從功能上講，信息技術對於檢察工作的意義主要體現在兩個方面：一是工作輔助，如信息技術輔助檢察辦公、隊伍管理、檢務保障、檢務公開和服務、聯合創新等；二是智慧凝練，即運用大數據技術，對檢察實務中符合現實需要的問題處理方案進行總結，推廣科學共識以保證問題處理的統一性與合理性。在此，以刑事公訴爲視角，對“智慧凝練”向度進行管窺式探討，希望對於智慧檢務工作有所助益。

證據判斷決策智慧的大數據凝練

刑事公訴，是國家求刑權的主要體現形式，毫無疑問是檢察工作的重心所在。而在這一過程中，檢察機關需要完成兩個基本的決策：一是對案件事實是否達到“排除合理懷疑”的證明要求作出判斷；二是對法律規則的理解適用作出合理的選擇。

關於證據方面判斷決策，犯罪主觀心態的認定歷來都是難點所在。且看案例1：崔某嫉妒趙某的成就，先後6次於趙某辦公室內向其水杯中投放疊氮化鈉的有毒化學藥品，前5次投放量爲每次200至300毫克，第6次投放量爲1.3克。由於趙某在初期誤飲後及時發現，故不再飲用水杯內的水，因而沒有發生死亡的危害結果；在第6次被下毒之前，趙某安裝的攝像頭錄下了崔某的下毒過程。現有科學研究表明，如果一次攝入大量疊氮化鈉可致人死亡，但是致死量值可能因人體質不同而存在很大差異。本案被告人辯稱，自己不清楚投放多少疊氮化鈉會致人死亡，其意圖僅是想讓被害人身體不適住院，看到被害人沒什麼症狀就每隔一段時間投放一次。

本案二審過程中，有觀點認爲，現有證據沒有辦法證明被告人投毒時的主觀心理，並且根據被告人的上述供述，不能證明被告人有殺人的故意。經過審理，本案最終判定崔某犯故意殺人罪未遂。理論上一般認爲，主觀罪過心態的認定，應在已有客觀事實的基礎上，根據社會一般人的認識進行推定。但是根據崔某6次下毒、知道攝入疊氮化鈉量大可致人死亡、最後一次大量增加投毒量等事實要素，是否足以得到有充分說服力的“殺人直接故意”推定，這恐怕不是上述原則本身以及據此展開的邏輯推演能夠勝任的。因此，針對類似其他案件，完全有可能在上述被最終否定的觀點主導之下被認定爲“故意傷害”。

因此，針對此種情況，通過大數據技術的運用，凝練全國檢察系統在類似案件處理上的整體智慧，可以從大多數的判斷決策中總結出認定“殺人故意”的最低證明標準。相較於單純的個案分析，這種整體智慧結晶的推廣運用顯然更具合理性和說服力。

規則適用理解選擇智慧的大數據凝練

同樣，對需要在法律規則的理解適用上作出合理選擇的問題，大數據技術也可以在規範邏輯無法發揮作用的情境下，起到良性作用。且看案例2：趙某未經准許私自設立保安公司，對外開展保安服務業務，是否成立非法經營罪？根據《保安服務管理條例》（下稱《條例》）第9條和第41條的規定來看，似乎未經公安機關許可設立保安公司、經營保安服務業務，符合刑法第225條非法經營罪的基本處罰邏輯。

就此，司法實踐中實際上有兩種不同的邏輯選擇：一是認爲符合刑法第225條規定的處罰條件，對趙某以非法經營罪定罪處罰；二是對刑法第225條處罰非法經營行爲進行限縮解釋，將其限制於“關乎國計民生的經濟行爲”範圍，從而認爲趙某不構成非法經營罪。就邏輯分析而言，這兩種觀點似乎都有道理。本文更傾向於後者，因爲非法經營罪設定的規範目的是社會主義市場經濟秩序，而《條例》要求設立保安服務公司需要經過“審覈許可”，目的卻是爲了維護社會治安。但是這似乎並不能完全說服認爲案例2成立非法經營罪的主張，畢竟在我國現有司法解釋當中，經營非法出版物可以成立非法經營罪仍然是有效的解釋規則設定；而經營非法出版物與經濟本身關聯不大，且並不關乎所謂“國計民生”。

