邱秀蓮 曾錦華 施少培

摘要：隨著人工智能技術(shù)的越發(fā)成熟和廣泛應(yīng)用，以模式識(shí)別方法為代表的人工智能技術(shù)被廣泛引入司法鑒定應(yīng)用場景中。此外，司法鑒定領(lǐng)域中傳統(tǒng)的專家鑒定技術(shù)具有悠久的研究和應(yīng)用歷史，擁有較好的實(shí)際應(yīng)用價(jià)值和實(shí)踐適應(yīng)性。當(dāng)前，專家鑒定技術(shù)和人工智能技術(shù)將處于長期并存和共同發(fā)展?fàn)顟B(tài)?；诖?，文章通過研究專家鑒定技術(shù)和人工智能技術(shù)的特性和優(yōu)缺點(diǎn)，并對司法鑒定意見模式分類理論進(jìn)行論述，研究專家鑒定技術(shù)和人工智能技術(shù)相互間的交互模式以及兩者間的綜合應(yīng)用方法，并通過實(shí)際司法鑒定案例闡述專家鑒定和人工智能技術(shù)相互結(jié)合的方式，從而實(shí)現(xiàn)司法鑒定技術(shù)綜合能力提升。

關(guān)鍵詞：司法鑒定；人工智能；鑒定意見；人臉識(shí)別；聲紋識(shí)別

中圖法分類號(hào)：TP182文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

Expert identification and research on interaction mode ofartificial intelligence technology

QIU Xiulian' ， ZENG Jinhua2'3，SHI Shaopei2-3

（1.East China University of Political Science and Law，Shanghai 200042，China;

2.Academy of Forensic Science，Shanghai 200063，China;

3.Shanghai Forensic Service Platform，Shanghai 200063，China）

Abstract：As artificial intelligence technology becomes more mature and widely used，artificialintelligence technology represented by pattern recognition methods has been widely introduced intoforensic application scenarios.In addition， the traditional expert identification technology in the fieldof forensic identification has a long history of research and application，and has good practicalapplication value and practical adaptability.Atpresent，expert identification technology and artificialintelligence technology will coexist and develop together for a long time. Based on this，the articlestudies the characteristics，advantages and disadvantages of expert identification technology andartificial intelligence technology，and discusses the classification theory of forensic identificationopinions，and studies the interaction mode between expert identification technology and artificialintelligence technology and the comprehensive application between them.method， and through theactual case of forensic identification to illustrate the combination of expert identification and artificialintelligence technology， so as to improve the comprehensive ability of forensic identificationtechnology.

Key words： forensic science， artificial intelligence， expert opinion， face recognition， voiceidentification

1 引言

司法鑒定是指在訴訟活動(dòng)中鑒定人應(yīng)用科技或者專門知識(shí)對訴訟涉及的專門性問題進(jìn)行鑒別和判斷并提供鑒定意見的活動(dòng)。鑒定意見概念屬于大陸法系范疇，與之對應(yīng)的是英美法系中的專家證言[1]。

現(xiàn)有的《民事訴訟法》《刑事訴訟法》中，均明確鑒定意見作為法定證據(jù)類型。司法鑒定技術(shù)的研究具有悠久的歷史，亦積累了較多的研究成果。傳統(tǒng)的司法鑒定主要依賴專家鑒定技術(shù)。專家鑒定技術(shù)泛指司法鑒定人在長期的司法鑒定實(shí)踐中形成的專業(yè)經(jīng)驗(yàn)知識(shí)積累和實(shí)踐鑒定方法總和，其特色為鑒定人的人為深度參與檢驗(yàn)，專家經(jīng)驗(yàn)對檢驗(yàn)結(jié)果發(fā)揮著較大程度的影響作用。另一方面，隨著以模式識(shí)別為代表的人智能技術(shù)的越發(fā)成熟和在司法鑒定領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用，在特定領(lǐng)域，如人臉識(shí)別[2～3]和 DNA 檢測技術(shù)[4～5]，人工智能自動(dòng)化識(shí)別技術(shù)性能甚至超越專家人工識(shí)別能力，其特點(diǎn)在于其自動(dòng)化識(shí)別特色中的人為干預(yù)較少?，F(xiàn)階段，司法鑒定領(lǐng)域中的專家鑒定技術(shù)和人工智能技術(shù)正處于且將長期處于協(xié)同并存和共同發(fā)展?fàn)顟B(tài)，本文研究了司法鑒定中的專家鑒定技術(shù)和人工智能技術(shù)的特征及其優(yōu)缺點(diǎn)，以期實(shí)現(xiàn)兩者的協(xié)同合作、相互促進(jìn)，進(jìn)一步提升現(xiàn)有司法鑒定技術(shù)的綜合水平。

