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摘  要：人工智能的发展促进犯罪侦查模式的变革——犯罪形态日趋智能化、网络化，传统侦查模式面临严峻挑战；侦查活动亟需通过人工智能技术的嵌入实现现代化转型。本研究关注人工智能技术下的犯罪手段、责任认定及其对社会治理的影响。人工智能背景下的智能化侦查强调数据的挖掘与分析，旨在建立预测性侦查体系，以实现对潜在犯罪的有效预警。研究探讨了责任归属的复杂性，指出在多元主体下如何界定各方责任亟需法律的变革与适应。针对人工智能应用后可能引发的偏见，如何确保公平与透明成为重中之重。本研究提出法律规范与技术治理相结合，坚持以人为本，为构建和谐社会提供切实保障。

关键词：人工智能 犯罪侦查技术变革 

一、人工智能背景下犯罪模式的新变化

（一）犯罪手段的智能化与隐蔽性升级

1. 犯罪情境的转变

人工智能推动了犯罪情境向虚拟现实转变，犯罪方式向非接触性转变，增强犯罪的隐蔽性。人工智能可以帮助作案人对抗侦查——犯罪组织利用VPN、加密货币等技术隐藏身份，并通过区块链、暗网等匿名平台打破传统结构，传递指令加密，远程协作，使侦查机关难以追踪。因此，传统侦查模式面临挑战，执法手段因法规滞后和技术不足而失效。

2. 犯罪效率与成功率的提升

现代犯罪利用人工智能、大数据等智能化工具实时监测潜在受害者，并利用其进行针对性的攻击。例如，智能程序能够通过互联网分析用户的行为特征，制定个性化诈骗策略，使受害人轻易地落入犯罪者的圈套。同时，现代犯罪还可以利用大数据与人工智能对目标群体、犯罪场景进行精准画像，整合分散的信息资源，实现作案流程的自动化与高效化，显著提升犯罪的效率和成功率。

（二）犯罪主体的多元化与责任认定复杂化

1. 犯罪产业链的形成

在人工智能迅猛发展的背景下，犯罪活动形成“技术研发—资源供应—实施落地—资金洗白”的完整产业链，人工智能技术服务商、数据贩卖者、具体执行者等犯罪主体的多元化、复杂化现象愈发显著，挑战了传统法律体系中对责任认定的明确界定。

2. 新兴主体加入与责任划分

在犯罪执行主体方面，除了传统的人类犯罪者外，人工智能系统本身及其开发者、操作人员等新兴主体逐渐加入到犯罪行为之中，责任划分复杂化。从主体的属性来看，人工智能作为一种可能具备自主决策能力的工具，其独立性和复杂性引发了对法律责任归属的思考。随着技术的进步，人工智能不仅可被用于犯罪目的，其自主生成内容的能力也使得原有的责任划分面临严峻考验。对于犯罪行为的具体实施者与技术执行者之间的关系，传统法律框架无法适应当前发展，导致法律适用的不确定性，影响法律的科学性和公信力。

二、人工智能驱动犯罪侦查模式演进的现状

（一）从被动响应到主动预警：构建预测性侦查体系

1. 传统侦查的局限与转变必要

在人工智能的推动下，犯罪侦查模式正在经历从被动响应到主动预警的转变，构建预测性侦查体系成为当务之急。传统侦查往往基于事后反应，对于犯罪行为的防范和识别存在一定滞后性。随着技术的进步，尤其是大数据分析和人工智能的广泛应用，预测性侦查体系得以快速发展。人工智能通过对历史犯罪数据的深入分析，能够识别出潜在的犯罪模式和趋势，进而实现对未来犯罪高发区域和时间的预判。这一转变为犯罪预防提供了切实依据。

2. 数据整合与技术应用

在构建预测性侦查体系的过程中，大数据、人工智能等技术能够有效整合多元数据源，包括社交媒体信息、经济行为数据以及警务记录等，并通过深度学习算法挖掘其中的关联性。这使得侦查人员不仅能够洞察犯罪活动的即刻迹象，还能够洞察犯罪背后的网络及其动因。人工智能促进了侦查风险评估和预警机制的建立，帮助公安机关部署资源，集中力量于高风险区域，提高整体治理水平。例如，当前的“天网工程”和“雪亮工程”，结合了以虹膜识别、人脸识别、语音识别等人工智能技术，在火车站、飞机场、商场等人群密集的公共场所或者是监狱、看守所等需要重点监管的高风险场所识别人的五官、面部神态、行为特征、步态，协助公安机关快速筛选分析对象，做好有效预防和及时制止。对于异常的，如在同一地点长时间徘徊的人员、携带有疑似管制刀具的人员等，设置风险评估等级，在评估等级达到较高危险程度时，立即传达给在场有关人员以及当地公安机关。除此以外，可以设置人流密度预警阈值，当人流密度达到预设阈值，自动将预警传递公安机关，帮助公安机关及时关注、迅速疏散人群。

