高景峰

最高人民检察院法律政策研究室主任

数字检察建构的价值追求与使命，在于通过赋能法律监督高质量，推进数字法治体系建设与完善，促进数字正义的实现既富含科学性又符合规律性，保障数字正义“可视可感”，证成数字正义。

本文首发于《中国法律评论》2022年第6期专论栏目（第35-48页），原文18000余字，为阅读方便，脚注从略。如需引用，可参阅原文。购刊请戳这里。

• 本文是最高人民检察院检察理论研究重点课题“涉案企业合规刑事立法研究”（课题编号：GJ2022B05）阶段性成果。

目次

引言

一、实现数字正义：数字检察建构的价值追求与使命

二、数字检察的实践任务和改革进路

三、推进数字检察改革的配套机制与措施

四、结语

引言

习近平总书记强调，“推动大数据、人工智能等科技创新成果同司法工作深度融合”。中共中央印发的《法治中国建设规划（2020—2025年）》提出：“充分运用大数据、云计算、人工智能等现代科技手段，全面建设‘智慧法治’，推进法治中国建设的数据化、网络化、智能化。”检察机关统筹推进信息化、加快数字检察建设，以“数字革命”驱动新时代法律监督提质增效。公安大数据战略全面实施，“预测警务”“数字警务”等科技兴警探索不断加快，全国公安大数据智能化应用新生态基本形成。

最高人民法院先后制定实施《人民法院在线调解规则》《人民法院在线诉讼规则》《人民法院在线运行规则》《关于加强区块链司法应用的意见》等司法解释和规范性文件，不断拓宽智慧司法实践领域。这些战略安排、规则重构、体制机制变革表明，新发展阶段是数字执法司法实质重塑的重要阶段。数字检察作为数字公正公信的法律监督力量，直接关系着数字法治体系的整体建构，关系着数字经济时代司法正义的最终彰显。

数字检察作为新发展阶段检察机关的战略性改革部署，已然受到学界和司法实务部门的强烈关注。在技术发展逻辑上，数字检察是大数据法律监督迭代至法律监督数字化智能化的改革建构，集中在“技术治理”的工具赋能、代码规制的监督样态、“去中心治理”的权责配置及强化算法模型应用监督等，属于法律监督数字化智能化的基本范畴，是服务数字经济社会发展需要，深度融合大数据、人工智能等科技创新成果的重要实践。

但技术发展逻辑并不意味着融合应用制度机制必然遵循客体规律，在科学技术深度融合的同时，技术行动范式与法律监督结构范式之间的张力始终存在，平台系统应用不充分、数据模型融合不够及算法治理、权利救济保障相对滞后等问题，在一定程度上表明改革迭代创新背后的被动、消解，甚至局部断层，故需要聚焦数字检察改革实践的价值取向和目标，探索和完善符合法律监督权力运行规律的实践路径，为我国法律监督数字化智能化现代化总结实践经验、凝聚理论共识。

实现数字正义：数字检察建构的价值追求与使命

数字检察，也可以称为“数智”检察、法律监督数字化，集中表现为通过大数据、人工智能等科技创新成果同法律监督工作的深度融合，建立法律监督数字模型及配套系统，完善机器学习机制，发现与推动破解执法司法权力运行及社会治理中的深层次问题，保障法律正确实施。公平正义是司法的灵魂和生命，数字正义证成是数字检察建构的使命。数字检察包含着技术、赋能、范式的转型升级，其价值追求与改革目标，在于实现数字正义，或者说在推进数字法治体系健全与完善中保障数字正义的塑造、证成与实现。

（一）证成数字正义

数字时代的正义内涵丰富且多元。正如有学者所倡议的，在数字技术时代，正义作为美好生活的核心理念，需要艺术、音乐、历史、哲学、文学等人文社会科学的帮助，才能发展出对存在的非技术理解。也有学者从社会法的角度指出，数字时代，我们需要立足于后现代社会的生产方式、生活方式、行为方式和价值观念等深度变革的客观因素，为司法价值注入数字正义的内涵，推动演绎逻辑与计算知识的融合运用，探索数据驱动型纠纷预防。

但无论基于经济学、社会学、法哲学的系统思辨，还是着眼于数字技术的价值演绎，数字正义都必须体现人民利益、反映人民愿望、维护人民权益、增进人民福祉。综合大数据、人工智能等科技创新成果融合应用执法司法实践，增强服务大局、为民司法效能，是改革创新的基本导向。

正如学者所强调的，司法人工智能是以技术理性与司法实践理性相融合以揭示司法改革的运行规律，其主要特征是以大数据和人工智能等新科技来提升司法质量和效率、实现公平正义，司法改革的成效也以数字化的形式得以呈现，因而其背后的法理表达为一种“数字正义”。总之，数字正义本质是社会公正而非“机器正义”，是数字法治建构的底色与支撑，也是指导和约束执法司法机关开发、设计、应用大数据、云计算、人工智能等现代科学技术，以及完善配套制度机制的价值准则。

作为战略性改革，数字检察肩负着双重任务：一是适应数字经济转型升级与数字法治建设需要，推动监督办案理念、模式、机制深刻变革，实现法律监督质效的飞跃；二是以法律监督的高质量发展，推动执法司法权力运行方式、机制与办案模式的系统性变革，推进数字法治体系建构与完善，提升法治促进国家治理体系和治理能力现代化的效能。

在改革迭代中，后者处于矛盾的主要方面，在一定程度上影响或引导着法律监督数字化智能化赋能的方向。故此，数字检察要坚持以习近平法治思想为指导，继承与发展马克思主义公平正义观，回应数字时代人民群众新要求新期待，通过赋能司法制约监督，规范司法权力运行，提高司法办案质量和效率，把“数字中的法律和正义”变为“行动中的法律、人民群众切实感受到的正义”。

（二）保障数字正义“可视可感”

习近平总书记强调，必须牢牢把握社会公平正义这一法治价值追求，努力让人民群众在每一项法律制度、每一个执法决定、每一宗司法案件中都感受到公平正义。数字化塑造正义空间，使正义的存在形态发生了从“比例正义”到“计算正义”、从“个体正义”到“群组正义”、从“契约正义”到“场景正义”、从“接近正义”到“可视正义”的深刻转型。司法人工智能让人们看到了“可视正义”和“数字正义”的希望。“计算正义”“场景正义”，在执法司法数字化智能化中往往仍归于“可视正义”。法律监督数字化智能化的一个重要目标，在于推动实现算法正义、场景正义、计算正义的可视可感，实现数字正义的实质化。

