論大數(shù)據(jù)企業(yè)協(xié)助偵查的隱患與風險應(yīng)對

陳育龍，王景龍

（西安財經(jīng)大學，陜西 西安 710000）

2015年8月31日，國務(wù)院以國發(fā)〔2015〕50號文件印發(fā)《促進大數(shù)據(jù)發(fā)展行動綱要》，而后我國大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)迅猛發(fā)展，逐步形成“大數(shù)據(jù)+”的產(chǎn)業(yè)模式。似乎“萬物皆可數(shù)據(jù)，處處皆有算法”。受網(wǎng)絡(luò)信息犯罪增加、反腐敗斗爭常態(tài)化、寬嚴相濟刑事政策等影響，偵查機關(guān)亦開始對偵查措施涉及的技術(shù)進行大刀闊斧的改革，以期能充分發(fā)揮大數(shù)據(jù)技術(shù)的作用，為新時代偵查工作賦能。早在2003年，公安部便組織實施“金盾工程”。截至目前，該工程已經(jīng)建立了全國人口基本信息資源庫、全國機動車與駕駛?cè)诵畔①Y源庫等八大基礎(chǔ)信息庫，掌握全國公民的重點信息。各地方偵查機關(guān)也逐步建立了自有信息數(shù)據(jù)庫，如DNA數(shù)據(jù)庫、暫住人口信息庫、旅館住宿人員信息庫、強制管理信息庫等。大數(shù)據(jù)企業(yè)憑借技術(shù)與數(shù)據(jù)調(diào)取法律制度優(yōu)勢獲得了介入偵查的機會，為偵查工作提質(zhì)增效的同時，也帶來了個人信息脫離權(quán)利主體控制、數(shù)據(jù)共享主義泛濫、數(shù)據(jù)偏見與算法黑箱等問題。

目前學界主要從數(shù)據(jù)調(diào)取的角度，對大數(shù)據(jù)企業(yè)協(xié)助偵查過程中的數(shù)據(jù)安全風險、個人信息泄露、個人隱私遭到侵犯等隱患進行研究，有部分學者根據(jù)不同標準提出了分類分級的處理機制。①貝金欣、謝澍提出，根據(jù)緊急程度與重要程度不同區(qū)分數(shù)據(jù)調(diào)取情形，再根據(jù)數(shù)據(jù)承載的信息區(qū)分五種數(shù)據(jù)調(diào)取對象，最終對應(yīng)出五種數(shù)據(jù)響應(yīng)等級。參見貝金欣，謝澍：《司法機關(guān)調(diào)取互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)數(shù)據(jù)之利益衡量與類型化路徑》，載《國家檢察官學院學報》2020年第6期；裴煒認為，可以結(jié)合信息類型、信息來源，圍繞知情權(quán)等構(gòu)建分層分級的數(shù)據(jù)調(diào)取規(guī)則。參見裴煒：《論個人信息的刑事調(diào)取——以網(wǎng)絡(luò)信息業(yè)者協(xié)助刑事偵查為視角》，載《法律科學（西北政法大學學報）》2021年第3期；梁坤提出，未來在刑事程序中落實《數(shù)據(jù)安全法》第35條的規(guī)定可以參考《人民檢察院辦理網(wǎng)絡(luò)犯罪案件規(guī)定》第27條的規(guī)定，在此基礎(chǔ)上對刑事司法中需要重點保護的重要數(shù)據(jù)的范圍進行劃定。參見梁坤：《以分級分類為指引落實數(shù)據(jù)調(diào)取程序》，《檢察日報》2021年7月14日。但是對數(shù)據(jù)共享、過于依賴算法結(jié)論等問題重視不夠。應(yīng)當看到，大數(shù)據(jù)企業(yè)協(xié)助偵查帶來的隱患不僅限于個人信息或個人隱私，還涉及企業(yè)涉嫌行使部分偵查權(quán)，偵查數(shù)據(jù)、商業(yè)秘密泄露等問題。因此，本文將對大數(shù)據(jù)企業(yè)協(xié)助偵查的現(xiàn)狀進行考察，全面審視大數(shù)據(jù)企業(yè)協(xié)助偵查可能帶來的隱患，提出借鑒公共管理中智庫模式的應(yīng)對方案，構(gòu)建以知情同意權(quán)為核心的分類分級調(diào)取制度，實現(xiàn)數(shù)據(jù)單向流動替代雙向共享，加強對算法結(jié)論的審查。

一、大數(shù)據(jù)企業(yè)協(xié)助偵查的現(xiàn)狀

將大數(shù)據(jù)技術(shù)運用于刑事偵查存在兩種模式：一種是自建模式，即偵查機關(guān)自建大數(shù)據(jù)庫、設(shè)計大數(shù)據(jù)分析算法與方案；另一種是大數(shù)據(jù)企業(yè)協(xié)助模式，即將建立數(shù)據(jù)庫與分析數(shù)據(jù)的業(yè)務(wù)外包給大數(shù)據(jù)企業(yè)，或者建立長期的協(xié)助關(guān)系，以便隨時借用大數(shù)據(jù)企業(yè)的數(shù)據(jù)資源與技術(shù)。兩種模式都具有大數(shù)據(jù)技術(shù)的一般特征，這些特征決定了大數(shù)據(jù)企業(yè)協(xié)助偵查的一般方式。大數(shù)據(jù)企業(yè)在一般特征以外，還擁有其獨特的優(yōu)勢。正是因為大數(shù)據(jù)企業(yè)協(xié)助偵查有這些一般特征與獨特優(yōu)勢，才有必要著力消除潛在的隱患與風險。

（一）大數(shù)據(jù)企業(yè)協(xié)助偵查的技術(shù)特征

大數(shù)據(jù)既是一種技術(shù)，亦是一門學科，因其內(nèi)容具有開放性，當前并沒有形成統(tǒng)一的定義。大數(shù)據(jù)之父維克托·邁爾-舍恩伯格（Viktor·Mayer-schonberger）認為大數(shù)據(jù)的核心價值在于揭示數(shù)據(jù)隱含的規(guī)律。應(yīng)當以整體視角認識大數(shù)據(jù)，具言之，包括巨量的數(shù)據(jù)、先進的數(shù)據(jù)分析技術(shù)及大數(shù)據(jù)分析結(jié)果三層含義。雖然定義有待討論，但對其本質(zhì)特征已形成基本共識，即規(guī)模性（volume）、多樣性（variety）、高速性（velocity）、價值性（value），簡稱為“4V”②計算機研究領(lǐng)域?qū)σ?guī)模性（volume）、多樣性（variety）、高速性（velocity）三個特點幾乎沒有異議，但是對于第四個特點，即價值性（value）觀點并不統(tǒng)一，如IBM認為是真實性（veracity）。筆者認為真實性并非大數(shù)據(jù)本身所具有的特征，數(shù)據(jù)仍然存在虛假、錯誤的可能性。特征。大數(shù)據(jù)技術(shù)所具有的特征，也是相對于傳統(tǒng)數(shù)據(jù)收集、儲存、分析機制的優(yōu)勢。傳統(tǒng)刑事偵查模式在情報采集、證據(jù)收集方面存在的缺陷，被大數(shù)據(jù)技術(shù)所“補強”。

根據(jù)洛卡德交換原理，犯罪人在犯罪過程中，不可避免地將自身原有的物質(zhì)或其一部分遺留于犯罪現(xiàn)場及被侵犯的客體上，同時還會從現(xiàn)場及被侵犯的客體上帶走某些物質(zhì)。［1］大數(shù)據(jù)技術(shù)運用于偵查，是將洛卡德原理運用于網(wǎng)絡(luò)空間的一種實證。犯罪人的犯罪過程及與犯罪相關(guān)的行為，皆會以數(shù)據(jù)形式記錄于網(wǎng)絡(luò)空間之中，偵查人員便根據(jù)留存的數(shù)據(jù)痕跡完成數(shù)據(jù)畫像，還原案件事實，從而偵破犯罪。

（二）大數(shù)據(jù)企業(yè)協(xié)助偵查的一般方式

大數(shù)據(jù)企業(yè)憑借大數(shù)據(jù)技術(shù)協(xié)助刑事偵查，包括數(shù)據(jù)收集、數(shù)據(jù)儲存、數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)畫像、數(shù)據(jù)碰撞、網(wǎng)絡(luò)關(guān)系處理分析等技術(shù)。前述技術(shù)可歸納為數(shù)據(jù)收集與數(shù)據(jù)分析。先進技術(shù)的聚合決定了大數(shù)據(jù)企業(yè)協(xié)助偵查的一般方式，即全景式數(shù)據(jù)收集與深層次數(shù)據(jù)分析。

1.全景式數(shù)據(jù)收集。狹義信息時代①廣義的信息時代是信息化時代，阿爾文·托夫勒（Alvin Toffler）認為人類的第三次技術(shù)浪潮是信息革命，自20世紀后半葉開始，人類進入信息時代，其對應(yīng)的是工業(yè)時代與農(nóng)業(yè)時代。狹義的信息時代指前互聯(lián)網(wǎng)時代，尚未產(chǎn)生大數(shù)據(jù)分析的思維、模式、技術(shù)等，其對應(yīng)的是大數(shù)據(jù)時代。的數(shù)據(jù)收集模式是靜態(tài)的、范圍狹窄的、被動的、滯后的。而大數(shù)據(jù)時代的數(shù)據(jù)收集模式是動態(tài)的、范圍廣泛的、自動的、及時的全景式數(shù)據(jù)收集模式。全景式數(shù)據(jù)收集模式，時間上表現(xiàn)為永不停止，實時更新；空間上表現(xiàn)為無省界，甚至無國界；內(nèi)容上表現(xiàn)為有能力記錄人與自然的所有信息；格式上表現(xiàn)為結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)同時存在。高效與多元是全景式數(shù)據(jù)收集的最顯著特征。這給刑事偵查工作建立或“借用”數(shù)據(jù)庫，開展偵查活動提供了數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。