3. 挑战与支撑措施

与此同时，构建有效的预测性侦查体系当然也面临诸多挑战：粗糙的数据处理和算法偏见可能导致错误的预判，引发信任危机；制度和法律框架的滞后性，亦可能对人工智能的实际应用产生制约。因此，在技术进步要结合相应的法律规制与社会考量，以确保人工智能在犯罪侦查中的合理使用。研究显示，强化人工智能在侦查中的赋能作用，以及多学科的交叉融合与深度应用，将为未来的侦查模式转型提供有力支撑。

（二）从单一归责到多元责任厘清：数据融合与智能溯源

1. 传统模式的不足

随着人工智能技术的发展，传统的归责方式不足以应对日益复杂的犯罪形态。以往，刑事责任常常是以个体行为为基础进行判断，强调主观意图和行为后果的直接关联。然而，智能时代的犯罪行为往往表现出多元化特征，涉及的利益主体和技术手段层出不穷，单一的归责模式无法全面反映责任形成的动态过程。

2. 数据融的作用

在此背景下，数据融合与智能溯源成为新型侦查模式的重要组成部分。通过对各种数据源的整合以及人工智能的分析，犯罪侦查不仅可以描绘出复杂犯罪网络的全貌，还能够精准分析不同主体在犯罪行为中的相对作用。

3. 溯源技术与未来保障

智能溯源技术借助AI算法分析，能快速厘清各个参与者在犯罪过程中所应承担的责任。例如，通过数据分析追踪资金流向和信息传播路径，能够揭示参与犯罪的多重角色，并为责任的划分提供更加清晰的逻辑框架。这种从单一归责向多元责任厘清的转变为法治社会的构建提供新的思路，有助于治理结构的完善。在未来的犯罪侦查中，准确的责任认定是维护社会秩序的重要保障。

三、人工智能背景下犯罪侦查模式变革存在的问题

（一）法律规制困境：规范缺位与责任归属模糊

1. 规范缺失的后果

法律规范的缺位与责任归属的模糊使人工智能侦查的应用在正当性上面临质疑。当前，针对人工智能侦查的专门性法律法规处于空白状态且现有法律法规是基于传统侦查模式构建起来的，难以适配人工智能驱动的预测性警务、大数据挖掘等新措施。人工智能应用在犯罪侦查可能导致合法性危机：例如，基于算法的风险评估启动侦查的依据何在？AI数据挖掘如何避免侵犯公民隐私和权利？同时，人工智能应用的授权、审批、使用期限与范围缺乏规范，可能导致监督制约机制失效，司法审查难以介入，技术滥用风险增加，公民权利面临威胁。

2. 责任链条的复杂性

人工智能侦查涉及“算法设计－数据供给－系统部署－侦查应用”，一旦发生错误，责任难以追究。现行法律主要将人工智能视为“工具”，责任多由使用者承担。这一定位存在缺陷：无法追溯算法设计偏见或数据提供缺陷等上游过错；在“黑箱算法”自主决策程度较高的情况下，让使用者承担较多或较少责任削弱了法律的惩戒教育功能。责任链条的复杂化，使开发者、提供商与使用者之间可能出现相互推诿。

（二）技术应用局限：算法偏见与系统适配性不足

1. 算法偏见的来源与放大

在实践操作中，人工智能自身的局限制约了其效能的充分发挥，甚至可能产生新问题。其中，算法偏见源于有偏见的历史数据、带有主观倾向的模型设计及动态学习中不公平的反馈。在犯罪侦查领域，这种风险体现在：基于历史数据训练的预测模型，会固化历史上不合理的模式，将特定区域或群体标记为“高危”；“专门性搜索”则可能使算法过度敏感，产生误判。其结果可能会导致对特定区域或群体的“标签化”和歧视性对待，加剧社会对立，从而破坏司法公正。

2. 应用水平的不足

尽管人工智能收集犯罪信息、检索识别、数据分析等方面有了一定的发展，但其在主要的技术侦查手段和基层公安机关中应用较少。例如，在人脸对比中，侦查人员只能基于大数据比对相似度，不能做到更深层次的分析。同时，人工智能用于犯罪侦查的算法及其模型太复杂，数据处理速度慢，无法在警务移动端上广泛应用或进行现场数据分析。

