黃 攀

（云南省公安廳，昆明 650032）

隨著“金盾工程”“天網(wǎng)工程”“雪亮工程”等一系列公安信息化戰(zhàn)略的實施,公安機關收集、存儲和分析數(shù)據(jù)信息的能力顯著提升,警務數(shù)據(jù)也呈現(xiàn)出前所未有的規(guī)?；图s化的發(fā)展態(tài)勢。在海量公安數(shù)據(jù)的賦能之下,傳統(tǒng)警務開始向智慧警務發(fā)展。無論是行政服務、治安管理還是犯罪預警、偵查辦案,各項工作效率的提高都凸顯出公安大數(shù)據(jù)的重要價值。不僅如此,公安大數(shù)據(jù)也為提升國家治理體系和治理能力現(xiàn)代化水平提供了技術保障。在正在實施的“十四五”規(guī)劃中,國家對大數(shù)據(jù)發(fā)展做出了全新定位,強調(diào)大數(shù)據(jù)不僅僅是一項新興技術,更是融入我國經(jīng)濟社會發(fā)展各領域的新理念、新資源和新動力。這對公安大數(shù)據(jù)的應用發(fā)展和融入國家大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略提出了新的要求。但是,當前我國公安大數(shù)據(jù)應用在突飛猛進的同時亦面臨諸多挑戰(zhàn)和風險,如公安大數(shù)據(jù)應用相關立法缺失、監(jiān)督管控機制缺位等。因此,深入反思和分析公安大數(shù)據(jù)應用中存在的問題并探索解決對策,對于推進大數(shù)據(jù)應用和促進公安工作發(fā)展具有重要意義。

一、大數(shù)據(jù)時代公安工作的機遇

當前我國正處在社會轉(zhuǎn)型的關鍵時期,社會治理工作日益精細化,人民群眾對于公安工作也提出了更高的要求。公安機關承擔著國家行政管理和刑事司法雙重職能,一方面,在國務院“放管服”改革的背景下,公安機關需要不斷優(yōu)化職能,提升行政服務質(zhì)量;另一方面,當前犯罪活動隱蔽化、智能化、國際化的演變趨勢要求公安機關不斷提升犯罪治理的現(xiàn)代化水平。為應對上述挑戰(zhàn),同時隨著公安工作與大數(shù)據(jù)應用的不斷融合,近年來傳統(tǒng)的警務工作加速向智慧公安轉(zhuǎn)型,公安工作由此迎來諸多發(fā)展機遇。

(一)提高公安行政服務質(zhì)量

提高公安行政服務質(zhì)量,重點在于按照國務院“放管服”改革的要求,在公安行政服務領域通過簡政放權、科學調(diào)配資源和優(yōu)化流程等方式,確保公安服務便民利民。公安大數(shù)據(jù)應用依托大數(shù)據(jù)平臺,對業(yè)務關聯(lián)數(shù)據(jù)進行收集、篩查、開發(fā)、交換,可以實現(xiàn)數(shù)據(jù)存儲、異構(gòu)數(shù)據(jù)融合、統(tǒng)一接口、編解碼服務、數(shù)據(jù)挖掘和可視化服務處理等功能,同時通過原始數(shù)據(jù)與業(yè)務信息的轉(zhuǎn)換[1],能夠?qū)崿F(xiàn)工作流程優(yōu)化、警務信息整合傳遞、區(qū)域警種協(xié)調(diào)協(xié)作,全面提升公安行政工作效率。大數(shù)據(jù)技術運用于公安行政服務的最大優(yōu)勢在于其具備針對海量信息的收集和智能篩選功能,如通過分析用戶的需求或習慣,在數(shù)據(jù)庫中檢索出各種關聯(lián)要素并根據(jù)需求的緊迫程度進行排列[2]。因此,將大數(shù)據(jù)技術運用于日常公安行政服務如公安行政審批、戶籍辦理、治安管控、交通管理等業(yè)務工作,可以為優(yōu)化運行流程、科學設置部門、提升服務效率等提供決策依據(jù);公安機關也可以針對日常警務工作中工作人員和群眾反映較多的問題進行大數(shù)據(jù)統(tǒng)計和分析,并利用大數(shù)據(jù)算法尋求和采取改進措施如開發(fā)智能預警系統(tǒng)、加強監(jiān)督檢查等。總之,大數(shù)據(jù)應用能夠幫助公安機關更加及時有效地回應群眾需求,鎖定群眾最關切的問題并開展重點攻堅,同時可以為公安機關提供更加具有針對性的優(yōu)化方案和更加精準的技術支持,進而提高公安行政服務質(zhì)量。