第一，高效的數(shù)據(jù)收集能力。首先，大數(shù)據(jù)收集技術(shù)能在極短的時間內(nèi)，對一般數(shù)據(jù)或即時數(shù)據(jù)快速反應(yīng)并收集、儲存，這是任何時代都無法比擬的。其次，數(shù)據(jù)更新迅速，借助物聯(lián)網(wǎng)、互聯(lián)網(wǎng)、傳感器等技術(shù)，能實現(xiàn)數(shù)據(jù)信息實時更新。被更新信息并不會當然因更新而消滅，而是以另一種數(shù)據(jù)形式儲存下來，除非被要求遺忘或刪除，否則將永存于數(shù)據(jù)庫深處，隨時可以重新調(diào)取與其他信息進行碰撞，通過算法分析出時空結(jié)論。

第二，多元的數(shù)據(jù)收集能力。首先，收集數(shù)據(jù)方式多元。人類進入信息時代以后，數(shù)據(jù)收集方式從運營式系統(tǒng)的被動收集時代，到用戶原創(chuàng)內(nèi)容的主動收集時代，再到感知式系統(tǒng)的自動收集時代。三種數(shù)據(jù)收集方式先后出現(xiàn)，卻未互相替代，而是形成并存模式。②運營式系統(tǒng)指數(shù)據(jù)伴隨著商業(yè)運營活動而被儲存在系統(tǒng)當中，比如超市每銷售出一件產(chǎn)品就會在數(shù)據(jù)庫中產(chǎn)生相應(yīng)的一條銷售記錄；原創(chuàng)內(nèi)容階段指用戶主動根據(jù)自我意愿將日志、數(shù)據(jù)保留在網(wǎng)絡(luò)上，如以微信、微博、抖音等新型社媒體或自媒體以及便攜的全天候聯(lián)網(wǎng)的智能手機；感知式系統(tǒng)指微小的帶有處理功能的傳感器，將這些設(shè)備廣泛地布置于社會的各個角落，通過這些設(shè)備來對整個社會的運轉(zhuǎn)進行監(jiān)控，如監(jiān)控攝像頭、人臉識別機等。此外，數(shù)據(jù)儲存格式多元。進入大數(shù)據(jù)時代，信息系統(tǒng)內(nèi)的數(shù)據(jù)格式從過去單一的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，發(fā)展為現(xiàn)在結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)并存的狀態(tài)。［2］偵查活動得以對信用卡號碼、日期、財務(wù)金額、地址等結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)進行分析，還可以對音頻、圖片、圖像、文檔等半結(jié)構(gòu)化，或日志文件、XML文檔、JSON文檔等非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)加以比對與挖掘。［3］

2.深層次數(shù)據(jù)分析。除了全景式收集數(shù)據(jù)以外，大數(shù)據(jù)技術(shù)還具有強大的分析與挖掘能力。在偵查活動中，大數(shù)據(jù)分析體現(xiàn)為數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)畫像、網(wǎng)絡(luò)關(guān)系處理等，以大數(shù)據(jù)挖掘這一核心技術(shù)為例，計算機系統(tǒng)對大數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)進行提取、清洗、降噪、修復，建立待處理的數(shù)據(jù)集，再對之分類、聚類，最后通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等數(shù)據(jù)算法揭示深層次關(guān)系與規(guī)律，并以人類易于理解的可視化方式給出變量將其融合在一起，展示并供人類分析和利用。［4］在刑事偵查中，偵查機關(guān)可以根據(jù)數(shù)據(jù)庫，對所有類別、格式的數(shù)據(jù)進行挖掘，發(fā)現(xiàn)假設(shè)犯罪嫌疑人①大數(shù)據(jù)偵查已經(jīng)將啟動偵查的時間節(jié)點置于立案以前，甚至于受案以前。立案作為偵查啟動的規(guī)定逐漸被虛置。但是，遵循傳統(tǒng)認識，將正式立案啟動偵查以后的被追訴人稱為犯罪嫌疑人。因此，將并未立案偵查，卻已經(jīng)被大數(shù)據(jù)納入假定犯罪范圍的人稱為假設(shè)犯罪嫌疑人。的行為軌跡、人員關(guān)系，以及其他存在相關(guān)關(guān)系的行為，對犯罪進行預測。

（三）大數(shù)據(jù)企業(yè)協(xié)助偵查的獨特優(yōu)勢

全景式數(shù)據(jù)收集與深層次數(shù)據(jù)分析是大數(shù)據(jù)企業(yè)協(xié)助偵查的一般方式，其功能是自建模式與大數(shù)據(jù)企業(yè)協(xié)助模式都可以實現(xiàn)的。截至目前，我國公安機關(guān)內(nèi)網(wǎng)建成的各類信息系統(tǒng)已達7 000多個，已建成八大全國性公安基礎(chǔ)信息庫②八大全國性公安基礎(chǔ)信息庫：全國重大案件、出逃人員、出所人員、違法人員、盜搶汽車、未名尸體、失蹤人員、殺人案件信息庫。，存儲了數(shù)百億條基礎(chǔ)數(shù)據(jù)。［5］且自2003年“金盾工程”啟動以來，偵查機關(guān)大量引進技術(shù)型偵查人才，已經(jīng)擁有了一定的大數(shù)據(jù)運用能力與豐富的數(shù)據(jù)分析經(jīng)驗。但是大數(shù)據(jù)企業(yè)在技術(shù)和法律制度層面還有其獨特優(yōu)勢。大數(shù)據(jù)企業(yè)全面而深入的參與，使偵查工作呈現(xiàn)出多主體參與、第三方協(xié)助［6］的特征。技術(shù)層面上，大數(shù)據(jù)企業(yè)將大數(shù)據(jù)“4V”特征推向了極致；法律制度層面上，其能彌補國際刑事司法協(xié)助制度的僵化與低效缺陷、減少強迫犯罪嫌疑人自證其罪的危險。

1.技術(shù)優(yōu)勢。首先，大數(shù)據(jù)企業(yè)收集方式更精準。以巨頭企業(yè)為例，用戶的某一方面數(shù)據(jù)為關(guān)鍵生產(chǎn)要素。③協(xié)助偵查的大數(shù)據(jù)企業(yè)，可分為兩種。一種是專為公共部門提供數(shù)據(jù)服務(wù)而設(shè)立的軟件開發(fā)公司，可稱為專業(yè)公司。如深圳源中瑞科技有限公司，致力于公安系統(tǒng)、金融交易系統(tǒng)、智慧園區(qū)系統(tǒng)和區(qū)塊鏈應(yīng)用等高端軟件產(chǎn)品研發(fā)；另一種是已具備規(guī)模的大數(shù)據(jù)巨頭企業(yè)，這些公司已經(jīng)建成巨量數(shù)據(jù)庫，并具備成熟的數(shù)據(jù)分析能力，可稱為巨頭公司。巨頭公司通過簽訂合作協(xié)議等方式與偵查機關(guān)建立聯(lián)系，將協(xié)助偵查作為其新業(yè)務(wù)。如阿里巴巴及螞蟻金服與遼寧省公安廳簽署協(xié)議建設(shè)智慧警務(wù)；福建省公安廳與騰訊公司簽署“互聯(lián)網(wǎng)+警務(wù)”戰(zhàn)略合作協(xié)議；蘇州市反通訊網(wǎng)絡(luò)詐騙中心與百度公司簽署合作框架協(xié)議，共建“打擊新型犯罪聯(lián)合實驗室”。一則，集中要素投入對某一類數(shù)據(jù)的收集；二則，用戶與其發(fā)生關(guān)系的場合正是其要素集中投入的領(lǐng)域。其次，大數(shù)據(jù)企業(yè)收集渠道更綜合。大數(shù)據(jù)企業(yè)可以實現(xiàn)被動、自動收集共同運作，通過云端收集用戶信息，使用分布式儲存與運算技術(shù)，克服局域網(wǎng)以及固態(tài)儲存的缺陷。再次，大數(shù)據(jù)企業(yè)及時更新數(shù)據(jù)能力更強。他們集中資源投入到最為精密、高效的數(shù)據(jù)收集技術(shù)開發(fā)中，以把握最前端的風向，實現(xiàn)商業(yè)供需預測。囿于職能封閉性與資金有限性，偵查機關(guān)自建模式更注重對結(jié)構(gòu)化信息的收集。最后，大數(shù)據(jù)企業(yè)分析能力更強。大數(shù)據(jù)企業(yè)將挖掘數(shù)據(jù)作為日常業(yè)務(wù)，而偵查機關(guān)將收集數(shù)據(jù)作為日常工作。面對同一數(shù)據(jù)，大數(shù)據(jù)企業(yè)往往比偵查機關(guān)走得更遠，偵查機關(guān)要了解某一特定信息，不需再重復基礎(chǔ)挖掘工作，只需對大數(shù)據(jù)企業(yè)提供的結(jié)果進行再分析。

2.法律制度優(yōu)勢。除上述技術(shù)優(yōu)勢以外，通過大數(shù)據(jù)企業(yè)進行數(shù)據(jù)調(diào)取與分析，還存在法律制度層面的優(yōu)勢。法律制度優(yōu)勢主要體現(xiàn)在兩方面，即彌補刑事司法協(xié)助制度的缺陷與減少強迫犯罪嫌疑人自證其罪的危險。［7］

