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刑事证明中的预测性算法证据研究

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预测性算法证据是由算法将个案与类罪行为模型对比后导出的异常行为数据,可以预测并提示潜在的犯罪风险,通常作为侦查线索适用.但实证考察发现,其亦作为指控证据使用并对法官定罪心证产生影响,同时存在法律资格不明、审查方式混乱无序等问题.预测性算法证据本质上属于裸统计证据,与待证事实的相关性较弱,推理链条不牢固,若直接将其作为定案证据可能会产生一系列负面效应.为了平衡预测性算法证据在刑事证明中适用的积极价值与可能产生的负面效应:一方面,在审判中心主义视角下,探讨预测性算法证据的证据准入资格、定案证据资格审查以及证明机制构建等问题,以形成科学合理的证据能力和证明力审查规则;另一方面,从侦查重心主义视角出发,明确侦查机关对预测性算法证据的初步审查和随案移送等义务,以及对全案要达到"排除合理怀疑"的证明标准,以保障实体真实.

刘宇琪、秦宗文

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南京大学,江苏 南京 210000

预测性算法证据 算法 大数据 最佳解释推理

江苏省社会科学基金(2021)

21FXB008

2024

中国人民公安大学学报(社会科学版)
中国人民公安大学

中国人民公安大学学报(社会科学版)

CHSSCD北大核心
影响因子:0.895
ISSN:1672-2140
年,卷(期):2024.40(1)
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