法官在平台上的审判行为是职业行为，而职业行为的完成、生效、监督等都与普通的管理行为和社会行为有根本区别。

证据制度主要包括什么是证据，哪些人应当提出证据，如何收集保全证据，怎样审查证据，怎样运用证据进行诉讼证明，诉讼中的证明应当达到何种要求等。证据证明力 美国斯坦福大学人工智能与伦理学教授杰瑞·卡普兰(JerryKaplan)撰写的《人工智能时代》①一书认为，智能时代的到来，将给人类社会带来两大灾难性冲击:持续性失业与不断加剧的贫富差距。

要构建科学的司法指数，深入分析司法数据与经济社会发展数据间的规律性联系，深刻揭示司法案件、司法活动与经济社会发展的内在关联，为党和政府决策提供科学参考。二、客观事实与法律事实之间的证据关联 证据制度是现代法治国家司法制度的组成部分，也是法律制度所规定的关于收集、审査证据，运用证据认定案件事实的规则体系。大数据技术一方面提高了证据收集的效率以及提升了证据的证明力，方便了司法判案，但另一方面，大数据本身并没有对客观事实进行新的改造，只是提供了更多样本的经验参考，所以说，依托大数据进行的司法技术创新的范围是有一定界限的。从逻辑上看，眼见为实、耳听为虚，道听途说的东西很难进入正史，自然也就不可能作为司法审判定罪量刑的证据。这是一种强制性的审查制度，但却是最离奇的审查制度———因为它是对司法自身产出的审查。

例如，目前的人工智能和大数据技术已经可以针对特定的人来编辑在实际生活中从未发生过的虚拟事实，而这种人工智能下的虚拟事实的完整度和可信度完全可以超过当下司法审判程序中的证据的一般证明标准。本文侧重研究的是作为传统社会形态下赖以进行司法判断的法律事实在人工智能时代如何面对法律上证明的障碍，提出破解这种认知障碍必须要依靠司法能力的数据化才能建立相对合理的对应判断标准，与此同时，随着虚拟事实①进入人们的日常生活，必然要认真对待虚拟事实的法律效力问题，传统社会的道德体系必须重新作出适应性调整，以利益为导向的法律价值必须要回到传统经典道德中寻找公平正义的逻辑起点。从新冠病毒疫情在武汉失控的事实可以看到，旧的集权式治理方式已经出现严重的功能障碍甚至失灵。

所以大数据与人工智能的发展之间存在显著的正比例关系：数据的规模越大、质量越好，往往人工智能的功能就越强、预测的精确度也就越高。一般而言，人工智能是以数据为养料而成长的技术。在这里可以发现，导则还没有明确地提示处理各种规范冲突的元规则以及对价值进行排序的标准，这是一个缺憾。如果我们希望避免粗暴的数据攫取和算法独裁，希望按照以人为本的原则发展一种可信赖、可说明的人工智能，希望防止公权力以智能化决定的名义转嫁或推卸责任的流弊，那就必须注重与人工智能以及物联网、大数据相关的宪法学研究，认真探索在高科技时代切实保障公民基本权利、特别是个人信息安全和隐私权的方式和举措。

以比特币和P2P方式为基础的电子通货系统，实际上构建了一种分散式信赖网络，人们无须第三者或者权力的介入，通过直接的认证合作就可以达成信赖协议，也就是说使网络本身能保证相互信赖。人工智能在本质上是规则嵌入的系统，可以形成硬法的支配、创造全程留痕的条件，因而有利于加强对公权的制约。

这个条例能直接约束各加盟国的立法，具有根本规范的属性，同时对欧盟各国向其他国家转移数据的业务也能发挥约束效力。因为疫情防控的紧急状态，几乎所有城市和乡村都按下了中止键、施行了空城计，人人都进入闭门自省的状态。算法黑箱化实际上会在不同程度上妨碍对权力问责，同时也会助长回避责任和转嫁责任的不良倾向。不言而喻，其原因在于机器人取代自然人从事生产活动。

信用优良的用户可以享受很多优惠，如租车、住酒店不必交押金，网购可以先试后买，办理某些国家的旅游签证签证不必办理存款证明，租房可以零押金、先入住后付款，看病可以先诊疗后付费，还有信用婚恋等等。据报道，到2017年底为止我国城市设置的摄像头达到1亿7000万个，其后还将大幅度增加。众所周知，随着改革开放的进展，中国的财产关系日益复杂化。为了确保个人参与同意的计算和共识的达成，区块链还以挖矿方式提供了充分的诱因，用以解决交易成本问题。

特别是遗传信息包含那些与生俱来的特性，一旦由人工智能进行解读和外泄就很容易影响个人入学、就业以及加入商业保险，大幅度减少某些公民的人生机遇和选择空间。最高人民法院已经与芝麻信用签署合作协议，形成了一种联合惩戒失信行为的机制——把判决不执行等违法行为纳入信用评价范围，通过各种应用平台限制失信被执行人的各种经济活动和生活方式，借助大数据强化债务履行和判决执行。