第一，當前，快速獲取境外電子數(shù)據(jù)以有效打擊犯罪的現(xiàn)實需求與傳統(tǒng)冗長、低效甚至失效的司法協(xié)助機制之間存在矛盾。［8］在傳統(tǒng)國際刑事司法協(xié)助機制難以及時有效滿足取證需求的背景下，向大數(shù)據(jù)企業(yè)直接調(diào)取數(shù)據(jù)成為一種新型路徑。［9］大數(shù)據(jù)企業(yè)運行模式靈活，許多互聯(lián)網(wǎng)公司觸角涉及全球。④如騰訊云在全球已經(jīng)開放27個地理區(qū)域，運營68個可用區(qū)，涉及北美地區(qū)、歐洲地區(qū)、非洲地區(qū)、亞太地區(qū)等。大數(shù)據(jù)企業(yè)跨境獲取數(shù)據(jù)，能形成相對“柔和”且高效的模式，對于跨境打擊網(wǎng)絡(luò)犯罪、職務(wù)犯罪、恐怖活動犯罪等具有重大意義。

第二，能夠降低強迫犯罪嫌疑人自證其罪的可能性。偵查機關(guān)若不能通過自建的數(shù)據(jù)庫對證明被追訴人實施某些行為的證據(jù)加以收集，就需要被追訴人提供供述，一旦被追訴人聲稱其供述是因遭到刑訊、威脅、引誘等手段而作出，其證據(jù)合法性可能被質(zhì)疑，甚至導致某些具有高度證明價值的證據(jù)被排除。大數(shù)據(jù)企業(yè)的協(xié)助有助于偵查機關(guān)從更為廣闊的視角和廣泛的信息中收集、分析，對于降低依賴口供的程度具有重大意義。盡管大數(shù)據(jù)是否可以作為證據(jù)、實質(zhì)證據(jù)還是輔助證據(jù)等問題暫無定論［10］，至少大數(shù)據(jù)企業(yè)的協(xié)助有助于收集線索與情報，為偵查人員提供偵查思路與方向。

二、大數(shù)據(jù)企業(yè)協(xié)助偵查的隱患

大數(shù)據(jù)企業(yè)協(xié)助偵查模式展現(xiàn)出自建模式所不能及的優(yōu)勢。但因而沉迷于大數(shù)據(jù)企業(yè)協(xié)助模式帶來的好處，可能使偵查機關(guān)過度依賴大數(shù)據(jù)企業(yè)，對其帶來的隱患缺乏準確的認識與判斷。這需要立法者給予高度重視，以免出現(xiàn)“數(shù)據(jù)獨裁”“數(shù)據(jù)壟斷”的異化現(xiàn)象。偵查機關(guān)以刑事偵查為名調(diào)取個人信息，仿佛為其實施的任何數(shù)據(jù)收集與處理行為做了合法背書；此外，過分強調(diào)數(shù)據(jù)共享，不僅加劇了個人信息泄露、隱私受到侵犯的隱患，還帶來了商業(yè)秘密泄露的風險；過分依賴大數(shù)據(jù)企業(yè)提供的算法結(jié)論，還可能直接沖擊偵查職能的行使。

（一）個人信息脫離權(quán)利主體

根據(jù)《個人信息保護法》第4條規(guī)定，個人信息指“以電子或者其他方式記錄的與已識別或者可識別的自然人有關(guān)的各種信息，不包括匿名化處理后的信息”。因此，匿名化處理后，且無法與其他信息結(jié)合識別自然人身份以外的信息，均為個人信息?！睹穹ǖ洹啡烁駲?quán)編以專章規(guī)定隱私權(quán)與個人信息保護，承認了個人信息的人格權(quán)性質(zhì)?！秱€人信息保護法》采“個人信息權(quán)益”立法表述也承認其人格權(quán)本質(zhì)。［11］大數(shù)據(jù)企業(yè)為刑事偵查機關(guān)提供的絕大多數(shù)數(shù)據(jù)都可以直接或間接指向具體的自然人①即便是針對單位犯罪進行數(shù)據(jù)分析，其集體的意志與行為也是通過對某些個人的行為或意志進行分析而得以推斷。，因此大都屬于承載個人信息的數(shù)據(jù)。

個人信息雖然不如隱私權(quán)有絕對的對世權(quán)能，但是《民法典》《個人信息保護法》均承認個人信息權(quán)利主體享有知情與同意權(quán)。②《民法典》第1035條：“處理個人信息的，應(yīng)當遵循合法、正當、必要原則，不得過度處理，并符合下列條件：（一）征得該自然人或者其監(jiān)護人同意，但是法律、行政法規(guī)另有規(guī)定的除外?！钡?036條：“處理個人信息，有下列情形之一的，行為人不承擔民事責任：（一）在該自然人或者其監(jiān)護人同意的范圍內(nèi)合理實施的行為；（二）合理處理該自然人自行公開的或者其他已經(jīng)合法公開的信息，但是該自然人明確拒絕或者處理該信息侵害其重大利益的除外?！薄秱€人信息保護法》第30條：“個人信息處理者處理敏感個人信息的，除本法第17條第1款規(guī)定的事項外，還應(yīng)當向個人告知處理敏感個人信息的必要性以及對個人權(quán)益的影響；依照本法規(guī)定可以不向個人告知的除外?！敝榕c同意的權(quán)能構(gòu)成權(quán)利主體對權(quán)利的控制。然而，當前有關(guān)大數(shù)據(jù)企業(yè)協(xié)助偵查涉及個人信息的規(guī)定，主要圍繞偵查機關(guān)與大數(shù)據(jù)企業(yè)雙方，而對個人信息權(quán)利主體對個人信息的控制關(guān)注較少。即便對其知情權(quán)有所保護，但也總是為刑事偵查規(guī)定了列外，且對這些列外的自由裁量權(quán)過大。面對刑事偵查，個人信息權(quán)利主體的同意權(quán)更是難以體現(xiàn)。如《刑事訴訟法》第154條規(guī)定，在技術(shù)偵查中采取不暴露技術(shù)方法的措施；《個人信息保護法》第13條第3款、第4款規(guī)定，為履行法定職責或者法定義務(wù)所必需、為應(yīng)對公共衛(wèi)生事件或者緊急情況下保護生命健康與財產(chǎn)時，個人信息處理者方可在未取得個人同意時處理個人信息，第18條第1款規(guī)定，法律或行政法保密而不需要告知的情形，第2款規(guī)定，緊急情況下不需要告知，而事后告知，第35條規(guī)定，告知將妨礙國家機關(guān)履行法定職責的可以不告知。

可見，涉及個人信息的大數(shù)據(jù)企業(yè)協(xié)助偵查活動，仿佛只是大數(shù)據(jù)企業(yè)與偵查機關(guān)雙方的事情。個人信息權(quán)利主體在其中的地位微弱，盡管對其知情同意權(quán)有粗疏的規(guī)定，但因為規(guī)定的列外、偵查機關(guān)的威懾力以及大數(shù)據(jù)企業(yè)的技術(shù)性結(jié)合，實現(xiàn)對自己權(quán)利的控制非常難。實際上，信息控制權(quán)由信息主體向大數(shù)據(jù)企業(yè)轉(zhuǎn)移，個人對于自身信息的控制能力便被弱化了。［12］當信息主體并非刑事案件被追訴人，其信息僅用作輔助比對，或者偵查機關(guān)進行警情預測、摸底排查過程中收集數(shù)據(jù)時，公民對于大數(shù)據(jù)偵查中偵查機關(guān)收集與使用其個人信息的過程，既不知情，亦無法抗拒。［13］對大數(shù)據(jù)企業(yè)協(xié)助偵查適度限制，極為必要。

（二）數(shù)據(jù)共享主義泛濫

自黨的十八屆五中全會提出“創(chuàng)新、協(xié)調(diào)、綠色、開放、共享”五大發(fā)展理念以來，“共享”一詞被廣為應(yīng)用?！冬F(xiàn)代漢語詞典》第7版對“共享”的解釋為“共同享有；共同享用”。［14］“共享”在大數(shù)據(jù)協(xié)助偵查中，可能使人誤解為偵查機關(guān)與大數(shù)據(jù)企業(yè)之間建立無差別的數(shù)據(jù)接口，互相共有或共用數(shù)據(jù)信息。數(shù)據(jù)共享，指不同位置使用不同計算機和軟件的用戶讀取、操作、分析彼此擁有的數(shù)據(jù)。［15］當前，學界對建立數(shù)據(jù)共享呼聲甚囂塵上，認為應(yīng)當建立數(shù)據(jù)共享機制，且不限于偵查機關(guān)之間及行政機關(guān)跨部門、跨地域，還要加強偵查機關(guān)與社會數(shù)據(jù)的匯集，即加強與大數(shù)據(jù)企業(yè)的共享機制建設(shè)。①參見程雷：《大數(shù)據(jù)偵查的法律控制》，載《中國社會科學》2018年第11期；何軍：《大數(shù)據(jù)與偵查模式變革研究》，載《中國人民公安大學學報（社會科學版）》2015年第1期；翟海，江平：《大數(shù)據(jù)時代的智慧偵查：維度分析及實現(xiàn)路徑》，載《中國刑警學院學報》，2018年第3期；王燃：《大數(shù)據(jù)偵查》，清華大學出版社2017年版。有學者認為，“創(chuàng)造和完善數(shù)據(jù)管控機制，在確保數(shù)據(jù)不被惡意利用的情況下，由原來的單線偵查模式向協(xié)同偵查模式轉(zhuǎn)變，是大數(shù)據(jù)偵查的發(fā)展趨勢?！保?6］也有學者認為，“大數(shù)據(jù)偵查越來越多地需要與商業(yè)機構(gòu)的數(shù)據(jù)庫互通共享?！保?7］還有學者提出，“數(shù)據(jù)共享機制的建立符合我國大數(shù)據(jù)總體戰(zhàn)略的基本部署，大數(shù)據(jù)偵查中的共享機制可以從內(nèi)部和外部兩個方面入手。就外部而言，偵查機關(guān)應(yīng)當與一些對偵查工作有密切聯(lián)系的社會數(shù)據(jù)庫建立共享機制，通過與相關(guān)行業(yè)簽署共建協(xié)議、合作協(xié)議等方式開放接口獲取進入社會數(shù)據(jù)庫的部分權(quán)限?！保?8］以上觀點，均未意識到“數(shù)據(jù)共享”概念運用到偵查活動中可能加劇個人信息脫離權(quán)利主體控制，帶來偵查機關(guān)內(nèi)部數(shù)據(jù)泄露、企業(yè)商業(yè)秘密遭到侵犯等隱患。