(二)緩解公安警力資源壓力

警力不足一直以來是制約公安工作發(fā)展的現(xiàn)實難題,隨著人口和信息流動不斷加速、犯罪活動日趨復雜以及群眾對公安工作質(zhì)量提出更高要求,當前警力供需已然嚴重失衡。而面對社會轉(zhuǎn)型期不斷增多的風險和矛盾,公安機關的職能呈現(xiàn)出泛化與過度擴張的趨勢,加之部門設置的不合理,造成原本緊張的警力資源被浪費的現(xiàn)象日益突出。盡管各地公安機關也在不斷嘗試和探索警務新機制、優(yōu)化調(diào)配內(nèi)部資源并呼吁增加警力投入,但是受制于各地有限的財政能力和編制規(guī)模,難以從根本上紓解這一困境。此外,碎片化的社會信息和數(shù)據(jù)、公安不同業(yè)務數(shù)據(jù)之間的壁壘、治安管理和犯罪預防管控的分離、案件偵查線索的孤立化、情報信息傳遞的不暢和預測研判模式的單一等,導致有限的警力投放更加難以為繼。因此,科技興警方針下的現(xiàn)代警務機制改革開始“向科技要警力”“向技術要戰(zhàn)斗力”。大數(shù)據(jù)技術與警務活動的深度融合,智能算法在公安工作各領域的全面應用,為破解警力不足難題提供了新的路徑?；诠泊髷?shù)據(jù)的智能情報挖掘和檢索、智能數(shù)據(jù)關聯(lián)和模型優(yōu)化等應用體系,整合公安網(wǎng)和互聯(lián)網(wǎng)的各種信息,深度挖掘警務數(shù)據(jù),能夠提供異常警情預警、犯罪熱點區(qū)域預測、治安風險預報,從而服務領導決策和警務實戰(zhàn),實現(xiàn)有限警力資源的合理配置、精準投放、有的放矢,發(fā)揮警力的最大效能。

(三)提升公安機關社會治理現(xiàn)代化水平

《中共中央關于黨的百年奮斗重大成就和歷史經(jīng)驗的決議》提出要“建設更高水平的平安中國,完善社會治理體系”。公安機關作為“中國之治”的重要主體,必須全面把握推進國家治理體系和治理能力現(xiàn)代化對于公安工作的新要求[3]。傳統(tǒng)公安活動中警務信息數(shù)量較少、獲取途徑有限、存儲管理模式單一、分析研判手段滯后,導致公安情報成果的轉(zhuǎn)化受到限制,影響決策的精準度與科學性。因此在大數(shù)據(jù)時代,公安機關參與社會治理需要以精準的情報信息為先導,運用大數(shù)據(jù)提升社會治理現(xiàn)代化水平[4]。當前“情報主導警務”已經(jīng)成為警務工作的主流模式,不僅使警務信息實現(xiàn)了從“小數(shù)據(jù)”到大數(shù)據(jù)的規(guī)模擴張,更讓公安機關參與社會治理的模式從經(jīng)驗治理向數(shù)字治理轉(zhuǎn)變,在情報支撐層面實現(xiàn)了數(shù)字化、關聯(lián)化、立體化、可視化、動態(tài)化,為社會治理工作中的治安管理與打擊犯罪提供了高效的研判分析手段、科學的計量方法和多維的治理視野。特別是以大數(shù)據(jù)為基礎的人工智能技術應用可以通過數(shù)據(jù)挖掘和建模分析,針對具體場景設計決策方案,并對不同決策方案進行量化比較分析,進而為公安機關參與社會治理的具體決策提供依據(jù)[5]。從治安管理和犯罪預防的角度而言,利用公安大數(shù)據(jù)的智能分析功能,以公安治理具體目標為靶向,在海量關聯(lián)數(shù)據(jù)信息中智能篩選和捕獲關鍵信息,借助警情預警模型、高危人員預警模型、犯罪熱點預警模型、人員軌跡預警模型等提升公安機關的動態(tài)監(jiān)控和異常觀測應急能力,有助于公安機關社會治理的重心從事后被動處置向事前預測、預防和預警轉(zhuǎn)變。

二、公安大數(shù)據(jù)應用中的風險與挑戰(zhàn)

