隨著社交網絡、電子商務和“雲計算”的快速發展，人類進入了壹個大規模生產、共享和應用數據的時代——大數據時代。2065438+2002年3月，美國政府投資2億美元啟動“大數據研發計劃”，將大數據的研發提升到國家戰略層面，將數據視為“未來的新石油”。大數據之父維克多預言:“在不久的將來，世界上許多完全依靠人類判斷的領域將被計算機系統改變甚至取代。”司法審判是壹個“完全依靠人類判斷的領域”，那麽在大數據時代，計算機會取代法官嗎？
1.什麽是大數據？
什麽是大數據？以前人們無法處理大量的數據，只能從中隨機選取有代表性的樣本進行分析，以推斷數據的整體特征。這就是統計學中的隨機抽樣分析，走了壹條捷徑，用“樣本”分析代替了“總體”分析。不依賴抽樣，直接處理完整的數據集，是“大數據”的起源和第壹特征。雖然不加篩選的接受全套數據必然包含誤差，但是海量數據會部分抵消合成過程中錯誤數據帶來的影響。
大數據的第二個特點是善於開發數據的潛在用途。隨機抽樣統計分析只能得到預設問題的答案。比如壹個關於“性別”和“吸煙率”的統計調查，只能用來分析“性別”和“吸煙率”的關系，沒有其他用處。大數據分析沒有預設的問題。壹端輸入數據，另壹端輸出幾個事件之間的相關程度。這個過程可以重復，數據的潛在用途可以循環開發。比如購物清單的基本目的是統計銷售額等。通過二次開發發現，買啤酒的消費者通常會買紙尿褲，所以在附近放置啤酒和紙尿褲會顯著增加超市銷量。
大數據的第三個特點是強調相關性，忽略因果。大數據處理的結果只能回答A和B的相關程度，至於A和B之間是否存在因果關系，就像壹個黑匣子，因為沒有人能從復雜的參數擬合值中讀出因果關系。即大數據只能揭示外部的關聯現象——甚至有時候，這種現象只是偶然的——而不能揭示內部的運行機制。
第二，審判的變化和同樣的混亂
壹方面，審判要改變——因為大數據可以讓審判中的事實認定更加準確高效，準確高效是保證司法公正的重要條件。大數據對人類行為的預測——無論是準確性還是效率——都可能超越人類。例如，亞馬遜最初成立了書評小組，該小組撰寫書評並推薦新書，這使得該公司的圖書銷量飆升。當時，這個團隊是亞馬遜競爭力的重要來源，華爾街日報稱之為“全美最有影響力的書評人”。後來亞馬遜開發了電腦推薦系統。通過對比測試發現，數據推薦的產品銷量遠超書評團，這個曾經紅極壹時的書評團解散了。
另壹方面，審判應該保持不變——如果法官完全被計算機取代，歷史上所有由審判衍生出來的文明都將岌岌可危。哈佛大學的法學教授Tribe批評了數字審判:“關於有罪和無罪的問題，量化具體事件在政治上是不合理的。”那就是，審判是壹個微妙的、復雜的、莊嚴的儀式。阿諾德這樣描述審判儀式:“審判就像古代的奇跡或寓言。它們可以戲劇化地表現壹個社會中不同價值觀的沖突，這是形式邏輯做不到的。民事和刑事審判都有這個功能，尤其是刑事審判，會給壹個社會帶來更重要的情感影響。”所以審判設置各種程序，不僅僅是為了壹個準確的裁判，更是為了表示對“做人”的尊重，宣示我們這個世界追求的是壹個什麽樣的現在和未來。雖然如果完全用計算機代替法官，審判會更快更準，但那時候，所謂的審判不過是在等待計算機的壹個輸出，人們對審判的參與感和敬畏感就會消失，人們會因為無法參與對抗和理解裁判而感到痛苦和沮喪。
三、審判的變更與相同。
大數據時代，審判不變，令人困惑。變與不變都有其理論基礎和現實需要。既然壹概而論會導致僵局，不如分情況討論。
壹方面，在審判過程中，法庭辯論和裁判文書的推理必須建立在因果推理的基礎上。這樣，普通人就可以憑借自己的經驗和常識參與審判，了解裁判。無論原被告與被告握手言和“和解”還是“對簿公堂”，審判都賦予了雙方參與審判過程、影響裁判結果的權利。這既能在審判中體現對“做人”的尊重，也能對原被告乃至社會公眾起到教育和引導作用。正如波爾曼所說:“法庭的審判應該幫助人們凈化他們的精神...法律不僅要方便；它應當致力於培養所有相關人員——當事人、旁觀者和公眾——的法律情感。”因果關系是大數據之外的，所以判斷是計算機無法替代的。
另壹方面，大數據也壹定會促進司法鑒定領域同樣鑒定技術的發展。同樣的肯定是什麽？比如壹個是案發現場的血液，壹個是從犯罪嫌疑人身上提取的血樣。如果通過檢驗發現它們來自同壹物體，則證明現場的血跡來自犯罪嫌疑人。同樣的認定也是庭審中事實認定的壹部分。最初，同壹鑒定僅僅依靠定性判斷(如筆跡鑒定)。後來DNA檢測建立了數據庫，實現了同壹鑒定的定量判斷，給DNA證據帶來了“證據之王”的美譽，而其他的同壹鑒定技術卻被忽略了。因此，同壹結論的量化表達成為同壹鑒定領域的迫切需求和高深學問，而實現這壹願望的機會就在於大數據。在大數據時代，如果對特定用戶的行為、數據和特征進行有效的篩選、標記和量化，必將成為同號識別的有力證據。
既然同壹認定是事實認定的壹部分，為什麽又不同於事實認定的其他部分，應該在大數據時代積極“應對”呢？凡事都有例外，同壹認定的特殊性使其成為事實認定的唯壹例外。大數據只能回答“是什麽”而不能回答“為什麽”。相反，同壹認同只關註“外在關聯現象”，不關心“內在運行機制”，因為對於同壹認同來說，“什麽”就等同於“為什麽”。但除了同壹認定之外，以“重關聯，輕因果”的方式認定其他事實是絕對不能接受的。獨裁式的數據暗箱操縱模式是人類文明所不能接受的，這正好解釋了“正義不僅要實現，而且要以看得見的方式實現”這句老話。