与其他各类执法司法数字化一样，数字检察助推数字正义塑造，涉及着如何运用数据、概率、相关性的技术理性和数据逻辑表达善、恶、正当、公正等法律伦理，彰显着让人民群众在每一个司法案件中感受到公平正义的法治追求。特别是“科技向善的基准已不再是以物质分配为核心的‘物理’正义；而是以信息分享／控制为核心的数字正义”。由法律监督数字化智能化证成数字正义，在于突破技术治理、技术赋能的单维度视角，将其融合于司法体制综合配套改革、执法司法制约监督体系、司法权运行机制建设与改革实践。

（三）促进数字正义的实现既富含科学性又符合规律性

目前，对于数字法治体系建设与数字正义的司法实践，基本共识可以概括为三个方面：一是正义没有价值位阶，难以穷尽“正义”的样本，更难以通过执法司法活动的“全样本”数据分析与建模，以实现实质化的算法正义。二是大数据、人工智能等科技创新成果同司法工作深度融合，指数级提升司法效率、效能的同时，风险相伴而生，需要同步强化审查监管、权力规制、权益救济保障等，促进科技向善和打造良性发展的智慧执法司法。三是“司法人工智能作为一种法律方法论为司法改革任务提供适用的科学方法”，有“过誉”之嫌。司法改革方法论在赋能与规制中为数字法治体系建构提供的是系统化、演进式的逻辑证成。

基于此，研究的重点也逐步从现代科技运用的方式，转至更多地关注安全、隐私及数字自身蕴含的财产、人格等权益的执法司法表达及赋能机制制度建设，更系统论证在法治轨道上推动数字正义的孕育与彰显。然而，在“算法审查”“智能裁判规制”等关键词频繁出现的语境下，如何充分发挥法律监督的职能作用，在执法司法数字化智能化的深刻变革中如何保障与强化权力运行制约监督等课题研究论证较少。

“没有监督的权力必然导致腐败，这是一条铁律。”“权力是一把双刃剑，在法治轨道上行使可以造福人民，在法律之外行使则必然祸害国家和人民。”大数据、人工智能等现代科技辅助侦查权、审判权及行政执法权等权力运行，包括由此形成了算法裁判权等新型权力形态等，理应受到制约监督，保障其符合我国司法制度，符合社会主义法治本质要求。特别是执法司法数字化智能化的探索，直接影响着侦查权、审判权、执行权和检察权运行模式、机制与方式的深刻变革，关系着法律的严格实施，更应纳入法律监督范畴。

宪法确认检察机关为“国家的法律监督机关”，保障法律正确实施是检察机关的基本职责。数字检察建构与实施要将发挥法律监督跟进式、融入式的制度优势作为重要着力点与出发点，立足数字法治监督制约体系建设整体，监督与保障大数据、人工智能等科技创新成果依法融合运用于执法司法实践，保障数字正义的实现既富含科学性又符合规律性，确保在法治轨道上探索创新执法司法数字化智能化，不折不扣地贯彻落实习近平法治思想，服务保障数字经济转型升级大局。

数字检察的实践任务和改革进路

从检察改革自身来看，法律监督数字化智能化的实践路径是通过遵循机器学习流程，建设大数据法律监督平台，建构法律监督算法模型，探索智能辅助“深度学习”机制，推动数字检察法律制度体系双层建构，助推数字化转型的规则之治。从数字法治制约监督体系建构整体来看，尤其是聚焦数字正义价值目标，推进数字检察改革，要统筹内生需求与外生需求，把握应然逻辑与实然逻辑、技术逻辑与规范逻辑的统一，着力维护数字法治公正、公信，保障数字法益，提升法治促进国家治理体系和治理能力现代化的效能。

（一）加强算法模型贯通融合，建构执法司法算法权利范式

规制算法权力，确定算法决策介入执法司法领域的边界，几乎已成为学界共识。比如有学者指出，在大数据预防中，警察数据行为需通过特定算法作出风险判断和预防政策，算法设置问题既关系警务政策的有效性，同时也关系对相对人的公平性问题，在大数据算法中应当综合以算法公开、相对人赋权、反算法歧视等规则予以规制，以防止警察权运行中的行为恣意及权力滥用。“基于人工智能加速应用于司法裁判中，智能裁判的风险不断升级，其引发的具体法律后果主要有三个，即技术依赖减损正当程序价值、算法决策妨害数字人权实现、要素式裁判解构实质正义。”

但从总体上看，如何规范执法司法数字化、智能化运行方式和场景演进，如何规制执法司法算法辅助、算法裁决等新型权力运行形态等，需要更多横断式、系统性研究回应实践，促进创新。进入新的发展阶段，要深入开展执法司法领域算法规制基础理论研讨，既立足执法司法数字化、智能化探索创新实际，保障、规范与激发数字执法司法创新活力，提升司法效能；又根植于执法司法权力运行制约监督规律，聚焦数字司法公正、数字正义实现的现实诉求，以发挥法律监督制度优势、加强与各类监督贯通融合为着力点，以算法权利规制算法权力为基本手段，加快探索完善相应的制约监督机制。

算法权利规制算法权力，是数字法治制约监督体系建设的基本路径。随着算法治理理论研究的深入，算法权利不再局限于个人权利的认知或单维度的表达，更多学者倾向于概括性描述，涵盖算法解释权、理解权、信息支配权、技术性正当程序权利、关闭算法的权利等要素。算法权利的归集主旨本身对应算法权力规制，集中体现为对算法辅助、赋能执法司法裁量裁决的规范与制约。立足检察制度体系实际，着眼于各类监督贯通融合，应迭代推进以下三方面的改革措施。

1.加快探索完善智能辅助“深度学习”机制

目前，数字检察中大数据、人工智能等现代科技运用尚处于基础阶段，无论是风险类、需求类还是效果类监督模型，主要由检察人员对法律监督数据进行要素标注，或综合案件数据信息，抽取影响审查批捕、审查起诉等司法裁决的情节和线索要素，有针对性地标识数据，通过大数据技术实现关联分析、深度挖掘。虽然个别监督模型设置了机器标识，但仍以检察官人工审查确定为主，且各项业务监督模型融合不足，法律监督规则代码化、法律监督方式代码化仍需更多技术逻辑支撑。

