
大數(shù)據(jù)時代的審判:法官還是計算機?
隨著社交網(wǎng)絡(luò)、電子商務(wù)和“云計算”的快速發(fā)展,人類進(jìn)入了一個大規(guī)模生產(chǎn)、分享和應(yīng)用數(shù)據(jù)的時代——大數(shù)據(jù)時代。2012年3月,美國政府投資2億美元啟動“大數(shù)據(jù)研究和發(fā)展計劃”,將大數(shù)據(jù)研發(fā)提升至國家戰(zhàn)略層面,視數(shù)據(jù)為“未來的新石油”。大數(shù)據(jù)之父維克托預(yù)言:“在不久的將來,世界許多現(xiàn)在單純依靠人類判斷力的領(lǐng)域都會被計算機系統(tǒng)所改變甚至取代?!彼痉▽徟惺且粋€“單純依靠人類判斷力的領(lǐng)域”,那么在大數(shù)據(jù)時代,計算機是否會取代法官呢?
一、什么是大數(shù)據(jù)?
什么是大數(shù)據(jù)?之前,人們無法處理大量數(shù)據(jù),只能從其中隨機抽取具有代表性的樣本進(jìn)行分析來推測數(shù)據(jù)總體的特點。這就是統(tǒng)計學(xué)中的隨機抽樣分析,它走了一條捷徑,用“樣本”分析代替“總體”分析。不依賴于抽樣而直接處理數(shù)據(jù)全集,是“大數(shù)據(jù)”的由來及其第一個特點。雖然不加篩選地接受數(shù)據(jù)全集必然夾雜錯誤,但海量數(shù)據(jù)在合成過程中會部分抵消錯誤數(shù)據(jù)造成的影響。
大數(shù)據(jù)的第二個特點是善于開發(fā)數(shù)據(jù)的潛在用途。隨機抽樣統(tǒng)計分析只能得到預(yù)設(shè)問題的答案。比如,一項關(guān)于“性別”與“吸煙率”的統(tǒng)計調(diào)查,所搜集的數(shù)據(jù)只能用于分析“性別”與“吸煙率”的關(guān)系,除此之外別無他用。大數(shù)據(jù)分析沒有預(yù)設(shè)問題,一端輸入數(shù)據(jù),另一端會輸出若干事件之間的相關(guān)程度,這個過程可多次進(jìn)行、循環(huán)開發(fā)數(shù)據(jù)的潛在用途。比如,購物清單的基本用途是統(tǒng)計銷售情況等,通過二次開發(fā)發(fā)現(xiàn),購買啤酒的消費者通常會購買尿不濕,所以將啤酒和尿不濕就近擺放會顯著提高超市銷量。
大數(shù)據(jù)的第三個特點是重相關(guān),輕因果。大數(shù)據(jù)處理結(jié)果只能回答A與B的相關(guān)程度,至于A與B是否存在因果關(guān)系則如同暗箱一般無從考察,因為沒有人能夠從繁雜的參數(shù)擬合值里面讀出因果關(guān)系。即,大數(shù)據(jù)只能揭示外在關(guān)聯(lián)現(xiàn)象——甚至有時,這種現(xiàn)象只是出于偶然——而不能揭示內(nèi)在運作機制。
二、審判的變與不變之惑
一方面,審判應(yīng)當(dāng)變——因為大數(shù)據(jù)可使審判中的事實認(rèn)定更加準(zhǔn)確和高效,而準(zhǔn)確和高效是保障司法正義的重要條件。大數(shù)據(jù)對人類行為的預(yù)測——無論準(zhǔn)確性還是效率——都可能超越人類。比如,亞馬遜最初組建了一個書評組,他們寫書評、推薦新書,這使得公司書籍銷量猛增。當(dāng)時,這個團(tuán)隊是亞馬遜競爭力的重要來源,《華爾街日報》將其稱為“全美最有影響力的書評家”。后來,亞馬遜公司開發(fā)出了計算機推薦系統(tǒng),通過對比測試發(fā)現(xiàn),通過數(shù)據(jù)推薦產(chǎn)品產(chǎn)生的銷量遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過書評組,由此這個曾經(jīng)風(fēng)光一時的書評組被解散。
另一方面,審判應(yīng)當(dāng)不變——如果由計算機徹底替代法官,那么歷史上那些從審判中衍生出的文明都將岌岌可危。哈佛大學(xué)法學(xué)教授卻伯(Tribe)對數(shù)字審判批評道:“關(guān)于有罪無罪問題,對特定事件進(jìn)行量化,不具有政治正當(dāng)性?!奔矗瑢徟惺且环N微妙復(fù)雜而神圣莊嚴(yán)的儀式。阿諾德(Arnold)如此刻畫審判儀式:“審判如同古代的神跡或寓言劇,他們能劇場化地表達(dá)一個社會中不同價值的沖突,這是形式邏輯無法做到的。無論民事審判還是刑事審判都有這一功能,尤其刑事審判,它將給一個社會帶來更為重要的感性影響。”所以,審判設(shè)置各種程序,不單單是為了一個準(zhǔn)確裁判,更是為了體現(xiàn)對“人之為人”的尊重,為了宣示我們這個世界有著怎樣的當(dāng)下以及追求著怎樣的未來。雖然由計算機徹底替代法官,審判將可能更快捷、更準(zhǔn)確,但在那時,所謂審判只不過是在等待計算機的一個輸出而已,人們對審判的參與感和敬畏感將蕩然無存,人們也因無法參與對抗、無法理解裁判而倍感痛苦和壓抑。
