大數據時代刑事責任能力評定的機遇、挑戰與新技術應用

孫大明，王 強

（華東政法大學 刑事法學院，上海 201620）

刑事責任能力評定往往涉及對被鑒定人涉案當時精神狀態的評定，而大數據技術集收集、存儲、歸納、統計、分析、預測、決策等多功能于一體，那么大數據技術能否運用于刑事責任能力評定之中，輔助鑒定人對被鑒定人犯罪時的精神狀態作出準確判斷呢？ 經驗型鑒定意見的質證通常留于形式和程序，大數據技術對刑事責任能力的鑒定意見質證會產生什么影響以及該如何應對呢？ 筆者針對上述問題，結合大數據背景下刑事責任能力評定新難題，并分析該方面的新對策。

1 未來已來：大數據時代刑事責任能力評定的機遇

1.1 大數據技術的應用實踐

在醫療和司法實踐中，大數據技術已取得廣泛運用。 大數據技術在醫療衛生行業的運用主要體現在健康管理、疾病輔助診斷及預測、醫療費用評估等方面。 比如：Active Health Management 通過對用戶健康數據的收集，為用戶提供個人健康管理方案[1]；Clini Cast 利用大數據技術預測臨床治療效果并降低患者的治療費用[2]。大數據技術也成功運用于犯罪風險防控、社會治理等方面。 比如：犯罪基因數據庫的建立；大數據技術通過對海量數據的快速收集、挖掘與分析，成為支撐社會治理科學決策和準確預判的有力手段[3]。 大數據技術在社會輿情監測、公共服務、醫療衛生等社會生活場景中的應用，為推動我國智慧司法、數字政府建設提供了重要的技術支撐。

此外，廣州市公安局將大數據技術與視頻智能分析技術相結合，規避既往視頻分析實用性“不強”的弊端，實現了全市視頻資料聯網和基于具體目標的跨場景高速圖像智能搜索[4]。 這不僅僅在一定程度上節約了警務資源，也為偵查辦案提供全方位護航。 隨著社會科技的發展，犯罪思維和犯罪手段的智能化催生了犯罪偵查的智能化[5]。 將社會面的大數據與公安機關的大數據結合，建立犯罪數據庫，為智能化犯罪偵查提供新思路[6]。

人工智能技術與醫學影像學大數據的結合，為影像學智能診斷提供技術支持，進一步提升了醫生讀片的準確率。 影像診斷智能化主要分為兩個步驟：首先是圖像識別技術，通過對患者病理生理信息的獲取，完成組織器官的定位、分類等工作，并對疑似病變位置進行標記，提升醫生閱片的效率[7]。 其次是深度學習，通過對大量醫學影像數據和診斷結果進行特定匹配，結合神經網絡訓練機制，以實現對醫學診斷的預測[8]。 但目前來看，影像診斷的智能化發展依舊離不開醫生，醫生與智能化影像診斷相互配合是目前醫學影像智能化的存在現狀。

1.2 司法鑒定領域的大數據技術應用

大數據技術在司法鑒定行業的運用也開始嶄露頭角。 大數據在司法鑒定行業的應用主要有以下兩個方面的研究方向：一是針對大數據技術與司法鑒定行業具體事項融合，比如將大數據技術引入醫療事故鑒定檔案管理中，提升檔案管理的價值[9]。 將大數據技術引入文物鑒定實踐，挖掘文物隱藏信息并形成數據庫，運用大數據分析方法總結歸納文物信息，為文物鑒定提供數據支持[9]。 二是以司法鑒定行業為視角，通過對實踐問題的探討，梳理司法鑒定活動流程，運用大數據思維和方法，創新性地提出大數據司法鑒定平臺的構建[10]。