2 司法鑒定技術(shù)

2.1 專家鑒定技術(shù)

正如司法鑒定定義中所提及的“鑒定人應(yīng)用科技或者專門知識(shí)”，其中的“專門知識(shí)”更多的體現(xiàn)在專家鑒定技術(shù)中，現(xiàn)有司法鑒定的專家性質(zhì)和專家保障是司法鑒定的重要特色和優(yōu)勢之一。專家鑒定技術(shù)的優(yōu)點(diǎn)在于專家經(jīng)驗(yàn)知識(shí)深度參與的人為檢驗(yàn)，以及特征提取與特征檢驗(yàn)的全面性和基于專家經(jīng)驗(yàn)知識(shí)的特征價(jià)值評估方法應(yīng)用；由于人為經(jīng)驗(yàn)知識(shí)的深度參與，鑒定結(jié)果必然受專家經(jīng)驗(yàn)知識(shí)的層次和優(yōu)劣制約，這是專家鑒定技術(shù)的核心缺陷。

現(xiàn)有的人工智能技術(shù)在特定領(lǐng)域的技能遠(yuǎn)遠(yuǎn)超越人類的智力水平，但也僅局限于特定領(lǐng)域，人腦仍是計(jì)算機(jī)無法超越的綜合智力載體。在司法鑒定領(lǐng)域的特征提取方面，在專家鑒定技術(shù)的應(yīng)用中，鑒定人可以對被檢驗(yàn)的對象進(jìn)行全方位的特征提取和檢驗(yàn)，如在人像鑒定中，提取和檢驗(yàn)的人像特征包括頭部形態(tài)特征、五官形態(tài)特征、五官配置關(guān)系特征、胡須特征、皺紋特征、顏面動(dòng)態(tài)特征、體態(tài)特征、人體特殊標(biāo)記特征、人體著裝特征、人體佩飾特征等[6]。然而，在人像鑒定領(lǐng)域，現(xiàn)有的人工智能模式識(shí)別技術(shù)還僅局限于人臉識(shí)別，其檢驗(yàn)對象局限于人臉圖像，對人像的其他特征尚無能為力。

特征的價(jià)值評估方法是司法鑒定中的寶貴經(jīng)驗(yàn)知識(shí)。以物證來源類鑒定為例，物證來源鑒定是司法鑒定領(lǐng)域中的重要內(nèi)容，對其鑒定方法的研究具有悠久的歷史，期間形成了諸多寶貴的先驗(yàn)領(lǐng)域知識(shí)。其中，對物證來源鑒定中涉及的特征價(jià)值的評估原則和評估方法顯得尤其重要，常見的特征價(jià)值評估準(zhǔn)則包括：（1）稀有形態(tài)特征價(jià)值權(quán)重高于常見形態(tài)特征價(jià)值權(quán)重；（2）穩(wěn)定特征價(jià)值權(quán)重高于易變不穩(wěn)定特征的價(jià)值權(quán)重；（3）細(xì)節(jié)形態(tài)特征價(jià)值權(quán)重高于輪廓形態(tài)特征價(jià)值權(quán)重。此外，還涉及整體形態(tài)特征和局部形態(tài)特征的價(jià)值權(quán)重關(guān)系、組合形態(tài)特征和個(gè)體形態(tài)特征之間的權(quán)重關(guān)系等[7]。