公安大數(shù)據(jù)的迅速發(fā)展與廣泛應用是科技興警與實施國家大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略的必然要求。雖然大數(shù)據(jù)應用可以提升公安行政服務質(zhì)量、緩解公安警力資源壓力、提高公安機關社會治理現(xiàn)代化水平,但實踐中亦面臨諸多風險與挑戰(zhàn)。

(一)公安職能進一步泛化的風險

公安大數(shù)據(jù)應用一方面提高了警務活動的效率、緩解了警力資源的不足,另一方面也使公安機關承擔了大量的非警務職能,增加了公安職能泛化的風險。大數(shù)據(jù)的本質(zhì)是海量數(shù)據(jù)的集合[6],公安大數(shù)據(jù)亦是如此。常見的公安業(yè)務數(shù)據(jù)資源包括來自互聯(lián)網(wǎng)、通信、熱點、卡口、人際交往、線上交易等的多種數(shù)據(jù),可以展示人的身份、價值屬性、生活屬性、關系屬性、行為偏好等人群微觀行為特征和空間特征[7]。這些數(shù)據(jù)除了來自公安內(nèi)部收集的業(yè)務數(shù)據(jù)外,還包括從其他行政部門、企事業(yè)單位獲取的數(shù)據(jù)。當前隨著公安大數(shù)據(jù)規(guī)模的不斷擴大,公安大數(shù)據(jù)在社會治理中的運用程度越來越深、范圍越來越廣,例如,在疫情防控常態(tài)化的形勢之下,公安大數(shù)據(jù)被大量用于病例的流調(diào)溯源工作。因此大數(shù)據(jù)應用在幫助公安機關掌握大量信息的同時,也導致其他部門承擔的工作越來越多地依賴于公安大數(shù)據(jù)的應用,使公安機關承擔了大量非警務公共服務職能,進而造成公安機關的職能變得更加寬泛,公安機關在社會治理中的定位逐漸模糊。由于目前我國法律未明確公安大數(shù)據(jù)應用的服務范圍,作為一種具有消費非競爭性和非排他性的公共品,公安大數(shù)據(jù)應用的擴大化勢必導致公安機關的職能出現(xiàn)配置錯誤,其實質(zhì)則是行政法意義上的行政主體的“錯位”與“越位”。

(二)大數(shù)據(jù)偵查的法律風險

公安大數(shù)據(jù)應用在實現(xiàn)刑事偵查高效化、打擊犯罪精準化的同時,也引發(fā)了大數(shù)據(jù)偵查與刑事訴訟現(xiàn)有原則理念、制度規(guī)范之間的沖突。

1.大數(shù)據(jù)偵查與刑事訴訟原則之間的沖突

大數(shù)據(jù)技術在偵查中的應用主要是指公安機關利用大數(shù)據(jù)強大的分析功能,通過犯罪預測提前介入偵查,或在犯罪行為完成之后確定偵查范圍和偵查對象。在此過程中,公安機關需要借助大數(shù)據(jù)應用事先設定目標對象,然后找到目標對象的活動軌跡,并以此為基礎進行后續(xù)的監(jiān)控、追蹤等。值得注意的是,目標對象的設定是以預設其“有罪”為邏輯前提的[8],因此公安機關通過大數(shù)據(jù)預測犯罪的偵查方式實際上是在尚未獲得明確犯罪證據(jù)的情況下對偵查對象做出的有罪假設,顯然這種給特定人預先貼上有罪標簽的做法與刑事訴訟無罪推定的基本原則相悖。另外,根據(jù)《中華人民共和國刑事訴訟法》(以下簡稱《刑事訴訟法》)的規(guī)定,偵查機關實施立案偵查的條件是有犯罪事實發(fā)生、需要追究刑事責任,因此偵查活動具有事后性,是對已經(jīng)著手實施或完成的犯罪行為進行的證據(jù)固定與收集。從這個角度看,公安機關通過大數(shù)據(jù)預測犯罪的偵查方式與《刑事訴訟法》的上述規(guī)定在價值取向上存在偏差[9]。

