大力推进绿色发展 让雅安拥有更优的生态气候

当二者无法有效衔接时，普遍规则与特殊情境的矛盾就会发生。

其四，针对胚胎的试验审批必须建立在基础性研究的科学验证之上，例如，要求体细胞基因治疗安全有效性在临床上已被大规模地验证，并且这些基因干预方式建立了安全可靠的动物模型。该宣言在序言中承认对人类基因组的研究及其应用为改善个人及全人类的健康状况开辟了广阔的前景，同时强调这种研究应充分尊重人的尊严，禁止使用基因数据对个人等进行歧视或侮辱。

研究人员应当充分考虑潜在受试者的生活状况和教育程度等个性化的因素。(一)经过基因编辑的人所遭遇的差异性待遇与基因歧视的区别 考虑到理论上仅通过基因上30至80个特异性位点的鉴别，就可以实现对信息主体的识别。同时，作为基本人权的健康权也要求国家承担起保护义务。但是如何在充分保障父母知情同意的基础上，建构充分保障后代权益的规则，防止父母滥用权利侵犯公共利益即成为其中待解决的关键问题。其一，学者们认为基因并非个人所能控制，并且基因风险在社会中分配不均，那么基因造成的自然不幸不应由少数人承担。

隐私权因其隐的属性(不为他人知)和私的属性(私人性)，更多地指向避免他人的非法关注或干预。就基因歧视而言，大多国际条约一般表述会先列举公认的歧视理由(如种族、肤色、性别等)，但也存在开放式表述，通常表达为其他身份(or other status)，允许以新的未列明的理由提出禁止歧视的申请。结语 人工智能广泛运用于人类生活可能是这个时代下无法阻挡的潮流，其在司法领域的运用也是顺势而为之事。

然而这种基于商业利益的考量，却对被告人质证权的实现带来了重大的阻碍：由于算法不公开，被告人一方对于人工智能是运用何种算法、如何运用算法得出结论的过程毫不知情，也就无法提出质疑、反驳，使得其质证权的行使失去针对性，更难以通过质证的过程对法官的最终裁判产生实质的影响。尽管司法人工智能可能对被告人的权利造成影响，但此种影响毕竟不是直接的，强制要求司法机关向被告人进行告知也缺少法律依据，因此可以将是否告知被告人运用司法人工智能的裁量权交予办案机关，按照柔性治理的思路鼓励和引导进行此种告知。然而，算法的封闭秘密性具有上文所述的特定合理性，科技企业的合法商业利益亦不应被忽视甚至抛弃，因此应当平衡被告人权利与科技企业利益之间的关系。除此之外，控辩双方在数据处理能力方面由于司法人工智能的运用而导致的巨大差距，也使得被告人行使质证权的效果受损。

其三，证据的庭外核实制度并不排斥被告人行使质证权，即便经历了庭外核实而控辩双方对于涉及定罪量刑的证据仍有争议，便仍需进行当庭质证。面对此种难题，高层将司法人工智能的运用视为提高司法效率的一项手段，相较于司法效率的提升这一直接动力，司法人工智能因其模型化、代码化的冰冷技术秉性，提升了人们对于司法在统一适用法律、同案同判等方面的期待，但这些期待只是司法人工智能有可能实现的重塑效应，而非其运用的内在驱动力。

其次，司法人工智能的运用应以对被告人权利造成最小侵害的方式进行，司法机关尤其是控方在运用司法人工智能时，在有多种人工智能工具或路径选择、或者可以选择常规诉讼方式的情况下，应选择对被告人权利限制或侵害较小的一种。具体措施例如应当将社会管理的信息与刑事案件信息进行隔离，定罪证据和量刑证据也应当做一定的隔离。第三，质证的对象应包括司法人工智能的算法，其焦点可以集中于针对算法可靠性的质疑。就数据自身性质而言，被告人可以针对数据与案件不具有关联性、存在错误或属于个人敏感数据等而提出反对，此种反对权应依照数据法上的反对权而行使，作为数据处理者的司法机关除非能证明其合理利益高于数据主体的利益、或有强有力的法律依据方可继续处理此种数据。