司法鑒定領域內相關專業數據庫的建立為大數據應用提供了充實的數據基礎。 比如法醫病理學切片數據庫的建立，能夠很好地幫助法醫學生和年輕法醫工作者直觀掌握各類損傷、疾病、中毒案件的病理形態學特點，進而更好地開展臨床工作[11]。法醫DNA 數據庫的建立有其自身的獨特優點，是公安機關打擊犯罪和解決各類疑難案件的好幫手[12]。同時，與刑事責任能力評定有關專業數據庫的建立，比如醫療大數據庫[13]、吸毒人員數據庫[14]、國家犯罪記錄數據庫[15]和裁判文書數據庫等，為大數據技術在刑事責任能力評定中的運用提供了充實的數據基礎。 但如何整合這些數據，以及如何充分利用、準確利用相關數據庫，也是當下需要解決的問題。

刑事責任能力評定是法醫精神病鑒定的核心內容之一，是我國刑事司法領域重要的司法鑒定項目，尤其是在命案、死刑案件等重大刑事案件中已成為必經的司法程序之一。 根據我國《刑法》第十八條關于刑事責任能力的法定概念規定，評定涉案人員的刑事責任能力必須要查清案發當時被鑒定人的精神狀態以及對涉案行為的辨認能力、控制能力狀態。 鑒定材料是鑒定的基礎，源于時間的單向性，刑事責任能力評定案件的資料收集常常面臨著時過境遷、物是人非、欺詐隱瞞等諸多難題，這也導致了實踐中疑難案件鑒定意見不一致率較高等問題[16]。面對信息化社會的高速發展，刑事責任能力必須跟上信息時代的潮流，研析大數據技術在刑事責任能力評定中運用的可能性和必要性，積極應對大數據技術給司法鑒定帶來的沖擊。

總體而言，無論是從大數據技術在犯罪偵查和醫療領域中的廣泛運用，還是從大數據技術在司法鑒定領域初步探索的角度來說，都為大數據技術在刑事責任能力評定中的運用提供了必要的實踐技術和理論支持。 至于如何將大數據技術融入刑事責任能力評定流程當中，以何種方式融入刑事責任能力評定則是當下需要解決的問題。

2 雙刃利劍：刑事責任能力評定的新挑戰

刑事責任能力評定是刑事訴訟活動中的重要一環， 其鑒定意見通常會影響到訴訟活動的走向。如何更好地促進刑事責任能力鑒定意見的科學性和可信性一直是學界關注的熱點。 大數據背景下刑事責任能力評定所存在的問題也表現出了新的特點，鑒定材料形式的多樣化、技術化，鑒定意見質證內容和形式的復雜化是大數據背景下刑事責任能力評定的全新特點。

2.1 大數據時代證據材料常規性審核和精神檢查方法面臨新挑戰

鑒定材料的數字化變革增加了鑒定人的審核難度。 刑事責任能力評定不同于一般的法醫類鑒定，其鑒定材料不僅限于醫學材料，案件調查材料作為精神狀態評定的重要材料來源，其內容和形式隨著大數據技術的發展發生著潛移默化的改變。 刑事責任能力評定由于其案件的復雜性以及偵查技術的不斷發展，視頻監控、錄音錄像等電子數據在其中發揮著越來越重要的作用。 鑒定人由于其專業能力的限制，其對電子數據的審查并未隨著時代的發展得到有效提升。 大數據時代，證據種類的革新和發展催促著鑒定人對鑒定材料采用更全面的審查模式，進一步確保鑒定材料在反映鑒定事實的基礎上，更加全面地反映被鑒定人的真實情況，并運用相應的技術手段甚至“交叉鑒定”的模式，以實現鑒定材料之間多維度的交叉印證，全面提升鑒定意見的科學性。

