裴炜 | 刑事数字辩护：以有效辩护为视角

司法兰亭会 2022-10-02

倡导对法律人的人文关怀，促进法律人的新知新方法。

电子数据，人工智能，量子计算，云计算，大数据，区块链，技术侦查，网络安全，个人信息权利；法医、物证、生化、DNA等鉴定科学；心理学、经济学、管理学、统计学、侦查学等对刑事程序的分析；公检法内部管理；证据法、程序法新进展；复杂新型案件、宪法案件。

（感谢安尧题字）

裴炜 | 北京航空航天大学法学院院长助理兼外事秘书，“卓越百人”副教授、博士生导师；荷兰伊拉斯姆斯大学法学博士，英国剑桥大学访问学者。

北航科技与电子证据研究中心副主任、工业和信息化法治研究院主任助理；中国法学会网络与信息法学研究会理事、比较法学研究会理事，中国科技法学会理事，中国互联网电子数据研究院电子数据法律与政策专家组委员，工业与信息化部“工业与信息化法治战略与管理重点实验室”研究员；2018年、2019年联合国网络犯罪政府专家组会议中方专家组专家；2017年入选北京市“百名法学英才”。

本文原载《法治现代化研究》2020年第4期，第124-142页。

网络信息技术介入刑事诉讼程序，冲击着传统的辩护制度，辩方在数据获取能力和数据分析能力上的缺陷使得有效辩护面临挑战，控辩对抗面临失衡。在此背景下，有效辩护的实现有必要从理念层面、实体层面和程序层面分别予以应对。

理念层面需要引入“数字无罪”的思路，并将其具化为数字无罪推定原则、比例原则和合意原则。实体层面需要针对大数据分析等新兴技术的特征，确立被指控供人获得合理推论的权利，在此基础上形成事前控制机制、推论效力评价机制和事后救济机制。程序层面以强化辩方数据获取能力和分析能力为核心，并以控辩双方合意为基础，结合当前立法与司法实践中对开示制度的探索，构建刑事数字开示制度。

一、引言

中国刑事辩护制度发展到今天，相关研究和制度探索已经从“有辩护”进阶到“有效辩护”，反映出的是人们日益增长的对辩护质量的要求与辩护资源、能力、质量不均衡、不充分之间的矛盾。这种矛盾不仅体现在辩护制度需要对当下中国刑事诉讼程序结构性转型予以回应，还意味着矛盾的具体内容可能随着时代的发展而呈现出不同的样态。在网络信息革命高速跃进的时代，刑事司法的外在生态和内在肌理已经发生重大变化，有效辩护的内容和要求随之需要同步调整。

当前，网络信息技术已经深入嵌入到整个犯罪治理过程之中，“智慧”一词开始与公检法紧密联结，一方面表现为整体刑事司法运行机制的“智慧化”，另一方面则表现为个案诉讼决策的“智慧化”。以上海市高院牵头研发的“刑事案件智能辅助办案系统”为例，该系统在强化语音识别、远程视频、电子卷宗等技术在法院工作机制上的运用的同时，更通过将统一的证据标准和规则指引嵌入公检法司机关刑事办案系统，以实现对案件证据的校验、把关、提示、监督功能，进而辅助法官审查核实证据并作出裁判。

总体而言，公安司法机关在打击犯罪方面呈现出联动式的能力强化，风险预警、数据挖掘、数据画像、智能辅助等越来越多地成为处理具体案件时的常规手段。在此背景下，犯罪嫌疑人、被告人一方无论是从辩护材料还是从辩护能力而言均处于相对弱势的地位，有效辩护如何在这一背景下实现，便成为一个亟待回应的问题。以大数据证据为例，有学者研究发现，司法实践在认定大数据分析结果的法律地位时差异较大，而针对控辩双方之间针对大数据分析的意见分歧，尚未形成成形的质证规则，辩护亦无从着手。

除此以外，现有制度设计还为辩护人有效行使辩护职能制造了更多操作层面的具体障碍，例如涉案数据规模庞大混杂对分析数据和发现有利于被指控人证据形成的障碍，国家秘密、商业秘密和个人隐私对辩护方获取原始数据和算法解释形成的障碍，监所设备限制对辩护律师向羁押中的被指控人核实电子数据证据形成的障碍，等等。

面对以上障碍，刑事辩护制度需要及时作出调整，以适应网络信息革命的现实需求。可以看到的是，自1979年制定《刑事诉讼法》以来，我国刑事辩护制度不断完善，最高院和司法部在2017年出台《关于开展刑事案件律师辩护全覆盖试点工作的办法》，通过构建值班律师、法律援助律师和当事人委托律师三位一体的律师辩护结构，大力推进律师辩护在量上的总体提升。

随着刑事司法权力机关利用新型网络信息技术强化犯罪打击能力的趋势不断增强，辩护制度需要从量的提升向质的提升进行转变，同时从控辩平等的原则出发，这种转变需要与国家权力机关的能力强化相匹配。正是在这个意义上，律协在2013年制定了《律师办理电子数据证据业务操作指引》（下文简称《律协指引》），但是这些针对律师的具体职业要求尚未充分体现于刑事诉讼制度之中，一定程度上降低了这些要求的可操作性。

本文正是由此切入，通过探讨有效辩护的基本概念内涵以及该内涵在网络信息语境下所受到的冲击，以探索辩护制度从物理场域向数字场域的转型之路。本文通过以下三个部分完成这一探索。

第一部分从控辩平等的基本原则出发，就有效辩护制度的基本内涵进行剖析，同时结合国内外立法与司法现状，分析网络信息语境下有效辩护内涵所受到的冲击。

在此基础上，第二至第四部分分别从理念转变、实体权利和程序设计三个层面，探讨刑事诉讼规则如何在网络信息语境下回应有效辩护的制度要求。其中，第二部分从理念层面入手，探讨有效辩护制度实现的“数字无罪”这一理念前提；

第三部分从实体权利层面切入，围绕被指控人获得合理数据推论的权利，分析有效辩护的权利基础；第四部分则着眼于程序层面，分析“数字无罪”理念和“合理推论权”的具体实现场域和路径，并集中探索基于合意的数字开示制度的建构。

二、数字语境下有效辩护的现实困境

网络信息革命在深刻影响犯罪治理理念、思路和具体模式的同时，也在不断冲击着传统的刑事诉讼制度，进而对刑事诉讼基本原则的实现形成挑战。聚焦于辩护制度，我们可以观察到理论建构与司法实践中两个鲜明的发展趋势。一方面，法律对于犯罪嫌疑人、被告人辩护权的保护力度在不断提升，集中体现在“辩护——有辩护——有效辩护”的制度历史演进之中。

这种演进不仅意味着对于律师履行辩护职责提出了更高的要求，还意味着国家保障公民该项宪法性权利的积极义务也需要相应强化，即通过提供必要的资源、路径和救济措施使得控辩之间的有效对抗成为可能。另一方面，新型网络信息技术在刑事司法领域的介入进一步加剧了控辩之间的实力差异，在电子数据成为刑事诉讼新的“证据之王”的背景下，这种差异尤其表现为双方在数据获取能力和数据分析能力方面的不平等。在以上两种趋势的共同作用下，在数字刑事司法的现实生态之中，刑事辩护律师实际上面临着一种“巧妇难为无米之炊”的困境，控辩之间的平等关系因为双方能力的严重失衡而被打破。

（一） 辩方数据获取能力缺陷

《刑事诉讼法》第37条将辩护人的职责表述为根据法律与事实的规定提出有利于被指控人的材料和意见，并维护期诉讼权利和其他合法权益。履行这一职责的前提是辩护人可以获取相关证据材料。基于此，法律设置了一系列配套措施，其中主要涉及两项关键制度：其一是赋予辩护律师取证权，包括自行取证和申请司法机关代为取证两种方式；其二是赋予辩护人阅卷权，自案件提交审查起诉之日起可以查阅、摘抄、复制案卷材料。但是，在网络信息语境下，针对电子数据证据，以上制度均面临新的挑战：其一是辩方自行调查取证的障碍；其二辩方申请代为取证的障碍；其三是辩方进行数字阅卷的障碍。

1. 辩方自行调查取证的障碍

数字时代的一个典型特征是，与案件相关的电子数据往往不掌握在个人手中，而是由网络服务提供者等第三方主体占有或控制。《刑事诉讼法》第43条授权辩护律师在获得有关单位和个人同意的前提下，向其收集与本案相关的材料。基于此，网络信息业者则可能因其占有或控制数据而成为辩护律师自行取证的对象，2013年《律协指引》也明确规定律师可以“请求网络运营服务商等第三方进行电子数据证据的固定与保管”。

但是在数字语境下，辩护律师向的自行取证权存在诸多限制。第一层限制涉及自行取证的对象范围，主要源于《宪法》第40条对通信自由和通信秘密的保护。根据该条之规定，对于通信的检查仅能由公安机关或检察机关为国家安全或追查刑事犯罪之需要实施。

根据2004年全国人大常委会法制工作委员会在《关于如何理解宪法第四十条、民事诉讼法第六十五条、电信条例第六十六条问题的交换意见》（下文简称《交换意见》），通话对象、通话时间、通话规律等信息属于个人隐私和秘密，是通信内容的重要组成部分，应属宪法保护的通信秘密范畴。依此思路，通信秘密包括但不限于通信内容，而通信内容不仅包括内容信息本身，还包括与通信行为相关的附带信息，例如通信对象、时间、规律等。基于此，凡是与通信自由和通信秘密相关的数据，皆无法由辩护律师自行取证。

