全法》第35條：“公安機(jī)關(guān)、國(guó)家安全機(jī)關(guān)因依法維護(hù)國(guó)家安全或者偵查犯罪的需要調(diào)取數(shù)據(jù)，應(yīng)當(dāng)按照國(guó)家有關(guān)規(guī)定，經(jīng)過(guò)嚴(yán)格的批準(zhǔn)手續(xù)，依法進(jìn)行，有關(guān)組織、個(gè)人應(yīng)當(dāng)予以配合。”為大數(shù)據(jù)企業(yè)設(shè)定了配合義務(wù)，而大數(shù)據(jù)企業(yè)對(duì)于調(diào)取申請(qǐng)未設(shè)置分類的審查制度。甚至出現(xiàn)了大數(shù)據(jù)企業(yè)制定的標(biāo)準(zhǔn)與法律不適配的現(xiàn)象，如騰訊的隱私政策規(guī)定“為遵守有效的法律程序條款，如傳票、法院命令或搜查令，我們可能在獲得或未獲得您同意的情況下做出這些披露?！彬v訊的隱私政策對(duì)不同的令狀文書(shū)進(jìn)行了區(qū)分，但我國(guó)偵查制度卻未予以配套，企業(yè)行為似乎已經(jīng)走在了立法機(jī)關(guān)的前面。統(tǒng)一的大數(shù)據(jù)企業(yè)智庫(kù)將以知情同意權(quán)為核心，建立分類明確、標(biāo)準(zhǔn)統(tǒng)一的數(shù)據(jù)調(diào)取機(jī)制。

第一，統(tǒng)一分類分級(jí)的數(shù)據(jù)調(diào)取規(guī)則。根據(jù)數(shù)據(jù)是否匿名，將其分為匿名數(shù)據(jù)與非匿名數(shù)據(jù)，收集匿名數(shù)據(jù)無(wú)須權(quán)利人知情并同意。一方面，匿名數(shù)據(jù)難以對(duì)應(yīng)權(quán)利主體，個(gè)人信息權(quán)利主體不明確；另一方面，《個(gè)人信息保護(hù)法》第4條明確將匿名處理后的信息排除在個(gè)人信息以外。收集非匿名數(shù)據(jù)需要權(quán)利人知情并同意，因?yàn)榉悄涿麛?shù)據(jù)可以精準(zhǔn)對(duì)應(yīng)權(quán)利人，更容易侵犯?jìng)€(gè)人信息。非匿名數(shù)據(jù)又可以被調(diào)取對(duì)象在偵查中的角色為標(biāo)準(zhǔn)，區(qū)分為被追訴人一方的數(shù)據(jù)、被害人一方的數(shù)據(jù)、其他參與人數(shù)據(jù)。⑤其他參與人數(shù)據(jù)：其他參與人包括但不限于證人、鑒定人、翻譯人員、其他用以數(shù)據(jù)比對(duì)碰撞的權(quán)利主體。對(duì)被追訴人及其密切關(guān)系人的數(shù)據(jù)進(jìn)行收集，應(yīng)當(dāng)設(shè)置較低限制。為了偵破犯罪，免受外界因素影響，甚至可以不通知被追訴人及其密切關(guān)系人，對(duì)此可以參照美國(guó)“第三方原則”，即“主張公民在自愿移交給第三方機(jī)構(gòu)的記錄中沒(méi)有隱私利益”［39］；對(duì)被害人一方的數(shù)據(jù)收集，則應(yīng)有較嚴(yán)格的限制，應(yīng)該知情但是無(wú)須同意，即只需通知相關(guān)人員其數(shù)據(jù)被收集即可。其原理在于適度收集被害人及其密切關(guān)系人的數(shù)據(jù)信息的價(jià)值追求之一，正是保護(hù)或救濟(jì)被害人的更重要權(quán)利。對(duì)其他參與人的數(shù)據(jù)進(jìn)行收集，則應(yīng)當(dāng)設(shè)置最高的門(mén)檻，偵查機(jī)關(guān)必須通知被調(diào)取數(shù)據(jù)對(duì)象，并經(jīng)其明確同意。因?yàn)椋渌麉⑴c人的數(shù)據(jù)信息往往僅是輔助偵查的信息，其并非核心數(shù)據(jù)。即便任何人都有配合打擊犯罪的義務(wù)，也應(yīng)當(dāng)遵循比例原則，盡量做到對(duì)公民合法利益侵犯最小化。后兩種被調(diào)取對(duì)象，在偵查終結(jié)或刑事訴訟程序結(jié)束以后，可以要求偵查機(jī)關(guān)刪除其收集的數(shù)據(jù)及分析結(jié)論。此外，根據(jù)數(shù)據(jù)包含個(gè)人信息的內(nèi)容，還可以區(qū)分為注冊(cè)信息數(shù)據(jù)、交互信息數(shù)據(jù)、元數(shù)據(jù)、內(nèi)容數(shù)據(jù)。調(diào)取元數(shù)據(jù)（如通話時(shí)間、匯款地點(diǎn)）與注冊(cè)信息（如用戶名、注冊(cè)時(shí)間與地點(diǎn)）的門(mén)檻應(yīng)當(dāng)較低，即不需要被調(diào)取對(duì)象知情并同意。調(diào)取交互信息應(yīng)當(dāng)設(shè)置高門(mén)檻，即需要被調(diào)取對(duì)象知情，但無(wú)須其同意。調(diào)取內(nèi)容數(shù)據(jù)則需要設(shè)置最高的門(mén)檻，不僅要知情，還需要同意。最后，應(yīng)當(dāng)將比例原則①第一，偵查中的數(shù)據(jù)收集行為應(yīng)滿足目的正當(dāng)性；第二，收集手段需符合妥當(dāng)性，即審查收集行為的合法性；第三，審查是否符合損害最小原則，重點(diǎn)考察收集數(shù)據(jù)的范圍，時(shí)間范圍、空間范圍、對(duì)象范圍等；第四，把握狹義的比例原則，對(duì)收集行為對(duì)個(gè)人信息侵害的程度與偵破犯罪所保護(hù)的法益之間進(jìn)行權(quán)衡。貫徹始終（見(jiàn)表1）。

