【摘 要】
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当前，大数据、人工智能技术催生出的大数据证据已经出现在庭审实践当中。尽管这种新的证据形式提高了事实认定者的认知水平，但同时也隐含着人为偏误与证据失真的证据风险，司法实践需要一套针对大数据证据的审查体系。大数据证据浸润在数据社会这一外部环境当中，同时又因机器学习的内部技术原理而呈现出以电子数据为表现形式、以专家证据为证据内核的证据属性。这决定了大数据证据的审查，一方面要根植于电子数据的规则传统进行证
【基金项目】
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教育部规划基金项目“刑事司法人工智能的规制研究”（19YJA820004）；
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当前，大数据、人工智能技术催生出的大数据证据已经出现在庭审实践当中。尽管这种新的证据形式提高了事实认定者的认知水平，但同时也隐含着人为偏误与证据失真的证据风险，司法实践需要一套针对大数据证据的审查体系。大数据证据浸润在数据社会这一外部环境当中，同时又因机器学习的内部技术原理而呈现出以电子数据为表现形式、以专家证据为证据内核的证据属性。这决定了大数据证据的审查，一方面要根植于电子数据的规则传统进行证据鉴真，另一方面要对机器学习的源代码进行可靠性评估，以完成大数据证据的相关性判断与可靠性评价。同时，应当以调整证据种类制度、完善电子数据鉴真制度以及构建大数据证据质证机制作为大数据证据审查的配套机制。
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