自行调查取证的第二层限制涉及网络信息业者等第三方的协助配合义务。相对于传统类型的证据，电子数据证据多呈现出体量大、数据混杂、技术性强等特征，因此取证时不仅需要取证对象的同意，还需要其提供必要的协助。例如《网络安全法》第28条就规定，“网络运营者应当为公安机关、国家安全机关依法维护国家安全和侦查犯罪的活动提供技术支持和协助。”

与之相对应的，2016年“两高一部”《关于办理刑事案件收集提取和审查判断电子数据若干问题的规定》（下文简称《电子数据规定》）和2019年公安部《公安机关办理刑事案件电子数据取证规则》（下文简称《电子数据规则》）均规定了数据持有人、网络服务提供者等的协助义务。辩护律师的自行调查取证权尽管有法律予以确认，但从控辩双方的举证责任分配角度来说，该权利究其本质，在刑事证据收集工作中仅位于辅助地位，取证手段具有任意性和非强制性，因此能否以及如何有效获取证据取决于取证对象的主观配合意愿，法律难以对数据控制者或占有者设置明确的协助配合义务。

自行调查取证的第三层限制涉及到多种利益的权衡。即便涉案数据非通信秘密类数据，并且取证对象有协助配合意愿，辩护律师的自行调查取证范围仍然会受到国家秘密、数据安全、个人信息保护等利益的限制。以网络服务提供者为例，《网络安全法》等相关法律法规对其设置了一系列用户个人信息保护和数据安全审查义务，同时《刑法》也通过刑事责任的设定对这些义务予以强化。

在此背景下，辩护律师行使自行调查取证权能否豁免相关义务，或者是否与这些义务相冲突，法律尚无明确规定。例如，《网络安全法》第42条以信息被收集者的同意作为网络运营者向他人提供个人信息的前提条件，该同意要件是否也适用于辩护律师基于刑事犯罪辩护目的的取证行为，规则不甚明确。此时，从合规角度出发，取证对象更为合理的做法是对其配合范围进行限缩。

2. 辩方申请代为取证的障碍

基于辩方自行取证面临的制度障碍，可以预见的是，未来关于电子数据证据的取证，辩护律师将更多依赖于申请相关机关代为取证这种方式。但是，这种方式面对电子数据也存在障碍，主要体现在三个方面。

第一个方面的限制来源于代为取证的申请时间。尽管《刑事诉讼法》授权辩护律师申请司法机关带为取证，但由于第43条第1款仅规定了向人民检察院、人民法院提出申请，因此辩护律师能否在侦查阶段向公安机关或人民检察院申请代为取证，学理上存在对该法条的不同解读。

申请代为取证所面临的第二方面的限制在于，代为取证以人民检察院、人民法院认为需要取证为前提。从规范取证行为和取证范围的角度而言，这种审查具有必要性，但这一规定在数字语境下会对辩方有效取证形成阻碍。由于网络环境下数据的高速流动，在侦查取证过程中，以先行冻结数据来防止证据灭失成为一种应对措施，也正是在这个意义上，2013年律协《指引》将电子数据冻结列为律师取证的手段之一，而2016年《电子数据规定》和2019年《电子数据规则》同样呈现出类似的思路。

但在现行《刑事诉讼法》代为取证的规定中尚不存在类似措施，意味着程序上的延迟有可能导致数据难以及时固定和提取。第二个是实体上的障碍，即如何从实体上判断是否有“收集、调取证据的必要”，其核心在于如何判定目标数据有利于犯罪嫌疑人、被告人。

申请代为取证的第三方的限制在于，即便我们采用申请代为取证可以在侦查阶段进行的观点，辩护律师仍然存在无法获取该证据的可能。根据《刑事诉讼法》第40条的规定，律师阅卷权起始于审查起诉阶段；同时第38条规定辩护律师在侦查期间有权向侦查机关了解案件有关情况。此时问题的关键在于，由司法机关在侦查阶段代为收集的证据材料属于第40条规定的“案卷材料”还是第38条规定的“案件情况”，显然不同的解读将实质性影响辩护律师在侦查阶段对证据的有效收集。

3. 辩方进行数字阅卷的障碍

相对于取证权，辩方获取案件信息更为关键和充分的途径是阅卷。阅卷权的行使需要有关机关予以配合才能实现，因此相关司法解释要求司法机关承担提供场所和方便、保证阅卷时间、必要时派员协助等义务。随着公安司法系统的智慧化程度不断提升，这种配合义务也发生了相应变化，一系列规定和实践做法纷纷涌现，例如2015年《关于依法保障律师职业权利的规定》第14条就提出有条件的地方可以“推行电子化阅卷，允许刻录、下载材料”；同年最高检出台的《人民检察院制作使用电子卷宗工作规定（试行）》进一步细化了电子卷宗的制作和查阅方式。在此基础上，各地纷纷推出律师远程阅卷平台，为辩护律师阅卷进一步提供便利。

在电子数据证据全面且深入介入刑事诉讼的过程中，远程阅卷平台的意义已经非“便利律师阅卷”所能涵盖；特别是在面对大数据证据时，律师现场阅卷面临时空有限性与证据材料海量性之间的巨大矛盾，远程阅卷将成为实现有效辩护的必不可缺的方式。基于此，平台技术支持的质量和分布不均，以及相应规范的缺失，成为阻碍辩方有效阅卷的第一重障碍。

硬件障碍随着技术的推广易于克服。但在数字语境下，辩方阅卷权面临更多制度层面的障碍，这种障碍尤其体现在阅卷范围和方式上。首先来看阅卷范围。原则上案件进入到审查起诉阶段之后，辩护人可以查阅、复制、摘抄本案的案卷材料，其中既包括诉讼文书也包括证据材料。在特定情形中，辩护人的阅卷权会受到限制。2013年最高院《解释》第47条将“合议庭、审判委员会的讨论记录以及其他依法不公开的材料”从阅卷范围内排除出去。

关于哪些材料属于“依法不公开”，不同规范性文件之间似有出入。例如2013年最高院在《关于辩护律师能否复制侦查机关讯问录像问题的批复》中，要求对“涉及国家秘密、个人隐私的”案卷材料严格履行保密义务；最高检《解释》则将“涉及国家秘密或者商业秘密”列为不予许可阅卷的情形之一；中华律协2017年发布的《律师办理刑事案件规范》规定案卷材料属于国家秘密时，阅卷需要经过相应司法机关同意。

总结以上文件，辩方阅卷权的行使可能受到三个方面的限制：一是国家秘密；二是商业秘密；三是个人隐私。首先，就国家秘密而言，《保守国家秘密法》第9条明确将“维护国家安全活动和追查刑事犯罪中的秘密事项”列入国家秘密的范畴。实践中，如果案件已经从行政执法领域进入到刑事诉讼领域，则相关文件和信息不属于《政府信息公开条例》第2条所规定的事项，这种判断往往与该文件和信息的具体内容无关。

在大数据介入犯罪侦查的背景下，侦查大数据是否属于国家秘密，以及是否可以纳入辩方阅卷范围，以及如果纳入，如何确保相关信息的安全，法律目前尚无明确规定。同时，该问题由于牵涉网络服务提供者和其他政府部门的数据而变得愈发复杂。

其次，就商业秘密而言，2019年新修订的《反不正当竞争法》将“商业秘密”的范围从“技术信息、经营信息”扩大到“技术信息、经营信息等商业信息”，是对于数字时代商业秘密表现形式多样化的回应。实践中已经有相关案例将数据信息及算法认定为商业秘密并加以保护。结合《电子数据规定》和《电子数据规则》的相关规定，在数字语境下，犯罪侦查取证往往要借助网络信息服务提供者的数据资源和技术支持，其所牵涉的原始数据和算法尽管对于生成有效的犯罪线索或证据材料至关重要，但可能因落入商业秘密范畴而无法提供给辩方以充分阅卷。需要注意的是，即便是针对公安司法机关自己的大数据侦查工具，其背后依托的技术支持仍然可能来自商业主体，从而仍可能引发商业秘密保护的问题。

再次，辩方的阅卷权还有可能与个人信息保护制度形成冲突。以《网络安全法》为例，其第40条规定了网络运营者的用户信息严格保密义务，同时第42条则以信息被收集者的同意作为网络运营者向他人提供个人信息的前提条件。在大数据的语境下，个人信息的碎片化特征被不断强化，以是否侵犯个人权利为标准划定取证行为边界的传统证据规则已经难以在事前有效制约公权力的行使。

换言之，基于数据间的相互碰撞和比对，任何信息碎片都有可能经过重组转化为“涉及个人隐私”的信息。大数据的这一特性一方面导致信息被收集者的同意例外变得模糊不清和难以适用，另一方面亦使任何信息都有可能基于《刑事诉讼法》第52条之规定被列入保密范畴，从而构成包括辩护方在内的主体获取相关证据的制度障碍。与之相类似的，2019年美国加州通过新的《消费者隐私法》之后，已有相关学者评论该法将进一步强化控辩在数据获取方面的实质不平等，并认为隐私法保护法为控方设置的例外应当同样适用于辩方。

