实际上大数据在过去几年广泛地应用于人工智能辅助司法审判，大数据如果引入到证据制度当中，我觉得这方面的研究还是很前沿的，它有很多值得探讨的空间。以下我主要结合几个问题进行分析：

一是关于大数据证据的证据类型问题。

大数据是通过海量的数据从中通过分析、统计、整理发现数据中一些具有价值的信息。大数据的几个特点：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（低价值密度）、Veracity（真实性）其中的“多样性”是指这类大数据包括了文本数据、音频数据、视频数据等等，它的证据表现形式也应该是多样化。大数据是不是一种电子数据，我觉得还得也是有疑问的。电子数据是信息的载体，虽然有许多的大数据载体也是通过电子数据的方式搜集而来，但如果认为大数据都是电子数据，恐怕还需要更周全的考虑。

二是大数据证据的相关性问题。

大数据通过基于海量的数据能够统计得到一定的概率，这些信息对证明具有价值。在对相关性的判断上，法官主要是根据经验法则、逻辑法则进行判断，如果一组大数据可以为某种证据与待证事实之间的相关性提供支撑，弥补法官判断证据相关性问题的“知识背景”，那么它会影响法官事实的判断。比如，当我们要判断某一项事实发生的概率时，借助大数据的统计，可以直观地看到特定范围内的概率值。需要注意的是，大数据具有低价值密度的特征，这就要求对大数据的利用必须进一步的提纯，有选择性的筛选，大数据中包含着认为筛选造成的部分歧视性的基因。在前面的报告中，几位论文报告人也提到这个信息筛选的算法主观性问题。

三是大数据证据“求真”与“求善”的问题。

大数据是一个共享模式的数据信息，大数据之所谓“大”，正是因为在这个过程中每个人都是信息的享有者，也是信息的提供者。当大数据用作证据时，可能存在对个人隐私的公开、甚至泄露。对大数据信息的利用必须遵循真实性的同时，兼顾证据的公正、人权、秩序、和谐等“善”的价值，体现证据法求“真”与求“善”的双重价值功能。举个例子，在疫情防控公布社区确诊的患者的信息，一方面基于公共卫生安全，对个人的住宅、甚至精确到单元楼，个人职业、家庭人数等信息，但随之而来的是这些人可能受到邻居、同事的歧视。所以，最近的公布数据根据必要性原则，对可以不公布的信息进行隐去从而维护了确诊患者的隐私。在大数据证据中也存在类似的需要保护的公民隐私问题。

大数据作为证据，本身的真实性和可靠性是非常专业的，法律人往往难以确定它的可采性标准。另外，由技术性一旦被市场化因素所影响，可能会造成这种证据的来源和筛选良莠不齐。正如我们对司法鉴定管理方面，全国人大常委会《关于司法鉴定管理问题的决定》规定了法医、物证、声像资料、环境损害四大类司法鉴定由司法行政部门统一登记管理，并对鉴定人和鉴定机构的准入条件进行规定。因为如果忽视行政管理，部分社会司法鉴定机构在市场竞争的利益诱惑下，可能会提供“黄牛鉴定”“虚假鉴定”。大数据作为证据，同样要依赖于这些信息技术机构，其中立性也是管理的重点。

四是大数据证据的审查认定问题。

王士博老师的《大数据证据的证明力》能否确立对大数据的证明力规则也是个问题。一般认为，证据适格性问题是可以通过证据规则确立的，英美法系的“多伯特规则”确立了科学证据的可采性标准或指南，大陆法系国家也通过立法也对科学证据的证据能力进行一定的规范，比如鉴定主体的资格、鉴定程序合法性等等。但对科学证据的证明力规则一般很难确定，英美通过陪审团形成裁决，自由心证之下主要还是交给法官自由裁量。如果我们形成了一套证明力规则，虽然对指导审判有一定的帮助，但毕竟这个证明力规则，也是基于个别经验总结上升为普遍经验，证明力规则本身也是一个“新法定主义”证明模式的体现。

五是大数据的审查认定模式问题。

大数据也是一个科学证据，采取“尊从模式”（美国证据法学家罗纳德·艾伦教授归纳科学证据审查判断问题两种模式分别为尊从模式和教育模式）会造成证据提供者将采信证据的责任和成本转嫁给事实裁决者。完整的举证活动应当包括：提供举证和说服事实认定者两个步骤，在采取尊从模式的情况下，就是在举证之后，把审查认定证据的责任留给法官。但这样肯定是对被告人不利的，因为被告人要推翻法官脑海里认为非常靠谱的科学证据、铁定事实的大数据证据，无疑需要投入更多力量、资源去对质该证据，所以我觉得这方面需要今后证据立法当中进行慎重的考虑。