以深度学习驱动司法知识图谱构建，是破解法律监督模型融合创新的关键一环，也是数字检察实现从弱人工智能向强人工智能转变的技术保障。数据标注是司法知识图谱构建的重要基础，要以数据标识、清洁、过滤和归集为起点，探索建立健全“深度学习”机制。要推动数据清洁与模型参数设置由技术衔接进入法律规范表述的有机统一，并贯穿至智能辅助深度学习的表征（内涵）、实现、评价等环节，融合在模型假设、评价函数（也可以称为损失/优化目标）和优化算法等模型建构各部分，通过监督办案要素的代码化，实现对“法律代码化”合法性、公正性的监督与保障。

2.加快推进监督模型的系统融合

系统融合不足是数字警务、智慧法院等执法司法数字化、智能化探索所面临的共性问题。作为一项系统性、技术性的复杂工程，汇集各类各业务监督模型形成“模型超市”，虽能引导与激发基层探索创新，推动监督模型共建共用，但并不能从根本上解决监督模型之间的融合贯通问题。监督模型融合贯通缺乏统一的规范逻辑支撑，对监督模型代码规制、赋能调查取证等专门性问题缺乏有效的应对处置机制，各类各业务监督模型特别是各子系统之间亟须建立高效衔接、数据共享、协调互动的运行程序。

机器学习模式是各业务各类型监督模型实质融合的基础。要以此综合阐释监督办案大数据内在功能机理，不断加强历时性与变迁性研究，通过海量碎片化的数据标识聚集和结构化处理，系统揭示各项模块间关联性，驱动互联互通、无缝衔接的监督模型融合，破解大数据监督难点与发展“瓶颈”。要在大数据法律监督平台的基础上，着眼于各类监督办案算法模型的共识性，探索建设功能强大、支撑有力的一体化法律监督数字系统，实行算法、模型等数字资源履职办案全覆盖、一体集成，推动大数据、人工智能等科技创新成果同各项监督办案业务融合的价值同向、演进“同规”，推动算力一体调度、安全一体监控、应用一体集成以及监督办案程序、规则的系统性建构，从检察工作现代化基础环节实现一体化衔接，推动法律监督运行机制的深刻变革。

3.加快探索隐私计算等技术的融合应用

跟上数字化发展趋势，推动法律监督模型融合贯通，需要在深化机器学习机制的基础上积极探索隐私计算等技术成果的融合运用。特别是面对执法司法数据海量增长，大量数据在“沉睡”中面临着安全风险，加快探索隐私计算等技术的融合应用尤为重要。隐私计算技术在打通应用通道、破除数据壁垒、化解信息孤岛等方面有着得天独厚的优势，备受数据安全监管青睐。

具体来说，隐私计算是在保障数据安全前提下，充分释放数据潜在价值和效益的技术体系，主要由三项核心技术组成：（1）安全多方计算，即非信任主体在数据相互保密的前提下进行高效融合计算的技术；（2）联邦学习，即在不共享本地数据前提下，实现机器学习模型多方协同训练的技术；（3）可信执行环境，即通过硬件形成隔离环境以兑现隐私保护承诺的技术。各项技术在应用前端（代码编写）、中端（数据聚合）和后端（结果输出）均可能引致不同程度的系统性风险。具体到数字检察改革探索，要注重三个方面的技术联结和互动应用。

首先，联邦学习是重点。它的性能相对可信执行环境（TEE）略低，可信执行环境本身用硬件隔离的方式实现安全性，也因此在基层执法司法信息共享平台探索中运用较多，但缺点也较为突出，即缺乏安全性能之上的足够的技术治理空间。联邦学习能够更好地满足数据法益梯度保护的需要，通过多方安全计算（MPC）和同态加密等技术的融合进一步提升数据安全。此外，差分隐私、零知识证明等技术应用同样重要，有利于针对执法司法场域场景不同，保障各类协议共识。

其次，深化对数据的理解与处理。数据理解与处理是需求探索、联合建模或模型贯通的前提。从数据量上来看，民事、行政与刑事领域的数据差异较大，甚至会出现几万条数据与上亿级的差异，数据池、数据湖等量与建设进度差距较大。

从数据标识来看，不同案件要素机器标识差异较大，不同执法司法主体选取的标识、清洁要素也不相同。要实现包括字段、标签等对齐和维度的统一，以及精准开展数据预分析，隐私求交（PSI）、隐私计算等技术的应用非常关键。按照同态加密的技术思路，一般主张将适用法律监督数据标识的数据基于密文方式做计算，通过有效提升数据应用的安全性推动数据理解与应用共识。但事实上把全量数据进行同态加密，然后再做隐私求交，效能低、成本高。较为理想的技术方案，是尽可能用多方安全计算的方式对齐各类算法数据，但前提是各执法司法主体与模型中要部署多方安全计算节点，需要强化协同，跟进数字化转型升级实践，持续深化现代科技创新成果运用。

最后，要重视借助区块链存证计算结果。联合建模阶段要注重横向联邦、纵向联邦以及联邦迁移等联邦学习运用。模型评估和优化阶段要注重调试训练参数、优化方案，适时平衡模型的复杂度和资源配置。具体技术方案在此不再累述。这里，需要强调的是借助区块链存证计算结果的重要性。相比其他政务信息数据，执法司法数据安全要求更高，直接关系着司法公正和权威。隐私计算要与区块链技术紧密融合、一体运用，同步存证计算结果，包括各模型之间的串联、调度等，确保隐私计算流程合规，并支撑下一步各执法司法数字化场景之间的分润。

（二）推动健全与完善数据法益保障制度

数据具有个人利益、集体利益、公共利益等多元价值属性，涵盖着多元化、多场景、多层面的权益保障谱系。2020年3月，中共中央、国务院发布《关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见》，将数据与土地、劳动力、资本、技术等传统要素一起，并列为五大市场要素。作为新兴市场要素的权益保障，数据法益保障涉及数据主体、收集者、处理者和利用者、开发者等主体的权责配置及流通、转移等方面。为适应数字经济快速发展需要，《民法典》《个人信息保护法》《数据安全法》使数据权益正式成为新型法益，并形成了人身人格权、财产权、安全隐私权等权益要素的差序化保障格局。数字检察作为检察机关部署推进的战略性改革，要从法律监督数字化智能化实践出发，立足检察职能实际，统筹推进实体和程序立法完善，确保实现分类分级法治保障。