（二） 数据分析能力的缺陷

抛开上文中提及的辩方在数字取证和数字阅卷方面面临的限制，网络信息技术对有效辩护形成的更为实质性的障碍来源于辩方数据分析能力的欠缺，尤其表现为辩方准确判断和识别有利于辩方的数据方面的弱势。

基于刑事诉讼的证明责任分配，当前《刑事诉讼法》在第52条规定了公安司法机关中立、客观、全面收集证据的义务的同时，也在第41条为辩方设置了相应的救济措施，即辩护人认为在侦查、审查起诉期间公安机关、人民检察院收集的证明犯罪嫌疑人、被告人无罪或者罪轻的证据材料未提交的，有权申请人民检察院、人民法院调取。

在这一背景下，充分、完整阅卷并判断和识别出有利于辩方的证据演化为对律师的一项职业要求，例如《全国刑事法律援助服务规范》（SF/T 0032-2019）要求律师查阅、摘抄、复制案卷材料时应保证其准确性、完整性；2017年中华律协制定的《律师办理刑事案件规范》中，辩护律师应当及时查阅、复制的材料包括“犯罪嫌疑人、被告人无罪、罪轻的证据材料”（第35条）。这些要求是判断犯罪嫌疑人、辩护人是否得到有效辩护的重要指标。

从我国当前刑事诉讼法的相关规定来看，公安司法机关并没有协助辩方从案件全部卷宗中识别无罪、罪轻证据的义务。换言之，以上文件规定的行业要求原则上需要通过辩方自己予以实现。在数字语境下，这种判断和识别有利于辩方证据的行业要求面临诸多实质性障碍，主要涉及以下两个层面：其一是“有利于辩方”的电子数据证据判断标准缺失；其二是数字阅卷的技术能力限制。

1. “有利于辩方”证据的判断标准缺失

当前对于电子数据证据的规则构建主要从识别有罪的角度出发，特别是在大数据与司法证明紧密结合的语境下，如何在海量数据中识别出有利于辩方的证据，以及从哪些角度可以对控方电子数据证据形成有效质证，尚未形成明确的规范或指南。这种无罪证据识别标准的缺失，与当前犯罪风险识别和预测系统的市场开发热度形成鲜明反差。

当存在多个功能相似但指标和算法存在差异的大数据挖掘和分析软件时，辩方找准辩护切入点尤为重要。英国法学会司法系统算法应用委员会在其2019年的报告中，集中表达了对司法算法开发和应用缺乏统一标准和筛选机制的担忧。基于此，问题的关键在于，在技术层面对数据分析结果产生重大影响的要素，能否在司法层面上成为控辩双方的争点，进而成为辩方进行有效辩护的合理切入点。

以大数据证据为例。一方面，针对大数据技术而言，算法的合理性将直接决定了大数据分析结果的合理性。基于此，算法的可解释性不仅在技术层面至关重要，对于相对人的权利保障而言也不可或缺，从而使得算法可解释性同时具备了技术上和法律上的双重意义。

但是在司法实践中，技术上的关键性并不必然转化为司法认定上的关键性，有学者指出，在我国，对技术原理的了解并不必然影响“各种基于GPS、基站、IP地址的轨迹分析报告的证据价值”。在美国，已经有相关判例涉及到辩方提出，认为控方不披露大数据预测算法源代码的做法将实质性地危及被告人获得有效辩护的权利，对此，法院的态度呈现出较大的差异。

在此背景下，面对电子数据证据，特别是以数据挖掘和分析为基础的大数据证据，技术和司法认定方面的差异使得辩方的有效辩护缺少现实的可能性，更进一步架空了《刑事诉讼法》第41条提供的救济措施。换言之，当辩方无从确认哪些数字证据可以被司法确认为可以用于证明“无罪或罪轻的证据”，自然也无从判断公安机关、人民检察院是否提交了此类证据，更毋庸提申请人民检察院、人民法院予以调取。

2. 数字阅卷技术能力的限制

即便跳过判断标准这一层障碍，辩方在数据分析层面仍然面临严重的技术性挑战。在刑事诉讼中，涉案电子数据往往具有复杂性，具体表现在五个方面：其一是即便是轻微案件同样可能涉及大量数据；其二是数据来源多样；其三是数据格式多样；其四是存在原始数据、嵌入数据等隐藏数据；其五是对软件与硬件都有要求。在此背景下，辩方的数据分析能力不足的判断建立在两个前提认知之上：其一是电子数据证据已经不仅限于新兴犯罪，而是广泛存在于各类犯罪之中；其二是在技术能力上，控辩双方之间的差异并未因新技术的发展而有所缩小，相反地，司法系统与技术企业的相互配合使得控辩之间的对抗能力更加失衡。

基于此，我们可以观察到现有制度设计对辩方有效分析数据形成的制约。2013年《律师办理电子数据证据业务操作指引》第51条在规定电子数据证据关联性审查时，特别提到律师在必要时“可以通过技术手段加以辅助审查”。这一规定折射出了数据分析过程中的技术性要求。但是在司法实践中，这种对于相关数据的识别面临诸多障碍，集中体现在以下两个方面。

第一是数据格式上的障碍。诚然，相对于传统纸质文件，数字化文件具有一定的搜索优势，例如可以通过关键词等方式进行快速检索。但是，这种检索方式受到文件格式较大的限制，同时也受到系统兼容性的影响。例如上海市律师远程阅卷系统的阅卷对象主要是“扫描材料、诉讼案卷”。

针对这些材料，一方面，扫描材料对于内容检索会有所阻碍；另一方面，音频、视频、系统软件等其他类型的电子数据并不包含在内。即便将远程阅卷对象扩展到后者，其内容检索方式仍有别于文档类文件。根据《人民检察院制作使用电子卷宗工作规定（试行）》第2条之规定，电子卷宗主要是对“装订成卷的纸质案卷材料”的电子化，对于其他类型的证据如何电子化以便于辩方阅卷，相关规定仍然较为模糊。

第二是数据体量上的障碍。已有域外学者指出，利用数据庞大体量所进行的审前证据交换已经演变成了一种通过抬高诉讼成本而增强己方谈判筹码的诉讼策略。在美国2009年著名的Skilling案中，法院认为通过向被告方开放特定数据库，政府已经充分履行其证据开示义务，而不论数据库所包含数据量是否已经庞大到被告方不可能有效查找和提取文件。

与之形成鲜明对比的是，早在1970年的Dioguardi案中，法院则认为控方通过操作计算机向法院呈交证据，而辩方却无法获取可以用于交叉询问的计算程序，这种状况下的控辩对抗是不合理的。有学者将这种只提供数据库入口或最终证据而不考虑控辩双方实际的数据分析能力和实质的程序参与的做法称为“文件倾倒”（document dump），并认为其构成控辩双方的实质不平等。

第三是向被指控人核实证据的障碍。面对数据体量上和格式上的障碍，辩护律师要想尽快识别出对被指控人有利的证据，一个重要的途径是与被指控人进行沟通和核实。根据《刑事诉讼法》第39条之规定，辩护律师自案件移送审查起诉之日起可以向被指控人核实有关证据，其实现取决于被指控人的实际情况，特别是当被指控人处于审前羁押时，核实证据受到看守所条件、会见时长、会见方式等多种因素的限制。

在涉案数据体量庞大，并且律师阅卷以数字方式进行的背景下，羁押场所是否配备必要的电子设备和联网系统成为影响被指控人核实证据的关键因素。从当前关于智慧监所的相关探索来看，监所数字化工作重点集中于监所安保、案件侦破、治安管理、人员矫正等方面。以上海市公安智慧监所建设为例，其智能提讯会见系统主要关注的是人员身份核实、监控安保、法律法规和提问模板推送等，至于改革措施如何适应辩护律师与其当事人核实电子数据证据的现实需求，尚未在智慧监所的建构思路上有所体现。

有鉴于此，在社会持续网络信息化的背景下，辩方无论是在数据搜集能力方面还是在数据分析能力方面均处于弱势，大数据使得控辩双方的能力差异将日益扩大。沿着社会“数据化”（datafication）搭建起来的逻辑链条进一步分析，我们可以形成以下推断：基于形式平等的审前取证与庭审质证所建立起来的刑事诉讼规则将难以维续；如果刑事司法未来计划强化而非放弃控辩平等原则，那么必须改革现有规则，以实现控辩双方面对包括大数据在内的电子数据证据时在数据搜集、获取、分析、呈现等方面能力上的平等。

具体而言，这种改革可以从三个层面入手：其一是理念层面对于“数字无辜”的确认；其二是在实体权利层面构建起被指控人的数字辩护权，其中又以其获得合理推论为核心；其三是在现有阅卷制度的基础上，从程序层面建立数字开示制度，强化辩方的数据获取和分析能力。

三、理念应对：数字无罪及其原则

扭转数字语境下辩方的弱势地位，提升网络信息时代的有效辩护，首先需要从理念层面对新型数字技术的运用方式和价值取向进行考察，扭转当前过度关注数字技术在识别、认定犯罪方面的倾向，将技术回归到中立性之上，从而引导相关制度设计也回归到刑事司法所秉持的打击犯罪与保障人权相均衡的价值取向之上。