3. 数据质量的制约

同时，高质量、大规模的数据是人工智能模型训练的基础。然而，公安机关内部存在 “数据孤岛” ，不同警种、不同地域、不同级别的数据标准不一、共享机制不畅。这可能导致用于训练的数据集规模有限、代表性不足，且可能存在系统性偏差。低质量的数据不仅训练出不可靠的模型，也使得跨区域协同侦查难以借助AI实现高效联动，技术的规模效应无法形成。

四、犯罪侦查模式变革的未来路径

（一）完善法律监督体系，厘清权责边界

1. 法律法规的迭代适应

在人工智能迅猛发展的背景下，犯罪侦查模式的变革需要与法律监督体系的完善相结合，以便清晰划分各方权责边界。首先，法律法规的更新必须与技术应用的实际情况相适应，确保法律条文能够涵盖新型侦查的主要方面。现行法律往往难以处理快速演变的智能技术所引发的问题，因此，应建立灵活且动态的法律监督机制，以实现对人工智能在侦查应用中的有效监管。

2. 透明度与多方参与

技术使用需透明，公开算法与决策过程，建立可追溯的审查路径以追究责任。加强多方参与，鼓励法律、技术等领域专家共同推进法律与技术的融合，形成科学监管框架。多机构协作厘清责任界限，抵御技术滥用风险，提升公众信任。同时，法律应明确授权与使用条件，重视隐私与数据权利，保障公民基本权益。

3. 授权模式与监管网络

为了适应日益复杂的案件和新的犯罪类型，法律文本既要“概括授权”也要“特别授权”，以让侦查人员在法律框架内灵活运用技术，提高侦查效率的同时，保障程序的正当性。这一系列法律监督的完善举措将形成多层次、多维度的监管网络，不仅提升侦查模式的透明度，还将推动建设一个更加公正、合理的法治环境，使其真正服务于公共安全和社会正义。通过这种方式，最终形成对人工智能应用的有效制衡，确保技术与法律之间的和谐共生，为未来的智能犯罪侦查提供更为坚实的法律基础和指引。

（二）推动技术治理优化，促进可信人工智能应用

1. 治理框架的建立

在人工智能技术发展的背景下，建立治理框架尤为重要。随着数据驱动的侦查方法不断深入，确保算法设计透明与可解释性，成为建立公众信任的条件。一方面，须建立一套包括技术标准、数据管理及伦理审查的综合治理框架，以应对算法偏见与不公正决策所带来的潜在风险。技术治理不应仅限于对使用流程的监管，更需关注算法模型的处理方式，确保其操作逻辑对用户及社会具有充分的透明度。

2. 责任机制与跨界合作

建立系统的责任归属机制，对因技术缺陷导致的错误决策进行追责，增强公众对技术所带来侦查模式改进的信心。同时设立跨界合作机制，鼓励技术开发者与法律、伦理专家共同参与人工智能系统设计能有效避免技术应用与法律现实之间的脱节。这一过程需重视数据治理的现代化，推动多源异构数据的融合应用，提升侦查的智能化与实用性。

3. 平衡创新与风险

充分运用隐私计算、深度学习等技术，在保证信息安全与保护公民隐私的前提下，推动侦查工作的精细化与高效化。法律与技术的和谐发展要求通过立法来确保新型侦查措施在合法合规的轨道上运行，促进技术与法律之间的良性互动。技术创新要与风险控制之间达到平衡，防止因“防御性弃用”而造成技术无法实际应用。在这样的全方位治理体系中，技术的深度应用将于维护社会治安的同时，确保公民权利不受侵犯，通过精确的法律授权框架来规范侦查活动，推动可信人工智能应用，以应对不断演化的犯罪形式与技术挑战。

五、结论

在人工智能发展的背景下，犯罪侦查模式变革是应对新型犯罪的关键。人工智能技术通过大数据和机器学习提升了侦查效率与准确性，但面临法律规制缺失、技术算法偏见和社会信任危机等挑战。因此，未来应完善法律监督、明确权责、推动技术治理、促进可信人工智能应用，从而促进侦查模式的演进与变革。

参考文献

[1] 项倩，李华晨，刘朋。生成式人工智能嵌入经济犯罪侦查的展望与思考 [J]. 江西警察学院学报，2024 (1):57-64.

[2] 任惠华。新时代侦查治理模式革新 —— 以新中国犯罪演进规律为起点 [J]. 中国刑警学院学报，2021 (5):5-12.

[3] 商瀑。人工智能时代的侦查变革及其法治图景 [J]. 中国人民公安大学学报 (社会科学版),2019,35 (6):65-72.

向德逵   向锦鹏

湖南警察学院