大數據偵查的功能、定位與風險規制

吳 鈺 瑩

(華東政法大學 刑事法學院, 上海市 200050)

近年來,大數據、人工智能、區塊鏈等新興技術在我國各個領域快速發展,并得到廣泛運用。大數據偵查作為一項技術措施在刑事司法領域逐漸得到關注,并活躍于刑事案件偵查與犯罪預測防控工作的舞臺上。偵查人員通過大數據中的海量信息,不僅可以迅速獲取犯罪嫌疑人身份、行蹤等個人信息以便追蹤,偵破案件,也可以根據犯罪行為特征、犯罪行為發生地等信息分析犯罪類型特點,做好犯罪預測工作。目前,我國并未將大數據偵查納入刑事訴訟法律體系中,其定位有待法律明確規定。而且由于大數據技術本身的弊病以及運用到偵查中對公民權利干預等風險的存在,大數據偵查的適用需要進行明確的規制。

一、大數據偵查的功能與定位

根據2015年《國務院關于印發促進大數據發展行動綱要的通知》,大數據是以容量大、類型多、存取速度快、應用價值高為主要特征的數據集合[1]。因此,當大數據運用到刑事案件的偵查過程中時,即成為一種偵查機關針對已經發生或尚未發生的犯罪行為,通過運用數據搜索、數據挖掘、數據碰撞對比、數據分析、數據共享等技術手段,確定犯罪嫌疑人、發現犯罪線索、收集并固定證據信息的偵查行為[2]。

(一)大數據偵查的功能——協助案件偵破與預測犯罪

傳統的偵查往往是在案件發生之后,依靠偵查機關派出大量人力進行走訪、調查以獲取線索。隨著經濟迅速發展、人口流動加快以及互聯網技術日新月異,僅僅憑借人力進行偵查工作,顯然不能滿足偵破案件的需求。再加上,刑事領域出現了犯罪類型逐漸多樣化,網絡犯罪不斷增多,跨地域、跨國際犯罪案件頻發等變化,大數據偵查在偵破刑事案件過程中發揮著重要作用。由于大數據技術具有強大的數據收集和分析能力,偵查機關利用大數據偵查,針對已經發生的犯罪行為,能夠迅速抓取有關犯罪線索、證據材料、犯罪嫌疑人個人信息等數據,補足傳統偵查模式獲取線索難、耗費大量人力、物力的缺陷。除此之外,大數據偵查能夠提高抓捕犯罪嫌疑人的精度與效率。例如,截至2019年,山東省公安機關通過聯合各地大數據資源,運用動態人像比對等新技術以及對在逃嫌疑人進行集中研判分析和實時布控等,總計抓獲各類在逃人員2.1萬余名,其中10年以上在逃嫌疑人257名、20年以上在逃嫌疑人43名、八類嚴重暴力犯罪在逃嫌疑人837名,充分發揮了數據追逃效能[3]。

大數據偵查在案件偵破方面具有不可小覷的作用,對于犯罪預測同樣具有重大意義。傳統模式的偵查往往發生在接到報案、自首、舉報等得知有案件發生之后,即使迅速偵破案件,也難以彌補犯罪行為已經造成的后果。而大數據預測可以對歷史犯罪數據進行挖掘分析,通過以人物、時間、地點、行為方式、結果等要素進行數據分析與機器模型構建,總結各種因素的關聯性和各類型犯罪活動規律,形成類案模型、類罪模型[4]。通過大數據構建的各類模型,偵查人員可以根據行為模式、地域、時間等要素判斷犯罪行為發生的可能性,預測各類犯罪在某地、某時、某類人群中發生的概率,以便提前采取措施,避免犯罪行為的出現,從源頭上降低危害發生的可能性。在電信網絡詐騙中,偵查機關根據實時滾動的發案走勢圖與分類預警信息,迅速采集詐騙信息,找到潛在的受害者,并及時勸阻,在避免案件發生中獲得主動權。自2021年4月至2022年5月,國家反詐中心直接推送全國預警指令4 067萬條,各地利用公安大數據產出預警線索4 170萬條,成功避免6 178萬名群眾受騙[5]。相較于在案件發生后花費人力物力等緊張的司法資源偵破案件,提前預測犯罪發生的可能性,將其扼殺在搖籃之中,不僅節省為破案投入的司法資源,避免犯罪產生的難以彌補的損失,也增強公民對司法的信心。