面对大数据环境下出现的数据挖掘偏见和数字证据选择性忽视的现实问题，在理念层面有必要建立起“数字无罪”的概念。这一概念的核心功能一方面在于发掘数据和算法在进行有利于刑事被指控人的证明时的作用；另一方面在于明确以大数据分析为代表的数字技术在进行不利于刑事被指控人的证明时的固有缺陷。在此基础上，从控辩平等的基本原则出发，探讨如何建立相关制度并形成相应的实践规范，以矫正辩方在数据收集和数据分析方面的弱势地位。

（一） 数字无罪的建构前提

建立数字无罪的理念，意味着对两个基本事项达成共识。第一项共识是，数据和其他类型的证据材料一样，同时具备证明有罪和无罪的功能。尽管这一认知普适于各类证据，但有学者通过追溯技术发展对证据适用的影响发现，新技术往往最先并主要用于有罪证明，例如从DNA等新型技术在刑事司法中的发展历程则可以看出，其用于证明无罪的功能在时间中的实现远落后于其定罪功能。

这种双向性的功能既取决于数据所记载或呈现的内容本身，也取决于其分析背后的算法设计。就数据内容而言，国际上已经有相关案例予以支持,例如在美国2013年因占领华尔街事件被捕的Michael Premo案中，辩护律师通过层层收集事件当天录像，最终迫使警方提交自己对事件的完整录像，并推翻了控方对于Premo袭警行为的指控。就算法而言，其同样具备将运算结果导向有罪或无罪的两个方向的可能性。建立在算法基础上的大数据分析在识别犯罪风险的同时，也可以用于深度学习和发掘公安司法机关的行为模式，以此辅助识别证据上的瑕疵。

数字无罪理念需要建立起来的第二项共识是，控辩之间在数字语境下的能力不对等不仅存在于技术层面，还存在于法律层面。就技术层面的能力差异而言，短期内可以通过控辩之间的共享技术平台的建设得以缓解，长期来看则会随着技术的普及化和门槛降低、律师行业相关领域行业规范的逐渐成熟和完善而逐步缩小。

例如总部位于美国康涅狄格州的数字证据无罪倡议组织（Digital Evidence Innocence Initiative, DEII）就旨在通过发展数字鉴定技术和电子数据证据规则，一方面形成相应的质证规范，另一方面为辩护律师提供必要的培训，进而强化数字证据在洗脱嫌疑、证明无罪方面的作用。

相对而言，更棘手的问题来自于法律层面。从前文的分析可以看出，法律层面的问题可以进一步区分为两种类型：一种是来自刑事诉讼制度内部的规则失衡，一种是来自刑事诉讼制度外部的的规则失衡。从刑事诉讼制度内部来看，其核心在于阅卷、取证和会见这三个有效辩护得以实现的关键要素上，因数字技术的介入而难以充分实现；从刑事诉讼制度外部而言，则主要牵涉到辩护权与个人信息、商业秘密、国家安全等法律制度之间的平衡问题，其中又集中反映在数据和算法的公开、透明和可解释性上。

（二） 数字无罪的原则映射

基于以上两项共识，数字无罪理念的建构一方面需要在程序规则设计上向有利于被指控人的方向进行倾斜，另一方面则意味着基于数据存储与提取的跨部门、跨行业属性，这种规则变动需要通过综合协调不同部门、不同层级的法律制度得以实现。就刑事诉讼制度本身而言，“数字无罪”理念的核心在于，在控辩平等的基本原则之上，通过刑事程序上的设计，强化数字语境下有效辩护得以实现的权利依据和实施手段，从而将控辩关系向平等对抗的理想状态调整。

这种调整需要从实体和程序两个角度同时进行。从实体角度来看，制度设计的关键在于如何避免控方不合理地将数据运算结果作为证明的基础，进而影响法院对于案件事实的判断。从程序角度来看，则需要考虑在尽可能保护国家安全、商业秘密、个人信息的基础上，为辩方提供获取数据、分析数据和理解控方指控和证明过程的必要的程序渠道。

结合网络信息技术介入犯罪治理的基本特征，以及上文中辩方主要的能力缺陷，无论从实体层面还是程序层面构建刑事诉讼中的数字辩护规则，都有必要遵循三个基本原则：数字无罪推定原则、比例原则和合意原则。

第一项原则是数字无罪推定原则。这项原则不仅应当贯彻刑事诉讼无罪推定原则的一般要求，还需要与数字技术的属性与特征相适应。特别是在大数据分析主要用于识别犯罪特征的背景下，该原则提出两项新要求：一方面，与当前隐私保护的算法嵌入思路相似，无罪推定原则要求针对可能有利于辩方的数据设计相应的判断指标和规则，并将其嵌入到犯罪识别数据算法的设计之中去；另一方面，数字无罪推定原则也需要对基于数据分析得出的“不匹配”结果的证据能力和证明力加以分析。

之所以提出以上两项要求，在于大数据证据往往作为间接证据，通过证明力的累积来发挥补强其他证据的功能，有研究发现，这类证据特别是在用于识别和确认犯罪人身份时，裁判者往往多关注其补强有罪证据的一面，对于那些“并非能够直接证明无罪的不匹配证据”的反向补强功能却重视不足。

某种程度上，我国的案件印证证明模式不仅没有矫正这种关注偏差，反而“可能由于证据收集与案卷组织对证明方向一致性的追求，而省略了大量不一致的证据或证明情节，从而埋下错案的隐患。”在大数据背景下，裁判者的视觉偏差一方面可能因为技术外衣而被进一步掩盖，另一方面也会因大数据证据本身的法律性质不明而无法对其进行合理有效的审查认定。

第二项原则是比例原则。在网络信息业者等第三方数据控制者或占有者广泛参与犯罪治理的大背景下，刑事诉讼程序设计愈发需要在多种价值、多种利益之间，在目的正当性、手段合目的性、必要性和狭义比例原则四个层面进行权衡。

围绕数字辩护这一主题，该原则至少包含以下三层制度设计要求：其一是打击犯罪并不构成数据获取和分析的唯一正当目的，数据保护制度需要为辩护权的有效实现提供必要的路径；其二是对被指控人的权利保障并不原则性地因为网络服务提供者等第三方数据控制者或占有者的介入而被阻断；其三是国家秘密、商业秘密和个人隐私并不必然构成辩护权行使的法律障碍，其中尤其需要对于商业秘密在取证、质证和认证过程中的定位予以特殊考量。对于以上三层要求的落实，一方面需要在个案中予以具体衡量，另一方面则需要形成明确的救济或保障规则。

第三项原则是合意原则。合意原则旨在实现包括控辩双方在内的多种利益主体，通过协商而非对抗来决定数据获取和分析的范围、方式和效力。从个人信息保护的角度出发，数据开放的范围和程度需要遵循最小获取原则，该原则同时需要与刑事侦查取证的相关性原则相协调。

数字技术的介入使得刑事侦查获取的数据与待证事实之间的相关性判断难以适用传统规则，辩方阅卷权的保障则需要在不充分、不完整的数据披露与过量、不加区分、不易检索的“数据倾倒”之间寻求平衡。在这一平衡过程中，控方的配合和协助变得尤为关键。这不仅意味着消极层面上控方对于辩方的阅卷权不予干预和削减，更意味着积极层面上控方协助辩方获取、识别、解读和分析关键数据，例如2012年美国司法部和法院行政办公室联合发布的《关于联邦刑事案件中电子存储信息开示的建议》，其中特别强调了控辩双方提前沟通的重要性，并将这种沟通列为电子开示的原则之一。

从以上三项原则出发，笔者认为要构建数字语境下的有效辩护，两项制度尤为关键：其一是从实体权利层面建构被指控人获得合理推论的权利，以此作为数字辩护的权利基础；其二是从程序规则层面构建控辩双方的审前数字证据合作机制，集中反映在律师取证权和阅卷权的合作之上。以下分别就这两项制度分别予以分析。

四、实体应对：被指控人获得合理推论的权利

从有效辩护的角度出发，以大数据为代表的新兴网络信息技术形成的挑战，集中体现在数据及数据分析结果的证明力的评价和判断上。这些数据不仅包括侦查人员收集的原始数据，还包括其基于原始数据分析所形成的推论。从当前大数据在刑事司法实践中的运用状况来看，推论的适用范围仍然在横纵两个维度上扩张：纵向上体现在过往行为对当前案件事实认定的数据推论，例如对于人身危险性的判断；横向上则表现为数据推论引发的类案对于本案事实认定、法律适用的影响，例如类案推送和量刑建议参考等应用。

在印证证明的思路之下，以算法为核心的数据推论更易于嵌入案件证明的链条之中，而这种嵌入由于算法可解释性的欠缺而难以进行单独评价。基于此，在进一步探讨有效辩护实现的具体程序性路径之前，有必要先行建构起辩方挑战数据及数据分析证明力的有效机制，由此形成确立被指控人获得合理推论权利的必要性。

（一） 合理推论权的内涵

相对于原始数据本身，被指控人获得合理推论权更加关注于数据加工结果。从信息生命周期的角度理解，被指控人获得合理推论权强调的是信息的评价阶段而非收集获取或存留阶段，这与当前一系列数据安全保护机制的切入点有所差异，其建构核心在于在算法黑箱无法充分可视化的预设前提下，从数字无罪推定的基本价值出发，如何通过程序性设计，尽可能降低因数据推论偏离事实而形成的对相对人合法权益不当的限制或剥夺。

