近日，西北政法大学刑事辩护高级研究院北京分院揭牌仪式暨京都刑事辩护专业化高端论坛在北京举行。本次活动由西北政法大学刑事辩护高级研究院主办，北京市京都律师事务所承办，超过300名国内知名专家学者、律师代表出席此次论坛。

　　本文是北京交通大学法学院副院长、副教授郑飞在论坛上的发言，整理刊发以飨读者。

　　

　　尊敬的樊老师、田老师，各位老师、领导和律师朋友，大家下午好！

　　今天上午享受了一场知识盛宴，尤其是车浩老师谈到的两个观点，我特别赞同：一个是法学问题的答案从原来的一元化到多元化的转变，另一个是法学思维从传统到现代的转变。今天我想谈一谈刑事辩护与法学教育里的两个缺失：一个是证据分析技能的缺失，另一个是刑事辩护数字化转型的缺失。

　　车老师是学刑法的，门老师是学刑诉的，这两个学科的理论都非常完善。但相对而言，证据法，或者证据学，或者证据科学理论本身却处于一个不太完善的状态。如果我们把证据理论分成证据和证明，其中的证明理论又更不成熟。我给大家先讲一讲美国证据法集大成者、美国西北大学法学院的院长威格莫尔教授。他一生写了两本最著名的著作，一本是《威格莫尔论证据》，主要梳理了英美几乎所有的证据规则，为英美成文证据法的制定奠定了基础；另一本是《司法证明原则》，主要关注司法证明本身，从心理学、逻辑学和法学等角度探究了司法证明原理。前一本取得了极大的成功，但后一本却很大程度上被忽视了，直到几十年后才被英国的特文宁教授等重新发掘出来。在后一本《司法证明原则》中，作者发明了一种威格莫尔图示，将证据到事实的整个推论过程用一个网状的图表展示出来，并讨论了诸多证据分析方法及其应用，具有很好的实用功能。

　　我个人猜测，后一本书之所以当时被忽视，主要是当时的法学教育认为证据分析技能是司法实践的事，不需要法学教育介入。但这种认识显然是有问题的！现在越来越多的学校，除了开设证据法课程，教授传统的证据规则之外，还教学生如何从证据到事实的整个推理过程，包括推论链条，以及证据与证据之间相互印证的整个证据分析过程。这个过程会涉及很多方法，包括叙事法、图示法和概率分析等一系列论证方法，但是这些方法在传统的法学院校其实是缺失的。据我所知，目前中国政法大学、中国人民大学、北京大学都在做这方面的尝试，但其他高校涉猎很少，学生在证据分析方面并没有得到有效训练，不能有效地对接毕业后的司法实践需求。

　　我之前其实也做过几年的律师，后来因为有了行政职务所以基本没做了。我刚做的时候就发现一个问题，就是在实务当中的案件，我们律师的工作可能70%-80%都在做证据分析。尤其是我之前办理的案件都是比较复杂的，有的甚至上百本案卷，这么多的证据材料怎么把它有效组合起来，这里面要做很多很多工作。我们传统的做法是用人工来逐个分析怎么去攻破控方的整个证据体系，有时候顶多用一些初级的数字工具。包括之前我跟梁雅丽律师一起主编的一套无罪案例书，也试图针对每个罪名从证据、实体和程序三个方面来提炼判决当中的一些裁判理由和判例规则，以作为律师辩护的工具书。我们当时使用的也是一些传统的人工分析方法，但这里面也存在许多问题，由于时间关系我就不展开了。证据分析技能的缺失，除了对案件本身的证据分析之外，还有我们在庭审过程当中质证能力的缺失。有人说交叉询问，因为证人不出庭，它仅仅是个屠龙之术，但我相信随着刑诉法不断地发展，总有一天证人的出庭率肯定会提高。那个时候质证技能就会成为刑辩的基本技能。

　　另一个是刑事辩护数字化转型的缺失。我们对证据的分析，基本都用传统的图示或方法，后来可能会用一些数字处理工具，但是这些工具其实都不太完善，仍然要做很多琐碎的工作。我自己除了做证据法或证据科学研究之外，还在研究包括数字法学在内的新技术法学。我们现在跟我们北交大的计算机学院，还有北大的计算机学院，以及其他的公司和科研机构，在做事实认定大模型。以往的司法大模型主要侧重于法律适用，比如对法条和类案的智能检索，然后出一个报告，但是怎么基于证据来认定事实的整个司法推理过程，这方面的大模型据我了解都不太成熟。所以我们在最高院司改办和中国司法大数据研究院主导的两个比赛中，分别开设了一个证据分析赛道和一个事实认定赛道，试图为今后要做的事实认定大模型奠定基础，再加上法律适用大模型，这样一个完整的司法大模型就出来了。

　　我相信这种智能化的司法大模型，非常有助于学生思维的锻炼，尤其是在刑事辩护方面的作用巨大。现在考虑到数据安全以及刑事法律法规中的一些规定问题，我们团队计划找一个律所，把所里以往所有的案件，通过数字化之后进行大模型的训练，最后做成司法大模型。这个司法大模型将有助于律师对案件的分析，律师个人，哪怕是一个团队在做一个案件过程当中，也可能有很多盲区，如果有了司法大模型的帮助，我相信对案件的辩护会起到非常大的作用，它可以帮助律师发现更多的有效辩点。

　　好的，我的发言结束了，谢谢大家！