(二)大數據偵查的定位——獨立的強制性偵查措施

大數據偵查具有協助案件偵查與犯罪預測雙重功能,但我國刑事訴訟法并未對其進行直接規定,即大數據偵查的定位尚未明晰。

根據大數據偵查的概念,可以明確的是,大數據偵查是一種偵查行為?，F階段我國刑事訴訟法中相關的偵查行為有搜查、扣押與技術偵查措施。首先,搜查與大數據偵查不同。根據《刑事訴訟法》第一百三十六條的規定,搜查的對象為犯罪嫌疑人以及可能隱藏罪犯或者犯罪證據的人的身體、物品、住處和其他有關地方,即為有形物與物理空間,并不包括數據這一無形物或是網絡空間。除此之外,搜查在程序上存在搜查證、見證人等要求,被搜查人對具體搜查的對象均知情。在大數據偵查中,暫未有規定明確程序上的適用條件,相對人對于數據收集與利用也可能不知情。其次,扣押與大數據偵查不同。與搜查同理,扣押的對象、程序與大數據偵查的要求也不一致。且大數據偵查不僅限于收集、提取數據,還包括對數據的挖掘、分析、對比、共享等,與單純賦予物理上的約束不同。最后,技術偵查措施與大數據偵查不同。雖然兩者在技術運用上存在一定程度的交叉,但技術偵查措施僅適用于危害國家安全犯罪、恐怖活動犯罪等嚴重危害社會的犯罪案件,且其運用需要經過嚴格的審批。大數據偵查則無此類限制。因此,大數據偵查作為一種偵查行為,不同于任何一種傳統的偵查措施,無法作為現有法律規定的偵查措施的分支。應當將其規定為獨立的偵查措施,納入刑事訴訟法偵查體系。

大數據偵查是一種獨立的偵查措施,而且還具有強制性。偵查措施可以分為任意性與強制性兩種類型。強制性偵查措施主要是指偵查機關為查清事實、收集證據、查獲犯罪人而采取的侵犯相對人權益的強制性手段。其界定標準為“是否侵犯公民基本權利”[6]。例如,在德國刑事訴訟法中,可能涉及侵犯公民人格尊嚴、隱私權、個人交流自由、通訊和通信秘密、計算機網絡的完整性等偵查措施均具有強制性,需要經過嚴格的審批程序才能適用。而在網絡極為發達的當下,公民的身份、行蹤、通信等各種信息均暴露在大數據之中。大數據偵查正是依靠這些數據展開,但其不可避免地涉及公民的隱私權、個人信息權以及財產權等基本權利。因此,應當將大數據偵查定位為具有強制性的偵查措施,嚴格規定其適用的條件與程序。

二、大數據偵查的潛在風險

科技是一把雙刃劍。大數據偵查作為新興技術,在具有協助案件偵破與預測犯罪功能的同時,存在不可忽視的風險。

(一)信息、技術本身缺陷帶來的風險

大數據技術主要的優勢在于收集整合大量信息,并在此基礎上分析、對比,構建不同模型,以便迅速獲取需要的數據或作出預測。因此,信息本身可能存在的錯誤、重復、缺失等問題將導致整個數據庫出現差錯,甚至是無效,這無疑會使得冤假錯案產生的可能性增加。我國偵查機關為有效利用大數據偵查建立了信息共享平臺。但由于存在地域差異、認知差異等因素,錄入的信息并不一致,難以實現真正的偵查信息共享。與傳統偵查理念強調的“因果關系”不同,大數據偵查的核心理念是“相關關系”[6]。通過大數據偵查獲得的往往是建立在相關性基礎上的數據線索,是經過分析對比找出的與事物存在間接相關的結論,需要一定的轉化過程才能作為法定證據使用。

