大数据时代司法裁判的路径探索——以大数据分析证明方式的提出与规范为视角
2020/3/11 12:07:17  点击率[16]  评论[0]
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    【学科类别】法律信息
    【出处】《财经法学》2019年第2期
    【写作时间】2020年
    【中文摘要】大数据分析证明方式既能拓宽法官知识治理的路径,又能从司法运行角度反哺证据规则的设计与完善,还能倡导公正司法的时代理念,提升法官对证明机理的综合运用。大数据分析证明方式在司法裁判中不断试错,总体思维、容错思维和相关思维的缺失是大数据分析证明失范乱象的主要成因。以大数据分析证明方式的关联性为焦点,可从三方面规范其在事实认定中的运用路径:一是从人、事、物、时、空的五维向度来规制载体的关联性,二是从法官对证明方式的合理评价与科学采信层面来设计内容的关联性,三是从大数据预测的有限引入角度来探析大数据相关性的司法运用,以期为法官精准认定事实和科学高效裁判提供智识支撑。“证据领域不过是知识领域。”多知识学科的交叉已成为了证据法学的研究理论品格,新的证据或证明方式如果能有助于查明案件事实,即能成为证据法研究的关注视点。在DT时代,大数据分析证明方式在司法裁判领域纵深延展,并在事实认定场域中不断地试错论证。本文以人工智能时代的司法裁判为背景,检讨法官在事实认定中的思维范式转型,并以关联性为焦点探析大数据分析证明在法官事实认定中的路径构建,以期为法官精准裁判提供智识支撑。
    【中文关键字】大数据;司法裁判;路径探索
    【全文】

      一、启示:大数据对司法裁判发展的多维聚力
     
      大数据在司法裁判中的核心作用主要有两个向度:一是历史向度,二是未来向度,大数据相关性预测虽尚难被纳入司法证明的程序,但却能多维推进司法裁判的深远发展。
     
      (一)智识拓展:裁判思维的多重锤炼
     
      现阶段的司法实践中,同案不同判的乱象难以禁绝。深究其缘由,除经济、文化、地域等外因影响,真正能够撼动正当裁判基础的是法官对事实认定的思维偏差。从客观事实到裁判事实,法官在事实认定中的思维模式通常表现为顺向、逆向、类推、往返四种 (见表1),最高人民法院发布的指导案例仅仅提供了类推思维,而大数据分析证明方式则锤炼了法官事实认定的多重模式。

     
      大数据分析证明是数据信息收集→科学模型运算→小前提剪裁成形→大前提涵摄对应→法律适用的综合过程。大数据分析证明涵盖了科学知识与逻辑经验的综合运用,也承载了举证人与法官对论证思维的双重检验,具有极强的可靠性与证明力,为裁判尺度的统一贡献了自下而上的强大内生力量。
     
      大数据分析证明过程中所积攒的“大数据经验”也是司法裁判语境知识的重要渊源,它能为法官提供客观数据而非个人经验的采信参考,增进法官对举证责任的合理分配及对证据证明力的量化评估,提高法官事实认定的准确性和效率。
     
      (二)法度之治:证据规则的臻于完善
     
      证据规则的完善是推进以审判为中心的诉讼制度改革的重要环节,而我国当前的证据规则体系的完备之路道阻且长。由于公检法三机关对案件的证据标准都是“案件事实清楚、证据确实充分”,大数据分析对司法裁判证据规则的形态提取,一方面可从源头规范侦查取证的思维方式,另一方面还能以司法实践的经验反哺立法证据规则的完善。
     
      (三)公正司法:证明机理的综合运用
     
      尽管大数据分析证明方兴未艾,但审判终究是人类的审判,案件事实的认定终究是法官逻辑经验判断所形成的内心确信。从大数据筛选运算到事实构建证成,大数据分析证明是多学科知识的理论融合与运算推导,是证明机理在时代语境下的综合运用。面对大数据分析证明方式的新生力量,全体法官更应担当起公正司法之使命,主动探索完善新型证明方式,积极推进法治社会的发展。
     
      二、检视:大数据分析证明在司法实践中的乱象
     
      (一)取证失严:载体保全的困境与证据偏在的压制
     
      大数据原始载体的缺失与证据偏在的困境,不仅给法官认定案件事实带来了巨大冲击,也使得法律规范的预测评价指引功能处于不确定的危险状态。Y市L区和J省H县法院审理的两起关联案件,均因大数据的取证失严而导致了法官对事实的认定经不起重复回溯检验。具体情况请参见表2。

     
      1. 大数据原始载体证据保全的多重困境。上例中,淫秽视频数量鉴定的差异虽不排除大数据流变特性的干扰可能,但根本原因还在于原始载体的保全缺位。
     
      2. 大数据持有人证据偏在的优势压制。大数据的控制者拥有着数据信息的所有权和管理权限,加之大数据被碎片化地存储于动态的群体网络之中,导致大数据控制者处于证据偏在的优势地位,数据信息完整采集困难。
     