2.2 人工智能技術(shù)

人工智能可以通俗的理解為研究如何使計(jì)算機(jī)做過去只有人才能做的智能工作。其中，應(yīng)用在司法鑒定領(lǐng)域中更多的是模式識(shí)別技術(shù)，所謂模式識(shí)別是指數(shù)據(jù)中模式和規(guī)律的自動(dòng)識(shí)別，有數(shù)據(jù)就有模式，模式是專家經(jīng)驗(yàn)的計(jì)算機(jī)表達(dá)，通過計(jì)算機(jī)技術(shù)可以實(shí)現(xiàn)模式的自動(dòng)化識(shí)別。近年來，基于深度學(xué)習(xí)的模式識(shí)別技術(shù)取得了長足進(jìn)步，并被廣泛應(yīng)用于司法鑒定場景中。模式識(shí)別技術(shù)的優(yōu)點(diǎn)在其自動(dòng)化運(yùn)行以及內(nèi)在的專家經(jīng)驗(yàn)知識(shí)，其缺點(diǎn)在于沒有明顯的特征價(jià)值的評估方法，以及部分無法物理意義溯源。比如，現(xiàn)有的基于深度學(xué)習(xí)方法的人臉識(shí)別系統(tǒng)，其輸入為人臉圖像對，輸出為計(jì)算的人臉相似性分值，人臉識(shí)別系統(tǒng)變成了一個(gè)“黑盒子”，其內(nèi)部運(yùn)作機(jī)理的物理含義無法得到很好解析，就像人臉識(shí)別系統(tǒng)計(jì)算結(jié)果表明兩個(gè)人臉圖像非常相似，但是哪里相似無法確定。

在司法鑒定領(lǐng)域，現(xiàn)有的比較成熟的自動(dòng)化模式識(shí)別系統(tǒng)包括 DNA 檢測系統(tǒng)、人臉識(shí)別系統(tǒng)[8]、聲紋識(shí)別系統(tǒng)、指紋識(shí)別系統(tǒng)等。其中，聲紋識(shí)別系統(tǒng)[9～10]是近年才逐漸成熟并處于積極推廣應(yīng)用的過程中。在模式識(shí)別領(lǐng)域，被識(shí)別對象可以劃分為剛體和非剛體，所謂剛體指的是不易變化的物體，而非剛體指表現(xiàn)特征易變的物體。其中，人臉和聲紋是典型的非剛體對象，人臉會(huì)受心理影響呈現(xiàn)出不同的表情變化，對人臉識(shí)別造成一定的影響。此外，人體發(fā)音特征亦容易受心情和說話方式的影響。相對而言，印章印文、DNA 等可以歸納為剛體對象，對其檢驗(yàn)鑒定更多的是對這類對象的有效提取。

3 司法鑒定意見模式

3.1 法庭證據(jù)類別體系

根據(jù)《民事訴訟法》第六十三條規(guī)定，證據(jù)類別包括：（一）當(dāng)事人的陳述；（二）書證；（三）物證；（四）視聽資料；（五）電子數(shù)據(jù)；（六）證人證言；（七）鑒定意見；（八）勘驗(yàn)筆錄。同時(shí)，在《刑事訴訟法》第五十條規(guī)定中，證據(jù)類別包括：（一）物證；（二）書證；（三）證人證言；（四）被害人陳述；（五）犯罪嫌疑人、被告人供述和辯解；（六）鑒定意見；（七）勘驗(yàn)、檢查、辨認(rèn)、偵查實(shí)驗(yàn)等筆錄；（八）視聽資料、電子數(shù)據(jù)?，F(xiàn)有的法庭證據(jù)類別體系中，并無包含基于人工智能自動(dòng)化識(shí)別結(jié)果的檢測報(bào)告，自動(dòng)化識(shí)別技術(shù)可以作為偵查技術(shù)手段，但其計(jì)算結(jié)果并不能直接用于法庭證據(jù)使用?，F(xiàn)階段，以專家鑒定技術(shù)為主的司法鑒定意見卻是重要的法庭證據(jù)。