三、審判的變與不變之分
大數(shù)據(jù)時代,審判變還是不變令人困惑,變與不變都有其理論基礎(chǔ)和現(xiàn)實需求,既然一概而論會導(dǎo)致對立僵持,不如分情況討論。
一方面,在審判過程中,法庭辯論和裁判文書說理必須基于因果關(guān)系推論。這樣,普通人才能憑借其經(jīng)驗與常識參與審判、理解裁判,不論原被告雙方是握手言和“案結(jié)事了”還是面紅耳赤“對簿公堂”,審判都給予了雙方參與審判過程、影響裁判結(jié)果的權(quán)利。這既能體現(xiàn)審判對“人之為人”的尊重,也能發(fā)揮審判對原被告乃至社會公眾的教育引導(dǎo)作用。正如伯爾曼(Boehlmann)所言:“法院的審判應(yīng)當(dāng)幫助人精神凈化,……法律不應(yīng)只圖方便;它應(yīng)當(dāng)致力于培養(yǎng)所有有關(guān)人員——當(dāng)事人、旁觀者和公眾——的法律情感?!币蚬P(guān)系并非大數(shù)據(jù)所能,所以法官不可能被計算機取代。
另一方面,大數(shù)據(jù)必將推進(jìn)司法鑒定領(lǐng)域同一認(rèn)定技術(shù)的發(fā)展。什么是同一定認(rèn)定?比如,一個是犯罪現(xiàn)場血跡,另一個是從犯罪嫌疑人身上提取的血樣,如果通過檢驗發(fā)現(xiàn)它們來源于同一客體,則證明現(xiàn)場血跡來源于犯罪嫌疑人。同一認(rèn)定是審判中事實認(rèn)定的一部分。最初,同一認(rèn)定單純憑借于定性判斷(比如筆跡鑒定)。后來,DNA檢驗建立起數(shù)據(jù)庫,實現(xiàn)了同一認(rèn)定的定量判斷,這給DNA證據(jù)帶來了“證據(jù)之王”的美譽,而其他同一認(rèn)定技術(shù)卻因此受到冷落。所以,將同一認(rèn)定結(jié)論進(jìn)行量化表達(dá)已成為同一認(rèn)定領(lǐng)域的迫切需求和深刻共識,而達(dá)成這一愿望的契機就在大數(shù)據(jù)。大數(shù)據(jù)時代,若將特定用戶的行為、數(shù)據(jù)、特征進(jìn)行有效篩選并加以標(biāo)記和量化,這必將成為同一認(rèn)定的有力證據(jù)。
既然同一認(rèn)定是事實認(rèn)定的一部分,為什么不同于事實認(rèn)定的其他部分,在大數(shù)據(jù)時代它要積極“應(yīng)變”呢?凡事皆有例外,同一認(rèn)定之特殊性使其成為事實認(rèn)定的唯一例外。大數(shù)據(jù)只能回答“是什么”而非“為什么”,恰恰,同一認(rèn)定只關(guān)注“外在關(guān)聯(lián)現(xiàn)象”不在乎“內(nèi)在運行機制”,因為對同一認(rèn)定而言,“是什么”等同于“為什么”。但除了同一認(rèn)定,其他事實認(rèn)定是絕對不能接受“重相關(guān),輕因果”的處理方式的。數(shù)據(jù)獨裁式的暗箱操縱模式不能為人類文明所接受,恰恰很好地詮釋了“正義不僅要實現(xiàn),而且應(yīng)當(dāng)以人們看得見的方式加以實現(xiàn)”這一古老諺語。
數(shù)據(jù)分析咨詢請掃描二維碼
若不方便掃碼,搜微信號:CDAshujufenxi
訓(xùn)練與驗證損失驟升:機器學(xué)習(xí)訓(xùn)練中的異常診斷與解決方案 在機器學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練過程中,“損失曲線” 是反映模型學(xué)習(xí)狀態(tài)的核心指 ...
2025-09-19解析 DataHub 與 Kafka:數(shù)據(jù)生態(tài)中兩類核心工具的差異與協(xié)同 在數(shù)字化轉(zhuǎn)型加速的今天,企業(yè)對數(shù)據(jù)的需求已從 “存儲” 轉(zhuǎn)向 “ ...