表1 數(shù)據(jù)分類調(diào)取規(guī)則表

第二，統(tǒng)一令狀審查制度。自由權(quán)演進(jìn)的歷史恰是法律程序性保護(hù)演進(jìn)的歷史，程序?qū)用娴牧顮钪贫仁且?guī)范政府信息獲取的有效手段。“在美國(guó)，《憲法第四修正案》就是通過(guò)搜查令狀制度對(duì)抗‘非法搜查及扣押’，保護(hù)公民隱私權(quán)的。”［40］除了搜查令以外，美國(guó)還形成了傳票、法庭命令、搜查令三種調(diào)取令狀形式。傳票可以由執(zhí)法機(jī)關(guān)簽發(fā)，法庭命令和搜查令則必須由法官簽發(fā)。我國(guó)尚未形成分級(jí)令狀制度。對(duì)于大數(shù)據(jù)是否可以作為搜查的對(duì)象亦無(wú)明確規(guī)定。調(diào)取通知書(shū)是當(dāng)前運(yùn)用最多的一種文書(shū)?！蛾P(guān)于辦理刑事案件收集提取和審查判斷電子數(shù)據(jù)若干問(wèn)題的規(guī)定》第13條規(guī)定，調(diào)取或提取電子數(shù)據(jù)時(shí)應(yīng)當(dāng)制作調(diào)取通知書(shū)，并對(duì)調(diào)查通知書(shū)應(yīng)當(dāng)包含的內(nèi)容加以列舉，取得該文書(shū)僅需辦案機(jī)關(guān)內(nèi)部審批即可。

