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作者：谢登科;潘柳霖;
单位：吉林大学理论法学研究中心;吉林大学法学院;
摘要：电子数据的虚拟性、海量性和技术性等特征给传统以人力为基础的侦查取证活动带来较大挑战，而人工智能取证则契合虚拟空间中侦查取证的需要，能够实现海量电子数据的高效收集，并降低对侦查人员技术资质的要求。而当前人工智能在取证时面临关联性、合法性、真实性等方面的困境。在关联性方面，由于思维的差异性，人工智能面临待证事实自然语言处理和结构转化的难题，会因欠缺常识、经验而出现关联性误判，且难以对其收集的证据进行关联性解释和论证。对此，应当明确人工智能在取证活动中的辅助性定位，通过人工智能的技术迭代和算法优化予以解决。算法偏见、算法黑箱和人工智能法律地位模糊等因素，造成了人工智能取证的正当程序危机，对人工智能收集电子数据的合法性造成消极影响，应当在优化算法的同时强化对人工智能收集电子数据的事后审查。人工智能的“长尾效应”、训练数据质量等因素，会导致人工智能幻觉现象的发生，影响人工智能收集电子数据的真实性。通过建立电子数据人工智能取证的人机协同机制和可控匿名化机制等，将有利于保障人工智能收集电子数据的真实性。
关键词：人工智能取证;;电子数据;;关联性;;真实性;;合法性
基金资助：证据科学教育部重点实验室（中国政法大学）开放基金资助课题“人工智能问题的证据法研究”（2022KFKT04）