1.完善针对执法司法数据犯罪刑事制裁体系

从总体上看，对于涉数据犯罪，刑事司法要保持积极应对的姿态，能动调适刑事政策适用。在数据权属的确定以及数据法益类型化设计中，要注重执法司法数据安全、数据权益保障的法定责任配置。在推动增设非法获取、持有网络数据罪，非法提供网络数据罪等刑事立法修订中，要结合司法工作人员利用职权实施的非法搜查、滥用职权、徇私枉法、民事、行政枉法裁判等侵犯公民权利、损害司法公正的犯罪，有针对性地加强司法工作人员作为犯罪主体的特殊规制，合理设置刑事制裁归责机制。

2.完善针对人工智能技术管控重大失职渎职行为的司法责任体系

从一般意义上，“刑法对人工智能技术的风险管控属于行政犯立法，应以前置法为基础。应进一步健全人工智能技术管理规定，明确人工智能各方主体的具体责任和义务，为刑法介入作规范准备”。同时，要以人工智能技术风险管控的行政规范为参照，加快完善执法司法数字化智能化责任体系，明确人工智能辅助执法辅助司法办案、决策和裁决等环节风险管控的职责配置，细化人工智能技术管控重大失职渎职行为追责的条件、标准与程序，为合理配置刑事制裁措施提供实践支撑与规范基础。

3.推动增强刑事诉讼数字化智能化的能动应对

执法司法数字化智能化探索带来了诉讼效率的极大提升，也形成了新的冲击与挑战。有学者提出“刑事诉讼人工智能化”，建议充分发挥人工智能在刑事诉讼领域的应有价值，应当在辅助性、有效性和可推翻性原则的指导下，完善技术建设、限制人工智能介入范围、强化人权保障并保障律师参与。也有学者聚焦侦查、审判等重点领域，认为有必要回归到刑事诉讼法律制度的核心价值，以“权力—权利”关系的数字再平衡为核心，基于公民信息权的体系化架构，合比例地重塑数字侦查程序规则。

综合对策性探讨来看，增强刑事诉讼数字化、智能化的能动应对，重在建构与完善算法权利规制算法权力的程序范式，加强执法司法数字化智能化的程序制约制裁，推动数字法益嵌入公民信息保护程序结构，纳入惩治犯罪与保障人权有机统一的刑事诉讼法框架体系，更好地实现刑事诉讼保障数字经济转型升级的功能与价值。诚然，刑事诉讼数字化智能化的能动应对本身是一项系统工程，涉及相关立法完善，也需要更实的配置制度机制支撑，在此重点论述两个方面。

其一，要充分发挥技术正当程序的规制功能。在法律监督办案程序代码化的同时，将数字检察程序性制度与推动刑事诉讼程序技术规制结合起来，推动将数字权益设定为算法程式，结合诉讼监督实际，有针对性地设置算法矫正模型，监督修正要素式智能裁判、智慧司法等人机协同程序，确保诉讼当事人的参与权、知情权与必要的选择权，进而发挥技术正当程序的风险控制功能。《个人信息保护法》第24条规定，自动化决策应当保证决策的透明度和结果公平、公正，通过自动化决策方式作出对个人权益有重大影响的决定，个人有权要求处理者予以说明，并有权拒绝个人信息处理者仅通过自动化决策的方式作出决定。这些关于自动化决策的法律规定与立法规制精神，同样适用于执法司法数字化智能化活动。

刑事诉讼法须衔接落实、强化权益保障。具体到知情权、救济权等数据权益设置，要把握三个方面：（1）人工智能辅助刑事强制措施适用、刑事司法裁决等智慧司法、智慧执法的方案与机制，应当确保诉讼当事人知情，并设置相应的具体程序与制度；（2）要适应执法司法数字化智能化进程，建立健全犯罪嫌疑人、被告人、被害人及其他刑事诉讼当事人的供述、辩解和救济机制；（3）要建立健全智慧执法司法算法模型与运行机制审查备案程序，有针对性地建立犯罪嫌疑人、被告人、被害人及其他刑事诉讼当事人依法申请算法解释的程序，建立执法司法算法解释制度。

其二，要坚持重点程序完善与系统性调整相结合，稳步推进刑事诉讼法修订完善。区块链等新技术的深入应用让代码的“自我执行”有了发挥空间，规则的创制、执行、适用在“代码”上实现了“三位一体”，即通过技术约束来制定规则、通过系统识别来发现和处置违规、通过自设纠纷化解平台来解决矛盾。这一特性使“客观真实”和“法律事实”之间的张力大大减小，立法更容易出现滞后性。跟进执法司法数字化、智能化实践，尤其是针对智能辅助刑事司法裁决、智能司法审判的实践运用，加快相关立法完善，是当前刑事诉讼数字化、智能化能动应对的重要课题。总体来说，要加快推进刑事数据调取、证据合法性审查等重点环节的立法完善，逐步设置刑事执法司法数字化、智能化诉讼程序。推进重点环节关键领域的立法跟进，是数字检察的重要改革任务。

例如，在加强技术核验与专门法律监督的结合方面，2022年8月26日，最高人民法院、最高人民检察院、公安部联合发布《关于办理信息网络犯罪案件适用刑事诉讼程序若干问题的意见》，人民检察院、人民法院可以通过核验电子签名、数字水印、电子数据完整性校验值及调证法律文书编号是否与证明文件相一致等方式，对电子数据进行审查判断。这实际上再次延续了以技术核验的方式实施电子数据审查的立法模式。

随着数字检察改革的实施，刑事司法数字化智能化的深化，法律监督数字化智能化效能不断增强，“法律代码”规范的技术壁垒趋弱，司法监督专业壁垒凸显，有必要在立法中更充分地发挥专门法律监督的职能作用，强化证据合法性审查核实质效。而推动技术核验与专门法律监督的结合，也正是推进数字检察改革纵深化的重要任务与路径。

再如，综合刑事司法数字化智能化实践成果，进一步规范与完善侦查取证制度。有学者指出，基于物理场域建立起来的以事前令状限定搜查活动范围的做法在虚拟环境中基本上失灵。《刑事诉讼法》第136条对搜查相关性的规定，第141条对查封、扣押相关性的规定，第145条对无关物品退还的规定，第117条赋予当事人的基于相关性的申诉控告权利，难以应用到数字侦查过程中去。

事实上，侦查合法性评价困境，特别是数字侦查法律评价的制度设计，远不止于此。数字检察改革要在法律监督模型贯通融合的同时，充分运用区块链、隐私计算等技术，完善侦查监督与协作配合、行政执法和刑事司法双向衔接的信息平台与模型，更深层次汇集贯通执法司法数据，健全协同评价机制，为相关立法完善提供实践支撑。