按照现代宪法精神强调隐私权和个人信息保护，或多或少会引起虚拟空间的割据和碎片化，妨碍数据的大规模收集和应用，从而妨碍以数据为养料的人工智能系统以及智慧网络化社会的快速成长。该证在公民中的普及率达到90%以上，所以大量的行政服务项目通过数字身份证来执行。

例如美国有的人工智能系统把黑人等同于大猩猩、对亚裔族群在教育方面实行价格歧视，等等。新型宪法观树立的一个关键是形成人工智能技术与区块链技术之间制衡的机制并不断寻求科学理性、经济效率与人格尊严、社会公平之间的更优乃至最优的组合方式。在这里，950分为满分，750分以上为信用优良，550分以下（底限是350分）为缺乏信用。也就是以区块链技术实现隐私的黑箱化，从而制约人工智能技术，并力争改变黑箱化的算法。导则鼓励人工智能数据开放性保护，还对数据隐私问题给予特别关注，强调对采集和使用敏感个人数据的人工智能企业或行业加强法律的和行政的监管。在这里，利己的行动本身就可以构成公共利益的一部分，具体的智能合约就可以明确各自的权利义务。

为了防止这种公民抵抗权被化解，GDPR明确指出数据管理者不得通过假装有人介入的方式来规避第22条的约束，确保人工智能不能单独地、自动化地做出决定。区块链技术有可能形成社会治理的路路通格局。

然而对人工智能辅助的决定进行民主问责，势必要求对算法的理解和说明，可如前所述往往具有困难。相反，人工智能倒很容易成为人们转嫁决策风险、逃避问责的一种重要的手段。

要想从海量数据中搜寻出有用的信息、甄别和防控风险、实现数据内在的价值，就必须改进网络架构、提高数据处理能力，这就需要强大的计算机信息处理系统。但不可忽视的是，在官民一体化的联合惩戒机制形成和加强之后，如果没有适当的规范制约和数据安全保障，中国就会以评分系统为媒介迅速转变成史无前例的监视社会，个人的权利很容易受到这样或者那样的侵犯。

在机器人的能力超过自然人的情况下，赋权的理由实际上也就变得更加充分。把海量数据、图像等个体信息提供给计算机学习和处理，以便对行为进行预测和模仿，因而人工智能系统势必大量吞吐和咀嚼隐私。于是，在这个出现了一个算法与问责互相纠缠的悖论。中国倡议的做法是科学分配人工智能侵权的法律责任，要求人工智能设计者、生产者、运营者、使用者承担法律主体责任，并按照过错程度进行分担。

何况系统与系统之间会产生目的冲突和互动，在存在机器学习甚至深度学习的情况下，不同人工智能系统之间的互动关系势必极其复杂而变幻莫测。这是否构成机器人自我认知的征兆？在出现诸如此类的机器觉醒现象，特别是出现自律型人工智能之后，机器人的权利问题其实与动物、胎儿、植物人的权利问题具有类似性。

在这种状况下如果不能相应地提高民主问责的水准，权力滥用的危险也将渐次增加乃至尾大不掉对党规严于法律、把党纪挺在前面和党规不得抵触法律的确切含义更无人阐释，因而在一些人的理解中出现了误解。

如果不志愿，就不会主动申请加入中国共产党。《唐律疏议》开宗明义就说德礼为政教之本，刑罚为政教之用，德治的核心内容就是教化。

众所周知，道德规范本身是由从低到高层次之分的，党纪对党员的道德标准是一种先进性要求，而法律对公民的道德要求是一种广泛性的中等道德水准的要求。党纪对党员的道德要求高于法律对公民的道德要求，是因为党的性质所决定。依法治国和依规治党的互补性在于：在做人目标上，法律对人的要求是做一个道德水平居于中等社会水平的人，党纪要求党员做一个道德水平居于高等社会水平的人。党要善于集中民意，也要善于改造人民中的落后观念。

法律是成文的道德，道德是内心的法律，法律和道德都具有规范社会行为、维护社会秩序的作用。因此，把纪律挺在前面，不是把所有违法案件都先交给纪委、监委审理，然后再移送司法机关。

至于党在处理自己的内部事务中，按照党员的志愿原则，可以制定一些不适用于非党员公民的特殊规定。法律是党的意志、人民意志和国家意志三者的统一，列宁说过，党是不能制定法律的，党不能直接用党规治理国家。

习近平同志吸取了中国古代礼法合治、德主刑辅等治国理政的智慧，把依法治国和以德治国相结合作为走中国特色社会主义法治道路必须坚持的五大原则之一，他说，必须坚持依法治国和以德治国相结合。情节严重的，给予开除党籍处分。