專業知識的“普及”對精神檢查提出了新的要求。 信息化時代帶來的知識爆炸和信息共享是一把“雙刃劍”，傳統法醫精神病鑒定所面臨的挑戰也越來越劇烈。 以經驗性科學為主的法醫精神病鑒定在海量信息潮流中的問題也越來越明顯。 隨著精神醫學知識和有關法律知識不斷普及，有關人員想要獲取有關精神疾病的癥狀學知識變得越來越容易。 詐病的信息源不斷豐富，鑒定人面臨的去偽存真的壓力不斷增大?！?015 年南京寶馬撞人案”[17]“‘2018 年中科院研究生被殺案’中的法醫精神病鑒定意見”[18]“2018 年張扣扣案的二審申請精神鑒定專家出庭作證被駁回”[19]，這一系列社會熱議問題的背后，是公眾基于“百度知識”對法醫精神病鑒定意見科學性和公正性的挑戰。 由于臨床實踐中的常見精神障礙病因不明，醫生個人的“主觀思維”成為了臨床診斷的主要依據，癥狀學層面的診斷相較于實驗室或影像學診斷，其社會公眾接受性較差，但被鑒定人對“專業知識”的獲得更為簡單，如幻聽、幻視。 被鑒定人在網絡上搜索后便可以知道幻聽、幻視的基本臨床表現，當鑒定人問及其近期狀態時，被鑒定人的主訴內容容易誤導鑒定人作出正確的臨床診斷，精神檢查難度加大，詐病風險進一步提高。

2.2 鑒定意見隨時可能面臨大數據技術指引下的穿透式質證

大數據背景下司法鑒定意見質證內容細致化，鑒定意見被“證偽”的風險增加。 任何技術都具有兩面性，大數據技術在刑事責任能力評定中的應用也同樣如此。 大數據背景下，鑒定材料收集能否全面系統反映被鑒定人精神狀態，成為一份鑒定意見是否被采納的重要原因。 有研究顯示，重復鑒定意見不一致的原因可以歸結于以下幾個方面：首先是精神疾病發病機制不明確、精神疾病的復雜性以及診斷標準不一；其次是調查資料可能存在片面不真實、夸大病情；再次是司法鑒定人的執業水平、學術觀點不一；最后是相關立法、質證制度、管理制度不完善[16]。 鑒定人如不能利用鑒定材料全面反映被鑒定人的精神狀態，其出庭質證鑒定意見不予采納的可能性必然增高。 由于大數據體量之巨大，鑒定人出庭質證的內容被進一步細化，被鑒定人在案發前的某個行為、對某件事的看法，甚至一段聊天記錄等隱私都會成為鑒定意見的“最佳辯手”，如何發現更多的辯手，是質證雙方能夠取得勝利的“法寶”。

大數據背景下控辯權利不對等現象讓刑事責任能力質證流于表面。 大數據背景下辯護律師相較于公檢法機關，其對大數據技術的應用成本較高，對于涉及鑒定的相關資料收集相對欠缺，這進一步導致了鑒定意見質證不充分。 鑒定人所需鑒定材料基本來自于辦案機關，在實踐中可以說鑒定人所需鑒定材料，辦案機關均會提供，這在一定程度上有利于鑒定的實施，但鑒定意見能夠作為證據使用的前提是經過雙方當事人的質證，辦案機關基于技術和財力層面的壓制，直接導致鑒定意見質證的形式化、程序化。 有實踐研究表明，法官對刑事責任能力評定意見的采納率高達90%[20]，這究竟是鑒定意見科學性的提高，還是質證不充分的表現？

綜上，大數據背景下刑事責任能力評定固有的啟動難問題依然存在，同時也表現出一些新的特點。 電子數據的出現對鑒定人材料審查提出了新的挑戰，同時大數據時代信息獲取的便利性增加了被鑒定人詐病的風險和鑒定精神檢查難度。 基于鑒定材料內容的擴展和電子數據的廣泛性，鑒定意見質證內容的細化對鑒定人出庭質證也提出了相應的挑戰。 而大數據背景下控辯雙方權利不對等的現象在一定程度上也加重了刑事責任能力質證的形式化。無論是刑事責任能力鑒定的啟動，還是鑒定的實施，大數據背景下鑒定材料內容的變化對辦案機關和當事人提出了全新的鑒定要求。

3 轉型升級：大數據時代刑事責任能力評定的新技術應用

3.1 利用大數據技術為鑒定啟動提供有力證據

刑事責任能力中的大數據主要包括兩個方面：一方面是反映被鑒定人精神疾病發生發展過程的醫療大數據信息，另一方面是反映犯罪嫌疑人涉案前后言行舉止變化的刑事責任能力評定數據。 明確刑事責任能力所包含的大數據范圍，能夠進一步提升數據相關性，為辦案機關啟動鑒定提供充實的數據基礎。