      (二)论证失实:目的扭曲的论证与错误隐蔽的计算
     
      大数据分析证明须借助于科学知识的专业运算,科学知识对数据“内部证成”起到了决定性作用,而科学知识本身的“外部证成”也将影响大数据分析证明的效力,表3中的例三即是科学知识周延欠缺的典型。

     
      1.预设目的扭曲了概率运算的方向。大数据分析证明常表现为论证事件存在、发展及变化的绝对概率,具有概率论证的特性内核。例三中,被告人虽采用了概率分析的大数据论证,但却暗中偷换了基准率频率与发生率频率的运用。通过对记录误差的放大及行贿时间背景因素的冲淡,剔除了重要数据并进行了选择性运算,从而达到所谓的“非法证据排除”的主张。
     
      2.数据选择性处理暗含了错误风险。例三暴露了大数据分析证明方式的巨大风险——不同主体基于特定目的可以对大数据进行筛选、对算法进行操纵,形成不同甚至相互冲突的结果。大数据分析证明方式具有极强的专业性,数据信息的周延及算法模式的错误也将变得极其隐蔽。
     
      (三)关联失度:相关趋势的充斥与因果程度的缺乏
     
      在运用大数据分析证明的司法实例中,待证事实往往需要结合时间与空间的大数据资料,通过对地势地貌、气候温差、金融变革等大事件的性质成因、变化缘由进行分析,以论证事件的存在、发展和变化的情况。表4中的 “涉农案件”中,法院一正一反的判决,虽都表明了对大数据论证方法的肯定,却均以气温不是唯一决定因素为由,未采信大数据论证一方的最终观点。

     
      法律上的因果关系多采以相当因果关系通说,或采以必要条件规则 (butfor规则),是一种强关联或完全关联关系。而当前司法实例中,大数据分析证明大多仍停留在相关性分析的弱关联程度,仅仅证成了一个变量的变动可能引发相关变量不特定变化,而往往没有证成涉争因素之间变与不变的绝对趋势,无法形成充分证明力,亦无法说服法官采信。
     
      三、探因:大数据分析证明在事实认定中的失范透析
     
      (一)总体思维之缺:载体漏洞与关联阙如
     
      大数据在形式上常表现为电子证据,故在载体形式的证据采集层面应具有整体思维。大数据分析证明的形式缺憾源于两方面:一是大数据本身的特质决定了其形式缺憾的必然性。大数据信息具有高度复杂性与不确定性,人们对大数据信息范围或内容的“全貌”采集也只能是相对的;二是大数据的信息收集及载体固定方式带来了形式缺憾的可能性。由于载体保全等因素影响,大数据分析证明在关联性层面极易产生多重偏差。
     
      (二)容错思维之缺:样本偏差与全量精准
     
      传统的概率统计学是一种抽样范式的精确思维。这种对随机抽样加以统计概率的运算,受样本随机性抽取的影响,极有可能产生结果的偏差。
     
      大数据分析证明须有全量数据的容错思维。大数据中95%非结构化的混杂信息往往会因价值密度过低而未被纳入概率统计的抽样范围,但非结构化数据往往蕴含着巨大的潜在价值,它被大数据有“容”乃“大”地涵盖,并成就了其论证精髓。从传统概率统计的样本精确模式到大数据容错模式,人类恰似经历了正—反—合的思维转变,或是肯定—否定—否定之否定的涅槃重塑。
     
      (三)相关思维之缺:相关到因果的转化困境
     
      小数据时代的因果关系具有一定的历史局限,它的信息采集被局限于明显可见的几个维度,而那些暗含了关联信息的剩余维度则往往被人为地忽略。大数据分析证明则保留了高维数据的全貌,使得事实证明更加精准,论证方式也由经验驱动转向数据驱动。
     
      因果关系是司法裁判的基础,如何从相关关系中推断出因果关系,才是大数据分析证明在事实认定中的深义所在。相关思维虽在案件事实的认定中无法取代因果思维,但却能避免数据收集、判断及利用的漫无目的,同时也开启了因果关系界定的另一种可能——传统模式只是把原因等同于自然界中 “原子式”的必然性存在,而非视为对事物相互作用的过程描述。在大数据时代,“因果关系”应描述为因素相互作用过程与其效应之间的联系;而因素尚未相互作用时的状态,则体现了一种与潜在结果密切相连的“相关关系”,这种“相关关系”实质是“因果派生关系”的体现。
     
      四、破冰:关联性视角下大数据分析证明的路径探析
     
      本文仅从关联性视角探析大数据分析证明方式引入事实认定的机制建构,具体包括两大方面:一是对负载了大数据信息的载体及系统的关联性审查;二是对大数据分析证明目的及内容的关联性审查。
     