（三）与时俱进增强法律监督效能

在一定意义上，数字检察赋能法律监督效能，重点体现在赋能依法惩治犯罪，以高质量的检察履职服务保障数字经济转型升级。数字经济结构的转型发展对犯罪结构、治理方式的影响是全面的，既滋生了新的犯罪形态，更导致了传统违法犯罪的演进变化。

比如，2022年5月10日，无锡市梁溪区人民法院公开审理的国内首例短视频平台“爬虫案”。网络爬虫等新型违法犯罪行为的刑法规制需求不断增加，在稳步推进相关立法完善的同时，需要检察机关统筹调适惩治方式、治理手段。再比如，在侵犯人格权犯罪案件办理方面，2019年至2022年2月，全国检察机关履职尽责，共批准逮捕涉嫌侮辱罪、诽谤罪犯罪嫌疑人168人，涉嫌侵犯公民个人信息罪犯罪嫌疑人12410人；共起诉涉嫌侮辱罪、诽谤罪被告人213人，涉嫌侵犯公民个人信息罪被告人21923人。

实践表明，检察机关要贯彻落实《个人信息保护法》等法律法规要求，准确把握网络时代的案件特点，以大数据监督办案促进完善快速反应机制，高质量指控犯罪，保护被害人合法权益，引导和规范社会行为。又如，从2015年《刑法》增设帮助信息网络犯罪活动罪（以下简称帮信罪）至2020年10月“断卡”行动前，检察机关共以帮信罪起诉6000余人。“断卡”行动以来，起诉人数直线增加，尤其是2021年逐月上升，共起诉近13万人，是2020年的9.5倍。检察机关既要注重政策把握，突出打击重点，又要针对违法犯罪场域的变化，及时调整与优化办案方式和手段，坚决遏制帮信犯罪滋生蔓延。

综合刑事、民事、行政与公益诉讼检察全面充分协调的需求来看，数据检察赋能法律监督办案，要重点强化在线诉讼监督与赋能检察改革。

其一，要加强在线诉讼监督规则与制度体系建设。在线诉讼监督规则与制度体系建设，是数字检察法律制度健全与完善的实践基础。统筹推进疫情防控与刑事案件办理，远程讯问、远程庭审以及“云”听证等依法规范开展，提升了刑事案件在线诉讼的适用率，加快了大数据模型建设步伐，可以说，大数据、区块链、人工智能的探索运用已然触及监督办案和检察信息化建设的方方面面，但在辅助裁定、调查核实、在线诉讼监督等方面应用不足的问题也是显著的。

与在线诉讼监督相比，在线诉讼呈现出全面拓展、高比例适用的态势。2021年《民事诉讼法》修正，在法律层面规定了在线诉讼的“当事人同意”原则和“同等法律效力”原则，为民事检察适用在线诉讼监督提供了法律支撑，也提出了更高要求。而且，随着《最高人民法院关于互联网法院审理案件若干问题的规定》《人民法院在线诉讼规则》的深化落实，法院强调相关诉讼活动或者行为应当通过网络在线方式完成，且各级法院并未明确限定特定网络系统平台。检察机关不仅要跟进适应在线诉讼场景需要，更要按照法律监督模型一体化与在线诉讼监督多元化的思路与原则，有针对性地建立在线诉讼监督规则与制度体系。

其二，要注重赋能检察改革。精准赋能检察改革，是数字检察战略价值实现的重要一环。其中，赋能检察一体化履职机制建设是关键。在不同检察工作格局与发展阶段，检察一体化履职机制建设的重点与表现也不尽相同。进入数字治理、数字法治新阶段，相比完善法律法规、健全制度规范，实行一体化履职数字模式，由机制衔接、协同协作层面转向监督办案数据模型的一体融合，无疑具有“底座重塑”优势。以此为基础，要突出推进以下机制改革与模式转型：

（1）探索司法工作人员相关职务犯罪“数字侦查”模式。探索司法工作人员相关职务犯罪“数字侦查”模式，本身也是检察机关推进数字侦查法律评价制度建设的重要路径。从深层次上看，司法工作人员相关职务犯罪“数字侦查”模式的建构，针对的是执法司法数字化智能化实践中“算法权力—算法权利”的平衡。伴随着从弱人工智能向强人工智能转变，算法权力极易由执法司法辅助或复合转变为技术优势，滋生新的渎职侵权违法犯罪，增加侦查对抗的难度。建立健全司法工作人员相关职务犯罪“数字侦查”模式是实践发展的现实需要，也是数字检察改革推进的重要环节。

（2）系统推进刑事检察数字化。在加快刑事检察大数据办案模型创新的同时，要充分发挥区块链技术在推动大数据融合发展中的作用，探索建立贯通从刑事强制措施、审查起诉至刑罚执行全流程的区块链联盟，实现刑事检察数字化一体建构。在这个过程中，数据结构化与风险、需求、效果模型的系统贯通是重点环节，同步健全相应的数字化办案质量考评指标体系与机制，完善司法责任体系，则是智能辅助、智慧刑事检察的重要制度保障。更进一步来说，刑事检察算法模型的可解释性要优于可预测性，建立健全合理、适度、科学的算法解释与公开运行机制，消除算法歧视，规避算法黑箱，确保刑事检察依法公正。

（3）以涉案企业合规改革为抓手，积极推动企业数据合规管理体系建设。具体来说，包括两个层面：

一是探索建立涉案企业合规第三方机制监督评估数据模型。立足涉案企业合规建设规律，围绕涉案企业合规整改状况、弥补企业制度建设和监督管理漏洞、防控再次发生相同或类似违法犯罪等建构科学的数据指标体系，构建包含监督评估、审查评价和预测预警、智能辅助等功能的数据模型，通过归集、碰撞相关数据，对有效性合规整改作出科学评价，为依法办案提供科学参考，并通过企业合规数据的持续清洗、标识、集成、加工、分析，探索完善相应的深度学习机制，及时发现深藏其中的监督线索，促进单位犯罪数字化治理。

二是推动企业算法合规标准化、体系化。要针对与涉嫌犯罪密切联系的算法模型设计、运行及算法黑箱、算法歧视等问题，制订算法合规专项整改计划，完善数据安全管理体系，健全数据权益保障制度，推动企业建立健全数据安全保护体系。要综合涉案企业算法合规整改实践，适时探索制定涉案企业算法合规建设、评估和审查规范，推动企业算法合规标准化、体系化，强化协同治理，推动建立健全现代企业合规司法制度。