有學(xué)者認(rèn)為，可以考慮以檢察機(jī)關(guān)作為令狀的批準(zhǔn)機(jī)關(guān)，優(yōu)勢(shì)在于將令狀的核準(zhǔn)權(quán)交由檢察機(jī)關(guān)，不僅可做到事前控制，而且可在后續(xù)的批捕決定、審查起訴階段對(duì)偵查機(jī)關(guān)收集的證據(jù)進(jìn)行合法性審查，對(duì)非法搜查所得證據(jù)限制適用，還有助于實(shí)現(xiàn)“控辯平等”。［41］筆者認(rèn)為，可以結(jié)合上述數(shù)據(jù)分類，根據(jù)對(duì)公民隱私等權(quán)利干預(yù)的程度，對(duì)應(yīng)不同級(jí)別的令狀。但由法官批準(zhǔn)令狀在我國(guó)尚不具備制度土壤。因此，可以考慮規(guī)定調(diào)取通知書(shū)繼續(xù)由偵查機(jī)關(guān)批準(zhǔn)，但是其能收集數(shù)據(jù)的范圍應(yīng)當(dāng)受到限制，比如只能調(diào)取匿名數(shù)據(jù)、被追訴人一方數(shù)據(jù)、元數(shù)據(jù)及注冊(cè)信息數(shù)據(jù)。而搜查令狀由檢察官?zèng)Q定批準(zhǔn)，其所能收集的數(shù)據(jù)種類更多、范圍更廣，具有更強(qiáng)的強(qiáng)制性，比如，非匿名數(shù)據(jù)、被害人一方數(shù)據(jù)、其他參與人員數(shù)據(jù)、交互數(shù)據(jù)及內(nèi)容數(shù)據(jù)。

（二）數(shù)據(jù)單向供給替代雙向共享

學(xué)界呼吁建立數(shù)據(jù)共享機(jī)制已久，但并未對(duì)數(shù)據(jù)共享機(jī)制相關(guān)理論進(jìn)行深入探討。盲目使用數(shù)據(jù)共享概念，可能帶來(lái)數(shù)據(jù)共享主義泛濫的隱患。偵查機(jī)關(guān)與大數(shù)據(jù)企業(yè)之間建立數(shù)據(jù)共享機(jī)制，可能加劇個(gè)人信息脫離權(quán)利主體控制，增大個(gè)人信息保護(hù)的難度，同時(shí)帶來(lái)偵查數(shù)據(jù)泄露，企業(yè)商業(yè)秘密遭受侵犯的風(fēng)險(xiǎn)。大數(shù)據(jù)企業(yè)智庫(kù)另一核心機(jī)理能夠恰當(dāng)?shù)貞?yīng)對(duì)上述隱患，即以數(shù)據(jù)單向供給服務(wù)替代雙向共享機(jī)制。

大數(shù)據(jù)企業(yè)智庫(kù)是智慧咨詢組織，不能脫離智庫(kù)的本質(zhì)，其僅是為偵查機(jī)關(guān)提供智慧咨詢的“思想庫(kù)”。一方面，各大數(shù)據(jù)企業(yè)只能為偵查機(jī)關(guān)提供數(shù)據(jù)收集與技術(shù)分析服務(wù)，而不能從偵查機(jī)關(guān)獲取數(shù)據(jù)或信息，用以服務(wù)其商業(yè)目的。另一方面，大數(shù)據(jù)企業(yè)智庫(kù)成員之間的數(shù)據(jù)并不共享，大數(shù)據(jù)企業(yè)不能通過(guò)共享機(jī)制獲取其他企業(yè)的商業(yè)數(shù)據(jù)甚至商業(yè)秘密。大數(shù)據(jù)企業(yè)智庫(kù)這種單向供給數(shù)據(jù)的機(jī)制與眾多學(xué)者倡導(dǎo)的數(shù)據(jù)共享機(jī)制相比，限定了數(shù)據(jù)的流動(dòng)方向與軌跡，即只能從大數(shù)據(jù)企業(yè)向偵查機(jī)關(guān)單向流動(dòng)，而不具有分享特點(diǎn)。簡(jiǎn)而言之，大數(shù)據(jù)企業(yè)智庫(kù)中的企業(yè)成員是大數(shù)據(jù)服務(wù)的提供者，偵查機(jī)關(guān)是大數(shù)據(jù)服務(wù)的接受者，地位與角色不得顛倒。大數(shù)據(jù)企業(yè)無(wú)法也不能獲取偵查機(jī)關(guān)自建數(shù)據(jù)庫(kù)的內(nèi)容，也無(wú)法通過(guò)偵查機(jī)關(guān)的自建平臺(tái)與其他大數(shù)據(jù)企業(yè)設(shè)置接口，窺視或侵犯大數(shù)據(jù)企業(yè)之間可能構(gòu)成商業(yè)秘密的數(shù)據(jù)。