此外,大數據技術并非自主發展的產物,需要依照專業人員編寫的算法運行。偵查人員往往不具備專業知識,無法完成搭建平臺、編寫程序等工作,即意味著大數據偵查的展開離不開第三方技術人員的介入。由于算法權力的強制性和算法的不透明性會導致出現“算法黑箱”的現象,即除程序員和相關人員外,他人難以獲知特定算法的內在運行機制[7]。因此,第三方很容易利用技術優勢,躲在算法黑箱之下,操控大數據偵查的運行機制,干擾偵查工作的進行,以實現自身的不正當需求。

(二)陷被追訴人于不利境地的風險

在思維惰性的引導下,大數據算法對偵查的便捷性可能導致偵查人員省略研判過程并加深直覺偏差[8]。在傳統的偵查模式下,偵查人員通常需要花費大量的人力物力以及時間成本尋找線索和證據,以驗證自己的預測。而大數據偵查的便捷將偵查人員從這一艱苦過程中解放出來。在惰性思維的影響下,當大數據偵查呈現的事實與自己的預測大致吻合時,偵查人員可能不會再細致分析,直接認定數據的真實性。甚至兩者存在出入時,偵查人員也可能作出放棄自身判斷,相信大數據結論的選擇。這就意味著,認定被追訴人是否有罪的證據來源很大程度上依賴于本身存在信息技術弊病的大數據。

除此以外,大數據偵查所構建的信息平臺或是依靠的數據庫通常是由偵查機關、其他國家機關、社會機構或是第三方企業等建立的。因此,對于代表國家公權力的偵查機關來說,數據的收集和提取幾乎不存在任何障礙。然而,對于被追訴人來說,其幾乎沒有獲取為自身辯護所需要信息的權限或渠道。再加上,數據的分析與處理依賴一定的知識儲備與專業技術。作為普通公民的被追訴人一方面自身不具有相應的能力,另一方面往往也不具備聘請專業人士協助數據處理的物質基礎。而且由于大數據偵查的不公開與算法的不透明,被追訴人甚至對案件有關數據的收集提取毫不知情。綜合各種因素,被追訴人面對大數據偵查時,難以對偵查機關提出的數據信息進行分析、辨別、處理,無法實現有效辯護,進而在訴訟程序中處于弱勢地位。最終加重控辯雙方在武裝上的不平等,阻礙公平審判的實現。

(三)侵犯公民權利的風險

大數據偵查所依靠的數據不僅來源于偵查機關等國家公權力機關構建的數據庫,還包括社會機構、企業等第三方掌握的數據。作為生活在互聯網時代的公民,所有的信息均有可能被收入數據庫,為偵查機關所用。甚至在大數據偵查過程中,偵查人員可以利用技術獲取公民個人身份信息、日常生活軌跡等與案件偵查無關的信息。若這些數據被不正當使用或是泄露,則將會嚴重侵犯公民隱私權、個人信息權、財產權等權利。

隱私權是指自然人享有的私人生活安寧與私人信息秘密依法受到保護,不被他人非法侵擾、知悉、搜集、利用和公開的一種具體人格權[9]。偵查人員在運用大數據偵查技術對聊天、購物、出行等軟件及網站數據進行監控與收集的過程中,會不可避免地涉及如聊天記錄、購物清單、行動軌跡等隱私信息?，F階段并未對大數據偵查適用的條件與程序進行明確規定。偵查機關獲取公民隱私信息既沒有審批程序的限制,也沒有收集范圍的限制,更沒有規定發生數據泄漏或不正當使用所需承擔的法律后果。即便大數據偵查本身不存在侵犯隱私的目的,但客觀來說偵查機關在公民不知情的情況下,以行使偵查權之名自由收集、提取隱私信息,公民的隱私權岌岌可危。此外,公民的個人信息權也存在被大數據偵查侵犯的風險。個人信息權與隱私權存在相似之處,但前者更強調的是公民享有對個人信息控制、處分以及不受他人侵害的權利,且該信息不限于私密信息,也包括公開部分。雖然公民在使用第三方服務的過程中同意公開個人信息,但這并不代表該信息不再受到公民的支配,包括偵查機關在內的第三方機構也不可以隨意使用。而由于大數據偵查的不公開與不透明,公民通常對個人信息被收集提取分析的事實并不知情,征得同意更是無從談起。因此,偵查機關利用大數據對未公開或公開的公民信息進行挖掘、分析等的行為具有侵犯公民個人信息權的風險。當下,公民個人數據已然成為炙手可熱的資源,具有財產屬性。大數據偵查作為一種具有強制性的偵查措施,在適用過程中難免對公民的數據進行限制,影響公民利用個人數據獲取財產利益。同時,偵查中不當處理導致數據泄漏等問題也將可能造成公民已有財產或期待利益的損失。

