AI证据,到底该怎么审

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作者：微信文章



美国《联邦证据规则》草案第707条（人工智能证据规则），是全球首部系统性规制“机器生成证据”的联邦证据规则，其本质是将人工智能生成内容纳入证据法审查框架，确立其可采性标准。




在没有专家证人作证的情况下，如果机器生成的证据在性质上类似于专家证言，那么法庭必须依据与审查专家证言相同的标准来判断其可采性。




一、AI证据的“专门化规制框架”

规则707草案是针对AI生成证据的技术特殊性构建的精准规制工具，解决“机器输出能否等同于人类专家证言”的司法难题。

（一）适用边界：只管智能生成，不管机械记录

规则明确豁免温度计、天平这类“基本科学仪器”，核心是区分 “机器自主决策” 与 “单纯数据记录”。某医疗纠纷中，AI 系统基于患者影像生成 “肺癌诊断结论”，并给出 “建议手术” 的判断，属于 “智能生成”，必须接受规则 707 的全流程审查。




（二）审查核心：AI证据要过“技术四关”

草案要求法院从技术根源审查AI证据的可靠性，核心聚焦四要素，这是区分于传统证据审查的“关键创新”：






（三）适用场景：全领域覆盖的“AI证据类型”

草案未限定AI证据的应用领域，而是覆盖司法实践中已出现的各类场景：

•医疗纠纷：AI诊断报告（如肺癌影像识别结论）；

•经济犯罪：AI股价波动归因分析（如证券欺诈案中AI对市场异常的判断）；

•知识产权：AI图像相似度比对（如版权侵权案中AI对作品抄袭的认定）；

•刑事侦查：AI犯罪侧写（FBI用“侧写者”AI系统分析犯罪现场数据，生成嫌疑人特征画像，需证明训练数据包含类似犯罪类型案例）。

其核心逻辑是“技术类型导向”而非“案件领域导向”——只要证据由AI“自主生成”（而非机械记录），均需接受上述审查。







二、为什么要制定这套规则？

美国推动AI证据专门规制，本质是解决“技术创新与规则滞后”的矛盾

（一）同案不同判

此前美国无专门AI证据规则，法院多套用传统证据规则，导致同类案件裁判结果冲突。

•如纽约南区法院多次驳回ChatGPT生成的证据，理由包括“输出不可靠”（未披露训练数据）、“算法不可验证”（无法解释决策逻辑）；但部分地区法院却采信类似证据，仅要求当事人提供AI开发商的“可靠性声明”。

•传统规则无法回应AI证据的“特殊性”——人类专家证言可通过交叉询问验证可信度，而AI证据的“决策主体”是机器，无法“出庭质证”，需从技术根源审查可靠性。







（二）AI证据的特殊性，传统规则管不住

AI证据的主体模糊、过程黑箱、结果不确定，是传统证据规则的“盲区”。




主体模糊

1.传统证据的生成主体是“人”（如证人证言、鉴定意见），责任可追溯；

2.AI证据的生成涉及“开发者（算法设计）—使用者（数据输入）—机器（自主运算）”，某AI生成的法律意见书出错，责任分不清是开发者（算法缺陷）、使用者（数据输入错误）还是机器（自主决策偏差）；




过程黑箱

传统证据的生成过程可还原（如鉴定意见可复现实验步骤）；AI的深度学习过程具有“不可解释性”（如神经网络的权重调整无法人工追踪），比如招聘AI隐性歧视女性简历，降低32%推荐权重，但常规审计无法发现，需通过技术溯源才能定位问题；




结果不确定


传统证据的误差可通过标准控制（如鉴定误差有行业标准）；

AI的输出受训练数据、算法参数影响，可能出现“幻觉输出”（如无事实依据的虚假分析）。

（三）技术发展太快，规则必须跟上

AI已深度融入司法，若不制定专门规则，可能出现“技术越先进，司法风险越高”的局面，规则707正是为技术发展划定法律红线。







三、正向赋能与现实挑战

规则707草案若正式施行，将重塑美国AI证据的应用生态，但也面临落地难题，其经验教训具参考价值。

（一）AI证据有了明确游戏规则

1.统一审查标准：结束“同案不同判”的混乱状态，如医疗AI证据在不同法院将适用相同的“训练数据+算法透明度”审查标准，提升司法公信力；

2.推动技术合规：倒逼AI开发商在设计阶段注重“可解释性”（如开发可追溯的算法）、“数据合规性”（如采用代表性训练数据），避免因技术缺陷导致证据被排除；

3.平衡技术与公正：既未禁止AI证据应用，又通过严格审查防止技术霸权替代司法判断，符合“技术辅助而非主导”的司法原则。




（二）落地过程中的三道坎

1.评估标尺缺失：草案仅明确“审查方向”（如训练数据代表性），但未规定“具体标准”（如数据覆盖多少场景才算“有代表性”），导致法官裁量权差异——技术水平高的法官可能严格审查，技术水平低的法官可能流于形式；