为避免向被告人的算法公开导致技术泄密和知识产权遭受侵害，科技企业、被告人等各方可以在司法机关的组织下，通过签订保密协议的方式，规定算法公开相关信息的使用范围和方式、以及违反相关协议的责任承担方式等，限制算法公开的范围，实现企业商业利益与被告人权利的平衡。基于对质证权之对象的广义认识，可知被告人可以对所有控方证据进行质证，在最大程度上确保其辩护目的的实现，并由此奠定质证权在被告人权利体系中的核心地位。从这个意义上看，这种科研和商业性的需求从外部有力地推动了人工智能在司法领域的运用。而在许可的访问权限方面，相对于司法机关收集使用数据根据比例原则而应遵循的数据最小化要求，被告人的数据访问权限应尽可能充分，只要与案件相关、对于案件处理有影响的数据均应向被告人一方开放访问权限。

在司法人工智能运用的问题上，这一原则也可以被借用，在适当的情形下要求司法机关对运用司法人工智能的事实向被告人进行告知，其理由在于司法机关运用人工智能的行为对于被告人的质证权有着重大影响，适度的告知构成了被告人进行质证的前提。再次，控方运用司法人工智能收集的数据或其使用的人工智能算法应向被告人作必要的开放或公开，以使得被告人对于控方所掌握的不利于其的证据有充分的了解，从而为有效行使质证权打下基础。

在涉及国家秘密、个人隐私、未成年人案件以及商业秘密的情形下，根据审判公开原则之例外，自然不必进行公开质证。进入专题： 人工智能 被告人 质证权 数据 算法 。

笔者认为，此种许可或审查应当是形式性的，即除非有特定情况，否则一经申请即应许可。（三）质证权的效果保障 司法人工智能的运用，使得包括审判者在内的司法人员容易产生技术依赖，这些以科学为名的人工智能工具所得出的结论极其容易被审判者所接受。而另一方面，刑事诉讼法为平衡控辩双方的取证能力而赋予辩护人两种类型的调查取证权，即律师取证权和申请取证权，也因为辩方没有运用人工智能取证的条件和能力，仅有的调查取证权也因为刑法第306条律师伪证罪的恐吓而成为瘸腿权利，于是在调查取证能力方面相对于控方的弱势变得更加明显。尽管该案中被告人的主张最终未获支持，但其引发的关于人工智能对被告人质证权影响的讨论和争议却是有意义的。针对司法人工智能的运用对被告人质证权的影响，应当考虑以下三个层面的问题：一是人工智能对被告人质证权是否造成了真实存在的威胁、以及此种威胁具体表现在哪些方面？二是在司法人工智能运用的背景下，刑事诉讼中与质证权相关的既有原则或规则是否依然适用、以及是否需要加以调适？三是如果这些原则依然适用，如何根据这些原则或规则的要求消除人工智能运用对被告人质证权带来的威胁、进一步加强对质证权的保障，从而使科技运用于司法符合保障人民权利的法治根本目的。事实上，刑事诉讼法规定了三种核实的方式，即常规核实方式、保护性核实方式和庭外核实方式，且其适用逻辑为常规核实方式优先、保护性核实方式次之，而庭外核实方式乃在极为例外的情况下方得使用。

（一）质证权的信息保障 1.适度的告知 个人信息保护领域有告知—同意的重要原则，并通过明确规定在收集环节落实保护机制。一方面，在刑事司法领域，由于案件的裁判涉及被告人生命、自由、财产这些最为人所珍视的法益，因此科技企业的商业利益从整体上看不足以对抗司法公正的公共利益，因此算法公开具有必要性。

其次，通过算法解释实现对被告人的算法公开。例如有学者提出可以考虑设计在每一个案件的证据标准填写完毕即将点击进入下一个诉讼环节时，办案系统自动跳出对话框，提示办案人员该案是否有无罪、罪轻的证据需要填写，一些提交的涉及量刑的证据如果是罪轻证据应当加以重点标注。

为保障被告人一方的有效质证，应使辩方亦有获得数据的权利，以实现司法人工智能运用下的数据开放。此条的规定是针对所有与定罪、量刑有关的事实、证据的，对于相关证据的质证要求并无任何例外之许可。