1.加劇個人信息脫離權(quán)利主體控制。偵查機關(guān)與大數(shù)據(jù)企業(yè)建立共享機制，偵查機關(guān)可以直接對大數(shù)據(jù)企業(yè)儲存的數(shù)據(jù)進行收集并處理?！稊?shù)據(jù)安全法》第35條規(guī)定有關(guān)組織、個人具有配合公安機關(guān)為偵查犯罪調(diào)取數(shù)據(jù)的義務(wù)，公安機關(guān)需經(jīng)嚴格的批準手續(xù)。②《數(shù)據(jù)安全法》第35條：“公安機關(guān)、國家安全機關(guān)因依法維護國家安全或者偵查犯罪的需要調(diào)取數(shù)據(jù)，應(yīng)當按照國家有關(guān)規(guī)定，經(jīng)過嚴格的批準手續(xù)，依法進行，有關(guān)組織、個人應(yīng)當予以配合。”《公安機關(guān)辦理刑事案件程序規(guī)定》 第62條規(guī)定：“公安機關(guān)向有關(guān)單位和個人調(diào)取證據(jù)，應(yīng)當經(jīng)辦案部門負責人批準，開具調(diào)取證據(jù)通知書，明確調(diào)取的證據(jù)和提供時限。被調(diào)取單位及其經(jīng)辦人、持有證據(jù)的個人應(yīng)當在通知書上蓋章或者簽名，拒絕蓋章或者簽名的，公安機關(guān)應(yīng)當注明。必要時，應(yīng)當采用錄音錄像方式固定證據(jù)內(nèi)容及取證過程?！笨梢姡瑐刹闄C關(guān)調(diào)取大數(shù)據(jù)企業(yè)數(shù)據(jù)僅需要辦案機關(guān)負責人批準，對于數(shù)據(jù)調(diào)取請求是否屬于《個人信息保護法》第14條第3款、第4款規(guī)定的“為履行法定職責或者法定義務(wù)所必需；為應(yīng)對突發(fā)公共衛(wèi)生事件，或者緊急情況下為保護自然人的生命健康和財產(chǎn)安全所必需”由偵查機關(guān)判斷。建立大數(shù)據(jù)共享機制之后，僅有的審查機制也可能因為互通接口而形同虛設(shè)。即使大數(shù)據(jù)企業(yè)已經(jīng)規(guī)定了數(shù)據(jù)協(xié)助審查辦法，但是大都限于形式審查，只要相關(guān)手續(xù)齊全，幾乎有求必應(yīng)。特別是在“滴滴順風車案”①2018年8月24日14時50分許，鐘某在浙江樂清從事滴滴順風車業(yè)務(wù)時，通過持刀威脅、膠帶捆綁的方式，對被害人趙某某實施搶劫、強奸，后將其殺害并拋尸。公安民警接到報案后，多次向滴滴平臺要求調(diào)取順風車主有關(guān)信息，滴滴平臺以審核與保護用戶隱私為由遲延回復，后其行為被認為給及時破案造成障礙。2018年8月26日，滴滴發(fā)表聲明，自8月27日零時起，在全國范圍內(nèi)下線順風車業(yè)務(wù)。暴露出大數(shù)據(jù)企業(yè)在數(shù)據(jù)調(diào)取應(yīng)急處理機制上的缺陷后，一方面，對于大數(shù)據(jù)企業(yè)擁有對安全事件風險自由裁量的能力越發(fā)懷疑；另一方面，該事件直接導致滴滴順風車業(yè)務(wù)下架給大數(shù)據(jù)企業(yè)帶來的威懾，共同使大數(shù)據(jù)企業(yè)面對偵查機關(guān)的協(xié)助要求時不敢怠慢。在此情況下，可用以分析個人信息的一切數(shù)據(jù)都可能因為數(shù)據(jù)共享而被偵查機關(guān)隨意獲取，此時個人信息的權(quán)利人連數(shù)據(jù)被收集都毫不知情，更不必說行使同意權(quán)或要求更改與刪除的權(quán)利。

2.偵查機關(guān)數(shù)據(jù)泄露風險。建立完全無關(guān)卡的信息接口與通道，偵查機關(guān)可以隨時從大數(shù)據(jù)企業(yè)的數(shù)據(jù)庫中調(diào)取數(shù)據(jù)。反之，大數(shù)據(jù)企業(yè)亦可能通過接口與通道，進入偵查機關(guān)自建數(shù)據(jù)庫。而大數(shù)據(jù)企業(yè)與偵查機關(guān)在屬性上有本質(zhì)差異，前者是商業(yè)機構(gòu)，以逐利為目標。一旦大數(shù)據(jù)企業(yè)通過黑客或其他技術(shù)進入偵查機關(guān)的自建數(shù)據(jù)庫，偵查機關(guān)內(nèi)部數(shù)據(jù)泄露，將滋生以下風險：

第一，大數(shù)據(jù)企業(yè)可能獲取偵查機關(guān)的刑事辦案數(shù)據(jù)。例如，具有征信業(yè)務(wù)經(jīng)營許可證的企業(yè)，可能因為采集到偵查機關(guān)中關(guān)于某人曾被偵查機關(guān)列為“假設(shè)犯罪嫌疑人”信息，而做出帶有傾向性甚至歧視性的信用報告。然而，任何人都有可能成為假設(shè)犯罪嫌疑人，而非一定是犯罪嫌疑人。隨著預防犯罪理念的滲透，防止犯罪發(fā)生成為一種新的犯罪治理思路，偵查機關(guān)進行日常巡視已經(jīng)成為常態(tài)，被分析的對象可能與刑事案件毫無關(guān)系。第二，大數(shù)據(jù)企業(yè)接入偵查機關(guān)數(shù)據(jù)庫，可能打破偵查封閉性，違背偵查不公開原則。媒體公審可能影響無罪推定原則之落實，媒體行業(yè)大數(shù)據(jù)企業(yè)最有可能成為禍源。誠然，大數(shù)據(jù)企業(yè)已經(jīng)開始重視數(shù)據(jù)合規(guī)治理，但也無法保證其內(nèi)部員工或部門通過黑客侵入等方式獲取偵查數(shù)據(jù)，并公之于眾，左右偵查，甚至影響司法。第三，若建立雙向數(shù)據(jù)共享機制，可能出現(xiàn)異常的循環(huán)分析。大數(shù)據(jù)企業(yè)應(yīng)偵查機關(guān)要求對某一公民某方面或全方面數(shù)據(jù)進行收集并分析后，將結(jié)論反饋給偵查機關(guān)。待下一次涉及該公民案件出現(xiàn)時，便以上一次所得的結(jié)論作為基礎(chǔ)，循環(huán)分析，這種分析可能將偏見與錯誤延續(xù)、加深，使數(shù)據(jù)調(diào)取對象深陷這種循環(huán)分析的歧視之中。

3.企業(yè)商業(yè)秘密遭到侵犯的隱患。一方面，大數(shù)據(jù)企業(yè)任意進入共享數(shù)據(jù)庫，可以在共享數(shù)據(jù)庫中通過端口連接，侵犯其他企業(yè)的商業(yè)秘密。另一方面，偵查機關(guān)若將數(shù)據(jù)信息共享給其他機構(gòu)，或者數(shù)據(jù)信息調(diào)取后因安全保障措施不力泄露等，數(shù)據(jù)信息的擴散也極易造成商業(yè)秘密泄露等經(jīng)營風險。［19］因此，共享機制反而為大數(shù)據(jù)企業(yè)窺視或侵犯彼此商業(yè)秘密等提供了便利。畢竟，大數(shù)據(jù)巨頭們都有著將觸角伸向所有與人類生活相關(guān)行業(yè)的企圖。

綜上所述，過分提倡偵查機關(guān)與大數(shù)據(jù)企業(yè)建立數(shù)據(jù)共享機制，可能誘導偵查機關(guān)及大數(shù)據(jù)企業(yè)行為失范。應(yīng)當看到，共享機制不僅給個人信息保護帶來隱患，還可能因為偵查機關(guān)與大數(shù)據(jù)企業(yè)建立無差別的數(shù)據(jù)接口與通道，造成偵查機關(guān)數(shù)據(jù)泄露、大數(shù)據(jù)企業(yè)商業(yè)秘密遭到侵犯等風險。

（三）盲目依賴算法結(jié)論

舍恩伯格提出：“我們冒險把犯罪的定罪權(quán)放在了數(shù)據(jù)手中，借以表達我們對數(shù)據(jù)及其分析結(jié)果的崇尚，但實際上是一種濫用。”［20］盲目依賴算法結(jié)論可能使人類忽視算法偏見、數(shù)據(jù)質(zhì)量、數(shù)據(jù)黑箱等問題，受數(shù)據(jù)統(tǒng)治而不自知。導致數(shù)據(jù)濫用的原因有以下方面：