（四）以数字检察改革效能，推动数字法治监督制约机制衔接贯通

以数字检察改革效能，推动数字法治监督制约机制衔接贯通，符合数字法治建构的基本逻辑。具体包括三个层面：

（1）从算法治理的一般逻辑来看。算法作为平台底层技术逻辑应成为直接监管对象，算法设计部署的主观意图亦应成为追责依据；治理范围应涵盖算法设计与部署应用、自主决策、算法价值等，特别是要将“解释算法的算法”和“监督算法的算法”纳入治理框架。执法司法数字化智能化实践探索中算法与数据、平台融合一体，其推动器与治理阀作用不断凸显。数字检察要聚焦“解释算法的算法”和“监督算法的算法”，加快推进技术逻辑与规范逻辑的结合，立足法律监督内在规律，提升监督效能。

（2）从执法司法权力运行机制建设与改革来看。数字法治体系建设中执法司法权力结构正在发生演变。有学者认为，“智能量刑系统的应用淡化了司法人员在程序上的自由裁量权，证据类别、证据标准、诉讼期限以及诉讼阶段都是在特定的运算模型中推进，司法人员只需要按照要求或者提示进行诉讼工作”。事实上，类似担忧均缺乏充分理据。随着人工智能的融合运用，执法司法自由裁量权的行使并不必然由主动变为被动；相反，智能辅助裁量对监督制约机制衔接贯通、系统集成提出了更高要求。数字检察的改革任务与担当，既包括法律监督权运行自身，也包括跟进、监督与保障执法权、司法权数字化运行的结构调适，推动与其他各类监督有机贯通、相互协调。

（3）从数字治理场景与格局来看。平台治理、协同治理及“再中心化”等思考与探索，拓展了数字法治体系建设的空间，深度转变了协同治理的方式与样式，但并不由此淡化数字法治的本质特征与实践逻辑。要深入研判违法犯罪形态演变、犯罪结构变化和数据法益保障需要，密切关注数据安全、模型算法的行政监管、行业自治实践，及时跟进智慧司法、智能解纷、数字取证等执法司法数字化智能化场景，系统考量依法能动履职的外生需求，并纳入改革范式范畴，通过改革赋能监督办案实践，保障执法司法权力运行结构数字化依法规范，维护司法公正，保障法律正确统一实施。

1.由法律监督模型可解释性至执法司法算法解释

如前所述，《个人信息保护法》基本明确了自动化决策、对个人权益有重大影响等算法解释权的适用前提，《刑事诉讼法》须跟进立法精神，有针对性地完善法律制度。同时，法律监督模型的可解释性规范也须体现算法规制的基本要求，明确法律监督算法解释的适用范畴、条件与基本程序，并结合监督办案实践与执法司法数字化智能化探索实际，推动完善执法司法算法解释制度体系，为相关立法完善提供实践支撑。

需要特别关注的是，目前，执法司法数字化智能化总体上处于弱人工智能阶段，辅助性算法处于主导地位。包括备受学术界关注的北京的“睿法官”智能研判系统、上海的“206”刑事案件智能辅助办案系统、湖北的“智能量刑辅助系统”等，主要功能在于提供辅助性建议，并未涉及代替执法司法主体作出算法决策或主导算法决策。如局限于《个人信息保护法》中“自动化决策”的适用前提，借助算法的执法司法行为将难以得到有效制约和监督。正如德国学者所指出的，虽然存在人为干预，但若仅是例行公事式的检验，算法决定构成决策的“实质性基础”，此时该类算法就属于“自动决策算法”。法律监督算法解释与执法司法算法解释要注重实质化建构，合理界定辅助算法的“实质性”影响与作用，结合执法司法数据安全需要，建立健全执法司法算法解释制度体系，保障算法权益，促进司法公正。

2.由算法治理技术应用至执法司法数字生态营造

固守可解释性，为执法司法活动中算法治理技术应用提供了基本保障。从一开始，数字图绘和算法治理就带有强烈的引导性目的。算法歧视、算法黑箱及数据瑕疵等问题，仍直接关系着执法司法数字化智能化技术辅助的结果，甚至从根本上否定“同案同判”的技术赋能场景，侵害法律正确统一实施。以数字检察改革效能，探索对执法司法活动中算法治理技术融合应用的监督，是国家法律监督机关的时代担当。

具体来说，包括赋予检察机关对执法司法活动中算法模型的调查核实职权，探索建立数字类智能类检察建议，推动完善算法责任认定、追究制，贯通衔接各类监督，建构场景化、分布式、精细化的执法司法算法监管制度，营造健康、高效、公正的执法司法数字生态。要探索建立健全执法司法数据安全法律监督机制。鉴于执法司法数据的特殊性与我国法律监督的宪法定位，可以探索将执法司法数据安全监督的职责由检察机关集中一体行使，由此建立健全执法司法数据安全法律监督机制。

这样设计的理由在于，首先，符合法律监督与职权属性，也符合我国执法司法制度格局；其次，完善的执法司法数据处理规范，也需要由权责明晰的监督主体监督实施；最后，检察机关的跟进式、融入式制度优势，不断趋于成熟稳健的刑事、民事、行政、公益诉讼检察工作格局与制度体系，为监督执法司法数据安全汇集、依法处置提供了制度组织保障。

3.由执法司法数字生态至数字法治体系

构建数字法治体系，是服务保障数字经济转型升级的时代需要。在一般研讨中，数字法治体系狭义上是充分运用大数据、人工智能等科技创新成果等的法治类型系统，广义上包含运用现代科技实现数字正义、维护社会公平正义的立法、执法、司法、守法、法制监督等法制体系。以法律监督数字化智能化更好地保障国家法律统一正确实施，推动能动司法、协商性司法、恢复性司法等司法理念的样态演化与落实，是推动司法权运行机制现代化建设之路，也是数字法治体系证成之径。执法司法数字生态建设，重点在于实现执法司法数字资源“账本”清晰、要素管理精准、算法解释规范、智能辅助聚力、场景融通有效，建构协同高效、公正廉洁的执法司法数字化履职体系，维护司法权威，提升司法公信。

推进数字检察改革的配套机制与措施

数字检察改革实践的深化，以改革质效推动数字法治制约监督机制建设，需要一系列配套机制和措施的保障。由于检察权自身的特殊性，数字检察改革配套机制与措施的基本取向与任务也具有复合型。主要包括两个层面：一是体现法律监督依法公正运行的内生需求；二是体现适应数字经济转型升级与犯罪结构演变的刑事司法政策调适与完善的整体需求。具体包括以下配套机制与措施。