主動收集線索。在傳統的12309舉報電話受理群眾舉報公益損害的同時，全面推廣建成“公益眼”“隨手拍”等移動實時在線舉報平臺，便于公眾積極參與。建立公益損害巡查制度，聘請專業人士以及污染區群眾等擔任公益損害觀察員，發揮網格員的作用，拓寬線索發現路徑。加快公益訴訟線索平臺建設，為線索的綜合分析研判夯實基礎。加強與監察委的協作配合，建立線索雙向移送機制，發揮各自優勢，形成維護公益的合力。

3.1.1 醫療衛生信息系統數據資源的挖掘利用

醫院信息系統主要包括電子病例系統、實驗室信息系統、醫學影像存檔與通信系統、放射信息管理系統、臨床決策支持系統。 截至2006 年，以上各數據庫已有或在建率分別為27.46 %、37.70 %、25.20%、12.30%[21]。 法醫精神病鑒定所依據的鑒定材料主要包括醫院就診資料、委托單位說明情況和親屬調查報告，基于中立性有待考量的親屬調查報告和可能受到偵破初期辦案人員追溯思維定勢及輿論壓力的證據材料[21]，醫院就診材料的客觀性顯得更為充足。

將醫療衛生系統引入司法鑒定材料收集流程，是對刑事責任能力傳統鑒定材料關聯性的進一步確認。 以醫院信息系統數據為基礎，建立司法鑒定與醫療機構的溝通協調機制，甚至是資源共享機制，為大數據技術在鑒定診斷中的運用提供數據基礎。醫療衛生信息系統數據的全面收集，在一定程度上緩解了辦案機關針對有疾病就醫史的刑事案件鑒定啟動難題，彌補了辦案機關專業知識的缺乏。

3.1.2 大數據信息挖掘有助于充實、核實鑒定相關案情

法醫精神病鑒定具有對象復雜性、過程回溯性、知識背景的跨學科性、手段的有限性、結論的主觀性等特點。 鑒于其回溯性的特點，刑事責任能力評定常涉及對涉案當時的鑒定人精神狀態的評定?？梢哉f，涉案當時的精神狀態評定是在鑒定診斷的基礎上，結合疾病本身的發生發展，以及案發當時被鑒定人具體情況作出的評定。 案發時的言語、行為舉止是精神狀態評定的重要影響因素。 筆者在實踐中就遇到這樣一個案例：該案件是一例交通事故案件，車主逆行撞傷多人后案發。 在對被鑒定人調查中發現，其案發時曾3 次撥打報警電話，稱有人跟蹤他。 想要迫害他，不得已才開車逃跑避免被害。在隨后的鑒定過程中，3 次報警語音記錄成為了重要的反映案發時被鑒定人精神狀態的第一手鑒定材料，也正是因為這3 份報警記錄是被鑒定人案發時精神狀態的側面反映，該鑒定意見被雙方當事人采納接受。 在全國知名的“南京寶馬案”中也有類似情況[18]，被害人的報警記錄（據鑒定意見書中闡述了：“在10 點多的時候，我開車去光華路上的一家加油站加油，在加油站的時候我打了110 備案，我感覺有人陷害我”，也是后續對其進行刑事責任能力的重要鑒定材料之一。

法醫精神病鑒定實踐中，對于一般非重大案件刑事責任能力評定常常忽略了視頻資料、與案情有關的消費記錄、網絡足跡對鑒定診斷乃至法律能力評定的重要作用，而這些大數據信息往往可能是一份鑒定書能否被采信的關鍵。 鑒定材料的收集主要由委托方負責，鑒定人有要求補充的權利。 委托方應當盡可能全面地提供與案件有關的案情資料，包括特殊案件的案前消費記錄、網購記錄，案發時的現場監控、證人證言以及案發后的訊問監控、拘留所情況等，這些隱藏的大數據信息是對鑒定意見的有力支撐[11]。然而，鑒定材料的獲得、使用、流轉要遵循合法原則，刑事責任能力評定中使用大數據技術同樣要遵循合法性、合規性、倫理性，對涉及個人隱私、商業秘密、國家機密的材料收集要做好嚴格的保密措施。

