一、引   言

人工智能已超出传统辅助工具的范畴，具备自主数据处理、逻辑分析乃至结论生成的能力。在司法实践中，随着人工智能技术的飞速发展，证据生成方式发生根本性变革。例如，在民事纠纷案件审理过程中，人工智能合同审查系统能够自动甄别出格式条款中无效的内容，并生成具体的审查意见；图像识别技术可以精准比对出侵权产品和原产品之间的差异，并快速形成溯源报告。人工智能不再是单纯辅助司法人员办案的工具，其正在逐步升级为证据生成的主体。在这一现实背景下，人工智能系统通过自主分析、研判、合成等方式生成可用于证明案件事实的材料，使得人工智能证据开始出现在各种诉讼程序中。但是，司法机关在面对这类新型证据时常陷入定性模糊、筛选识别困难、审查规则缺失等困境。要解决当前难题，首先必须回答人工智能证据能否成为独立法定证据类型的问题。

学界对人工智能证据独立性的认知分歧较大，形成了以下代表性观点：一是主张人工智能证据不具有独立性，应将其归入现有证据类型。有学者认为，可以将人工智能证据归入电子数据的范畴，主要依据在于人工智能证据以数字化形式存在，这契合电子数据载体特征。另有学者认为其为一种新型意见证据。二是主张人工智能证据在生成机制和证明逻辑等方面具有独特性，应成为独立的法定证据类型。然而，主张将人工智能证据归入现有证据类型的研究未能充分回应人工智能证据和传统证据在生成主体、形成过程等方面存在的本质差异。主张人工智能证据应成为独立证据类型的研究未能深入、完整地探讨人工智能证据为何具备独立的证据地位。

我国现有证据体系的构建逻辑与规则设计均植根于传统证据生成机理，凸显出证据生成过程中人的主观能动性。而人工智能所具备的自主性与黑箱性，使得人工智能证据与现有的各类证据在生成机理和存在形态上存在本质差异，现有证据规则难以契合人工智能证据的本质特征。本文以人工智能证据的独立性为研究核心，按照“概念厘定—理论证成—规则构建”的逻辑展开，力图从本体论层面揭示人工智能证据独立性的理论依据，并构建一套与之相适配的证据规则体系，为推动人工智能证据同司法公正的深度匹配提供理论支撑。

二、人工智能证据的概念厘定

探讨人工智能证据的独立地位，首先需要厘清其概念，具体分析人工智能证据的内涵与外延。基本属性对应人工智能证据的内涵，主要形态以及与其他新兴证据之间的关系对应人工智能证据的外延。

（一）人工智能证据的基本属性

人工智能证据的基本属性包括主体属性、生成属性、内容属性与目的属性。其中，主体属性明确人工智能证据的核心生成主体为人工智能系统；生成属性说明人工智能证据的生成过程系由算法驱动的自主或半自主生成；内容属性指明人工智能证据的内容为能够证明案件事实的客观化信息；目的属性则确立人工智能证据以服务诉讼证明为导向。具体论述如下：

一是主体属性。主体属性是对人工智能证据进行界定的首要前提，核心争议集中于人工智能证据的生成主体是开发或者操作人工智能系统的人，还是系统本身。对这一问题的回答直接决定了人工智能证据与传统证据的本质分界。传统证据的生成主体都是人，如书证制作者、证人证言提供者、鉴定意见出具者和专家辅助人等，证据生成过程无不体现着人的主观意志和认知能力，责任追溯也是围绕人展开。而人工智能证据呈现出明显的“非人格化”特征，人工智能系统往往扮演核心生成角色。人工智能证据的生成主体是具备自主数据处理和结论生成能力的人工智能系统。但强调人工智能系统具有核心生成主体地位，并不否定人类在人工智能证据生成过程中所发挥的辅助作用。人类在其中的作用主要体现在：开发与维护人工智能系统、输入初始数据、设置参数，进而为运算提供基础条件；筛选系统输出的结果，并将符合诉讼需求的材料纳入司法程序。将人工智能系统视为核心生成主体，也为后续责任追究与审查判断明确了对象。司法机关不仅需要审查输入数据的合法性、真实性和关联性，更要审查人工智能系统的技术可靠性和运作规范性。

二是生成属性。生成属性是人工智能证据与传统证据相区别的主要特征，关键区别在于人工智能证据的生成由算法驱动，而非由人类主观意志直接主导。从生成方式上看，人工智能证据生成可以分为自主生成和半自主生成两类。但不管何种类型，算法驱动这一核心特征始终不变。自主生成指人工智能系统在接收到初始数据后，无需人类进行进一步干预便可以通过算法模型完成对全部数据的分析和结论生成。比如，在网络诈骗案件中，人工智能反诈骗系统通过自主分析海量的交易数据和通讯数据，识别出具有诈骗特征的交易模式，并生成与涉案人员相关联的分析报告，全程由算法驱动，无需人类实时参与。半自主生成指人工智能完成初阶信息处理后，需要人类接续完成进一步的信息比对和筛选，从而形成最终结果。例如，在知识产权侵权案件中，人工智能图像识别比对系统自主提取侵权产品与原产品图像特征并完成比对、生成初步结果，后续由专业人员进一步比对特征的关联性和准确性。

三是内容属性。内容属性是证据的核心属性，对于案件待证事实的认定主要是依托证据所载信息完成的。客观性是采信证据的主要标准之一，也是司法人员审查证据的主要内容。如果经审查发现某个证据不具备客观性，则法官不能将其作为定案依据。人工智能证据的内容应界定为可证明案件事实的客观化信息。因其客观化程度更高，人工智能证据在生成过程中受到人类主观干预较少，更能反映客观事实。人工智能证据的呈现形式多种多样，包括文字、图像、音频、视频等，既可以是文字分析报告和数据表格，也可以是图像对比结果和行为轨迹图，还可以是语音分析报告和动态分析视频。司法机关在审查人工智能证据时，需要全面核查其内容的关联性、合法性和可靠性，以确保其可以作为定案依据。

四是目的属性。目的属性也是对人工智能证据进行界定的重要维度，其核心在于人工智能证据的生成和提交必须以进行诉讼证明为目的。如果人工智能系统生成的材料并不是用于证明案件事实，此类材料就不属于人工智能证据的范畴。例如，在诉讼活动中，智能辅助系统所生成的仅用于提供线索、风险提示与信息整合的材料，不属于人工智能证据范畴。数字法院依托大数据技术开展关联案件筛查、虚假诉讼识别工作，相关输出结果仅作为案件线索、办案参考或监督材料，其功能在于通过人机协作提升办案效率，不属于直接用于诉讼证明的人工智能证据。