摘要：
大数据证据是对海量数据进行筛选、汇总、提炼、形成结论并在审判中使用的证据。大数据证据不同于“运用大数据技术分析收集的证据”,后者并未对传统证据规则形成明显挑战,而前者将导致大数据证据与传统证据规则产生明显冲突,进而引发大数据证据在法庭适用中的三重困境。第一重困境是大数据证据种类与法定证据种类的不适应,这一困境应通过不同阶段的“三步走”策略逐渐解决。第一阶段,应将大数据证据作为一种鉴定意见;第二阶段,应将大数据证据作为独立的证据种类;第三阶段,应放弃将证据种类作为证据门槛的做法。第二重困境是因可靠性质疑而导致的相关性困境,这一困境产生的原因是大数据的黑箱化运行以及大数据技术的复杂性。对此,最为简单直接的办法便是公开算法的历史准确率。其中,算法历史准确率公布的主体应是算法开发者(或改进者),因为开发大数据算法的一个组成部分便是计算(改进)正在进行的算法的准确性。同时,为了保障算法开发者(或改进者)公布的历史准确率具有可信度,还应由政府部门牵头,依托具有相应专业人才、技术支撑和监管能力的行业自律组织负责算法的监管。除此之外,必要时还应寻求鉴定人、专家辅助人进行解释,使一般人能够理解基于“数据经验”产生的关联,从而进一步对大数据证据的可靠性进行判断。第三重困境是因对隐私权的侵犯和“证据偏在”的影响而导致的可采性困境,该困境应通过构建“原则+制度+技术”的融合规制路径来加以解决。从原则角度出发,大数据证据的应用原则包括数据有限使用原则、数据主体“弱同意”原则和数据甄别原则;从制度的角度出发,一方面,应构建大数据技术风险评估系统,对大数据技术的应用进行风险等级评定;另一方面,应引入大数据技术应用的审查机制,这包括大数据监管机构的审查和司法审查。从技术角度出发,应尝试通过“数据脱敏”等更加先进的技术完善隐私保护机制。除此之外,大数据证据第三重困境的化解还需要通过完善证据开示制度等方法增强诉讼的对抗性。