3.2 鑒定意見模式分類

在物證來源鑒定中，法庭科學(xué)鑒定意見模式分類可以劃分為“識(shí)別/排除”方法、“來源概率”方法、“匹配概率”方法和“似然率”方法[11～12]。其中，“來源概率”和“識(shí)別/排除”方法是目前國內(nèi)用得比較多的鑒定意見表述方法，廣泛應(yīng)用于筆跡鑒定、人像鑒定、語音同一性鑒定等項(xiàng)目中，“來源概率”方法的文字化表述樣例可以為“比較有可能”“非常有可能”或者“幾乎可以肯定地是”兩份筆跡出自同一人書寫，數(shù)字化表述樣例可以為“有99％的可能性兩份筆跡出自同一人書寫”。而“識(shí)別/排除”方法可以看成“來源概率”的極端例子，來源概率閾值超過某條高門檻線時(shí)，就會(huì)報(bào)告“識(shí)別”，而當(dāng)評估的結(jié)果低于某條低門檻線時(shí)，則會(huì)報(bào)告為“排除”。目前，指紋鑒定采用的就是此類鑒定意見表述方法。在“匹配概率”方法應(yīng)用中，需要估計(jì)并報(bào)告在一眾參照人口中該種程度之匹配特征的出現(xiàn)頻率，其文化表述樣例可以為“來自犯罪現(xiàn)場的血漬和來自嫌疑人的參考血液樣本有著相同的 DNA 圖譜，該圖譜在中國人中出現(xiàn)的頻率估計(jì)是每一千萬人中有一位”，其數(shù)字化表述樣例可以為“一名隨機(jī)中國人將會(huì)匹配該 DNA 圖譜的概率是0.0000001或一千萬分之一”。“似然比”方法則是表示兩者出自于同一來源的概率和出自于不同來源的概率之比，其常見的數(shù)字化鑒定意見表述樣例可以為“檢材人臉與樣本人臉出自不同來源概率相比，二者出自同一來源的可能性要高出一萬倍”。

現(xiàn)有的基于專家鑒定技術(shù)的司法鑒定意見表述更多的使用“識(shí)別/排除”和“來源概率”方法，而基于人工智能自動(dòng)化識(shí)別技術(shù)的司法鑒定意見更傾向于使用“似然比”和“匹配概率”方法。

4 專家鑒定和人工智能技術(shù)綜合應(yīng)用

專家鑒定的優(yōu)點(diǎn)在于其專家經(jīng)驗(yàn)知識(shí)的應(yīng)用和檢驗(yàn)特征的全面性以及特征價(jià)值評估方法應(yīng)用，缺陷在于易受鑒定主體的經(jīng)驗(yàn)制約，缺乏客觀量化的數(shù)據(jù)支持。人工智能技術(shù)在特定領(lǐng)域中取得了長足進(jìn)步，其性能甚至超過專家鑒定人。然而，其缺點(diǎn)在于有限的檢驗(yàn)內(nèi)容，以及檢驗(yàn)結(jié)果無法有效溯源分析?，F(xiàn)階段，在司法鑒定領(lǐng)域，專家鑒定技術(shù)和人工智能技術(shù)將長期處于共生并存和共同發(fā)展?fàn)顟B(tài)中，通過充分對這兩項(xiàng)關(guān)鍵技術(shù)的綜合應(yīng)用、“強(qiáng)強(qiáng)結(jié)合”“揚(yáng)長避短”，可以實(shí)現(xiàn)鑒定技術(shù)水平的綜合提升。下文通過實(shí)際案例研究方法論述司法鑒定中可行的專家鑒定技術(shù)和人工智能技術(shù)的綜合應(yīng)用、相互補(bǔ)充、相互驗(yàn)證。