      (一)载体关联性:人、事、物、时、空的五维一体设计
     
      在载体的关联性层面,大数据分析证明可比照适用电子证据的相关规定。大数据载体关联性的分析证明核心在于通过类型化分析以提取有价值的信息,它建立在对基础数据全面容错性的收集之上。通过相关性的指引对基础数据归类整合,挑选出与人、事、物、时、空相对应的载体关联项,排除干扰项或无关选项。本文以“快播案”为例 (见表5),探讨大数据证明方式的载体关联性构建:

     
      大数据分析证明方式的载体关联性审查规则可概括如下:(1)大数据分析证明的内容对待证事实能产生实质性影响,载体保全完好且涵盖的数据信息在身份、行为、介质、时间、空间上同诉讼参与人存在联系,应认定该证明方式具有关联性;(2)法官应结合待证事实及质证意见来审查大数据分析证明方式的关联性,并运用经验法则进行判断,必要时可通过司法鉴定予以查实;(3)如上述方法无法确定大数据分析证明的关联性,则可由法官根据举证责任来判定相应的证明责任及后果。
     
      (二)信息关联性:法官对专业知识的合理评价
     
      大数据分析证明在事实认定中将接受两次法官的认知。第一次是“大数据分析证明”本身表达的内容,类似于科学认知;第二次是“大数据分析证明的采信”所表达的内容,需交由法官直接评价并形成诉讼认知。
     
      1.采纳规则:论辩相关性与修辞相关性
     
      大数据分析证明采信的知识问题,应参考科学证据的审查标准,并从论辩相关性和修辞相关性两方面进行“外部证成”。具体内容参见表6。

     
      论辩相关性要求大数据证明必须经过科学运算并合理地运用于事实认定之中,运算方式应符合科学逻辑,同时也对算法误差提出了叶贝斯模式的控制。修辞相关性则需要举证人、鉴定人或专家辅助人对证明的过程及方式进行充分解释,对事实建构形成最佳解释,以达到说服法官的目的,它强调了一种优势证明或排除合理怀疑的证明标准。
     
      2.排除规则:法官经验逻辑与法律规制
     
      排除规则通常采用图1中的相关标准来控制证明目的与待证事实的关联程度。

     
      “Frye标准”(“普遍接受”标准),指科学检验必须达到“其所属的特定领域获得普遍接受”的程度才能被法官采信,然而此标准很可能将新型证明方式拒之门外。“Daubert标准”则从四个方面对大数据分析证明严格把关:一是大数据分析理论是否得到了检验;二是大数据分析原理或证明方式是否已得到了公开发表或者专家同行的认可;三是大数据计算的错误率是否已得到了统计明确并有规范的操作标准;四是大数据分析所依附的理论是否已达到所在领域“普遍接受”的程度。
     
      “似真性理论”解决的是大数据分析证明存在冲突结果时的取舍问题。结果冲突的背后是举证人证明目的的两造对抗,或者是鉴定人、专家辅助人的观点隔阂。似真性理论要求法官结合大数据分析证明与待证事实的关联程度,选择出相对似真值较高的论证方式,并将冲突主张进行有效整合。
     
      (三)相关性限制:大数据预测的运用与规制
     
      大数据预测与品格证据具有一定的相似性,二者对法官认定事实均能产生间接效力,但大数据预测是基于数据相关性的未来趋势判断。结合品格证据的相关特质可知,大数据预测分析尤其是基于被告人行为数据的历史分析,在刑事诉讼法亦具有有限的适用基础。
     
      从法律因果关系的角度看,基于被告人行为数据分析而得出大数据预测仍属于弱关联性的间接证明,但却能对被告人的权利产生限制或剥夺,故法官在审查大数据的预测分析时,应坚持谨慎区分的严格采纳原则,且不能作为裁判的唯一依据,法官可采纳大数据预测分析的场域为:(1)基于特定身份、能力、知识或技能的犯罪,如与性、毒品、专业知识相关的犯罪,或贪污、受贿等特殊身份的犯罪;(2)累犯、惯犯、缓刑、减刑、假释的适用;(3)未成年人犯罪案或对自首、立功的认定,应采纳对被告人有利的大数据预测分析。
     
      五、结语:裁判道路的深远延展
     
      大数据分析证明方式作为人工智能时代的一种更为客观与科学的新型证明方式,正全方位地渗入证据科学与证明机理的理论品格之中,为司法裁判的深远发展增添了科技动力。尽管大数据分析证明方式在发展初期还存在着一定的实践乱象,但通过对其载体形式与信息内容的二元规制,法官们可以拓展裁判思维的实践疆界,拥有驾驭大数据分析证明的坚实力量,进而对案件事实进行愈发精准与科学的认定。

    【作者简介】
    李茜,湖南省永州市零陵区人民法院审判员。

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