2.算法黑箱未解：对“无法完整解释内部决策机制的AI”（如深度神经网络），草案未给出替代审查方案。Meta、OpenAI等企业担心披露算法细节泄露商业秘密，不愿完全配合技术审查；若当事人无法披露算法逻辑，此类AI证据可能被“一刀切”排除，影响技术应用；

3.合规成本不均：大型科技公司（如谷歌、微软）可轻松提供技术细节供质证，但中小公司可能因成本过高无法满足披露要求，导致AI证据的“主体歧视”——仅大企业的AI证据可被采信；




四、借鉴什么？规避什么？

我国司法系统已在AI应用（如智慧法院、电子数据审查）中积累实践经验，规则707草案的经验需结合我国大陆法系、成文法传统、司法改革方向进行适配，核心是“取其框架，补其短板，避其陷阱”。

（一）可借鉴的制度设计：聚焦“分类规制”与“全流程管控”

￮1.分类规制思路：参考美国“豁免机械记录”的逻辑，将我国AI证据分为两类——“机械性输出”（如苏州检察院的图像提取工具）适用现有电子数据规则；“智能性生成”（如医疗AI诊断报告）制定专门审查标准；

￮2.全流程披露要求：要求当事人提交AI证据时，必须附“技术说明书”，明确训练数据来源、算法原理、误差率，就像黔西市检察院的AI系统预设“要素识别模型”，确保过程可追溯；

￮3.专家辅助机制：建立“AI技术专家库”x，法官审查算法逻辑时可申请专家协助，弥补技术短板，类似知识产权案件中邀请技术鉴定人出庭。

￮

（二）平衡多方利益与司法规律

▪1.避免“规则僵化”：AI技术更新快，比如ChatGPT从“逐字复制”到“转化性生成”的迭代仅用1年，应建立动态修订机制，结合技术发展调整标准；

▪2.平衡商业秘密与质证权：对涉及核心算法的商业秘密，采用脱敏审查——由第三方机构审核技术合规性，只向法院提交“是否符合标准”的结论，不披露具体算法；

▪3.拒绝“唯技术论”：明确AI证据的“最终可采性”由法官决定，比如医疗AI诊断结论需结合病理切片、医生意见综合判断，不能仅凭AI结果定案，契合“法官主导、AI辅助”的司法原则。

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五、对未来司法的影响

规则707草案不仅是美国的制度尝试，更标志着全球AI司法进入规则细化阶段，对未来司法走向的影响将体现在三个层面：

（一）规则体系：专门立法成为趋势

未来可能出台《AI司法证据审查若干规定》，细化“智能生成证据”的审查流程、专家辅助人权责、保密质证程序。

（二）司法模式：“法官+AI+专家”三元审查成型

•法官负责“法律判断”，比如AI证据与案件的关联性、是否符合证明标准；

•AI负责“技术初筛”，比如苏州检察院智能软件的“数据去重、矛盾点标记”；

•专家负责“技术解释”，比如解释算法逻辑、验证结果可靠性；

•核心原则：AI永远是辅助工具，不能替代法官裁判，就像黔西市检察院的AI系统只生成文书初稿，最终由检察官复核修订。

（三）跨领域协作：司法与科技深度融合

司法机关将与科技企业共建AI证据技术标准，比如明确训练数据的代表性阈值、算法透明度的最低要求；与高校合作开展AI证据可靠性评估，避免规则脱离技术实际，形成“司法需求—技术研发—规则完善”的闭环。

美国规则707草案的核心价值，是为AI证据搭建了“技术合规+司法公正”的平衡框架。对我国而言，无需照搬照抄，而是要立足“案多人少”的司法现状、智慧法院的实践基础，借鉴其“分类规制”“全流程管控”的思路。