证明力审查方面，对于通过公私合作中的算法建模、大数据分析产生的衍生证据，对其证明力的审查不应沿用传统物证、书证的经验法则，而应参照科学证据或专家证据的审查逻辑，重点关注数据及生成方法的科学可靠性与可验证性。这就意味着法庭审查的重心须从单纯关注分析报告的结论，转向深度审查生成该结论的算法及数据的可靠性。主要包括以下内容：一是算法的可靠性验证。该算法是否在其声称的领域内经过公认的、可重复的验证，其错误率、不确定性是否已知并得以充分披露。二是逻辑的可解释性与透明度，即算法决策的基本逻辑在原理上是否可以被理解。三是训练数据的相关性与潜在偏见。用于训练和调整模型的数据集是否与当前案件情境具有充分的相关性，数据集中是否存在导致算法歧视或偏见的系统性缺陷。具体审查可通过三步进行：第一，检验算法是否可靠，如果不可靠则排除或者降格使用，如果可靠则继续到第二步；第二，检验算法是否有可解释性，如果是完全黑箱则排除或者降格使用，如果可解释、可理解则继续到第三步；第三，检验训练的数据是否具有相关性及是否存在潜在偏见，如果不相关或存在偏见就排除或者降格使用；如果相关且无偏见则可将该算法证据作为定案参考。上述审查步骤如图1所示。

图1 算法证据审查步骤

法庭在必要时，应委托双方认可的或从权威机构名册中指定的中立第三方技术机构，对涉案算法及其输出结论进行技术分析和原理解释。此外，最高人民法院也可通过司法解释或指导性案例确立审查算法证据证明力的考量因素清单，引导法官进行科学、审慎的判断。

2.保障辩方取证和质证权

首先，法律应明文规定辩护律师为辩护之目的有权向持有相关电子数据的网络服务提供者等第三方调取证据，第三方无正当理由不得拒绝。对于拒绝配合的情况，辩护律师有权申请法院签发证据调取令，将辩方的取证请求权转换成具备司法强制力的命令。其次，设立针对算法证据的双重开示规则。控方除了要开示通过技术协助获取的完整基础电子数据外，也应该给出用于生成技术证据的算法模型的基本原理、关键参数、训练数据概况以及可能产生偏差的说明。唯有如此，质证才能触及核心而不是流于形式。最后，完善技术质证的程序支持体系。一方面要保障辩方委托专家辅助人的权利，另一方面探索建立技术专家援助制度，为因经济困难无法自行委托的被追诉人提供公共技术支持。

3.建立全流程的监督与救济机制

对侦查权进行外部控制，是对侦查机关内部自律式控制方式的主要补充，可以弥补侦查机关自我监督的先天缺陷。在我国现有制度框架下，应当拓展检察机关侦查监督的视角，将其延伸至侦查活动中的公私合作行为。在制度建设层面，应构建以检察机关为中心的同步程序监督机制，检察机关可根据技术协助行为的敏感性、权利干预强度及数据规模，实施分类化监督。除了关键证据生成型协助需要报请上级检察机关审查批准后方可启动外，对于其他类型的技术协助，也应赋予检察机关随时调阅全部程序文书、技术日志的权力，从而使监督嵌入公私合作流程。此外，检察机关要着力解决数字时代监督能力的局限性问题，从事相关监督工作的人员应具备评估技术方案安全性、数据管理合规性及算法模型合理性的专业能力，将法律监督建立在扎实的技术认知基础之上，从而提升监督实效。

在救济方面，应以当事人权利为核心，构建多层级的救济通道。首先，可探索建立事后告知制度。在不妨碍后续侦查的情况下，侦查机关可在合理期限内以书面方式通知被采取公私合作侦查措施的公民，告知其法律依据、概略内容、所涉罪名以及申请复议、提出异议的途径。其次，完善程序性制裁机制。被追诉人如果认为公私合作行为侵犯其合法权利，涉嫌程序性违法，有权在法庭审理阶段对此提出异议。法庭应就此举行专门调查，一旦认定存在重大程序违法，应排除由此获取的证据。最后，构建实体损害救济机制。因公私合作中的违法行为造成公民实体合法权益损害的，当事人有权依法申请国家赔偿。

五、结   语

数字技术的广泛运用，使得刑事侦查由传统的封闭办案模式转向多方参与、公私协同的开放模式。这种转变在提高办案效率的同时，也改变了侦查权的配置方式与行使边界。对此，应当肯定公私合作在犯罪治理效能提升方面发挥的积极作用，但也需要正视侦查实践中存在的权力运行不规范、程序约束不到位和责任边界不清晰等问题，通过严密的制度设计确保侦查权始终运行在法治轨道上。本文在对当前刑事侦查公私合作状况进行归类分析的基础上，从健全程序规则、明确权力边界、规范协作流程、强化监督制约等方面着手，力图构建起一套可监督可问责的制度体系，将刑事侦查公私合作置于法律规制框架之内。毫无疑问，数字技术将持续快速发展、不断迭代，犯罪治理领域也面临着新的挑战，刑事侦查公私合作的形态将会更加复杂多元，本文仅仅对该问题进行了初步探索，许多问题还有待继续观察和更为深入的研究。