於是，問題又進入了一個難以相互說服的狀態。這其實是規範分析的效能邊界問題。相對於規範分析，大數據技術在上述狀態下可以發揮更具說服力的作用：總結過去幾十年中非法經營罪處罰的所有行爲樣態，對於其中超出“關乎國計民生的經濟行爲”範圍的比例予以統計；如果這種超出性案例的比例很低，就可以認爲司法實踐實際上一直在恪守着“關乎國計民生的經濟行爲”這一認定非法經營的邊界，從而爲非法經營罪處置方案的選擇提供有力的智識支持。

其實，在刑事訴訟規則的理解與適用方案選擇過程中，實踐智慧的大數據凝練對於形成共識，促進司法的合理與公正，也同樣可以起到相當重要的作用。

檢察智慧大數據凝練方法的科學建構

在規範邏輯分析無力化解證明標準和規則適用爭議的情況下，通過對司法智慧的大數據凝練，可以促進司法共識形成和刑事司法公正。但是這一效果的實現，並不能完全取決於上述藍圖式認識的形成，還需要適用於司法智慧凝練的大數據分析方法的科學建構作爲前提和基礎。

從方法論意義上講，司法智慧的大數據凝練方法屬於實證方法的一種，其特點就是“量化”。而根據是否有理論預設，可以進一步將量化方法區分爲“定量分析”和“定性分析”兩種。前者是在不預設任何規範前提的情況下進行的某種發現，比如將1000個人一年內的網購清單彙集在一起，通過對於貨物種類、貨物數量、網購頻率的變化分析，得到網購活動的發展變化規律；而將這些數據與職業、年齡、性別等維度進行關聯分析，又可得到如購物偏好、特定需求等更多信息。定性分析，則是在特定預設的前提之下，進行實證發現或者驗證。比如假設“隨着家庭經濟生活水平的提高，子女教育過程中體罰越來越少”，實證目的在於對這一假設進行驗證，這時最爲關鍵的問題是確定能夠反映體罰較少與家庭經濟生活水平變化之間關係的變量及其關聯。

目前被廣泛運用的類案檢索推送等智慧司法應用，其實是更多地屬於定量分析：根據案件名稱、法院名稱、法院層級、案件類型、審判程序等特徵項，將可供參考的已決案件進行篩選和推送，作爲在審案件的參考。已決判例的裁判要旨、所遵循的原則和教義學依據等等，則需要尋求參考者通過精細閱讀的方式自己總結。大數據技術的作用，其實並沒有被完全發揮出來。

將來的大數據司法智慧凝練，應當更多地設法發揮定性分析的作用。比如說，刑法社會功能的不同理解，對於刑法規範的司法適用具有重大的影響。對此，理論上存在法益保護、人權保障、規範維護、規範確證等理解之間的爭論，實踐中也有不同立場的各自擁躉。然而在整體上，我國當代的司法實踐應當採取什麼立場，這恐怕並不能完全倚重於教義學邏輯分析，應當藉助大數據定性分析方法。這裏，最爲關鍵的一個概念是“轉化”，即將不同的刑法社會功能立場轉化爲能夠體現其各自指導作用的事實變量，然後通過對事實變量在司法文書中的體現情況進行數據化整理和統計，藉以發現多數司法意見所體現的刑法社會功能理解共識，進而將其作爲司法決策政策指導確立的參考。

大數據定性分析方法與司法智慧凝練之間，具有更多的契合性，因爲，作爲司法依據的規則邏輯和教義信條，爲司法提供的問題解決方案選擇是有限的，並且可以通過規範分析予以確定，需要做的工作往往只是將可能的選擇轉化爲適當的可實現數據化的“變量”，進而藉助大數據技術進行處理。

同時，司法智慧的大數據定性分析，是需要具備法學和數據技術兩方面能力的一項綜合性工作：如果沒有法學方面的智識和能力，合邏輯的處理方案選擇和轉化變量的確定都將成爲問題；而如果缺乏數據技術的加持，所獲數據和分析結論是否可信，也將讓人質疑。

避免具象問題的過度標準化

大數據凝練所獲得的司法智慧共識，對於智慧檢務工作而言自然益處良多，但是不能夠過度依賴於數據共識，仍然需要司法者在案件處理過程中發揮具象化的作用。從道理上講，古希臘哲學諺語早已言明：人不可能踏入同一條河流。案件情況千差萬別，一旦完全標準化，其危害也自不在小。

總之，大數據智慧可以成爲刑事公訴的重要參考，但是決不能代替司法者的具象化考量。

（作者爲中國政法大學刑事司法學院教授）

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