與案情有關大數據信息的收集，彌補了醫療衛生信息系統中無精神疾病就醫史犯罪嫌疑人的鑒定啟動難問題。 相較于有精神疾病就醫史的犯罪嫌疑人，辦案機關在實踐中遇到無就醫史的犯罪嫌疑人的可能性更大，針對這些犯罪嫌疑人是否啟動刑事責任能力鑒定的問題，辦案機關往往以辦案經驗來決定是否啟動鑒定，這通常難以使人信服。 基于大數據相關性思維，辦案機關能夠輕松篩選、過濾無關信息，提取與刑事責任能力啟動有關的決策信息，從而提高鑒定啟動的有效率。

3.2 基于大數據技術的刑事責任能力評定新策略

大數據技術在給司法鑒定帶來挑戰的同時，也為刑事責任能力評定提供了一些新穎的鑒定方式，如鑒定材料、精神檢查數據化，刑事責任能力數據庫構建和輔助鑒定診斷等。

3.2.1 大數據技術與刑事責任能力的初步融合

大數據技術與刑事責任能力評定的初步融合集中體現于精神檢查和鑒定文書的數據化處理。 鑒定過程中精神檢查記錄主要采用人工記錄或者電腦記錄后打印，經被鑒定人及在場人員簽字后附于案件檔案之中，大數據背景下，智能語音系統在精神檢查中的運用能夠大大減輕鑒定人的即時記錄壓力。 同步錄音錄像、語音智能識別、多導心理測試、眼動監測等多種檢查技術在刑事責任能力評定中的運用，能夠對精神檢查、心理測試的過程、結果進行全面記錄，其記錄內容包括語言、表情、動作、眼神、心率、呼吸、脈搏、腦部影像等指標，為刑事責任能力評定提供了充分的客觀數據支持，也進一步克服了書面文字記錄單一方式導致的信息缺失，豐富完善了精神檢查的手段和記錄方式，也為精神檢查的審查提供了最原始的信息。 精神檢查的原始信息在自動生成精神檢查記錄之后會自動上傳云端，以便于今后的鑒定材料審查和重新鑒定。

鑒定文書的信息處理為每一個刑事責任能力評定的案例都是臨床癥狀學和犯罪學的信息載體，大數據分析技術深度挖掘案例背后的數據信息，為刑事責任能力評定提供量化的數據信息。 法醫精神病鑒定診斷依據主要是癥狀學表現， 其不同于臨床醫學的客觀診斷標準。雖然缺少了客觀性指標，但精神疾病依舊有其自己的診斷標準，如《中國精神障礙分類與診斷標準（第三版）》（CCMD-3）、《疾病和有關健康問題的國際統計分類》（第十次修訂本）和即將適用的第十一次修訂本（ICD-10、ICD-11）。 以“智慧司鑒”平臺電子文書為基礎，通過海量案例的數據分析和挖掘，提取一般人口學資料、醫學診斷資料、調查筆錄資料、精神檢查記錄資料、鑒定意見資料等，以診斷標準為分類依據整合數據資料，歸納評定結果，結合自然語言處理（natural language processing，NLP）技術，形成刑事責任能力評定數據庫。 鑒定文書的數據化處理，為大數據技術與刑事責任能力評定的進一步融合提供基礎。

3.2.2 大數據技術與刑事責任能力評定的深度融合

基于大數據技術在刑事責任能力評定中的運用，輔助鑒定人形成明確的鑒定診斷，深度剖析被鑒定人的精神癥狀，識別被鑒定人的偽裝是大數據技術與刑事責任能力深度融合的最終目標。

NLP 技術助力鑒定人在錯綜復雜的案情中快速識別與刑事責任能力評定有關的病史資料和案情信息。 基于鑒定文書數據化的處理和刑事責任能力評定數據庫的構建，NLP 技術能夠幫助鑒定人梳理案情信息，分析案件材料的相關性。 基于鑒定材料的數字化和OCR 關鍵詞摘取技術，能夠實現案件最佳標準引用推薦，同時進行類案推送，幫助鑒定人完成鑒定書有關部分的內容填充。 目前，國內運用較多的NLP 技術案例主要是阿里云與達摩院聯合研發的NLP 開放平臺、睿企科技研發的文本大數據分析系統[22]。