三、大數據偵查的規制路徑

(一)明確大數據偵查的運行機制

我國刑事訴訟法尚未對大數據偵查進行明文規定,具有強制性的大數據偵查措施又存在上述風險,因此,首先應當明確其適用范圍、程序以及監督。

第一,關于范圍。大數據偵查作為一項具有強制性的偵查措施,應僅適用于預防、偵破嚴重犯罪,而非所有刑事案件都可以采取該措施。公安機關行使執法職能,進行常態化社會治安管理更不可使用大數據偵查技術。具體適用的犯罪類型可以參照技術偵查的規定,將其限制在嚴重危害社會的犯罪案件范圍之內。

第二,關于程序。強制性偵查措施往往會對公民的基本權利造成侵害。在實施之前應當經過嚴格的審批程序,而不能任意適用,即偵查機關在采取大數據偵查措施之前需要申請并得到批準。目前適用大數據偵查的事前審查可以采取檢察官審批制,輔之以緊急情況下的偵查機關自我先行審批制[10]。偵查機關應當向檢察機關提交采取大數據偵查措施的申請,并在申請中寫明犯罪嫌疑、犯罪行為類型等犯罪事實、實施期限、取證范圍、技術方法等內容。在緊急情況下,為了保證大數據偵查實施效果最優化,可以允許偵查機關內部審批采取大數據偵查措施,并在事后補辦審批手續。

第三,關于監督。徒法不足以自行。如果沒有有力的監督,即使規定了嚴格的程序,那么偵查機關也有可能為大數據偵查的便捷性所吸引,無視程序規定而隨意采取這一強制性措施。檢察機關作為法律監督機關應當依職權或依申請對大數據偵查的實施進行審查監督。在審查中,應當參照比例原則、程序合法原則要求對個案偵查措施或預警防控措施適用的必要性、合法性和謙抑性[11],對實施主體、適用對象、適用案件類型、具體適用方法、實施期限與次數等內容進行全方位審查,并將相關結果告知當事人。如果存在違法行為,應當及時通知偵查機關糾正,必要時追究其法律責任。

(二)規范數據采集與算法設計

大數據偵查所依托的是數據庫中的數據,即只有保證數據的質量才能保障獲取線索的準確性。因此,偵查機關應當構建自己的數據平臺,建立數據錄入系統的標準,及時更新和清理數據以提高數據庫的整體質量,降低因為數據重復、缺失、錯誤等帶來的錯案風險。同時,加強數據共享,實現全國范圍內的信息交互,以最大程度發揮大數據偵查協助偵破案件與犯罪預測的功能。當然,偵查機關也會不可避免地利用第三方數據。在此種情況下,偵查機關不可盲目相信數據的分析結論,應當結合其他證據進一步處理分析。

由于算法黑箱的存在,算法設計人員扮演了大數據偵查中的立法者角色[12]。如果不對參與構建算法模型的第三方技術人員進行規范,那么大數據偵查極有可能成為其實現自身利益的工具。因此,應當嚴格審核第三方技術人員的資質,設置準入門檻,加強監督以及建立責任懲罰機制。除此以外,偵查人員也應當接受技術上的培訓,對算法運行的原理與機制、算法設計的編寫程序等內容進行了解、學習。必要時,也可以將技術人員納入偵查體系,建立一支專業的大數據偵查隊伍。