如上分析，大數(shù)據(jù)企業(yè)與偵查機(jī)關(guān)之間不能出現(xiàn)數(shù)據(jù)換數(shù)據(jù)的現(xiàn)象，數(shù)據(jù)只能從大數(shù)據(jù)企業(yè)流向偵查機(jī)關(guān)，反之則不能。那么偵查機(jī)關(guān)用什么來(lái)?yè)Q取大數(shù)據(jù)企業(yè)的數(shù)據(jù)協(xié)助服務(wù)呢？完全寄托于社會(huì)責(zé)任感而保持大數(shù)據(jù)企業(yè)協(xié)助偵查的想法，讓人不安。必須對(duì)兩種風(fēng)險(xiǎn)有所警惕，第一，大數(shù)據(jù)企業(yè)設(shè)置難以為人發(fā)現(xiàn)的“秘密接口”，獲取偵查機(jī)關(guān)儲(chǔ)存的大數(shù)據(jù)；第二，大數(shù)據(jù)企業(yè)通過(guò)算法干擾偵查，將其偏見(jiàn)植入算法，以操縱偵查。如何激勵(lì)大數(shù)據(jù)企業(yè)積極協(xié)助偵查，并能防范上述兩種風(fēng)險(xiǎn)，是必須回答的衍生問(wèn)題。

筆者認(rèn)為，應(yīng)當(dāng)以政府購(gòu)買(mǎi)數(shù)據(jù)服務(wù)的模式建立數(shù)據(jù)智庫(kù)。我國(guó)現(xiàn)有的政府采購(gòu)制度能夠?yàn)閿?shù)據(jù)采購(gòu)業(yè)務(wù)提供制度基礎(chǔ)。“通過(guò)購(gòu)買(mǎi)數(shù)據(jù)服務(wù)為偵查決策提供幫助應(yīng)當(dāng)成為大數(shù)據(jù)偵查時(shí)代的常態(tài)化警務(wù)模式。目前，天津、北京、上海、山東等地經(jīng)偵部門(mén)都已嘗試購(gòu)買(mǎi)數(shù)據(jù)服務(wù)來(lái)提高辦案質(zhì)量與效率，專業(yè)化的技術(shù)團(tuán)隊(duì)為偵查工作注入了新的活力?！保?2］但是，政府采購(gòu)的激勵(lì)機(jī)制并不能對(duì)所有大數(shù)據(jù)企業(yè)都奏效。對(duì)于一些頭部公司而言，政府采購(gòu)為其帶來(lái)的收入是極其微薄的。他們更在意協(xié)助偵查帶來(lái)的名譽(yù)增值，甚至本就希望以此獲取偵查機(jī)關(guān)的內(nèi)部數(shù)據(jù)。名譽(yù)增值可以滿足，數(shù)據(jù)獲取不能讓步。偵查機(jī)關(guān)可以協(xié)同有關(guān)部門(mén)給予大數(shù)據(jù)企業(yè)更高的社會(huì)評(píng)價(jià)，考慮將其提供大數(shù)據(jù)服務(wù)、協(xié)助偵查的工作情況，與征信制度掛鉤，對(duì)大數(shù)據(jù)智庫(kù)成員企業(yè)予以更高的征信評(píng)價(jià)。