（一）完善司法裁量智能辅助与监督管理系统

随着由弱人工智能向强人工智能的转变，完善司法裁量智能辅助与监督管理系统，既是新阶段亟须巩固的改革措施，也是亟须在巩固中深化、深化中创新的改革部署。

1.深化司法裁量智能辅助

智慧检务“遍地开花”的发展态势为检察官量刑提供了一定的助益，使之具备了进一步探索的实践基础。比如，“小包公”智能量刑预测系统精准提取量刑要素，通过自然语言处理（NLP）、语义分析等功能实现了“一次操作、两套结果”的模式，通过预设的量刑依据可以生成量刑规范化表格，为检察官提供更加精准的量刑结论。但同时也不难发现，检察官司法裁量智能辅助仍存在层级不高、标准化滞后、算法黑箱风险较高等短板与不足。

新的发展阶段，要从法律监督数字化智能化全局出发，加快推进检察官裁量智能辅助的标准化、体系化建设。除考虑大数据算法结果的准确性、客观性之外，还要针对审查批准逮捕、审查起诉等监督办案实践需要，选择具有可解释性、可实践性的算法程序并予以领域性优化、场景化融合，推动刑事、民事、行政及公益诉讼检察各领域算法程序整体升级。同时，兼顾比例原则，不同诉讼程序中自由裁量智能辅助参照、采用与支持程度要有所不同。在辅助性裁量裁定中，特别是对诉讼当事人产生终局性影响的重要裁决，大数据分析结果的运用要与客观、完整的证据链相结合，镶嵌于必要的审查、备案及权益救济程序。

2.加强法律监督数据的合规管理

除案件质量评价与管理数字化智能化外，要特别注重规范各级检察院各业务部门处理个人、单位信息的边界，包括二次处理、类案比对等环节的权责配置。简单地说，就是要严格按照《数据安全法》《个人信息保护法》等法律规定，制定法律监督数据调取、存储和安全管理规则，完善司法责任权力清单配置，建立健全检察机关数据合规体系，依法规范管理、标识、清洁数据，不能超越权限查询、使用数据，切实增强大数据法律监督的正当性，确保数字检察在法治的轨道上行稳致远。

3.积极探索司法管理与司法责任追究大数据模式

法律监督数字化智能化本身包含着对检察官自由裁量的规制。数字技术带来很多新的责任，同时也必将对司法管理模式、司法责任认定追究方式带来新的冲击。要立足执法司法信息化数字化的特点与规律，积极探索建立检察官司法责任认定、追究大数据办案模式，以大数据办案方式的优化升级，加强与检察机关内部流程监控、案后评查等监督管理的融合，增强监督制约实效。

（二）探索运用司法监督数据画像，深化类案治理

司法监督数据画像主要是指运用大数据和机器学习等技术对执法司法活动数据进行集成、加工和分析，评估违规违法风险，为执法司法制约监督机制、责任体系建设与改革提供参考。（1）司法监督数据画像与侦查活动中犯罪心理画像不同。司法监督数据画像聚焦的是类案数据，不指向执法司法人员个体，更不能以数据预测推测或描绘违规违法个体“画像”。（2）司法监督数据画像也不同于司法业绩考核画像。

在完善检察官业绩考核机制中，检察机关通过运用大数据和人工智能等现代科学技术，探索实行检察官业绩考核画像，主要是以业绩考评指标体系为框架，破除“信息屏障”和部门、层级数据壁垒，分类、实时汇总分析检察院、业务部门、检察官个人业绩指标数据，实现对检察人员的“全员、全面、全时”考核，提升检务管理水平和检察工作质效。

比如，广东省广州市南沙区人民检察院以“持续提升员额检察官办案水平、不断推进人才队伍精细化管理”为目标，建设“检察官画像系统”，实现检察官之间对于业绩考核指标数据的横向、纵向比对，支持单个检察官考核指标的历史维度跟踪，了解检察官对于考核指标在考核周期内的办理趋势，对检察官的考核数据进行纵向分析，为检务工作管理及检察官业绩考评提供智能化手段。探索运用司法监督数据画像，是在总结类案线索、问题大数据分析实践的基础上，依托智能司法算法技术与程序，有针对性地评估、“描绘”某一类或某几类执法司法瑕疵、违规违法行为“画像”，增强依法能动履职质效、深化诉源治理品质。

（三）建立健全法律监督数据风险防控机制

一般意义上，法律监督数字化智能化既包括运用数字方式或大数据、区块链、人工智能等科学技术实施监督，也包括对数据安全、科学技术应用本身的监督管理。司法数据作为特殊的数据资源，其共享与运用同样需要监管，大数据、云计算、区块链、人工智能等现代科技应用融合需要跟踪评估、依法规范，需要配置与完善相应的监管制度体系。法律监督数据安全尤为重要，尤为需要在法治框架内运用。在域外，关于司法数据安全的法律规制不断趋向严格。比如，2019年3月法国立法机关颁布2019-222号法律第33条禁止基于法官身份的数据分析、比较、评估与预测，由此将判决书大数据应用限制在相对有限的领域。

诚然，“无论是对法官隐私与安全的保护，还是避免法官遭遇不当干预，防止诉讼投机，其立法原因都和法国特定的制度背景紧密相关”。但类似禁令的出台，广泛引起了对司法大数据应用与司法权独立行使、司法权威、司法公正之间法理冲突的思考。法律监督数据在诉讼活动中具有特殊地位，不仅涉及检察官自身隐私安全、检察官自由裁量的客观性、独立性，而且“前延”侦查办案、“后涉”司法审判，必须严格法律监督数据的安全标准与规范。正如学者所关注的，“鉴于检察业务数据在涉及国家、社会安全等方面的敏感性，对检察业务数据安全保障的着力点理应站在国家安全和社会安全的高度进行考察”，“对检察业务数据的开放共享应遵循相对严格的处理规则”。可以说，要将数据安全作为法律监督数据化智能化图景建构的“生命线”，筑牢安全防线，严格规制规范。

要将建立健全法律监督数据风险防控机制作为重要、紧迫的基础性改革措施，坚持技术创新与风险防控、技术赋能与制度规制统筹推进，建立健全司法数据风险评估、预警处置机制，健全司法数据共享、应用与处置负面清单制度，强化数据安全预警和溯源，确保包括法律监督在内的各类司法数据均在安全轨道上共享、交互与运用。要将数据风险防控放在首要位置，完善数据管理使用责任体系，健全相关监督管理制度，完善司法数据处理相关法律规范，确保将大数据、云计算、区块链、人工智能等技术的应用融合内嵌于司法伦理必要限度之中、恪守于安全底线之内。