第一，算法偏見難以消除。有學者認為，“在大數(shù)據(jù)時代，偵查模式的開啟、運行以及終結(jié)都與大數(shù)據(jù)緊密相連，偵查活動主要是基于客觀存在的大數(shù)據(jù)展開的，即更重視客觀證據(jù)在偵查活動中的作用，而偵查人員積累的主觀辦案經(jīng)驗在偵查活動中的作用有所削弱?！保?1］這是一種非此即彼的不當說法，大數(shù)據(jù)運用于偵查并不當然地削弱偵查人員的主觀意志，尤其是大數(shù)據(jù)企業(yè)協(xié)助偵查，反而會出現(xiàn)科技工作人員的主觀意志替代偵查人員主觀經(jīng)驗的情況。整個數(shù)據(jù)的收集與分析過程看似自動運算，卻無時無刻不體現(xiàn)人的思想與意志。而算法設(shè)計者，多為理工科人才，不僅缺少法律人的思維，也對國家的法律法規(guī)不甚了解，對法律現(xiàn)象抱有個人偏見，其偏向技術(shù)線性思維與逐利心理。這可能導致算法設(shè)計人員將個人的價值觀編入算法當中，且不為人知，使算法產(chǎn)生偏見。在美國，Compass等犯罪預測軟件已經(jīng)暴露了算法偏見問題，并由此引發(fā)了民眾對司法不公的擔憂。該類軟件依據(jù)犯罪嫌疑人過去的犯罪歷史等多維度數(shù)據(jù)計算并預測其人身危險性。盡管大數(shù)據(jù)計算方法使之看似客觀公正，但是，在算法、模型及測試問題的設(shè)計中，幾乎都隱含著種族歧視、性別歧視等偏見。［22］威斯康星州訴盧米斯案中（Wisconsin v.Loomis），被告人盧米斯針對評定其危險性的Compass軟件算法提起上訴，認為算法具有歧視性。［23］雖然最終被告人上訴失敗，但是這體現(xiàn)出在算法缺乏透明性的情況下，很難不讓人懷疑其正當性。［24］在我國，大數(shù)據(jù)企業(yè)參與偵查正在興起，對偵查機關(guān)及大數(shù)據(jù)企業(yè)規(guī)制尚且不足，公民對技術(shù)給法律帶來的威脅認識程度不高，算法偏見很難被察覺。大數(shù)據(jù)企業(yè)手握算法的絕對解釋與控制權(quán)，算法偏見難以被發(fā)現(xiàn)并消除。

第二，數(shù)據(jù)質(zhì)量參差不齊。數(shù)據(jù)量大不等于數(shù)據(jù)價值大，相反可能意味著數(shù)據(jù)垃圾泛濫，數(shù)據(jù)分析結(jié)果受制于數(shù)據(jù)質(zhì)量。［25］數(shù)據(jù)的質(zhì)量受制于形成的環(huán)境及目的。如果數(shù)據(jù)的生成環(huán)境污濁，將影響數(shù)據(jù)的質(zhì)量，進而影響數(shù)據(jù)分析與挖掘結(jié)果的質(zhì)量。低質(zhì)量的數(shù)據(jù)結(jié)論不具有說明問題的價值，是不值得采納的。若數(shù)據(jù)質(zhì)量得不到保證，盲目依賴數(shù)據(jù)算法結(jié)論，可能出現(xiàn)數(shù)據(jù)泡沫，結(jié)論便經(jīng)不起推敲。

第三，算法黑箱暗不可測。許多學者對大數(shù)據(jù)作為證據(jù)使用持積極接受態(tài)度。比如有學者認為，“未來的證據(jù)法當中，大數(shù)據(jù)分析報告有必要單列出來作為獨立的證據(jù)種類，而大數(shù)據(jù)中那些跟案件相關(guān)的數(shù)據(jù)信息，可以納入‘電子數(shù)據(jù)’這一既有的法定證據(jù)種類范疇?！保?6］另有學者認為，“首先，依靠大數(shù)據(jù)證明案件事實已經(jīng)成為一種客觀需要，其次，其符合降低司法證明難度的導向，最后，大數(shù)據(jù)用作證據(jù)具有獨到的價值?！保?7］然而，不能忽視的是大數(shù)據(jù)的分析與挖掘過程猶如一個黑箱（Black Box），其具有不透明、不可解釋、不可追蹤的特點?！八惴[藏在人們難以獲取并理解的代碼面紗后面?！保?8］將數(shù)據(jù)收集、分析、挖掘工作交由大數(shù)據(jù)企業(yè)，不僅被收集或分析挖掘數(shù)據(jù)的對象對算法一無所知，甚至偵查人員對其中的樣本來源、質(zhì)量以及算法編程等也不得而知。若再將算法納入商業(yè)秘密或知識產(chǎn)權(quán)的保護范圍［29］，偵查機關(guān)本已稀缺的技術(shù)型偵查人員也將陷入無盡茫然之中。此時，不僅辯護權(quán)難以得到充分保障，偵查權(quán)的行使也將面臨正當性危機，大數(shù)據(jù)企業(yè)可能干擾偵查職權(quán)的行使，甚至操縱偵查。

三、隱患應(yīng)對：建立統(tǒng)一的大數(shù)據(jù)企業(yè)智庫

大數(shù)據(jù)企業(yè)協(xié)助偵查，為偵查機關(guān)警情監(jiān)控、犯罪預測、證據(jù)收集等帶來技術(shù)與法律制度層面的優(yōu)勢，同時也潛藏隱患與風險。前面所述隱患一旦失控，造成的損失無法挽回。立法、司法機關(guān)需要找到功能發(fā)揮與隱患防范、犯罪治理與權(quán)利保護之間的平衡點?！稊?shù)據(jù)安全法》第21條要求分類分級建立數(shù)據(jù)保護制度，各地方、部門確定本地區(qū)、本部門以及相關(guān)行業(yè)、領(lǐng)域的重要數(shù)據(jù)具體目錄，重點保護被列入目錄的數(shù)據(jù)。當前各地方陸續(xù)制定數(shù)據(jù)條例，其立法目標主要是推動數(shù)據(jù)作為生產(chǎn)要素服務(wù)經(jīng)濟發(fā)展，規(guī)制偵查機關(guān)的數(shù)據(jù)調(diào)取活動并非其主要目的。①如已經(jīng)生效的 《深圳經(jīng)濟特區(qū)數(shù)據(jù)條例》《上海市數(shù)據(jù)條例》《浙江省公共數(shù)據(jù)條例》《重慶市數(shù)據(jù)條例》等均未針對刑事偵查中數(shù)據(jù)調(diào)取進行數(shù)據(jù)分類分級，《貴州省大數(shù)據(jù)安全保護條例》第40條，僅規(guī)定大數(shù)據(jù)企業(yè)協(xié)助公安機關(guān)建立技術(shù)接口。不以“知情同意權(quán)”為核心進行分類，與當前重視數(shù)據(jù)安全與個人信息保護的立法趨勢②2021年9月1日《中華人民共和國數(shù)據(jù)安全法》正式生效、2021年11月1日《中華人民共和國個人信息保護法》正式生效、2021年8月1日《最高人民法院關(guān)于審理使用人臉識別技術(shù)處理個人信息相關(guān)民事案件適用法律若干問題的規(guī)定》正式生效、工業(yè)與信息化部于2021年9月30日發(fā)布的《公開征求對〈工業(yè)和信息化領(lǐng)域數(shù)據(jù)安全管理辦法（試行）（征求意見稿）〉的意見》等均體現(xiàn)出保護個人信息與數(shù)據(jù)安全的立法趨勢。是相悖的。此外，大數(shù)據(jù)企業(yè)可能通過數(shù)據(jù)共享接口反向爬取偵查機關(guān)或其他企業(yè)的數(shù)據(jù)，導致偵查機關(guān)數(shù)據(jù)泄露，企業(yè)商業(yè)秘密遭受侵犯等隱患嚴重；還可能將個人與企業(yè)的偏見編入算法，利用黑箱效應(yīng)干擾甚至操縱偵查，破壞偵查的客觀、公正。我們不能忽視或無視這些隱患，需要從偵查機關(guān)與大數(shù)據(jù)企業(yè)兩個角度入手，尋找一個恰當?shù)臋C制予以規(guī)制。

有鑒于此，筆者提出一種制度構(gòu)想，即建立統(tǒng)一的大數(shù)據(jù)企業(yè)智庫。其核心在于數(shù)據(jù)調(diào)取規(guī)則統(tǒng)一、數(shù)據(jù)單向供給、算法結(jié)論嚴格審查。該機制相較于其他學者僅提出某一種數(shù)據(jù)分類分級調(diào)取規(guī)則而言，不僅能解決個人信息、個人隱私泄露的問題，還能解決偵查信息泄露、偵查職權(quán)受到干擾、商業(yè)秘密遭受侵犯等問題，整體解決大數(shù)據(jù)企業(yè)協(xié)助偵查帶來的隱患。

在開始對大數(shù)據(jù)企業(yè)智庫進行構(gòu)建之前，需要對智庫概念進行簡要介紹，形成基本共識。“‘智庫’又稱思想庫，是一種相對穩(wěn)定且獨立運作的政策研究和咨詢機構(gòu)。”［30］智庫本是科學化公共政策或決策的孵化器。“智庫可以發(fā)揮政府理性決策外腦的職能，對政府面臨的公共政策難題進行相對獨立的、科學理性的分析，并提出各種備選方案，供決策者選擇?！保?1］將公共決策機制當中的“智庫”理念與制度，引入刑事偵查決策是一種借鑒，亦是一項探索。大數(shù)據(jù)企業(yè)作為大數(shù)據(jù)企業(yè)智庫中的“專家”，在智庫的統(tǒng)一規(guī)則約束下，利用大數(shù)據(jù)技術(shù)，提供科學的咨詢建議，協(xié)助偵查。