4.1 人像鑒定案例研究

在一起盜竊案件中，警方通過調(diào)閱路面監(jiān)控錄像，找到了小偷的人像影像資料。通過把小偷的正面人臉圖像輸入人臉識(shí)別系統(tǒng)進(jìn)行搜索，鎖定了一嫌疑人。現(xiàn)要求司法鑒定機(jī)構(gòu)對路面監(jiān)控錄像中的小偷人像影像（簡稱為檢材人像）和嫌疑人的人像影像（簡稱為樣本人像）進(jìn)行人像鑒定。在鑒定人鑒定中，通過人臉識(shí)別系統(tǒng)中的人臉驗(yàn)證功能計(jì)算發(fā)現(xiàn)檢材人像中的人臉圖像和樣本人像中的人臉圖像相似性分值達(dá)到80％，表明兩者人臉圖像存在較高的相似性。人臉識(shí)別系統(tǒng)是對人像特征中的人臉五官形態(tài)及其配置關(guān)系特征的有效檢驗(yàn)方法，然而，其檢驗(yàn)的人像特征未涵蓋人像特征中的其他特征，如體態(tài)特征、人體特殊標(biāo)記特征、人體著裝特征、人體佩飾特征等。此案鑒定中，除對人像的面部特征檢驗(yàn)外，鑒定人檢驗(yàn)還發(fā)現(xiàn)，樣本人像的“外八字”步態(tài)特征，以及手臂由于嫌疑人尿毒癥血液透析過程中的胳膊扎針引起的手部凸起等人像細(xì)節(jié)特征上均與檢材人像對應(yīng)特征存在諸多吻合。根據(jù)人臉自動(dòng)化識(shí)別技術(shù)和專家鑒定技術(shù)綜合檢驗(yàn)結(jié)果，兩者人像特征的符合點(diǎn)價(jià)值高，特征總和反映了同一人的人像特點(diǎn)。最終，鑒定人出具了認(rèn)定同一的人像鑒定意見。

在此案鑒定中，僅參考或利用人臉識(shí)別系統(tǒng)的自動(dòng)化識(shí)別結(jié)果較難給出合理的人像鑒定意見，相關(guān)結(jié)果也較難直接應(yīng)用于法庭證據(jù)使用。通過專家鑒定技術(shù)對人工智能技術(shù)難以檢驗(yàn)的人像特征的充分檢驗(yàn)，以及鑒定人對所檢驗(yàn)特征的特征價(jià)值綜合評估，最終，認(rèn)定同一的人像鑒定意見科學(xué)合理，且對法庭審判發(fā)揮著重要作用。

4.2 聲紋鑒定案例研究

在一起詐騙案件中，警方通過被害人提供的與詐騙犯的微信語音聊天記錄，在聲紋識(shí)別系統(tǒng)中進(jìn)行搜索，在特定人員的聲紋庫中檢索到一相似度非常高的樣本語音，并把此人鎖定為嫌疑人?，F(xiàn)要求鑒定機(jī)構(gòu)對涉案的微信聊天記錄語音（簡稱檢材人聲）和嫌疑人的聲音（簡稱樣本人聲）是否同一人語音進(jìn)行聲紋鑒定。