（四）加强执法司法数字化智能化改革评估

大数据、云计算、区块链、人工智能等技术的融合应用，为司法管理及司法制度体系的现代化建设注入了活力，也为司法改革评估体系化科学化提供了新的平台与工具。比如，借助区块链蕴藏的监管治理功能，打破改革场景、环节、领域的限制，实行可视化、分布式改革评估等。

一方面，要将改革影响力评估纳入执法司法数字化智能化相关改革之中，作为具有“四梁八柱”性质改革措施的基本要素与环节；另一方面，要围绕“让人民群众在每一项法律制度、每一个执法决定、每一宗司法案件中都感受到公平正义”的目标，立足执法司法数字化智能化相关改革的特点、轨迹与场景调适，构建科学的改革成效评估指标体系，以数字化、智能化的方式深化定量分析与定性分析的结合，规范改革评估程序，完善改革评估评价机制，强化改革效果评估反馈与应用，发挥改革评估“推进器”作用，深化改革实践，助推高质量发展。

结语

综上，关于数字检察的价值目标与实践路径，并未形而上展开法律监督实践数字化智能化伦理的探讨，而是从改革实践证成视角，探讨了其改革任务、进路及配套机制与措施。比如，选择“权力—权利”规制模式推进数字法治制约监督体系建设，提出“建构执法司法算法权利范式”而不是“建构执法司法算法权力范式”，强调以合法权益配置与保障，对抗或规制算法权力风险。再比如，与时俱进增强法律监督效能，推动由算法治理技术应用至执法司法数字生态营造，彰显数字检察改革的功能与价值等。

这些既是贯彻落实党的二十大报告“加强检察机关法律监督工作”部署要求的实践探索，也是立足法律监督职能实际，深化司法改革和检察改革的应然选择。从改革方法论层面来看，则强调了数字法治建构主义的立场，固守了法教义学的内在要求。教义学不仅只是对现行法的体系化描述，它也要针对法律问题建构解决方案，并提出新的“教义学样式”。

“法学建构”这一概念在不同的意义上被使用，但大体可以分为两方面：一方面，建构可以指将法律规范回溯到更为抽象的概念与制度上去的活动；另一方面，也可以指将特定事实归入既有的法学范畴之下的活动。数字检察改革实践进路的研讨，不宜止步于对实践问题加以概念描述，也不宜过早回溯至法律伦理层面，抽象思辨数字法治中“权力”与“权利”的演变，而应立足对实践问题提出体系化解决方案，推动完善司法理论体系，促进实践创新，强化对执法司法活动的制约监督，证成与实现数字正义。在此研讨中，仍有太多的课题需要专题研究。比如，刑法积极应对中的刑罚配置、刑事诉讼法立法完善的具体方案设计、非法证据排除的数字化场景等，都需要更多的实证研究推进，并以此验证、完善数字检察改革范式，推动由概念至规范、再至制度体系，不折不扣地贯彻落实习近平法治思想，服务与保障数字经济高质量转型升级。中

按语

党的二十大报告继续强调坚持全面依法治国，推进法治中国建设。作为法治的重要环节之一，刑事诉讼相关理论和实践一直备受关注。本期中法评专论聚焦“刑事诉讼的新理念与新发展”。

近两年来，为营造法治化营商环境、促进民营企业依法依规经营，最高人民检察院主导推进了企业合规改革。但此项改革并无直接明确的法律依据，而是在现有的制度框架内寻找改革空间，力度有限，时常面临突破法律边界的合法性质疑。鉴于此，理论界与实务界对于合规入法的声音日渐高涨。陈卫东的《刑事合规的程序法建构》一文，明晰了刑事合规诉讼程序立法的现实背景、基本原则，并以此为基础进行了制度设计：立法模式应选择特别程序的专章模式，正确处理合规诉讼程序与认罪认罚从宽制度的关系，设置适用合规诉讼程序的消极条件，将合规诉讼程序延伸至侦查、审判阶段，注重程序启动与整改考察中的权利保障。

数字检察作为新发展阶段检察机关的战略性改革部署，已然受到学界和司法实务部门的强烈关注。但在科学技术深度融合的同时，技术行动范式与法律监督结构范式之间的张力始终存在。高景峰的《数字检察的价值目标与实践路径》一文，聚焦数字检察改革实践的价值取向和目标，探索和完善符合法律监督权力运行规律的实践路径，为我国法律监督数字化智能化现代化总结实践经验、凝聚理论共识。

施鹏鹏的《刑事证明责任理论体系之检讨与重塑》认为，受民事诉讼影响，刑事诉讼构建了类似的证明责任理论体系，却无视公法的制度环境，从而引发了诸多混乱和矛盾。依刑事诉讼的公法特质构建新的刑事证明责任理论体系实属必要，包括承认被告人一方的证明权、确立检察官和法官的实质真实义务以及放弃“证明责任”和“证明责任倒置”的表述。新的刑事证明责任理论体系，本质上涉及职权主义实质真实的刑事证明观，强调证明的职权原则，而非处分原则，因而与当事人主义以及民事诉讼的证明观区分开来。

2010年以来，我国积极借鉴域外相关制度建立了相对独立的非法证据排除庭审调查程序，回应了司法实践中的迫切需求。吴洪淇的《被嵌入的程序空间：庭审排非程序十二年观察与反思》一文，通过观察过去十二年庭审排非程序相关立法和司法解释，发现域外引入的先行调查规则与我国既有刑事司法系统之间产生了较为严重的冲突。在与我国刑事司法大环境不断的磨合过程中，庭审排非程序逐渐被改造成独具中国特色的程序设置和制度体系。总结庭审排非调查程序的改革之路，对我国相关程序改革在创造改革外部环境、保持程序各方控制权平衡以及改革路径等方面都具有相当的启发意义。

近年来，对美国基于所谓“长臂管辖”原则制定的若干国内法进行反制，成为我国域外法律体系建设中的一项重大需求。郭烁的《云存储的数据主权维护——以阻断法案规制“长臂管辖”为例》通过对美国在世界范围内第一次确立的网络空间数据管辖领域的“数据控制者”原则进行解读，提出我国或可在借鉴欧洲《阻断法案》的基础上，正式确立数据存储领域之阻断立法模式。前述相应法律机制不仅是对类似美国《云法案》的网络空间数据管辖制度表明态度，更是影响我国应对美国所谓“长臂管辖”原则时的整体态度和思路。

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2023年《中国法律评论》（全六册）

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