这里需要说明的是，在民商事领域，基于算法的数据推论可解释性的争论，其核心在于保护数据主体的数据自主，原始数据的真实性和推论本身内容的合理性往往并不是制度设计的关注重点。但就刑事辩护而言，以上内容恰恰是评判基于推论所采取的措施的合理性和正当性的基础，因而必须纳入到司法审查的范围中去。

具体而言，该项权利可以从以下两个层面予以理解。

第一，被指控人获得合理推论权的权利客体针对的是公安司法机关以大数据分析为基础所形成的对事实的评价，在刑事诉讼程序中表现为事实的证据、侦查线索、人身危险性或社会危险性依据、类案判断等多种形态，分别将引发案件证明、侦查行为启动、强制措施采用、类案量刑推送等一系列后续诉讼活动。

此外，随着认罪认罚从宽制度的不断发展和完善，大数据分析运算有可能进一步介入审前的裁判结果预测，进而影响犯罪嫌疑人的认罪行为和审判程序选择，甚至引发裁判过程中的“羊群效应”，而这些决策都与被指控人的实体性权利和程序性权利均具有重大联系，需要辩护律师发挥实质性功能予以保障。

第二，合理推论权的核心在于基于数据分析的推论合理性。关于“合理性”的理解，需要同时结合技术和法律的双重视角。在大数据的背景下，数据分析的结果可能与实际情况形成偏差，“数字人”的概念的产生是典型的例证。问题的关键在于，刑事司法程序的运行虽可以以“数字人”为依据，但国家刑罚权的强力将最终作用于现实的个人，如果两者无法合理匹配，则不可避免地侵蚀刑罚权的正当性基础。

法国高等司法研究所秘书长Antonite Garapon在评论算法的司法预测功能时强调，机关可预测性是社会生活的内在组成部分，但“如果一项规则的适用规则不明确，则该规则无法被视为是可预测的。”在此背景下，推论的“合理性”的判断标准即在于数字建构与客观事实的相符程度。转换到刑事诉讼的场域之下，即意味着在从“数字人”向“现实人”、“数字事实”向“客观事实”转换的过程中，需要建立起必要的外部审查和规制机制，使两者尽可能相契合，并在存在两者不相符的风险的情况下，作出有利于被指控人的推论。

（二） 合理推论权的三重维度

合理推论的实现尽管依赖于技术的支撑，但从法律规范设计的技术中立性角度出发，需要形成相对稳定和明确的评价和规制规则，关键在于推论的动态可控性与事后可审查性。特别是在对“算法可解释性”本身存在争议的背景之下，尤其有必要对相关数据分析的法律效力予以界定。具体而言，基于数字辩护的有效性需求，应当从以下三个维度去建构该规则体系：其一是事前控制机制；其二是推论效力评价机制；其三是事后救济机制。

首先是事前控制机制，其核心在于在不妨碍刑事诉讼顺利进行的前提下，保障辩方的知情权。该机制又可以进一步分为两项要求：告知要求和释明要求。就告知要求而言，对于公安司法机关据以采取干预公民基本权利的措施的数据挖掘和预测，应当赋予该公民以必要的知情和救济途径，其包括但不限于获知推论的权利、更正推论的权利、反对和要求清除推论的权利、敏感推论获得保护的权利、以及对基于该推论作出的决定予以抗辩的权利。

就释明要求而言，公安司法机关应当对利用数据推论推进刑事诉讼程序、作出决定承担前置的说明义务。这种说明义务的启动既可以依职权又可以依申请，但在以其作为剥夺人身自由决定、措施或判决的依据时，应当原则上将推论说明设置为法定义务。其他情况下，该项义务可以基于申请启动。

以上两项要求中，知情要求是后续权利保障的基础，在制度设计上需要考量两个因素。第一个因素是侦查秘密原则，即对该推论的告知需要以不妨害侦查活动的顺利进行为前提。为避免数据推论说明可能产生的对原始数据、涉个人信息、商业秘密、国家秘密类数据和算法等形成不当披露，可以将说明对象限定为辩护律师，同时允许公安司法机关对其设置相应的保密义务和法律责任，必要时对说明的范围、涉及数据类型等进行合理限缩。

第二个需要考虑的因素涉及辩方有限的数据分析能力。鉴于控辩双方在数据挖掘、分析能力上的差异，以及数据分析的过程性特征，意味着控方不仅应当告知辩方该不利推论的存在，并且还应当负有必要的释明义务，其释明事项包括但不限于“分析结果、数据源及基本算法原理等内容”。

其次是推论的效力评价机制，核心在于数据推论在证明案件事实中的地位。与事前机制相同的是，数据推论证据能力的划分标准并非在于所证明的对象是程序事项还是实体事项，而在于该推论是否以引发干预甚至剥夺特定公民的基本权利的措施为目的。就数据推论的证据能力而言，需要区分不同场景。

其中，针对可能剥夺公民人身自由的情形，原则上数据推论不应当单独构成决定的依据，并且其功能应当限定为补强其他证据。该规则所适用的典型场景有二：一是拘留和逮捕，二是定罪量刑。此外，数据推论不可避免地会运用在正式立案之前，特别可能作为犯罪初查手段使用，用以判断案件是否满足立案标准。在这一阶段，推论仅能作为线索使用，并且应当以初查前已经存在的数据为基础。此种推论不应当作为刑事案件的证据使用。同时，一旦触发针对具体公民的监听、监控等措施，形成对未来数据的定向跟踪，则案件应当正式立案，同时启动相应的刑事诉讼程序机制。

就数据推论的证明力而言，其核心在于审查原始数据和推论所依据的算法。基于此，数据推论的证明力大小应当与以下两个要素挂钩。第一个要素是原始数据的准确性、完整性，例如数据的更新速度、收集方式、存储介质特征等。第二个要素是可解释性，如果算法黑箱确实难以解释，至少需要考察不同算法之下形成类似推论的可能性。在此基础上，基于控辩平等武装原则的基本要求，有必要强化有专门知识的人积极参与庭审并对数据推论的技术原理进行解释和评估的制度设计，并且针对严重干预公民基本权利的数据推论强制要求专家参与庭审。

再次是事后救济机制。基于合理推论权的事后救济，其重心在于对推论可解释性的检验，以及在检验不能的情况下对该推论的法律效力的重新认定，这是制定有效的辩护策略、实现合理数字辩护的关键。就可解释性的检验而言，一方面意味着多模型下结果的可重复，另一方面意味着不可重复情况下的算法说明。

当前司法实践的一个重要特征是对第三方技术的依赖，在存在多项类似功能的数据分析产品的前提下，运用于本案的数据推论的依据便存在可复检、可验证的空间。通过多种算法模型形成的数据推论结论不一时，针对可能严重干预甚至剥夺公民人身权、财产权的措施，从保障人权的角度出发，应选取最有利于被指控人的解释。

针对无法通过类似模型复检的情形，对于使用第三方技术形成的数据推论，刑事诉讼应当引入对该技术的程序审查机制，具体体现为两方面的程序设计。第一项程序设计是建立特定类型犯罪中的算法披露义务。为避免作为商业竞争力的算法遭到不当使用或泄露，立法上应当明确披露的具体场域、程序、他用排除以及相关参与人员的保密义务。

第二项程序设计是第三方技术人员的出庭说明义务，主要适用于控辩双方对推理的合理性存在争议，但无法通过算法本身进行外部评价，并且所涉事项对于定罪和量刑具有重要意义的情形。针对以上的披露或说明，应当在必要时组织起控辩的质证场景，从原始数据的可靠性、算法模型的合理性、数据推论的必要性、强制措施或强制性措施的合比例性等角度，综合对该数据推论进行质证。特别是在数据推论存在其他解释的情况下，应当作出对被指控人有利的决定。

五、程序应对：合意基础上的数字证据开示

无论是数字无罪理念的建构，还是被指控人获得合理推论的权利的实现，都需要嵌入到刑事诉讼的系统流程中去，以形成一个有机整体。需要看到的是，放置在当今的数字社会背景下，传统的建立在控辩对抗基础上的辩护制度和规则越来越难以真正有效地维护被指控人的合法权益，这种困境不仅仅在于辩护律师的技术能力上，更在于传统诉讼模式的对抗性之上。

近些年来，伴随着认罪认罚从宽制度的不断推广，控辩双方“合意”的色彩在刑事诉讼程序中愈发浓重，进一步体现在一系列以控辩双方合作为基础的程序创新上。从上文分析可以看出，在大数据日益介入犯罪控制的背景下，辩方无论在数据获取上还是数据分析上均处于劣势，这种境况难以通过单方面强化辩方技术能力予以实现，特别是在考虑到数据安全等问题时，控辩双方在数字证据方面的合作就变得尤为重要。如前文所述，传统的阅卷权已然不足以支持有效辩护的需求，在此背景下，引入控方主动性更强的数字证据开示制度就尤为必要。

（一） 开示、阅卷与协商

《刑事诉讼法》本身并没有直接规定“证据开示”，但这一表述在司法解释中并不少见，早在2002年最高检《人民检察院办理未成年人刑事案件的规定》中，其第十九条就规定了人民检察院可以“与未成被告人的辩护人交换意见，实行证据开示”。2016年“两高三部”制定的《关于推进以审判为中心的刑事诉讼制度改革的意见》中虽未直接使用“开示”一词，但在第10条中要求“健全庭前证据展示制度”。