（一）統(tǒng)一分類分級數(shù)據(jù)調(diào)取規(guī)則

個人信息逐漸脫離權(quán)利人控制似乎是大數(shù)據(jù)時代無法避免的缺陷，以個人信息換取產(chǎn)品或服務(wù)類似于以物易物的交易模式。但雙方之間發(fā)生這種交易，并不代表權(quán)利人放棄對個人信息的控制，大數(shù)據(jù)企業(yè)對偵查機關(guān)的調(diào)取有求必應(yīng)，可能對個人信息、隱私權(quán)造成侵害。大數(shù)據(jù)企業(yè)智庫的核心之一是統(tǒng)一分類分級數(shù)據(jù)調(diào)取規(guī)則。統(tǒng)一的含義包括地域統(tǒng)一與規(guī)則統(tǒng)一。地域統(tǒng)一要求從國家層面建立統(tǒng)一的數(shù)據(jù)分類分級調(diào)取規(guī)則，而不是各地方建立不同標準、設(shè)置不同類別的規(guī)則。建議由公安部牽頭，工信部等其他個人信息保護職責部門協(xié)調(diào)制定偵查機關(guān)調(diào)取數(shù)據(jù)的分類分級規(guī)則，這和《數(shù)據(jù)安全法》及各地方制定的旨在服務(wù)于經(jīng)濟發(fā)展的“因地制宜”模式有所不同。打擊犯罪與保護個人信息之間的關(guān)系不會因地域的不同而呈現(xiàn)出極大差異。規(guī)則統(tǒng)一是具體分類分級規(guī)則的統(tǒng)一，這也是本部分的重點。下文將視野短暫投入美國與歐盟，借鑒域外優(yōu)良之處，制定適合我國的，以知情同意為核心的分類分級調(diào)取規(guī)則。

美國已經(jīng)形成了相對完整且成熟的分類數(shù)據(jù)調(diào)取規(guī)則。不僅體現(xiàn)在立法層面，還體現(xiàn)在大數(shù)據(jù)企業(yè)制定數(shù)據(jù)調(diào)取申請的審查標準等規(guī)定當中。立法層面，美國通過《憲法第四修正案》及相關(guān)判例，確定了以合理期待的隱私權(quán)與第三方原則作為確認數(shù)據(jù)調(diào)取的邊界。凱茨（Katz）案中，斯圖爾特（Stewart）大法官寫道：“一個人故意向公眾公開的內(nèi)容，即使是在他自己家中或辦公室，也不受第四修正案保護。但他尋求保護的私人物品，即使在公眾可以進入的區(qū)域，也可能受到憲法保護。”［32］前半句表達的是第三方原則，后半部分則是對隱私權(quán)合理期待原則的形象闡釋。通過《存儲通信法》將電子記錄大致分為三類，包括基本的用戶和會話信息［33］、非內(nèi)容數(shù)據(jù)［34］、內(nèi)容數(shù)據(jù)［35］，《電子通信隱私法》針對數(shù)據(jù)分類確立了包括傳票、法庭命令、搜查令三種令狀，而傳票又可分為傳票和傳票加事先通知訂閱者或者用戶兩種，法庭命令分為法庭命令和法庭命令加事先通知訂閱者或者用戶兩種。前述令狀共同構(gòu)成美國三類五種數(shù)據(jù)調(diào)取分類分級令狀制度。大數(shù)據(jù)企業(yè)方面，蘋果公司、谷歌公司、微軟公司等均制定了不同的審查標準，對于偵查機關(guān)的不同令狀，大數(shù)據(jù)企業(yè)限定了提供數(shù)據(jù)的范圍，可接受或者拒絕，亦可提出異議。從各公司的規(guī)定當中可以看到，“大數(shù)據(jù)企業(yè)在配合執(zhí)法機構(gòu)提供信息時區(qū)分了數(shù)據(jù)的類型，對隱私性強的內(nèi)容信息保護力度也更大。”［36］

歐盟通過《新電子證據(jù)調(diào)取規(guī)則》（New EU Rules to Obtain Electronic Evidence），將數(shù)據(jù)分為用戶數(shù)據(jù)（subscriber data）、接入數(shù)據(jù)（access data）、交互數(shù)據(jù)（transactional data）和內(nèi)容數(shù)據(jù)（contentdata）四類。根據(jù)調(diào)取數(shù)據(jù)的請求主體不同，又分為三類調(diào)取規(guī)則，具體為：第一，法官能夠直接調(diào)取用戶數(shù)據(jù)、接入數(shù)據(jù)、交互數(shù)據(jù)、內(nèi)容數(shù)據(jù)四類數(shù)據(jù)；第二，檢察官能夠直接調(diào)取用戶數(shù)據(jù)、接入數(shù)據(jù)，調(diào)取交互數(shù)據(jù)、內(nèi)容數(shù)據(jù)需要經(jīng)法官批準；第三，警察調(diào)取四類數(shù)據(jù)均需要經(jīng)過檢察官或法官批準。［37］但是根據(jù)歐洲刑警組織2021年發(fā)布的SIRIUS項目第三次報告，當前歐洲各國向企業(yè)調(diào)取數(shù)據(jù)的一大障礙即在于響應(yīng)時間過長。［38］

由上可見，美國和歐盟均對數(shù)據(jù)進行分類，并將該分類對應(yīng)數(shù)據(jù)調(diào)取規(guī)則，形成了統(tǒng)一的分類分級數(shù)據(jù)調(diào)取規(guī)則。但是對個人隱私保護要求更高的歐盟存在響應(yīng)時間過長的問題，且根據(jù)數(shù)據(jù)主體區(qū)分數(shù)據(jù)調(diào)取規(guī)則的模式，并不適合我國以偵查機關(guān)為數(shù)據(jù)調(diào)取主要主體的情形。因此，建議借鑒美國的數(shù)據(jù)調(diào)取規(guī)則，以知情同意權(quán)為核心，建立統(tǒng)一的分類分級數(shù)據(jù)調(diào)取規(guī)則。

我國的規(guī)定尚不具體，調(diào)取規(guī)則未根據(jù)數(shù)據(jù)分類進行細分。雖然《公安機關(guān)辦理刑事案件程序規(guī)定》①《公安機關(guān)辦理刑事案件程序規(guī)定》第62條：“公安機關(guān)向有關(guān)單位和個人調(diào)取證據(jù)，應(yīng)當經(jīng)辦案部門負責人批準，開具調(diào)取證據(jù)通知書，明確調(diào)取的證據(jù)和提供時限。被調(diào)取單位及其經(jīng)辦人、持有證據(jù)的個人應(yīng)當在通知書上蓋章或者簽名，拒絕蓋章或者簽名的，公安機關(guān)應(yīng)當注明。必要時，應(yīng)當采用錄音錄像方式固定證據(jù)內(nèi)容及取證過程。”《公安機關(guān)辦理刑事案件電子數(shù)據(jù)取證規(guī)則》②《公安機關(guān)辦理刑事案件電子數(shù)據(jù)取證規(guī)則》第41條：“公安機關(guān)向有關(guān)單位和個人調(diào)取電子數(shù)據(jù)，應(yīng)當經(jīng)辦案部門負責人批準，開具《調(diào)取證據(jù)通知書》，注明需要調(diào)取電子數(shù)據(jù)的相關(guān)信息，通知電子數(shù)據(jù)持有人、網(wǎng)絡(luò)服務(wù)提供者或者有關(guān)部門執(zhí)行。被調(diào)取單位、個人應(yīng)當在通知書回執(zhí)上簽名或者蓋章，并附完整性校驗值等保護電子數(shù)據(jù)完整性方法的說明，被調(diào)取單位、個人拒絕蓋章、簽名或者附說明的，公安機關(guān)應(yīng)當注明。必要時，應(yīng)當采用錄音或者錄像等方式固定證據(jù)內(nèi)容及取證過程。公安機關(guān)應(yīng)當協(xié)助因客觀條件限制無法保護電子數(shù)據(jù)完整性的被調(diào)取單位、個人進行電子數(shù)據(jù)完整性的保護。”對數(shù)據(jù)調(diào)取所需的手續(xù)有所規(guī)定，但是又規(guī)定了手續(xù)缺失的補救措施，如允許公安機關(guān)注明替代被調(diào)取對象蓋章或簽字，且該規(guī)則未制定分類的數(shù)據(jù)調(diào)取標準?！稊?shù)據(jù)安全法》第21條③《數(shù)據(jù)安全法》第21條：“國家建立數(shù)據(jù)分類保護制度，根據(jù)數(shù)據(jù)在經(jīng)濟社會發(fā)展中的重要程度，以及一旦遭到篡改、破壞、泄露或者非法獲取、非法利用，對國家安全、公共利益或者個人、組織合法權(quán)益造成的危害程度，對數(shù)據(jù)實行分類保護。國家數(shù)據(jù)安全工作協(xié)調(diào)機制統(tǒng)籌協(xié)調(diào)有關(guān)部門制定重要數(shù)據(jù)目錄，加強對重要數(shù)據(jù)的保護?！彪m然將數(shù)據(jù)分為核心數(shù)據(jù)、重要數(shù)據(jù)和一般數(shù)據(jù)，但是沒有將該分類與偵查當中的數(shù)據(jù)調(diào)取活動進行銜接，設(shè)置相應(yīng)的分類規(guī)則。大數(shù)據(jù)企業(yè)方面，《數(shù)據(jù)安全法》第35條④《數(shù)據(jù)安全法》第35條：“公安機關(guān)、國家安全機關(guān)因依法維護國家安全或者偵查犯罪的需要調(diào)取數(shù)據(jù)，應(yīng)當按照國家有關(guān)規(guī)定，經(jīng)過嚴格的批準手續(xù)，依法進行，有關(guān)組織、個人應(yīng)當予以配合?！睘榇髷?shù)據(jù)企業(yè)設(shè)定了配合義務(wù)，而大數(shù)據(jù)企業(yè)對于調(diào)取申請未設(shè)置分類的審查制度。甚至出現(xiàn)了大數(shù)據(jù)企業(yè)制定的標準與法律不適配的現(xiàn)象，如騰訊的隱私政策規(guī)定“為遵守有效的法律程序條款，如傳票、法院命令或搜查令，我們可能在獲得或未獲得您同意的情況下做出這些披露?！彬v訊的隱私政策對不同的令狀文書進行了區(qū)分，但我國偵查制度卻未予以配套，企業(yè)行為似乎已經(jīng)走在了立法機關(guān)的前面。統(tǒng)一的大數(shù)據(jù)企業(yè)智庫將以知情同意權(quán)為核心，建立分類明確、標準統(tǒng)一的數(shù)據(jù)調(diào)取機制。

