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第43卷第1期河南财政金融学院学报(哲学社会科学版)Vol.43No.1

2024年2月JournalofHenanFinanceUniversity(PhilosophyandSocialSciencesEdition)Feb.2024

文章编号:2097-4035(2024)01-0035-06doi:10.13892/j.issn.2097-4035.2024.01.007

司法活动中人工智能证据的“偏在风险”及法律应对

张淇,樊云慧

摘要:人工智能证据丰富了证据种类,有助于查清案件事实,但是基于人工智能所具备的数据来源广泛性、算

法黑箱性和表达专业性,人工智能证据存在证据“偏在风险”。解决证据“偏在风险”问题,一是制定统一的算法标

准和准入规则,严把入口关,将非法人工智能证据予以排除,同时要警惕算法内嵌的价值偏向;二是建立健全算法

审查和监督机制,组建融合法学、计算机知识的专家委员会,从实质和形式两方面入手构建事前、事中、事后全过程

的人工智能证据监督和审查体系;三是完善人工智能证据的质证规则,通过有侧重点的证据开示制度和专家辅助

人制度强化质证权利。

关键词:人工智能证据;算法;证据偏在;质证权利

作者简介:张淇,山西财经大学法学院硕士研究生。樊云慧,法学博士,山西财经大学法学院教授。

基金项目:山西省科技战略研究专项“《山西省科学技术进步条例》实施效果评估及修订建议研究”

1401028);山西省哲学社会科学规划课题“山西省煤炭产业链数字化升级的对策研究”(2023YY156)。

一、引言

随着人类社会步入智能化时代,人工智能的运用场景越来越多。依托于人脸识别技术、算法推荐

技术、智能化轨迹分析技术等科技的突破,人工智能证据在司法活动中发挥着越来越重要的作用。司

法裁判强调采信科学证据。所谓科学证据,是指利用科学技术手段发现、收集和固定下来的证据。[1]显

然,人工智能证据是通过综合运用海量大数据、算法等科学技术手段而采集或形成的科学证据。人工

智能证据,迎合了数字化社会场域下的证据需求。根据“贝叶斯定理”,只有通过不断采取新的证据和

信息才能克服证据的不完善弊端,从而更加接近案件事实。