聲紋識(shí)別系統(tǒng)是近年來才投入實(shí)戰(zhàn)應(yīng)用的人工智能技術(shù)。語音識(shí)別技術(shù)的發(fā)展經(jīng)歷了21世紀(jì)初的高斯混合模型算法至當(dāng)前的深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)模型算法，其性能得到了極大提高。但受到領(lǐng)域內(nèi)算法成熟度限制，聲紋識(shí)別系統(tǒng)的可靠性和穩(wěn)定性還有待進(jìn)一步驗(yàn)證。本案中，嫌疑人的身份信息鎖定完全依靠聲紋識(shí)別系統(tǒng)，鑒定人對檢材人聲和樣本人聲進(jìn)行綜合鑒定?，F(xiàn)有聲紋專家鑒定技術(shù)主要分為聽辨技術(shù)和聲譜分析技術(shù)[13]。其中，聽辨分析技術(shù)主要是通過專家的聽覺檢驗(yàn)，對語音的節(jié)奏、清晰度、流暢度、響亮度等發(fā)音特征進(jìn)行檢驗(yàn)，對語音中的音高、方言/口音、鼻音特征、言語障礙及發(fā)音器官的生理、病歷等語音特征進(jìn)行檢驗(yàn)，對口頭語、贅語、習(xí)慣用語及用詞、用語等言語特征進(jìn)行綜合分析。在聲譜分析技術(shù)中，主要包含對相同的音素、音節(jié)、詞、短語、句子的語音特征的聲學(xué)模式進(jìn)行定性分析，以及對相同的音素、音節(jié)、詞、短語、句子的頻譜特征進(jìn)行定量分析。現(xiàn)有的聲紋識(shí)別技術(shù)更多的是對語音中的頻譜特征進(jìn)行提取，并經(jīng)過機(jī)器學(xué)習(xí)方法對語音中的個(gè)體頻譜特征信息學(xué)習(xí)和模式表達(dá)。根據(jù)聲紋識(shí)別技術(shù)特征分析發(fā)現(xiàn)，其用于聲紋識(shí)別的特征較難涵蓋聲紋專家鑒定技術(shù)中對語音特征和言語特征的聽辨分析內(nèi)容。本案鑒定中，鑒定人對檢材人聲和樣本人聲進(jìn)行了全方位聽辨分析和聲譜分析，聲譜分析檢驗(yàn)結(jié)果與聲紋識(shí)別技術(shù)計(jì)算結(jié)果吻合，兩者特征符合性非常高。此外，兩者發(fā)音在韻律、音色、口音等語音聽覺特征上存在諸多吻合，這些特征在聲紋識(shí)別系統(tǒng)中較難覆蓋。最終，鑒定人綜合聽辨分析技術(shù)和聲譜分析技術(shù)檢驗(yàn)結(jié)果，最終出具了認(rèn)定同一人語音的鑒定意見。

在本案中，聲紋識(shí)別技術(shù)在鎖定嫌疑人身份信息上發(fā)揮著重要的作用，是重要的公共安全刑偵技術(shù)手段。在司法鑒定中，鑒定人在專家鑒定技術(shù)應(yīng)用中，對語音進(jìn)行了聽辨分析和聲譜分析綜合檢驗(yàn)，結(jié)合兩者所檢驗(yàn)語音的全面性和特征價(jià)值評估，最終出具了認(rèn)定同一的鑒定意見。

5 總結(jié)

本文對司法鑒定領(lǐng)域中的專家鑒定技術(shù)和人工智能技術(shù)進(jìn)行綜合研究，通過分析兩者技術(shù)的特性和優(yōu)缺點(diǎn)，提出了在司法鑒定中綜合利用專家鑒定技術(shù)和人工智能技術(shù)的方法，通過兩者技術(shù)的取長補(bǔ)短、相互驗(yàn)證，實(shí)現(xiàn)司法鑒定技術(shù)水平的綜合提升。為了驗(yàn)證本方法的可行性和實(shí)際適用性，本文通過人像鑒定和聲紋鑒定兩起不同業(yè)務(wù)項(xiàng)目的司法鑒定實(shí)踐案例，論述了專家鑒定技術(shù)和人工智能技術(shù)間的綜合應(yīng)用模式。司法鑒定領(lǐng)域中的專家鑒定技術(shù)和人工智能技術(shù)必將長期處于共生共存、共同發(fā)展?fàn)顟B(tài)，本文提出的優(yōu)勢互補(bǔ)、綜合應(yīng)用方法可以有效結(jié)合兩者的技術(shù)特性，實(shí)現(xiàn)司法鑒定技術(shù)水平的進(jìn)一步提升。

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作者簡介：

邱秀蓮（1983—），碩士，工程師，研究方向：聲像資料和計(jì)算機(jī)司法鑒定。

曾錦華（1985—），博士，高級(jí)工程師，研究方向：聲像資料和計(jì)算機(jī)司法鑒定（通信作者）。