2.大數(shù)據(jù)偵查措施的定性問題

大數(shù)據(jù)偵查從功能上看是一種偵查措施,因此其在刑事訴訟領域中的應用應當遵循程序法定的基本原則,而當下《刑事訴訟法》及相關司法解釋并未對大數(shù)據(jù)偵查做出規(guī)定,導致大數(shù)據(jù)偵查措施的性質(zhì)模糊不清,難以對其進行法律規(guī)制與監(jiān)督。盡管公安大數(shù)據(jù)偵查在案件證據(jù)的搜集、固定保全以及篩選分析等方面與傳統(tǒng)偵查措施的證據(jù)收集、勘驗檢查和技術偵查等在功能上具有相似之處,但是《刑事訴訟法》對于傳統(tǒng)偵查措施的規(guī)定并不能適用于大數(shù)據(jù)偵查。從傳統(tǒng)偵查措施的概念外延來看,公安大數(shù)據(jù)偵查與傳統(tǒng)偵查在功能上存在交叉,但前者并不是后者的下位概念,因此在審批和法律適用上無法直接套用《刑事訴訟法》關于現(xiàn)有偵查措施的規(guī)定,這導致大數(shù)據(jù)偵查缺乏程序法上的依據(jù)。

3.大數(shù)據(jù)偵查與刑事證據(jù)規(guī)則之間的沖突

關聯(lián)性是《刑事訴訟法》對于偵查活動所收集的證據(jù)進行評判的標準之一,即要求證據(jù)與待證事實之間具備互相聯(lián)系的特征。刑事證據(jù)的關聯(lián)性問題主要是經(jīng)驗層面的內(nèi)容[10]。而借助公安大數(shù)據(jù)開展偵查取證的對象是海量的數(shù)據(jù),這些數(shù)據(jù)具有流動性、開放性的特征。不同于傳統(tǒng)偵查措施,大數(shù)據(jù)偵查實際上是在特定時間、范圍條件下的一種抽樣獲取證據(jù)的行為,獲得的結(jié)論往往超越一般人對于證據(jù)關聯(lián)性的經(jīng)驗判斷能力,加之大數(shù)據(jù)偵查取證的相關性及合理邊界并不完全是人為確定的[11],因此大數(shù)據(jù)偵查對傳統(tǒng)的以經(jīng)驗判斷為基礎的刑事證據(jù)審查提出了挑戰(zhàn)。

(三)公安大數(shù)據(jù)應用的侵權風險

隨著大數(shù)據(jù)時代的到來,人類生產(chǎn)生活的諸種行為和社會活動的各類要素都可以體現(xiàn)為數(shù)據(jù)形態(tài),并留下實時的數(shù)據(jù)痕跡。信息數(shù)據(jù)技術的快速發(fā)展使公安機關的數(shù)據(jù)收集達到前所未有的廣度和深度。由于維護國家安全和打擊犯罪的需要,公安機關對其他行政機關、企事業(yè)單位和社會組織等所掌控數(shù)據(jù)的調(diào)取幾乎不存在實質(zhì)性的障礙:一方面,國務院出臺的《促進大數(shù)據(jù)發(fā)展行動綱要》推動公安機關與其他行政機關簽訂了“數(shù)據(jù)共享安全保密協(xié)議”,為公安機關與其他國家機關之間的數(shù)據(jù)共享提供了保障;另一方面,立法也為公安機關獲取外界數(shù)據(jù)掃除了障礙,例如《中華人民共和國網(wǎng)絡安全法》第23條明確規(guī)定“為國家安全和偵查犯罪的需要,偵查機關依照法律規(guī)定,可以要求網(wǎng)絡運營者提供必要的支持與協(xié)助”。因此,公安大數(shù)據(jù)不僅包括公安內(nèi)部業(yè)務產(chǎn)生的數(shù)據(jù)信息,而且包含從第三方獲得的數(shù)據(jù)資源。

從大數(shù)據(jù)技術的角度來看,數(shù)據(jù)規(guī)模越大,算法運算結(jié)果的準確性越高,越有利于提升公安行政服務的質(zhì)量和預防打擊犯罪的能力。因此不斷擴大數(shù)據(jù)規(guī)模成為公安大數(shù)據(jù)應用發(fā)展的重要目標,而數(shù)據(jù)規(guī)模的無限擴張極易誘發(fā)全景式監(jiān)控行為和個人信息保護的失控。在全景式監(jiān)控模式下,為了打擊、預防犯罪和實現(xiàn)對社會成員的實時規(guī)范,大量公民的個人行為、信息和特征以數(shù)據(jù)形式被收集、存儲、分析和挖掘。但是,在“小數(shù)據(jù)”時代,獲取碎片化信息對公民隱私權的侵害是有限的,在大數(shù)據(jù)背景下,即便是碎片化的數(shù)據(jù)也能借助特定算法模型在海量的大數(shù)據(jù)庫中與其他分散的數(shù)據(jù)關聯(lián)起來,由此可以對公民的日常生活進行畫像甚至做出行為預測。這無疑可能嚴重侵犯公民的隱私權及個人信息權利。從本質(zhì)上看,公安大數(shù)據(jù)應用失范是警察權擴張與社會化的結(jié)果,最終將導致公民隱私權利邊界的萎縮,并在社會層面加劇警民關系的對立。