2017年最高院制定的《人民法院办理刑事案件庭前会议规程（试行）》延续了这一表述。该表述在2019年“两高三部”联合出台的《关于适用认罪认罚从宽制度的指导意见》（下文简称《认罪认罚指导意见》）中发生了变化，第29条明确授权人民检察院“探索证据开示制度”。实践中对于证据开示的探索甚至更早，并且逐渐发展成形，例如在2016年的“毛某某故意伤害罪”一案中，北京市第一中级人民法院在正式开庭前，专门对被告人组织了证据开示，以听取其对在案证据的相关意见。

在进一步分析之前，首先需要明确的是，证据开示制度并不等同于“阅卷权”。相对于阅卷权制度下控方消极地向辩方提供证据材料和卷宗，现代证据开示制度更强调控方积极主动协助辩方了解控方材料的过程。从控辩平等武装的原则出发，尽管证据开示制度包含双方开示，但在刑事诉讼领域，其重心在于控方对于辩方的开示，不能将其等同于民事诉讼领域相对对等的证据交换制度。

美国的证据开示制度的发展尤为典型地反映出这种主动性，具体表现在以下三个方面。首先，服务于避免证据突袭之目的，证据开示重点针对的是控方计划于庭审中使用的证据材料，并且此种开示伴随着“不开示即禁止出示”的法律后果，对此控方负有第一层的主动识别义务。其次，基于检察中立原则和公正审判的要求，控方对于案卷材料中可用于证明无罪的证据负有专门的开示义务，由此形成控方负有的第二层的主动识别义务。再次，有鉴于刑事诉讼程序的延续性，证据材料的收集也是一个逐步累积的连续过程，因此控方对新收集的证据材料不仅负有开示义务，还负有提示辩方存在新证据材料的义务，此为控方的第三层主动识别义务。

控方以上方面的开示主动性在大数据分析广泛介入刑事司法的背景下尤为关键，某种程度而言，它直接决定了数据披露的范围、程度和方式，进而实质性地决定了辩护的效果。更进一步讲，无论我国未来在电子证据方面沿用阅卷权模式还是证据开示模式，要实现有效的数字辩护，控方的主动配合和协助必不可少。

在这一过程中，相关制度设计需要集中关注以下三个目标：其一是控方数据开示的实质性；其二是控方数据开示的合比例性；其三是数据开示中对涉密或敏感信息的合理处理。第一个事项关系到辩方能否获得与有效辩护实质相关的数据；第二个事项关系到辩方在获得前项数据的同时，会否因干扰数据过多而阻碍准备辩护；第三个事项关系到维护辩护权的同时，对其他重要合法权益的平衡。

以上目标的达成无疑需要从规则上予以明确，以及形成司法机关内部和律师行业中的相关指南，同时结合技术予以支持。但更为关键的是，无论是实质性的判断还是合比例性的评价，抑或对特殊数据的披露限制的合理性，其均依托于控辩双方的认知，并且依赖于司法机关的自由裁量和辩方的有效救济。

同时，鉴于网络信息业者越来越多成为数据的控制者或占有者，辩方获取与案件相关的电子数据证据更多地依赖于司法机关的协助，并且需要考虑到网络信息业者自身的经营活动。此外，考虑到网络空间的弱地域性特征，可能作为刑事案件证据使用的数据的全球流动已经成为现实，跨境数据取证已经由例外情形演变为刑事司法的普遍情形。考虑到域内外刑事诉讼规则和证据规则的差异，跨境获取的数据的证据能力和证明力容易受到质疑，这种证明效果的不确定性无疑会对有效打击犯罪形成挑战。

有鉴于此，一种基于控辩双方协商与合意形成的数字开示制度势在必行。事实上，近些年来，司法机关一直在通过各种方式提升和便利辩护律师获取控方证据材料，前文提及的远程阅卷等措施的出台即反映出司法机关与辩方配合的意愿和努力；同时，证据开示在庭前会议中的频繁使用也为控辩协商提供了先例和场域，这些条件成为双方就海量电子数据证据进行合意开示的坚固基石。

对照域外可以看到，2012年美国司法部与美国法院行政办公室刑事司法电子技术联合工作组制定了《联邦刑事案件电子储存信息开示建议》，要求控辩双方就开始的范围、程度、形式、传输方式、传输媒介等事项进行商讨，同时尽可能通过协商方式解决相关争议。在此基础上，2019年4月，美国《联邦刑事诉讼规则》在证据开示部分正式加入“审前开示会议”一条（第16.1条），要求控辩双方“尽可能就审前开示的时间表和程序达成协议”。

（二） 数字开示制度

具体而言，控辩之间的数字开示制度设计主要包含以下三个方面：其一是数字开示的内容；其二是具体的数字开示程序；其三是数字开示的外部性控制。以下分别予以探讨。

1. 数字开示的核心客体

就开示制度的内容而言，结合电子数据证据的特征，控辩双方的协商应当至少涉及以下三方面的事项。

第一是有利于辩方数据的识别，特别是那些可能推翻控方指控的与犯罪构成要件直接相关的数据，控方有义务进行主动识别和披露。对于其他有利于辩方的数据，应当推动各自行业内以及行业间共通的指引规范，以此形成控辩双方就有利于辩方数据的开示进行具体协商。同时，这种合作模式也依赖于控辩双方特别是人民检察院通过信息化建设，来提供必要的沟通途径。

第二是数据呈现方式的调整，其核心在于如何尽可能降低被开示方阅览数据的技术或资源方面的负担。如前所述，数据的阅览和呈现必须依托于特定的硬件和软件，而数据的多种形态和格式往往对于这种呈现设置了较为严格的限制。此时，为实现有效阅览数据，或者需要被开示方准备必要的硬件基础和阅览环境来匹配开示方的标准，或者需要开示方在不损及数据完整性的前提之下对数据进行格式转换，以适应被开示方的技术能力。

显然，采用不同的应对方案意味着控辩双方的负担不同，进而直接影响开示的有效性。基于控辩双方调用相关技术性资源的能力，同时从控方承担证明责任的角度出发，这种数据呈现方式的转换负担原则上应当分配给控方。

第三是数据推论的解释。在涉及到基于大数据证据的场合，特别是当大数据分析结果构成控方证明链条中重要环节，或者构成强制措施或强制性侦查措施的适用基础的情况下，仅开示分析结果本身不足以形成有效的信息交流和沟通。在此基础上，数字开示的内容有必要扩展到对算法和基础数据的解释。当然，如何进行解释，以及解释的效力如何，需要进行进一步细化的程序设计。

2. 数字开示的程序要素

就开示的程序而言，涉及到三项程序设计：第一是开示的程序阶段；第二是开示的司法控制；第三是开示专家的引入。

就开示阶段而言，从目前刑事诉讼程序的基本架构而言，数字开示的合理阶段一个是在检察机关审查起诉阶段，另一个是在第一次开庭前的庭前会议阶段。放置在审查起诉阶段的优势在于可以与当前的阅卷制度相整合，在已有的辩方阅卷权和相关软件、硬件配套措施的基础上，附加前文所述控方的三项积极开示义务。这一阶段的弊端在于，缺少第三方介入以平衡控辩双方的协商，并确保控方履行其积极的开示职能。从这个角度讲，庭前会议阶段具有其制度优势，其弊端在于，目前诉讼制度对于庭前会议中诉讼行为的性质及其法律效力规定得较为模糊；同时在现有制度框架下，庭前会议的阶段设置尚无法有效介入庭审繁简分流，从而导致庭前会议开示促进有效辩护的实际效果存疑。

鉴于数字开示的强协商需求，同时结合开示可能多次进行的情况，一个可以考虑的思路是，将数字开示分配于两个阶段：在审查起诉阶段鼓励控辩双方自主协商并形成对上文三项内容的开示计划；对于该阶段无法达成一致的事项，或者对于涉及第三方权益保护的事项，特别是那些涉及控方积极开示义务的事项，交由庭前会议进行处理。

由此引出开示程序的第二项重要内容，即法官的介入和控制。数字开示的协商性意味着必然存在无法达成协议或单方拖延的情形，此时如果仅仅依靠单方申请难以有效保护辩方权益。

从这个角度讲，法官介入数字开示协商主要承担以下几项功能：其一是协助并指引控辩双方形成开示计划；其二是划定双方特别是控方的开示期限；其三是结合个案就开始的具体方式以及相应的成本在控辩双方之间进行衡平分配，特别是考虑到控辩双方可以获取或接触到的数据资源的差异，中立第三方的介入尤为必要；其四是解决双方就开示方式、范围等形成的争议；其五是就数字开示过程中可能涉及到的数据安全、数据产权、个人信息保护等问题，对开示过程设置特殊的限制措施。此外，中立裁判者通过介入控辩双方的数字开示协商，可以起到避免协商减损刑事司法查明案件事实以有效打击犯罪的目的。

