当证据开始“自己说话”

原创 嘟嘟的爸爸 2026-10-28 08:31 北京

一段从未存在过的录音，让审查从“内容真假”回到“生成链条能否复现”——AI时代证据审查的清单与三层展望。

当证据开始“自己说话”

智能时代 AI 生成证据的审查进路

文 / 信息时代的犯罪侦查

一、一段“从未存在过”的录音

去年一起诈骗案里，有一段三分钟的通话录音。被害人言之凿凿，声纹比对也与嫌疑人高度吻合。

但这段对话，从来没有发生过。

有人拿嫌疑人一段三十秒的公开采访视频，导进开源的语音克隆工具，喂十几分钟语料，半小时就生成了一句“他亲口承认收了钱”。成本两百块，难度约等于学会用剪映。

做电子数据取证与审查，过去判断真假问的是“文件有没有被改过”；现在第一个问题变成了——“这件事，到底有没有发生过”。

二、AI 进入案卷的三种面孔

第一种是内容：深度合成的人脸与声音、AI 生成的聊天截图、伪造的合同公文。

第二种是过程：取证工具里的语义分类、智能 OCR、语音转写，鉴定环节的算法辅助比对。AI 不生产证据，却参与了证据的形成。

第三种是结论：大模型给出的类案报告、量刑建议，甚至一份措辞工整的“分析意见”。

三者逻辑完全不同：第一种问“真不真”，第二种问“稳不稳”，第三种问“它凭什么”。

三、从“三性”到“四性”

真实性、合法性、关联性依然成立，但我以为必须再加一条：可解释性。AI 时代的真实性判断，正从“内容像不像真的”，转向“生成链条能不能复现”。

证据链的三个断面：来源、过程、痕迹

我的清单四层。一是来源闭合：原始介质、提取笔录、校验值首尾相接，哈希不断链。二是过程留痕：设备、工具、模型、参数、时间戳，一项不少。

三是痕迹交叉：重采样痕迹、压缩链、频域异常、光照一致性、唇形与音素对齐度、呼吸停顿分布。伪造者能骗过眼睛，很难同时骗过声学与光学两套规律。

四是可复现性，这一条最有力：能不能用公开信息，复现出一段“同样假”的内容？如果能，“未发现篡改痕迹”就不该写进鉴定意见。

四、把“鉴真”做成流水线

以前鉴真，看的是“这台电脑上有没有这个文件”；以后要看“这条数据是谁、用什么、在哪一刻、经过哪几步生成的”。

固定要快。云端生成服务的日志、会话与账号绑定信息，留存窗口有时只有几天，等立案再调，往往已经空了。

提取要全。不只提“作品”，还要提“生成它的环境”：浏览器历史、剪贴板残留、App 缓存、模型下载记录、订阅凭证。作品是结果，环境才是证据。

记录要细。全程录屏、双人见证、环境快照、版本与哈希。我们审查别人的工具，自己的工具也要经得起审查。

五、三道绕不过去的坎

标准滞后。现行鉴定规范里，“AI 合成”还没有明确位置。意见常写“未发现明显篡改痕迹”——它在法庭上极易被误读为“内容真实”，其实只说明“我没查出来”。

工具黑箱。商用检测工具的样本、误报率、适用边界大多不公开。用黑箱证明黑箱，逻辑上站不住。

责任失衡。让被告人自证“我没合成过”不现实，让被害人举证“这不是 AI 做的”更不现实。更合理的是：提出具体、有理据的怀疑，证明责任即应转移。

六、三层架构的展望

算法可以辅助判断，但不能替代审查

技术层，把“像不像”升级为“是不是这个模型出的”：建立生成痕迹特征库与模型指纹比对，让结论从一个概率值变成一条可追溯的线索。

程序层，把 AI 生成可能性写进取证预案；关键音视频实行双轨鉴定；算法结论必须披露工具、版本与置信区间。

制度层，推动出台审查指引，明确哪几类 AI 生成证据不能单独定案，建立专家辅助人名库，把“算法说明义务”落到纸面。

结语：让“说真话”也变便宜

技术从不中立，但审查可以。

AI 让造假变得极其便宜。我们能做的，是让“说真话”也变得便宜一些——用可追溯、可验证、可解释的程序，把法庭上的“我信”，一点点换成“我能验”。

2014 年我开这个号时，我们争论的是“电子数据算不算证据”；十二年后，我们争论的是“证据还算不算证据”。问题在变，追问没变。

（本文为个人业务思考，不代表所在单位意见。配图为 AI 生成示意图。）

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