關于深度學習技術與NLP 技術的深度融合，深度學習嘗試自主完成有效數據表示，文本特征提取，并且深度學習更強調通過學習過程提取出不同水平、不同維度的有效表示，以便提高不同抽象層次上對數據的解釋能力[23]。 目前國外相關研究已將大數據技術和機器學習理論運用于相關精神病學研究，如運用機器學習理論揭示精神分裂癥攻擊行為的復雜性[24]和利用大數據和機器學習來改進診斷和預測行為的機會[25]。 深度學習在NLP領域的應用過程主要分為以下步驟：（1）原始文本輸入，通過自學習得到相關文本特征的分布表示。（2）以分布式向量特征為基礎，輸入深度神經網絡。（3）以需求為目標，適用不同模型，在監督下訓練網絡權重[26]。 鑒定文書作為輸入內容，通過深度學習得出不同刑事責任能力評定結果的特征分布，并以此作為深度神經網絡的輸入，建立刑事責任能力評定模型，為刑事責任能力評定提供輔助意見，在此過程中，鑒定人可通過自己的鑒定意見與模型意見的差別來完善數據模型。

3.2.3 主動適應數據化質證

大數據技術對各行業的影響正在凸顯，對司法領域亦然。 刑事責任能力鑒定意見要接受司法機關、被告人、辯護人、受害人等各訴訟主體的審查判斷。 隨著大數據技術的不斷發展普及，在偵查、檢察、律師辯護等工作中，大數據的思維方式和技術手段也將不斷融合于法律實踐中。 對刑事責任能力鑒定意見的質證也必將采用大數據技術。 與鑒定意見形成有關的每一個要素的都有可能要接受來自各類訴訟主體的全景式多角度的交叉驗證。 在法庭上更加會受到數據化質證。 因此，鑒定人應主動研究掌握大數據技術和思維方式，并盡快將其與法醫精神病鑒定技術相融合，主動適應法庭上數據化的質證模式。

加強與委托方的溝通交流，全面收集鑒定相關資料。 大數據技術支持下的鑒定材料主要包含網絡搜索記錄、消費記錄、社交媒體交流記錄、電話錄音、監控錄像、網絡購物記錄、位置行動軌跡等，這些鑒定材料可以在一定程度上反映出被鑒定人在特定時間的認知、情緒、行為狀態，確認或排除某些精神癥狀是否存在。同時對于涉案時的辨認能力、控制能力狀況的分析也可能提供重要支撐。 鑒定材料的全面收集是鑒定人與委托方雙方共同完成的過程，鑒定人相較于公安機關其專業性較強。 因此，鑒定人應明確與鑒定有關的鑒定材料內容，在傳統鑒定材料的基礎上，充分挖掘與案情有關的各類證據，在明確所需證據的基礎上，進而要求委托機關予以提供。

算法的公開透明是鑒定意見質證內容的進一步細化。 相較于傳統的法庭質證，大數據技術支撐下的刑事責任能力鑒定意見質證在一定程度上轉化為算法技術的質證，這在一定程度上提升了鑒定意見的可檢驗性，也保障了鑒定意見的科學性和公正性。 鑒定人在大數據技術輔助下得出的鑒定意見，其鑒定材料來源更為充實，鑒定標準、鑒定程序更為透明，質證方質證內容必將進一步細化，鑒定人出庭面對質證將更加從容。

綜上，鑒定人應自受理案件開始，就建立迎接法庭質證的心理準備，從如何全面收集鑒定材料，如何審查判斷鑒定材料的真實性、完整性、關聯性，如何科學分析使用鑒定材料，如何客觀嚴謹表述鑒定意見，如何應對可能的數據化穿透式質詢等各環節做好準備。 鑒定人在大數據時代應該充分重視“司法鑒定+大數據”發展趨勢，優化執業技能，迎接時代挑戰。