（三）嚴(yán)格審查算法結(jié)論

大數(shù)據(jù)企業(yè)智庫(kù)除了建立統(tǒng)一分類分級(jí)數(shù)據(jù)調(diào)取制度、設(shè)置數(shù)據(jù)單向供給機(jī)制以外，還著重關(guān)注對(duì)數(shù)據(jù)、算法、結(jié)論可靠性的審查。其原理在于，智庫(kù)是僅提供咨詢的組織，而不是決策機(jī)構(gòu)，智庫(kù)提供的服務(wù)是咨詢報(bào)告，并非決策方案。接受服務(wù)的偵查機(jī)關(guān)應(yīng)當(dāng)對(duì)提供咨詢的主體、程序、算法、結(jié)論等嚴(yán)格審查篩選，不能將咨詢意見(jiàn)直接作為決策依據(jù)，以免偵查活動(dòng)中決策權(quán)的流失。對(duì)于數(shù)據(jù)、算法、結(jié)論的審查需要從兩個(gè)維度進(jìn)行。一方面，對(duì)大數(shù)據(jù)企業(yè)資質(zhì)、能力、技術(shù)條件進(jìn)行審查，決定是否賦予大數(shù)據(jù)企業(yè)進(jìn)入智庫(kù)，提供咨詢服務(wù)的資格。以此，保證數(shù)據(jù)質(zhì)量，提高算法中立自覺(jué)性，保證算法結(jié)論不被更改。另一方面，也是更為重要的一方面，對(duì)于已經(jīng)調(diào)取的數(shù)據(jù)或已經(jīng)獲得的智庫(kù)咨詢，建立統(tǒng)一的審查、甄別機(jī)制。對(duì)于算法偏見(jiàn)、數(shù)據(jù)質(zhì)量、數(shù)據(jù)黑箱始終保持警惕，設(shè)置嚴(yán)格的審查機(jī)制，提高數(shù)據(jù)審查裝備水平，并著重培養(yǎng)數(shù)據(jù)審查人才隊(duì)伍。就建立統(tǒng)一的審查和甄別機(jī)制而言，提出以下三點(diǎn)設(shè)想：

第一，建立統(tǒng)一的算法審查標(biāo)準(zhǔn)與程序。算法偏見(jiàn)是大數(shù)據(jù)企業(yè)干擾、誤導(dǎo)，甚至操縱偵查的弊病之源。技術(shù)人員可能將自己、企業(yè)實(shí)際控制人的思想傾向編寫(xiě)到算法當(dāng)中。有學(xué)者提出，可以“建立算法備案機(jī)制，指算法研發(fā)結(jié)束投入應(yīng)用前，應(yīng)按照一定程序?qū)⑺惴ㄓ嘘P(guān)材料向行業(yè)自律組織報(bào)送備案，接受備案的組織依法對(duì)其合理性等進(jìn)行審查與處理的一種事前監(jiān)督制度?！保?3］筆者認(rèn)為，最重要的是強(qiáng)調(diào)審查標(biāo)準(zhǔn)與審查程序的建立，當(dāng)前各地方自建“智慧警務(wù)”是普遍狀態(tài)，而各地設(shè)置的數(shù)據(jù)審查標(biāo)準(zhǔn)與審查程序存在不同。各地區(qū)思想意識(shí)、人才隊(duì)伍、基礎(chǔ)設(shè)施、開(kāi)發(fā)技術(shù)等條件存在差距，不同的大數(shù)據(jù)企業(yè)也存在數(shù)據(jù)收集與分析能力差異。通過(guò)大數(shù)據(jù)企業(yè)智庫(kù)機(jī)制的建立，從國(guó)家層面設(shè)置統(tǒng)一的審查標(biāo)準(zhǔn)，可以緩解大數(shù)據(jù)技術(shù)基礎(chǔ)不同的問(wèn)題。

第二，提高清洗數(shù)據(jù)能力。大數(shù)據(jù)企業(yè)智庫(kù)應(yīng)當(dāng)定期對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行清理與整理，將該工作作為常態(tài)化工作。與大數(shù)據(jù)企業(yè)相比，偵查機(jī)關(guān)收集與分析的硬件設(shè)施與裝備水平不高，審查設(shè)備與系統(tǒng)也不如前者。這使得大數(shù)據(jù)企業(yè)提供的數(shù)據(jù)質(zhì)量難以得到審查和保證。大數(shù)據(jù)企業(yè)提供的數(shù)據(jù)咨詢報(bào)告如果基于次等數(shù)據(jù)而做出，那么結(jié)果將受到質(zhì)疑。因此，提高審查裝備與系統(tǒng)，更新硬件與軟件水平，對(duì)保證數(shù)據(jù)質(zhì)量非常必要。