2025-09-19CDA 數(shù)據(jù)分析師:讓統(tǒng)計基本概念成為業(yè)務(wù)決策的底層邏輯 統(tǒng)計基本概念是商業(yè)數(shù)據(jù)分析的 “基礎(chǔ)語言”—— 從描述數(shù)據(jù)分布的 “均 ...
2025-09-19CDA 數(shù)據(jù)分析師:表結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù) “獲取 - 加工 - 使用” 全流程的賦能者 表結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)(如數(shù)據(jù)庫表、Excel 表、CSV 文件)是企業(yè)數(shù)字 ...
2025-09-19SQL Server 中 CONVERT 函數(shù)的日期轉(zhuǎn)換:從基礎(chǔ)用法到實戰(zhàn)優(yōu)化 在 SQL Server 的數(shù)據(jù)處理中,日期格式轉(zhuǎn)換是高頻需求 —— 無論 ...
2025-09-18MySQL 大表拆分與關(guān)聯(lián)查詢效率:打破 “拆分必慢” 的認(rèn)知誤區(qū) 在 MySQL 數(shù)據(jù)庫管理中,“大表” 始終是性能優(yōu)化繞不開的話題。 ...
2025-09-18DSGE 模型中的 Et:理性預(yù)期算子的內(nèi)涵、作用與應(yīng)用解析 動態(tài)隨機一般均衡(Dynamic Stochastic General Equilibrium, DSGE)模 ...
2025-09-17Python 提取 TIF 中地名的完整指南 一、先明確:TIF 中的地名有哪兩種存在形式? 在開始提取前,需先判斷 TIF 文件的類型 —— ...
2025-09-17CDA 數(shù)據(jù)分析師:解鎖表結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)特征價值的專業(yè)核心 表結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)(以 “行 - 列” 規(guī)范存儲的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),如數(shù)據(jù)庫表、Excel 表、 ...
2025-09-17Excel 導(dǎo)入數(shù)據(jù)含缺失值?詳解 dropna 函數(shù)的功能與實戰(zhàn)應(yīng)用 在用 Python(如 pandas 庫)處理 Excel 數(shù)據(jù)時,“缺失值” 是高頻 ...
2025-09-16深入解析卡方檢驗與 t 檢驗:差異、適用場景與實踐應(yīng)用 在數(shù)據(jù)分析與統(tǒng)計學(xué)領(lǐng)域,假設(shè)檢驗是驗證研究假設(shè)、判斷數(shù)據(jù)差異是否 “ ...
2025-09-16CDA 數(shù)據(jù)分析師:掌控表格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)全功能周期的專業(yè)操盤手 表格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)(以 “行 - 列” 存儲的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),如 Excel 表、數(shù)據(jù) ...
2025-09-16MySQL 執(zhí)行計劃中 rows 數(shù)量的準(zhǔn)確性解析:原理、影響因素與優(yōu)化 在 MySQL SQL 調(diào)優(yōu)中,EXPLAIN執(zhí)行計劃是核心工具,而其中的row ...
2025-09-15解析 Python 中 Response 對象的 text 與 content:區(qū)別、場景與實踐指南 在 Python 進(jìn)行 HTTP 網(wǎng)絡(luò)請求開發(fā)時(如使用requests ...
2025-09-15CDA 數(shù)據(jù)分析師:激活表格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)價值的核心操盤手 表格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)(如 Excel 表格、數(shù)據(jù)庫表)是企業(yè)最基礎(chǔ)、最核心的數(shù)據(jù)形態(tài) ...
2025-09-15Python HTTP 請求工具對比:urllib.request 與 requests 的核心差異與選擇指南 在 Python 處理 HTTP 請求(如接口調(diào)用、數(shù)據(jù)爬取 ...
2025-09-12解決 pd.read_csv 讀取長浮點數(shù)據(jù)的科學(xué)計數(shù)法問題 為幫助 Python 數(shù)據(jù)從業(yè)者解決pd.read_csv讀取長浮點數(shù)據(jù)時的科學(xué)計數(shù)法問題 ...
2025-09-12CDA 數(shù)據(jù)分析師:業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析步驟的落地者與價值優(yōu)化者 業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析是企業(yè)解決日常運營問題、提升執(zhí)行效率的核心手段,其價值 ...
2025-09-12用 SQL 驗證業(yè)務(wù)邏輯:從規(guī)則拆解到數(shù)據(jù)把關(guān)的實戰(zhàn)指南 在業(yè)務(wù)系統(tǒng)落地過程中,“業(yè)務(wù)邏輯” 是連接 “需求設(shè)計” 與 “用戶體驗 ...
2025-09-11塔吉特百貨孕婦營銷案例:數(shù)據(jù)驅(qū)動下的精準(zhǔn)零售革命與啟示 在零售行業(yè) “流量紅利見頂” 的當(dāng)下,精準(zhǔn)營銷成為企業(yè)突圍的核心方 ...
2025-09-11