第一，統(tǒng)一分類分級的數(shù)據(jù)調(diào)取規(guī)則。根據(jù)數(shù)據(jù)是否匿名，將其分為匿名數(shù)據(jù)與非匿名數(shù)據(jù)，收集匿名數(shù)據(jù)無須權(quán)利人知情并同意。一方面，匿名數(shù)據(jù)難以對應(yīng)權(quán)利主體，個人信息權(quán)利主體不明確；另一方面，《個人信息保護法》第4條明確將匿名處理后的信息排除在個人信息以外。收集非匿名數(shù)據(jù)需要權(quán)利人知情并同意，因為非匿名數(shù)據(jù)可以精準對應(yīng)權(quán)利人，更容易侵犯個人信息。非匿名數(shù)據(jù)又可以被調(diào)取對象在偵查中的角色為標準，區(qū)分為被追訴人一方的數(shù)據(jù)、被害人一方的數(shù)據(jù)、其他參與人數(shù)據(jù)。⑤其他參與人數(shù)據(jù)：其他參與人包括但不限于證人、鑒定人、翻譯人員、其他用以數(shù)據(jù)比對碰撞的權(quán)利主體。對被追訴人及其密切關(guān)系人的數(shù)據(jù)進行收集，應(yīng)當設(shè)置較低限制。為了偵破犯罪，免受外界因素影響，甚至可以不通知被追訴人及其密切關(guān)系人，對此可以參照美國“第三方原則”，即“主張公民在自愿移交給第三方機構(gòu)的記錄中沒有隱私利益”［39］；對被害人一方的數(shù)據(jù)收集，則應(yīng)有較嚴格的限制，應(yīng)該知情但是無須同意，即只需通知相關(guān)人員其數(shù)據(jù)被收集即可。其原理在于適度收集被害人及其密切關(guān)系人的數(shù)據(jù)信息的價值追求之一，正是保護或救濟被害人的更重要權(quán)利。對其他參與人的數(shù)據(jù)進行收集，則應(yīng)當設(shè)置最高的門檻，偵查機關(guān)必須通知被調(diào)取數(shù)據(jù)對象，并經(jīng)其明確同意。因為，其他參與人的數(shù)據(jù)信息往往僅是輔助偵查的信息，其并非核心數(shù)據(jù)。即便任何人都有配合打擊犯罪的義務(wù)，也應(yīng)當遵循比例原則，盡量做到對公民合法利益侵犯最小化。后兩種被調(diào)取對象，在偵查終結(jié)或刑事訴訟程序結(jié)束以后，可以要求偵查機關(guān)刪除其收集的數(shù)據(jù)及分析結(jié)論。此外，根據(jù)數(shù)據(jù)包含個人信息的內(nèi)容，還可以區(qū)分為注冊信息數(shù)據(jù)、交互信息數(shù)據(jù)、元數(shù)據(jù)、內(nèi)容數(shù)據(jù)。調(diào)取元數(shù)據(jù)（如通話時間、匯款地點）與注冊信息（如用戶名、注冊時間與地點）的門檻應(yīng)當較低，即不需要被調(diào)取對象知情并同意。調(diào)取交互信息應(yīng)當設(shè)置高門檻，即需要被調(diào)取對象知情，但無須其同意。調(diào)取內(nèi)容數(shù)據(jù)則需要設(shè)置最高的門檻，不僅要知情，還需要同意。最后，應(yīng)當將比例原則①第一，偵查中的數(shù)據(jù)收集行為應(yīng)滿足目的正當性；第二，收集手段需符合妥當性，即審查收集行為的合法性；第三，審查是否符合損害最小原則，重點考察收集數(shù)據(jù)的范圍，時間范圍、空間范圍、對象范圍等；第四，把握狹義的比例原則，對收集行為對個人信息侵害的程度與偵破犯罪所保護的法益之間進行權(quán)衡。貫徹始終（見表1）。

表1 數(shù)據(jù)分類調(diào)取規(guī)則表

第二，統(tǒng)一令狀審查制度。自由權(quán)演進的歷史恰是法律程序性保護演進的歷史，程序?qū)用娴牧顮钪贫仁且?guī)范政府信息獲取的有效手段?！霸诿绹?，《憲法第四修正案》就是通過搜查令狀制度對抗‘非法搜查及扣押’，保護公民隱私權(quán)的。”［40］除了搜查令以外，美國還形成了傳票、法庭命令、搜查令三種調(diào)取令狀形式。傳票可以由執(zhí)法機關(guān)簽發(fā)，法庭命令和搜查令則必須由法官簽發(fā)。我國尚未形成分級令狀制度。對于大數(shù)據(jù)是否可以作為搜查的對象亦無明確規(guī)定。調(diào)取通知書是當前運用最多的一種文書?！蛾P(guān)于辦理刑事案件收集提取和審查判斷電子數(shù)據(jù)若干問題的規(guī)定》第13條規(guī)定，調(diào)取或提取電子數(shù)據(jù)時應(yīng)當制作調(diào)取通知書，并對調(diào)查通知書應(yīng)當包含的內(nèi)容加以列舉，取得該文書僅需辦案機關(guān)內(nèi)部審批即可。

有學者認為，可以考慮以檢察機關(guān)作為令狀的批準機關(guān)，優(yōu)勢在于將令狀的核準權(quán)交由檢察機關(guān)，不僅可做到事前控制，而且可在后續(xù)的批捕決定、審查起訴階段對偵查機關(guān)收集的證據(jù)進行合法性審查，對非法搜查所得證據(jù)限制適用，還有助于實現(xiàn)“控辯平等”。［41］筆者認為，可以結(jié)合上述數(shù)據(jù)分類，根據(jù)對公民隱私等權(quán)利干預的程度，對應(yīng)不同級別的令狀。但由法官批準令狀在我國尚不具備制度土壤。因此，可以考慮規(guī)定調(diào)取通知書繼續(xù)由偵查機關(guān)批準，但是其能收集數(shù)據(jù)的范圍應(yīng)當受到限制，比如只能調(diào)取匿名數(shù)據(jù)、被追訴人一方數(shù)據(jù)、元數(shù)據(jù)及注冊信息數(shù)據(jù)。而搜查令狀由檢察官決定批準，其所能收集的數(shù)據(jù)種類更多、范圍更廣，具有更強的強制性，比如，非匿名數(shù)據(jù)、被害人一方數(shù)據(jù)、其他參與人員數(shù)據(jù)、交互數(shù)據(jù)及內(nèi)容數(shù)據(jù)。

（二）數(shù)據(jù)單向供給替代雙向共享

學界呼吁建立數(shù)據(jù)共享機制已久，但并未對數(shù)據(jù)共享機制相關(guān)理論進行深入探討。盲目使用數(shù)據(jù)共享概念，可能帶來數(shù)據(jù)共享主義泛濫的隱患。偵查機關(guān)與大數(shù)據(jù)企業(yè)之間建立數(shù)據(jù)共享機制，可能加劇個人信息脫離權(quán)利主體控制，增大個人信息保護的難度，同時帶來偵查數(shù)據(jù)泄露，企業(yè)商業(yè)秘密遭受侵犯的風險。大數(shù)據(jù)企業(yè)智庫另一核心機理能夠恰當?shù)貞?yīng)對上述隱患，即以數(shù)據(jù)單向供給服務(wù)替代雙向共享機制。

大數(shù)據(jù)企業(yè)智庫是智慧咨詢組織，不能脫離智庫的本質(zhì)，其僅是為偵查機關(guān)提供智慧咨詢的“思想庫”。一方面，各大數(shù)據(jù)企業(yè)只能為偵查機關(guān)提供數(shù)據(jù)收集與技術(shù)分析服務(wù)，而不能從偵查機關(guān)獲取數(shù)據(jù)或信息，用以服務(wù)其商業(yè)目的。另一方面，大數(shù)據(jù)企業(yè)智庫成員之間的數(shù)據(jù)并不共享，大數(shù)據(jù)企業(yè)不能通過共享機制獲取其他企業(yè)的商業(yè)數(shù)據(jù)甚至商業(yè)秘密。大數(shù)據(jù)企業(yè)智庫這種單向供給數(shù)據(jù)的機制與眾多學者倡導的數(shù)據(jù)共享機制相比，限定了數(shù)據(jù)的流動方向與軌跡，即只能從大數(shù)據(jù)企業(yè)向偵查機關(guān)單向流動，而不具有分享特點。簡而言之，大數(shù)據(jù)企業(yè)智庫中的企業(yè)成員是大數(shù)據(jù)服務(wù)的提供者，偵查機關(guān)是大數(shù)據(jù)服務(wù)的接受者，地位與角色不得顛倒。大數(shù)據(jù)企業(yè)無法也不能獲取偵查機關(guān)自建數(shù)據(jù)庫的內(nèi)容，也無法通過偵查機關(guān)的自建平臺與其他大數(shù)據(jù)企業(yè)設(shè)置接口，窺視或侵犯大數(shù)據(jù)企業(yè)之間可能構(gòu)成商業(yè)秘密的數(shù)據(jù)。

