数字时代刑事证据运用的风险及其规制——以算法证据为分析视角

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归属学者:

潘金贵

归属院系:

法学院

作者:

潘金贵

摘要:

数字信息技术对刑事司法的深度介入产生了算法证据。刑事算法证据应限于“人辅机主”型的机器学习算法证据,可归属于专门性问题报告范畴。算法通过数据结构化的过程,揭示大数据与待证事实之间的因果关系,算法证据是在司法证明整体主义模式下对大数据评价的结果,包括预测类算法证据、识别类算法证据和分析类算法证据。算法证据的司法适用存在三层风险:对无罪推定和自由心证的冲击;“概率近似正确(PAC)”理论下的事实认定错误性或歧视性问题;权力行使的隐化和异化趋势。同时存在双维困境:在实体困境维度,算法透明度和可解释性、个人数据赋权与反算法身份歧视等手段难以实现对算法的有效规制和监管,影响算法证据合理适用;在程序困境维度,数据选择与算法设计监督程序、结果告知与解释程序以及异议或质证程序的规则阙如,制约算法证据适用实效。对此,应当以事实认定的辅助性、技术性正当程序、比例原则作为算法证据司法适用的理念指引;依据算法证据生成流程,从数据可靠性、算法可靠性角度明确算法证据可靠性的具体要素;构建取证、开示、质证与认证规则,强化算法证据适用的程序规制。

语种:

中文

出版日期:

2024-10-23

学科:

诉讼法学

收录:

北大核心期刊; CSSCI

提交日期

2024-11-28

引用参考

潘金贵. 数字时代刑事证据运用的风险及其规制——以算法证据为分析视角[J]. 法治研究,2024(06):26-42.

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  • dc.title
  • 数字时代刑事证据运用的风险及其规制——以算法证据为分析视角
  • dc.contributor.author
  • 潘金贵
  • dc.contributor.affiliation
  • 西南政法大学法学院;西南政法大学证据法学研究中心
  • dc.publisher
  • 法治研究
  • dc.identifier.year
  • 2024
  • dc.identifier.issue
  • 06
  • dc.identifier.page
  • 26-42
  • dc.date.issued
  • 2024-10-23
  • dc.language.iso
  • 中文
  • dc.subject
  • 算法证据;数字司法;证据可靠性;正当程序;专门性问题报告;
  • dc.description.abstract
  • 数字信息技术对刑事司法的深度介入产生了算法证据。刑事算法证据应限于“人辅机主”型的机器学习算法证据,可归属于专门性问题报告范畴。算法通过数据结构化的过程,揭示大数据与待证事实之间的因果关系,算法证据是在司法证明整体主义模式下对大数据评价的结果,包括预测类算法证据、识别类算法证据和分析类算法证据。算法证据的司法适用存在三层风险:对无罪推定和自由心证的冲击;“概率近似正确(PAC)”理论下的事实认定错误性或歧视性问题;权力行使的隐化和异化趋势。同时存在双维困境:在实体困境维度,算法透明度和可解释性、个人数据赋权与反算法身份歧视等手段难以实现对算法的有效规制和监管,影响算法证据合理适用;在程序困境维度,数据选择与算法设计监督程序、结果告知与解释程序以及异议或质证程序的规则阙如,制约算法证据适用实效。对此,应当以事实认定的辅助性、技术性正当程序、比例原则作为算法证据司法适用的理念指引;依据算法证据生成流程,从数据可靠性、算法可靠性角度明确算法证据可靠性的具体要素;构建取证、开示、质证与认证规则,强化算法证据适用的程序规制。
  • dc.description.sponsorship
  • 2024年度最高人民检察院检察应用理论研究课题“刑事财产性判项执行检察监督研究”阶段性成果;
  • dc.identifier.CN
  • 33-1343/D
  • dc.identifier.issn
  • 1674-1455
  • dc.identifier.if
  • 5.07
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