基于电子数据证据特别是大数据证据自身的技术要求，仅仅依赖于检察官或法官完成上述任务存在困难，因此进一步引申到数字开示程序的第三项程序设计，即对开示专家的引入。在我国当前的刑事诉讼制度框架之下，开示专家可以就以下事项协助法官进行评估：其一是评估开示的数据范围、类型、程度，以及对有利于辩方的数据的识别等是否合理；其二是评估双方的开示成本；其三是评估开示活动的外部性，特别是就可能引发的数据安全、个人信息保护、商业秘密等事项进行衡量。这里需要注意的是，开示专家并不等同于“有专门知识的人”，其职能并非就证据材料本身进行评价，而是辅助司法人员合理推进开示程序。

3. 数字开示的外部性控制

数字开示制度除需要关注开示内容和开示程序以外，还需要充分考虑到其外部性问题。考虑到网络信息业者等第三方主体占有或控制数据的既有事实，同时考虑到大数据分析过程中个人信息与非个人信息往往相互混杂的情况，这种外部性问题主要涉及到两个事项：其一是个人信息的保护问题；其二是以算法为代表的商业秘密数据的保护问题。这两个方面的数字开示制度均涉及到多个部门法的交叉适用，彼此之间的规则能否衔接顺畅，是在平衡多项利益的基础上辩护权能否有效实行的关键。

无论是针对个人信息保护的问题还是商业秘密保护的问题，其本质均可回归到国家权力与公民权利的互动问题，核心是在打击犯罪这一正当目的之下，如何合理划定国家权力干预公民权利的限度。对此，具体的数字开示制度应当建立在两个前提基础之上：一方面，在需要平衡的各项利益之间，打击犯罪具有优先性，这也是为什么刑事司法活动往往构成一般性个人信息或商业秘密保护制度的例外；另一方面，刑事司法制度内部制度设计应当遵循比例原则，尽可能降低对公民权利的干预程度。

在此基础上，数字开示制度也应当合理回应个人信息和商业秘密保护的需求，具体包含两方面的制度设计。第一是在数字开示制度的协商机制中，必要情况下引入相关利益主体参与。就个人信息保护而言，尤其需要考虑的是被害人和其他诉讼参与人的个人信息保护问题，其开示程度和相关的去识别性处理措施应当尽可能与一般个人信息保护制度靠拢。

就商业秘密保护而言，能否开示算法、原始数据以及制定详细的开示计划，应当提供给商业主体表达意见、参与决策的机会。第二是对于涉及重要敏感个人信息或包含重大商业利益的商业秘密的情况，司法机关可以采取变通的开示方式和限制措施，例如向开示专家开示以替代向辩方直接开示，或者由辩方签署相应的保密协议以防止不当信息披露等。

六、结论

网络信息革命发展到当前阶段，其对于刑事诉讼制度的影响是全方位的。我国目前正在推进司法制度的系统化、纵深化的改革，这种改革不仅涉及到具体规则，还牵涉到整体制度，更推进到基础理论。在此背景下，刑事诉讼法学的讨论需要关注到网络信息技术对犯罪治理的深层次影响。

笔者在以往的研究中已经从整体层面、侦查层面、网络信息业者层面等探讨过这种影响，本文则试图从辩方的角度切入，进一步分析网络信息技术对于辩护这项刑事诉讼基本制度的影响，同时其内容也辐射到控方。特别是在我国学术层面的探讨已经发展至有效辩护制度的背景下，关注网络信息技术对于辩护权行使的冲击，是实现辩护制度从“有辩护”向“有效辩护”跨越的必然要求。

从这个角度讲，有必要在数字刑事司法的大框架下，建立起有效数字辩护的概念，在遵循刑事诉讼一般规律的前提下，形成数字语境中“国家权力——公民权利”从原则到制度再到具体规则的平衡。在这一过程中，需要看到当前的司法实践对于网络信息技术态度的失衡，这种失衡在以往的诉讼制度演进中同样出现过，典型的例证是以DNA检测技术为代表的一系列科技证据的出现。

所不同的是，当前以大数据分析为代表的新兴技术不仅影响个别案件事实的认定，还在更深层次上影响着人们对于事实本身的理解。在此背景下，针对个别规则的单独矫正实际上难以有效回应这种影响，使得一方面对于传统理论的重新解读必不可少，另一方面也意味着需要在必要时进行制度革新。本文对于有效数字辩护在理念、制度和程序三个层面的探讨仅仅是这种回应的一小步，未来仍然需要与刑事诉讼其他相关制度进行进一步磨合和衔接，才有可能真正实现辩护权的有效保障。

参考文献：

^[1^] 相关报道参见“上海刑事案件智能辅助办案系统首次用于庭审”，中国法院网2019年1月24日，引自https://www.chinacourt.org/article/detail/2019/01/id/3713361.shtml。访问日期2019年6月2日。

^[2^] 关于大数据司法运用过程中形成的控辩双方在数据获取能力和数据分析能力方面的不平衡的论述，参见裴炜：《个人信息大数据与刑事正当程序的冲突及其调和》，载《法学研究》2018年第2期，第52-54页。

^[3^] 参见刘品新：《论大数据证据》，载《环球法律评论》2019年第1期，第25-28页。

^[4^] 参见程雷：《大数据侦查的法律控制》，载《中国社会科学》2018年第11期，第180页。

^[5^] 参见陈瑞华：《有效辩护问题的再思考》，载《当代法学》2017年第6期，第7页。

^[6^] 参见熊秋红：《有效辩护、无效辩护的国际标准和本土化思考》，载《中国刑事法杂志》2014年第6期，第128-131页。

^[7^] 参见裴炜：《个人信息大数据与刑事正当程序的冲突及其调和》，载《法学研究》2018年第2期，第52-54页。

^[8^] 法工办复字【2004】3号

^[9^] 关于《宪法》第40条的分析，参见裴炜：《针对用户个人信息的网络服务提供者协助执法义务边界》，载《网络信息法学研究》2018年第1期，第21-56页。

^[10^] 参见汪海燕、胡广平：《辩护律师侦查阶段有无调查取证权辨析》，载《法学杂志》2013年第11期，第85-92页。这里需要注意的是，针对《刑事诉讼法》第43条第2款规定的辩护律师经许可向被害人一方取证，尽管法条同第1款一样将许可主体限制为人民检察院和人民法院，但根据全国人大法工委的法条解读，该款表述的含义是“在侦查、审查起诉阶段应经人民检察院许可，在审判阶段要经人民法院的许可”。沿着该思路，将第1款中的代为取证扩张至侦查阶段似无不妥。参见李寿伟主编：《<中华人民共和国刑事诉讼法>解读》，北京：中国法制出版社2018年版。

^[11^] 一些实证调研结果表明，办案机关有时会以没有必要、与案件无关、办案时间紧张等原因不予准许代为调查取证。参见福建省厦门市集美区人民检察院课题组：《检察环节律师权利保障与监督实证研究》，载《检察调研与指导》2018年第1辑，第104页。

^[12^] 需要注意的是，根据最高人民检察院《人民检察院刑事诉讼规则（试行）》（下文简称最高检《规则》）第52条第3款之规定，人民检察院代为调查取证时辩护律师可以在场。该条文更多强调的是辩护律师对于取证过程的监督，但是否意味着取证结果要向辩护律师开放，似乎仍然存在解释上的困难。

^[13^] 参见2013年最高人民法院《关于适用<中华人民共和国刑事诉讼法>的解释》（下文简称“最高院《刑诉法解释》”）第47条、2013年最高人民检察院《人民检察院刑事诉讼规则（试行）》（下文简称“最高检《刑诉规则》”）第49条。

^[14^] 参见董坤、段炎里：《当前检察环节律师权利的保障现状与新现问题研究》，载《河北法学》2017年第6期，第103-104页。

^[15^] 典型案例参见“奚明强诉中华人民共和国公安部案”，载于最高人民法院全国法院政府信息公开十大案例。

^[16^] 例如（2014）粤高法民三终字第831号（该案认定迈瑞生物的心电算法属于商业秘密）。

^[17^] 国外已经出现相关案例，涉及到刑事案件被告人因商业秘密而无法获取关键软件算法而提出申诉的案件，例如Petition for Review Filed by Defendant Michael Robinson at 4, Robinson v. Commonwealth, No. 25 WDM 2016 (Pa. Super. Ct. Mar. 7, 2016).

^[18^] 参见裴炜：《比例原则视域下电子侦查取证程序性规则构建》，载《环球法律评论》2017年第1期，第80-95页。

^[19^] See Rebecca Wexler, “Evidence in the age of privacy: access to data in the criminal justice system”, UCLA Law Review, 2020, 67 (forthcoming), available at https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=3428607. Accessed

^[20^] See The Law Society Commission on the Use of Algorithms in the Justice System, “Algorithms in the Criminal Justice System”, available at https://www.lawsociety.org.uk/support-services/research-trends/algorithm-use-in-the-criminal-justice-system-report/. Accessed September 6, 2019.

^[21^] 参见张恩典：《大数据时代的算法解释权：背景、逻辑与构造》，载《法学论坛》2019年第4期，第152-160页；孙建丽：《算法自动化决策风险的法律规制研究》，载《法治研究》2019年第4期，第108-117页；张凌寒：《商业自动化决策的算法解释权研究》，载《法律科学》2018年第3期，第65-74页。

^[22^] 刘品新：《论大数据证据》，载《环球法律评论》2019年第1期，第31页。

^[23^] 相关案例总结和评述参见Rebecca Wexler, “Life, liberty, and trade secrets: intellectual property in the criminal justice system”, 2018 Stanford Law Review, 70: 1343-1429.