如上分析，大數(shù)據(jù)企業(yè)與偵查機關(guān)之間不能出現(xiàn)數(shù)據(jù)換數(shù)據(jù)的現(xiàn)象，數(shù)據(jù)只能從大數(shù)據(jù)企業(yè)流向偵查機關(guān)，反之則不能。那么偵查機關(guān)用什么來換取大數(shù)據(jù)企業(yè)的數(shù)據(jù)協(xié)助服務(wù)呢？完全寄托于社會責任感而保持大數(shù)據(jù)企業(yè)協(xié)助偵查的想法，讓人不安。必須對兩種風險有所警惕，第一，大數(shù)據(jù)企業(yè)設(shè)置難以為人發(fā)現(xiàn)的“秘密接口”，獲取偵查機關(guān)儲存的大數(shù)據(jù)；第二，大數(shù)據(jù)企業(yè)通過算法干擾偵查，將其偏見植入算法，以操縱偵查。如何激勵大數(shù)據(jù)企業(yè)積極協(xié)助偵查，并能防范上述兩種風險，是必須回答的衍生問題。

筆者認為，應(yīng)當以政府購買數(shù)據(jù)服務(wù)的模式建立數(shù)據(jù)智庫。我國現(xiàn)有的政府采購制度能夠為數(shù)據(jù)采購業(yè)務(wù)提供制度基礎(chǔ)?！巴ㄟ^購買數(shù)據(jù)服務(wù)為偵查決策提供幫助應(yīng)當成為大數(shù)據(jù)偵查時代的常態(tài)化警務(wù)模式。目前，天津、北京、上海、山東等地經(jīng)偵部門都已嘗試購買數(shù)據(jù)服務(wù)來提高辦案質(zhì)量與效率，專業(yè)化的技術(shù)團隊為偵查工作注入了新的活力?！保?2］但是，政府采購的激勵機制并不能對所有大數(shù)據(jù)企業(yè)都奏效。對于一些頭部公司而言，政府采購為其帶來的收入是極其微薄的。他們更在意協(xié)助偵查帶來的名譽增值，甚至本就希望以此獲取偵查機關(guān)的內(nèi)部數(shù)據(jù)。名譽增值可以滿足，數(shù)據(jù)獲取不能讓步。偵查機關(guān)可以協(xié)同有關(guān)部門給予大數(shù)據(jù)企業(yè)更高的社會評價，考慮將其提供大數(shù)據(jù)服務(wù)、協(xié)助偵查的工作情況，與征信制度掛鉤，對大數(shù)據(jù)智庫成員企業(yè)予以更高的征信評價。

（三）嚴格審查算法結(jié)論

大數(shù)據(jù)企業(yè)智庫除了建立統(tǒng)一分類分級數(shù)據(jù)調(diào)取制度、設(shè)置數(shù)據(jù)單向供給機制以外，還著重關(guān)注對數(shù)據(jù)、算法、結(jié)論可靠性的審查。其原理在于，智庫是僅提供咨詢的組織，而不是決策機構(gòu)，智庫提供的服務(wù)是咨詢報告，并非決策方案。接受服務(wù)的偵查機關(guān)應(yīng)當對提供咨詢的主體、程序、算法、結(jié)論等嚴格審查篩選，不能將咨詢意見直接作為決策依據(jù)，以免偵查活動中決策權(quán)的流失。對于數(shù)據(jù)、算法、結(jié)論的審查需要從兩個維度進行。一方面，對大數(shù)據(jù)企業(yè)資質(zhì)、能力、技術(shù)條件進行審查，決定是否賦予大數(shù)據(jù)企業(yè)進入智庫，提供咨詢服務(wù)的資格。以此，保證數(shù)據(jù)質(zhì)量，提高算法中立自覺性，保證算法結(jié)論不被更改。另一方面，也是更為重要的一方面，對于已經(jīng)調(diào)取的數(shù)據(jù)或已經(jīng)獲得的智庫咨詢，建立統(tǒng)一的審查、甄別機制。對于算法偏見、數(shù)據(jù)質(zhì)量、數(shù)據(jù)黑箱始終保持警惕，設(shè)置嚴格的審查機制，提高數(shù)據(jù)審查裝備水平，并著重培養(yǎng)數(shù)據(jù)審查人才隊伍。就建立統(tǒng)一的審查和甄別機制而言，提出以下三點設(shè)想：

第一，建立統(tǒng)一的算法審查標準與程序。算法偏見是大數(shù)據(jù)企業(yè)干擾、誤導，甚至操縱偵查的弊病之源。技術(shù)人員可能將自己、企業(yè)實際控制人的思想傾向編寫到算法當中。有學者提出，可以“建立算法備案機制，指算法研發(fā)結(jié)束投入應(yīng)用前，應(yīng)按照一定程序?qū)⑺惴ㄓ嘘P(guān)材料向行業(yè)自律組織報送備案，接受備案的組織依法對其合理性等進行審查與處理的一種事前監(jiān)督制度。”［43］筆者認為，最重要的是強調(diào)審查標準與審查程序的建立，當前各地方自建“智慧警務(wù)”是普遍狀態(tài)，而各地設(shè)置的數(shù)據(jù)審查標準與審查程序存在不同。各地區(qū)思想意識、人才隊伍、基礎(chǔ)設(shè)施、開發(fā)技術(shù)等條件存在差距，不同的大數(shù)據(jù)企業(yè)也存在數(shù)據(jù)收集與分析能力差異。通過大數(shù)據(jù)企業(yè)智庫機制的建立，從國家層面設(shè)置統(tǒng)一的審查標準，可以緩解大數(shù)據(jù)技術(shù)基礎(chǔ)不同的問題。

第二，提高清洗數(shù)據(jù)能力。大數(shù)據(jù)企業(yè)智庫應(yīng)當定期對數(shù)據(jù)進行清理與整理，將該工作作為常態(tài)化工作。與大數(shù)據(jù)企業(yè)相比，偵查機關(guān)收集與分析的硬件設(shè)施與裝備水平不高，審查設(shè)備與系統(tǒng)也不如前者。這使得大數(shù)據(jù)企業(yè)提供的數(shù)據(jù)質(zhì)量難以得到審查和保證。大數(shù)據(jù)企業(yè)提供的數(shù)據(jù)咨詢報告如果基于次等數(shù)據(jù)而做出，那么結(jié)果將受到質(zhì)疑。因此，提高審查裝備與系統(tǒng)，更新硬件與軟件水平，對保證數(shù)據(jù)質(zhì)量非常必要。

第三，驗證大數(shù)據(jù)企業(yè)提供的算法。大數(shù)據(jù)智庫的本質(zhì)是咨詢機構(gòu)，而非決策機構(gòu)，不能直接以大數(shù)據(jù)企業(yè)提供的數(shù)據(jù)分析結(jié)果作為決策依據(jù)，必須建立嚴格的數(shù)據(jù)審查步驟，逐步進行檢驗。比如，還原算法、更換數(shù)據(jù)訓練集等方式，驗證算法與結(jié)論的科學性。偵查機關(guān)應(yīng)當要求大數(shù)據(jù)企業(yè)提供數(shù)據(jù)資訊結(jié)論時，附帶對其算法設(shè)計進行解釋、說明，有條件的情況下，應(yīng)當對大數(shù)據(jù)企業(yè)提供的算法進行驗證。另外，偵查機關(guān)還應(yīng)當重視培養(yǎng)大數(shù)據(jù)技術(shù)型偵查人員，自建專門的數(shù)據(jù)審查部門。再者，也可籌劃建立第三方中立數(shù)據(jù)審查機構(gòu)，但是，對于該機構(gòu)的性質(zhì)、制度、規(guī)則等，是否可以參照鑒定機構(gòu)進行設(shè)計還有待進一步實踐與討論。

大數(shù)據(jù)企業(yè)協(xié)助偵查已經(jīng)成為新時代偵查工作的新常態(tài)。大數(shù)據(jù)企業(yè)在為偵查工作提質(zhì)增效的同時，也隱含著個人信息脫離權(quán)利主體、共享主義泛濫、過度依賴算法結(jié)論等隱患。為應(yīng)對隱患，建立統(tǒng)一的大數(shù)據(jù)企業(yè)智庫有以下優(yōu)點：第一，能夠整合技術(shù)、制度等要素，實現(xiàn)對協(xié)助偵查的大數(shù)據(jù)企業(yè)統(tǒng)一監(jiān)管與規(guī)制；第二，能充分發(fā)揮大數(shù)據(jù)企業(yè)帶來的技術(shù)與法律制度優(yōu)勢，將大數(shù)據(jù)技術(shù)之價值最大限度地開發(fā)并為偵查機關(guān)所用；第三，能降低數(shù)據(jù)共享主義泛濫給個人信息安全、偵查數(shù)據(jù)安全、商業(yè)秘密安全等帶來的不確定性；第四，能避免過度依賴數(shù)據(jù)算法結(jié)論，而使司法陷入數(shù)據(jù)獨裁的災(zāi)難發(fā)生。需要說明，構(gòu)建統(tǒng)一的大數(shù)據(jù)智庫僅是應(yīng)對大數(shù)據(jù)企業(yè)協(xié)助偵查隱患的一種制度設(shè)想，其必要性、可行性、操作性尚需更多理論探討與實踐檢驗。筆者愿以此拋磚引玉，引起學界與實務(wù)界對大數(shù)據(jù)企業(yè)參與偵查的隱患這一問題的高度重視，并提供多元的解決思路。