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必须注重培养司法人员从海量数据当中发现法律适用难题的能力；在大数据应用当中必须全面收集作无罪处理的案件数据，要克服这一类案件数据过少带来的局限；需要从现在起重新形成关于量刑的大数据。

应该对数据提供的“有限知识”保持反思的能力，对类案当然要关注，要尽可能去检索和比对，但是又不能绝对依赖于类案，尤其是绝对不能迷信关于量刑的类案，要带着反思和挑剔的眼光审视类案，尽快寻找到类案检索的着力点，强化这方面的工作。

在刑事司法过程中，数字时代对司法活动带来巨大冲击，也为司法公正和效率的实现提供了巨大支撑。就起诉、裁判结论的形成而言，数字时代的司法活动有自身的特点。数字时代积累了海量的信息，获取数据信息很容易，大量裁判文书上网，检察官、法官裁判必须要保证案件办理尽量和之前的同类案件处理结论相协调。此时，大数据的运用就很重要。实践中，同案大致同判的现实需求很强烈，因为基本相同的案件如果处理结论差异很大，就很容易成为批评的对象。因此，今天的司法活动已经习惯于从海量数据中检索类案进而形成起诉或判决结论，其中用得最多的是通过类案检索为量刑提供辅助和支撑，依靠大数据使量刑更加“有谱”。最高人民法院、最高人民检察院也从司法文书中提炼并发布大量指导性案例或者典型案例。确实，现在离开大数据来开展刑事司法活动已经不太可能。

与对司法大数据的运用相匹配，有的司法机关建立了类案强制检索报告制度，依托某些法律法规检索系统和中国裁判文书网、人民检察院案件信息公开网等官方载体，以“相似的情形相似的处理”为基本内涵，通过对高质量、代表性、典型性、指导性案例的学习研究，为法官、检察官办案提供参考，尤其是要求司法人员办理“重大疑难复杂和新类型案件”必须执行类案强制检索报告制度。所以，谁也不能否认，数字时代的大数据确实为刑事法治的实现提供了技术支持，其存在有独特价值。

但是，目前在刑事司法领域对数据的应用也还有一些值得我们关注的地方，主要有三方面：第一，从海量案例中遴选出来的指导性案例或者典型案例的指导性还不强，其作为类案所能够提供的指引作用还需要进一步加强。第二，有不少无罪判决和不起诉文书没有全面公开。第三，同案大致同判的实现存在客观障碍，之前形成的海量数据当中存在一些问题，尤其是量刑过重的问题值得特别关注。

针对这三方面的问题，未来刑事司法领域要实现法治，应当充分关注和避免当下类案检索的局限性问题。为强化类案检索工作，至少要特别关注以下三方面的内容。

第一，必须注重培养司法人员从海量数据当中发现法律适用难题的能力。现在大量的指导性案例，无论是最高人民法院的还是最高人民检察院的，其挑选存在两种比较明显的倾向，一是挑选的案例当中，大量属于重申司法解释型的，司法解释之前有什么规定，就此规则适用挑选一些案例来支撑、印证司法解释。这部分指导性案例和典型案例特别多。另外一部分案例展示了检、法两院服务社会经济大局的能力和业绩。这些指导性案例当然可以编选。但是，在此之外，我们要重视挑选能够提升法官检察官的裁判说理水平、能够发现法律适用难题的一些案件。这样的案件目前太少，如果不重视这类案件的挑选，今后可能无法形成更多有指导价值的先例或者类案。而这些案例太少背后提出的问题就是：司法机关确实应该考虑增强文书的说理，目前如判决书以及不起诉决定书的说理都很不透彻，必须下大力气解决这个问题。

目前大量的刑事判决，在“本院认为”部分表述的理由特别简单，标准的表述是根据刑法分则某一具体条文的规定，实施某种行为的构成某罪；然后进一步展开说被告人的行为符合某条规定，辩护人的辩护意见没有事实和法律根据不予采纳。法官和检察官似乎都相信讲得越少越不容易露出破绽，越不会被人挑出毛病。这样的心态之下很难写出很好的司法文书。司法文书的说理问题如果不解决，今后，我们要形成一系列的指导性案例或者典型案例就很困难。这会使得大数据对未来司法公正的支撑变得非常有限，很多改革措施很可能原地打转，这是一方面。

另外一方面，如果要从法官检察官的司法说理能力当中去发现法律适用的难题，那么我们同时也要关注一些罕见案例。这些罕见判决当中有能够改变裁判规则的情形。就是有些案子我们以前可能一直都这样判，但是，以前那样判的思路有可能有疑问，现在突然出现一个判决，改变了原来的裁判规则。那么这样的一个判决如果它讲理很充分，言之成理，虽然跟原来的先例不一样，但是这样的判决也要尊重。罕见的案件改变裁判规则之后，学者对其要尊重、研究，法官检察官要遵从。所以，在大数据时代必须关注海量的数据，从中可以发现司法规律，寻找社会治理的契机，但是，小样本的罕见判决也很重要，它可能构建新的裁判规则，甚至带来法学知识发展的增量。

第二，在大数据应用当中必须全面收集作无罪处理的案件数据，要克服这一类案件数据过少带来的局限。实践中法官判无罪很难，检察官作不起诉也比较困难，有的案件确实法律关系比较复杂；被告人的行为有一定的危险性，维稳的压力、地方保护带来的一些现实考虑都使司法上作无罪处理很困难，所以我们看到的大量案件都是有罪判决。无罪的判决在近几年“两高”的报告里经过统计大概万分之五左右，这是非常低的一个比例。

有些无罪判决、检察机关作不起诉的案件，在最高法的裁判文书网和检察机关的不起诉文书里都可能查不到。那么，作无罪处理的数据少，会给人一个感觉：有一定危险性的行为或者待处理的行为很可能都应该作有罪处理。这使得办案人员有时候要找一个无罪判决来和自己手上的待处理案件相对照很困难，律师的无罪辩护也很难。比如说对于知假买假索赔的行为怎么处理在民事上存在争议，但是刑事上基本上都作有罪处理。偶尔有一些无罪判决，但这些无罪判决并未出现在公开的网络中，进不了大数据的系统。所以，确实要下大力气去关注无罪判决数据库的建设问题。

最后，需要从现在起重新形成关于量刑的大数据。在以往的刑事司法数据里，关于量刑的数据体现出来的案件处理结论都是量刑畸重或至少是偏重的，因为最近几十年来开展了一些打击刑事犯罪的专项活动或系列活动，使得量刑活动总体上“高位运行”，所以，如果要对以前的类案数据加以运用，在量刑这个问题上就要特别慎重。特别是在检察机关推行认罪认罚从宽处罚以后，很多案子都应该处理得比以往更轻，适用轻刑、宣告缓刑的案件应该大幅度增加。所以，检察官提出量刑建议以及法官在实际量刑的时候，如果想参照“先例”或类案的话，判刑过重这个问题需要特别关注，必须将认罪认罚从宽的因素加进去考虑。

总之，数字时代的刑事司法享受了大数据带来的各种便利，类案检索是大势所趋。但是，也应该对数据提供的“有限知识”保持反思的能力，对类案当然要关注，要尽可能去检索和比对，但是又不能绝对依赖于类案，尤其是绝对不能迷信关于量刑的类案，要带着反思和挑剔的眼光审视类案，尽快寻找到类案检索的着力点，强化这方面的工作。

来源：检察日报

作者：周光权  清华大学法学院教授、博士生导师