刑事审判中的“大数据证据”是什么意思？

　　“大数据证据”是指运用大数据技术，对海量数据进行收集、存储、分析所形成的能够证明案件事实的证据信息，这些数据难以凭借人类经验进行分析和处理，因而大数据证据呈现出以海量数据为基础，以智能算法为核心，以自主判断为表征的特点。

　　当前，这类由大数据、人工智能技术催生出的“大数据证据”已经出现在刑事案件庭审实践当中。在我国，有法院在司法证明中运用了人脸识别系统的运行结论，例如某法院判决书载明“根据海康系统人脸识别高级运算法则，人脸相似度大于95%，可以认定为同一人，确定本案的嫌疑人为王某某”。

　　除上述人脸识别系统的运行结论外，在现实生活中，淘宝客反作弊系统数据、百度指数、证券交易监控系统数据、医保大数据报告、舆情分析报告等，都属于“大数据证据”。

　　有相关技术知识的读者朋友可能会有疑问，“大数据”的真实性取决于程序代码，而该程序代码是需要人类程序员进行设计与训练的，它们执行的是人类程序员的指令，反映的是程序设计者的事实预设和价值取向，且由于机器学习技术具有自主性，会对其所处理的数据进行再加工，从而导致原始事实失真。面对准确性降低的风险，如何保障“大数据证据”不会成为事实认定错误的诱因呢？

　　2022年5月，最高人民检察院就“如何确保大数据证据实现预期证明效力”发布专题文章，指出在刑事证明中，“大数据证据”的实质是揭露海量数据背后的规律性结论，以及该结论与待证事实的关联性，并提出要从展示分析报告、算法验证、数据反推三个方面出发，以保证大数据证据能实现预期证明效力。

　　首先，将“大数据证据”以分析报告的形式呈现给诉讼主体，并要求参加大数据侦查与大数据证据制作过程的相关人员对关于源数据提取、数据算法模型等内容的疑问进行“答辩”，进而为辩方抗辩与法官的事实认定提供便利。

　　其次，由于“大数据证据”作为证据使用时，因算法原理的不可解释性和过程的不透明性，导致辩方无法行使实质抗辩权，因此可通过算法验证的方式破除“算法黑箱”效应，推进大数据证据的司法透明性。

　　最后，因海量数据集合体的数据量已达至一定层级，对所有数据进行全面验证既无可能也无必要。因此，可通过“数据抽样、反推检验”的方法反向验证大数据证据自身的可靠性。比如在电信网络诈骗案件中，由于案件涉案人数众多，涉及的通讯信息流、资金流、网络流等更是不计其数，逐人、逐条、逐笔查验几乎不具有现实可能性。对此，就可以从与案件相关的海量数据中抽离出整体性事实，进而形成大数据证据。

　　“大数据证据”相较于传统证据，在技术层面上有其新颖性、复杂性，但在表现形式、司法认定等方面也有相似性。北京冠领律师事务所曾多次召开相关专题学习会议，指出辩护律师不应被其高技术性的外表所迷惑，而应充分把握其法律属性和技术属性，通过对“大数据证据”提取、收集、检验、鉴定程序的审查，对其进行细致的分析，进而提出高质量的质证意见。

　　“大数据证据”的出现与适用，是对以证据为中心的刑事诉讼格局的有力补充。如何将现代科技转化为刑事司法发展的核心竞争力，还需每一个法律人的努力与探索。

　　撰稿人：谷楠

　　审稿人：张冠彬