(三)構建權利保障機制——以辯護權、個人信息權為核心

在現行刑事訴訟模式下,我國通過一系列改革追求控辯平等,但實踐中辯護方始終難以擺脫弱勢地位。這一點在作為控訴方的偵查機關享有絕對優勢的大數據偵查中,顯得尤為突出,需要進一步保障被追訴人的辯護權,以實現有效辯護。首先,辯護方應當享有知情權。偵查機關作為大數據偵查的實施主體,掌握著與案件有關的證據線索、分析結論等重要數據。這些數據既是幫助控訴方證明犯罪事實的證據材料,也是辯護方實現有效辯護不可或缺的部分。因此,為保障辯護權、促進控辯雙方形成平等武裝,在辯護方獲取數據能力有限的情況下,其應當知悉大數據偵查之數據來源、數據類型、數據的算法模型以及由此產生的結論[13]等內容。其次,辯護方應當享有申請專業人士進行數據分析或鑒定的權利。我國《刑事訴訟法》第一百四十六條規定,可以指派、聘請有專門知識的人針對某些專門性問題進行鑒定,即專家輔助人制度。辯護方作為大數據偵查措施適用的對象,對其運作方式、算法設計、數據分析等專業性內容并不具備相應的知識儲備與理解能力。與作為大數據偵查措施實施主體的偵查機關相比,辯護方顯然處于劣勢。若擴大專家輔助人制度的適用范圍,允許辯護方申請專業人士對涉案數據進行分析、處理,則能夠幫助辯護方找準問題點,展開精準有效的辯護。最后,辯護方應當有權對不當或違法的大數據偵查措施提出異議。大數據偵查措施作為強制性措施,難免存在干預、限制甚至是侵犯基本權利的問題。當偵查機關不當或者是違法實施大數據偵查時,辯護方應當擁有獲得救濟的權利,可以向檢察機關或法院申訴或控告。檢察機關或法院在受理之后應當及時調查,并將處理結果告知辯護方。

除了保障辯護權以外,由于在運用大數據偵查偵破案件或進行犯罪預測時,會對公民的信息進行收集提取與分析處理,也應當對于公民的個人信息權予以保障。首先,個人信息權不僅僅是民法上的私權利,也應當被賦予刑事法上的意義。在偵查程序中導入個人信息權,在憲法層面接納個人信息權,在刑事訴訟立法中革新方法論,必要時可以設立專門的信息監察機構,強化公法層面對個人信息的保障[14]。強調個人信息權在刑事司法領域作為基本權利的地位,以嚴格的程序限制偵查機關對大數據偵查的適用,將比例原則作為偵查機關收集分析公民信息的指導原則,在允許侵犯個人信息權的最低限度內進行大數據偵查。其次,保障知情權。由于數據庫之龐大,偵查涉及信息之多以及刑事案件偵查的不公開性,偵查機關幾乎不可能對利用的所有信息都一一征得相對人的同意,但應當在最大范圍內保證其對個人信息的使用知情。最后,公民有權提出異議、申請修改或刪除數據。對于存在錯誤或虛假的信息,公民可以向偵查機關提出異議并要求更正。對于偵查工作完成不再需要或是與案件無關的信息,公民也有權申請偵查機關將其永久刪除。

四、結語

大數據技術的出現為大數據偵查提供了可能,也為刑事司法適應網絡時代發展提供了可能。大數據偵查作為一種強制性偵查措施,雖然在偵破案件和犯罪預測上發揮著顯著的優勢,但是依然存在侵犯公民基本權利、造成錯案冤案等風險。再加上,我國目前仍未在刑事訴訟法中對大數據偵查進行明文規定。這意味著大數據偵查適用的條件、程序均沒有法律約束,偵查機關可以自由實施這一偵查措施。因此,應當以法律條文的形式明確大數據偵查的性質、適用條件、適用程序以及審查監督,并構建以辯護權與個人信息權為核心的權利保障機制,在合法的最大限度內發揮大數據偵查的效能。