^[24^] Sean Broderick and Russell M. Aoki, “Federal indigent defense: how to stop worrying and love the digital age ”, Criminal Justice, 2016, 30(4), available at https://www.fd.org/sites/default/files/litigation_support/criminal_esi-aba-winter-2016-aoki-broderick-final.pdf. Accessed August 6, 2019.

^[25^] 参见“律师远程阅卷系统操作指南”，引自http://www.shzcfy.gov.cn/detail.jhtml?id=10013493。访问日期2019年9月3日。

^[26^]参见Leah M. Wolfe, “‘The perfect is the enemy of the good’: the case for proportionality rules instead of guidelines in civil e-discovery”, Capital University Law Review, 2015, 43: 153-200。

^[27^] United States v. Skilling, 554 F. 3d 529, 577 (5^th Cir. 2009)

^[28^] United States v. Dioguardi, 428 F. 2d 1033, 1038 (2d Cir. 1970)

^[29^] 参见Brandon L. Garrett, “Big data and due process”, University of Virginia School of Law, Public Law and Legal Theory Research Paper Series 2014-45, available at http://ssrn.com/abstract=2481078. Accessed January 10, 2017.

^[30^] 关于《刑事诉讼法》第39条规定的“核实证据”，学界对其具体内容存在争议，相关探讨参见朱孝清：《再论辩护律师向犯罪嫌疑人、被告人核实证据》，载《中国法学》2018年第4期，第44-64页。

^[31^] 参见杨跃毅、彭克宁：《上海公安智慧监所建设与应用》，载《警察技术》2019年第1期，第4-8页。

^[32^] “datafication”是“data”和“quantification”的缩写，是指将某一特定现象转化为量化模式，从而使其可以以制表的方式被分析。参见Christian Reimsbach-Kounatze, “The proliferation of ‘big data’ and implications for official statistics and statistical agencies”, OECD Digital Economy Papers No. 245, at 6, available at http://dx.doi.org/10.1787/5js7t9wqzvg8-en. Accessed January 8, 2017.

^[33^] 参见Joshua A. T. Fairfield and Erik Luna, “Digital innocence”, Cornell Law Review, 2014, 99: 981-1076; James S. Liebman et al, “The evidence of things not seen: non-matches as evidence of innocence”, Columbia Law School Public Law & Legal Theory Working Paper Group 2012, No. 13-333, available at https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=2194117. Accessed Jan. 17, 2017.

^[34^] Joshua A. T. Fairfield and Erik Luna, “Digital innocence”, Cornell Law Review, 2014, 99: 981-1076, at 986.

^[35^] See e.g., Emily Green, “Forensic advances raise new questions about old convictions”, available at https://www.wbur.org/npr/174842256/forensic-advances-raise-new-questions-about-old-convictions. Accessed September 19, 2019.

^[36^] See Jules Epstein, “Genetic surveillance”, 2009 U. Ill. J. L. Tech. & Pol’y 141, 141-142.

^[37^] 案件相关报道参见Nick Pinto, “Jury finds occupy wall street protester not guilty after video contradicts police testimony”, available at https://www.occupy.com/article/jury-finds-occupy-wall-street-protester-not-guilty-after-video-contradicts-police-testimony#sthash.SWBcu6Tb.dpbs. Accessed September 12, 2019.

^[38^] See, e.g., Andrew G. Ferguson, “The exclusionary rule in the age of blue data”, Vanderbilt Law Review, 2019, 72:2:561.

^[39^] 对该组织的相关介绍和动议，参见http://www.digitalinnocence.com/。访问日期2019年9月17日。

^[40^] 有学者针对客观采信电子数据证据提出了印证公式，该公式也可以考虑反向用于分析此类证据用于否定指控的功能。参见刘品新：《印证与概率：电子证据的客观化采信》，载《环球法律评论》

^[41^] See James S. Liebman et al, “The evidence of things not seen: non-matches as evidence of innocence”, Iowa Law Review, 2013(98): 577, at 584-587.

^[42^] 左卫民：《“印证”证明模式反思与重塑：基于中国刑事错案的反思》，载《中国法学》2016年第1期，第165页。相关研究参见李茜：《存疑无罪案件中证明模式的样态、逻辑与转型》，载《法律适用》2019年第7期，第117-128页。

^[43^] 参见刘品新：《大数据证据》……

^[44^] 参见裴炜：《大数据侦查相关性》……

^[45^] 参见Brandon L. Garrett, “Big data and due process”, University of Virginia School of Law, Public Law and Legal Theory Research Paper Series 2014-45, available at http://ssrn.com/abstract=2481078. Accessed October 8, 2019.

^[46^] JETWG, “Recommendations for electronically stored information (ESI) discovery production in Federal criminal cases”, issued in February 2012, available at https://www.fd.org/sites/default/files/Litigation%20Support/final-esi-protocol.pdf. Accessed October 8, 2019.

^[47^] 欧盟“第29条工作组”针对《通用数据保护条例》（General Data Protection Regulation, GDPR）起草的指引中，特意将“个人数据”划分为两大类：一类是用户提供的数据，另一类是推断的数据。参见Article 29 Data Protection Working Party, “Guidelines on automated individual decision-making and profiling for the purposes of Regulation 2016/679”, available at https://ec.europa.eu/newsroom/article29/item-detail.cfm?item_id=612053. Accessed November 5, 2019.

^[48^] 朱彬彬、祝兴栋：《类案推送的精细化：问题、成因与改进》，载《法律适用》2018年第2期，第90-98页。

^[49^] 例如欧洲法院（European Court of Justice）明确在判例中表示，在基于个人数据进行决策的过程中，数据保护法的目的并不在于数据和决策过程的精确性和准确性。See YS, M and S v Ministrer voor Immigratie, Integratie en Asie, joined cases C-141/12 and C-372/12.

^[50^] See European Commission for the Efficiency of Justice (CEPEJ), “Guidelines on how to drive change towards cyberjustice”, issued on 7 December 2016, available at https://rm.coe.int/16807482de. Accessed October 15, 2019.

^[51^] Digital person

^[52^] Cited in “Predictive justice: when algorithms pervade the law”, Paris Innovation Review, issued on 9 June 2017, available at http://parisinnovationreview.com/articles-en/predictive-justice-when-algorithms-pervade-the-law. Accessed October 15, 2019.

^[53^] 王燃：《大数据时代侦查模式的变更及其法律问题研究》，载《法制与社会发展》2018年第5期，第124页。

^[54^] 从现有研究可以看到，数据及推论所直接涉及的内容已经越来越难以作为后续行为正当与否的界定标准，而数据分析和使用意图以及原始数据的可靠性则占据规则设置的主导地位。

^[55^] 关于实践中的一些早期探索的分析，例如陈卫东：《寿光证据开示试点模式的理论阐释》，载《山东审判》2005年第1期，第4-7页；曾广华：《从东莞的实践看我国刑事证据开示制度的建构与本土化》，载《国家检察官学院学报》2006年第1期，第44-48页。

^[56^] 北京市第一中级人民法院（2019）京01刑初字86号。

^[57^] 有学者将我国《刑事诉讼法》中的阅卷权和辩方向控方提供三类有利于辩方的证据的规定视为我国的证据开示制度，例如徐利英、王峰：《关于刑事证据开示制度的思考》，载《中国刑事法杂志》2013年第9期，第89-94页。对此，早有学者指出，阅卷权和证据开示是审前证据信息交换的两种形式，前者形成于职权主义诉讼模式，后者则强调对抗式诉讼模式。参见宋英辉、魏晓娜：《证据开示制度的法理与构建》，载《中国刑事法杂志》2001年第4期，第49-54页。

^[58^] 该规则形成于布雷迪诉马里兰州案，该案以及一系列后续判例确立了控方向辩方开示无罪证据的宪法义务。对于该规则的探讨，参见王新清、张瀚文：《美国无罪证据开示制度研究》，载《证据科学》2017年第3期，第330-344页。

^[59^] Department of Justice (DOJ) and Administrative Office of the U.S. Courts (AO) Joint Working Group on Electronic Technology in the Criminal Justice System (JETWG), “Recommendations for Electronically Stored Information (ESI) Discovery Production in Federal Criminal Cases”, issued in February 2012, available at https://www.logikcull.com/public/blog/DOJ-JETWG-esi-protocol.pdf. Accessed December 11, 2019.

^[60^] 例如欧盟在制定适用于一般社会生活的《通用数据保护条例》的同时，专门就刑事司法活动制定了单独的个人信息保护规则，即……

^[61^] 关于大数据应用于刑事司法活动中的比例原则要求的讨论，参见裴炜：《个人信息大数据……》

（拍照：朱桐辉）

以下点击可读：

裴炜：论刑事电子取证中的载体扣押

马德焕：从司法判决归纳电子证据关联性的审查要点

迪力亚：谁是比特币？——区块链探索及相关刑事犯罪研究

王玉晴：区块链存证技术在司法领域的应用之研究

孙巍：电子货币应用风险的法律防范措施

侯爱文：电子数据鉴定和司法会计鉴定质证攻略

侯爱文：电子证据质证攻略——案例、要义、原理

内含二个电子证据有效辩护案件 | 阚吉峰：组织、领导传销活动罪辩护的思路与要点