第三，驗(yàn)證大數(shù)據(jù)企業(yè)提供的算法。大數(shù)據(jù)智庫(kù)的本質(zhì)是咨詢機(jī)構(gòu)，而非決策機(jī)構(gòu)，不能直接以大數(shù)據(jù)企業(yè)提供的數(shù)據(jù)分析結(jié)果作為決策依據(jù)，必須建立嚴(yán)格的數(shù)據(jù)審查步驟，逐步進(jìn)行檢驗(yàn)。比如，還原算法、更換數(shù)據(jù)訓(xùn)練集等方式，驗(yàn)證算法與結(jié)論的科學(xué)性。偵查機(jī)關(guān)應(yīng)當(dāng)要求大數(shù)據(jù)企業(yè)提供數(shù)據(jù)資訊結(jié)論時(shí)，附帶對(duì)其算法設(shè)計(jì)進(jìn)行解釋、說(shuō)明，有條件的情況下，應(yīng)當(dāng)對(duì)大數(shù)據(jù)企業(yè)提供的算法進(jìn)行驗(yàn)證。另外，偵查機(jī)關(guān)還應(yīng)當(dāng)重視培養(yǎng)大數(shù)據(jù)技術(shù)型偵查人員，自建專門(mén)的數(shù)據(jù)審查部門(mén)。再者，也可籌劃建立第三方中立數(shù)據(jù)審查機(jī)構(gòu)，但是，對(duì)于該機(jī)構(gòu)的性質(zhì)、制度、規(guī)則等，是否可以參照鑒定機(jī)構(gòu)進(jìn)行設(shè)計(jì)還有待進(jìn)一步實(shí)踐與討論。

大數(shù)據(jù)企業(yè)協(xié)助偵查已經(jīng)成為新時(shí)代偵查工作的新常態(tài)。大數(shù)據(jù)企業(yè)在為偵查工作提質(zhì)增效的同時(shí)，也隱含著個(gè)人信息脫離權(quán)利主體、共享主義泛濫、過(guò)度依賴算法結(jié)論等隱患。為應(yīng)對(duì)隱患，建立統(tǒng)一的大數(shù)據(jù)企業(yè)智庫(kù)有以下優(yōu)點(diǎn)：第一，能夠整合技術(shù)、制度等要素，實(shí)現(xiàn)對(duì)協(xié)助偵查的大數(shù)據(jù)企業(yè)統(tǒng)一監(jiān)管與規(guī)制；第二，能充分發(fā)揮大數(shù)據(jù)企業(yè)帶來(lái)的技術(shù)與法律制度優(yōu)勢(shì)，將大數(shù)據(jù)技術(shù)之價(jià)值最大限度地開(kāi)發(fā)并為偵查機(jī)關(guān)所用；第三，能降低數(shù)據(jù)共享主義泛濫給個(gè)人信息安全、偵查數(shù)據(jù)安全、商業(yè)秘密安全等帶來(lái)的不確定性；第四，能避免過(guò)度依賴數(shù)據(jù)算法結(jié)論，而使司法陷入數(shù)據(jù)獨(dú)裁的災(zāi)難發(fā)生。需要說(shuō)明，構(gòu)建統(tǒng)一的大數(shù)據(jù)智庫(kù)僅是應(yīng)對(duì)大數(shù)據(jù)企業(yè)協(xié)助偵查隱患的一種制度設(shè)想，其必要性、可行性、操作性尚需更多理論探討與實(shí)踐檢驗(yàn)。筆者愿以此拋磚引玉，引起學(xué)界與實(shí)務(wù)界對(duì)大數(shù)據(jù)企業(yè)參與偵查的隱患這一問(wèn)題的高度重視，并提供多元的解決思路。