根据刑事诉讼法第197条第2款和最高人民法院、最高人民检察院、公安部《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》第21条的规定，专家辅助人可以在审判中针对鉴定意见提出意见，补充当事人与法官在专业知识领域的欠缺与空白。而运用司法人工智能进行的证据收集行为，与技术侦查存在相当大范围的交集，参照刑事诉讼法第154条的庭外核实规定，似乎也不必进行当庭之质证，如此一来，被告人的质证权便失去了直接言词原则的保障，不但难以确保质证过程的亲历性，通过其质证对法官心证产生影响的效果也将大打折扣。这些通过人工智能所取得的证据，一部分进入案卷材料中，另一部分则进入侦查机关的数据库，并且由于司法人工智能运用的互联互通要求，通过跨部门联合办案平台进行的数据或信息共享，从侦查机关向检察机关并最终向法院进行流动。第二，运用人工智能的方式和目的，包括司法机关在何阶段、基于何种目的、采取何种方式使用人工智能技术等。

首先，针对被告人的算法公开应限于对其核心利益产生重大影响的部分。在司法人工智能运用的背景下，面对上文所述的控辩双方力量对比可能被进一步拉大、算法等技术因封闭秘密特征而可能引发质疑的现实下，不得不将被告人权利保障的部分希望寄于审判者身上。

如上文所述，人工智能技术的运用大大提升了侦查机关的取证能力，其收集的证据尤其是追诉性证据数量更多且质量更佳，甚至在刑事立案之前的调查核实阶段，侦查机关就运用犯罪预警、初查/调查核实辅助等人工智能工具，从而能够提前进行追诉性的调查和证据收集工作。所谓质证权，是指被告人在法庭上对于控方证据进行辩解、质疑、反驳的权利。

（三）实质性困境：不平等的质证难以达到效果 质证是说理的过程，但说理的前提在于各方力量的相对平等，否则就会出现以大欺小、谁的嗓门大谁就有理的情形，对约束和影响案件裁判的质证目的产生不利影响。而言词原则要求质证需在法庭上以言词方式进行，尤其要求言词证据的提供者到庭接受控辩双方以交叉询问等方式进行质证，因此根据言词原则的要求，由于无法进行言词质证，书面证言或笔录等通常不应作为定案依据。

因此作为一种针对算法是否存在错误或缺陷之争议的事后认定方式，尽管理论界对于算法解释究竟是指向透明性还是公开存在争议，但从实践的效果看其完全可以作为实现算法公开的手段，且通过算法解释可以避免完全的算法公开，实现对有意义的信息和仅在个案中向单个数据主体的公开。再次，算法公开的同时可以通过各方签订保密协议等方式限制公开的范围。四、司法人工智能运用背景下被告人质证权的具体保障 针对司法人工智能运用给被告人质证权带来的前提性障碍、程序性难题和实质性困境，按照控辩平等、审判中立以及直接言词原则的要求，根据公开质证的规则，可以从加强对被告人质证权的信息保障、能力保障和效果保障三方面着手，实现司法人工智能运用与质证权的良性互动。实质层面的含义是指向案件最终裁判者的，要求法官亲历质证过程，从而使得质证权的行使对法官心证产生影响。

而被告人一方相较于控方，在数据处理能力方面有天壤之别：作为被告人的公民个体通常几乎没有数据处理的专业知识和能力，即便其聘请辩护律师，由于技术与法律之间的天然疏离关系，律师往往也对处理数据束手无策。即便在个案中发现其自身处理数据的能力存在不足时，控方也完全可以通过司法辅助工作外包的路径向专业的科技企业或专家购买服务、取得其帮助。

这种情况在美国的司法实践中已不鲜见，上文提及的卢米斯案中法院就是依据COMPAS算法的结论对被告人作出量刑裁判的，再如在贝利案中法院采纳了人工智能依据DNA归因算法而作出的与DNA有关的概率分析结论、并驳回了被告人一方的反对。尽管被告人获得专家辅助人的帮助与其获得辩护律师的帮助一样，存在导致不同被告人因经济条件不同而产生不平等的风险，但在司法人工智能运用的背景下，仍是解决控辩力量差距过大、防止专业知识沟壑导致质证权行使失效的相对合理的选择。

这种强大的数据获取能力对追诉犯罪的意义不仅体现在刑事诉讼中，甚至可以前移至刑事立案之前。首先，应对人工智能算法可能内含偏见抱有警惕，认识到此种偏见会通过人对技术的依赖而作用于裁判结果，并基于此种警惕和认识，通过运用人工智能算法的可解释性方法确保算法本身的中立。