(四)公安大數(shù)據(jù)技術本身的風險與管理風險

公安大數(shù)據(jù)應用除了面臨外部法律風險之外,其內(nèi)部設計開發(fā)和安全管控也存在諸多風險。

一方面,公安大數(shù)據(jù)自身隱藏技術風險。首先,一些錯誤的數(shù)據(jù)可能混進數(shù)據(jù)庫,進而造成計算結(jié)果的不準確[12]。實踐中公安業(yè)務涉及的大數(shù)據(jù)資源量級大、來源廣,資源庫中的數(shù)據(jù)并不一定都是準確詳實的,由此可能造成錯誤加工和錯誤輸出。這種風險出現(xiàn)在日常生產(chǎn)生活領域或許可以被接受,但在警務工作中則可能造成事故甚至災難。其次,公安大數(shù)據(jù)應用并不是基于海量數(shù)據(jù)的簡單堆積,而是需要通過開發(fā)者設計與編輯算法模型以數(shù)據(jù)清洗、轉(zhuǎn)化、提取、計算和關聯(lián)挖掘、聚類分析等方法對數(shù)據(jù)進行自動分析。這些算法模型的有效性、可靠性和安全性受到設計者個人研究能力和主觀認知的影響,因此設計者的認知偏見和思維局限可能引發(fā)“算法偏差”和“算法歧視”等風險。最后,當前大多數(shù)公安大數(shù)據(jù)系統(tǒng)建設依賴于技術外包,民警對于其設計原理和算法模型研發(fā)等的了解并不全面和深入,加上部分技術公司對技術信息采取保密措施、計算機深度學習過程的“黑箱”特征等,導致公安機關常常在大數(shù)據(jù)應用的核心技術上受制于人,不能確保輸出結(jié)果的科學性。

另一方面,公安大數(shù)據(jù)管理存在安全風險。實踐中公安大數(shù)據(jù)平臺可能對接大量的信息資源端口,存儲的海量數(shù)據(jù)中包含大量的公民隱私和涉密警務信息。數(shù)據(jù)資源的“大”規(guī)模為警務工作提供了有力支持,同時數(shù)據(jù)匯聚后產(chǎn)生的巨大價值也是不法分子覬覦的對象,其中不排除內(nèi)部人員出于非法目的濫用公安大數(shù)據(jù)。如前所述,公安大數(shù)據(jù)來源復雜、多源異構(gòu)而且規(guī)模龐大,隨著移動終端應用的普及、數(shù)據(jù)自身復雜度的增加、數(shù)據(jù)標簽化技術難度的增大,數(shù)據(jù)管理和防外泄工作日益艱巨[13]。當前我國的數(shù)據(jù)分類分級管理措施尚不完善,數(shù)據(jù)的統(tǒng)一調(diào)度、精準投放、安全管控等面臨諸多困境,同時公安大數(shù)據(jù)在為其他國家機關和企事業(yè)單位提供信息服務時必然涉及多端口接入和數(shù)據(jù)跨域交換,因此公安大數(shù)據(jù)安全失控的風險日益突出。

(五)對大數(shù)據(jù)技術過度依賴的風險

隨著大數(shù)據(jù)技術的發(fā)展,當前技術已經(jīng)實現(xiàn)機器自主學習,機器人擁有自我判斷和決策能力,可以根據(jù)外部環(huán)境反饋的數(shù)據(jù)輸出最優(yōu)工作方案。由此基于公安大數(shù)據(jù)的人工智能技術促進了警務工作效率的進一步提升,警務工作的精準化和精細化水平不斷提高,但與此同時人工智能技術也極易讓民警在日常工作中對公安大數(shù)據(jù)產(chǎn)生過度依賴,陷入“數(shù)據(jù)崇拜”的誤區(qū)。

傳統(tǒng)警務工作很大程度上依賴于民警的理性思維和個人應變能力,在這個過程中并沒有固定的思維范式而是主要依靠經(jīng)驗的不斷積累,故而來自思維模式的桎梏相對較少。以日常接處警工作為例,不同民警有著不同的處理風格,并不存在所謂的最優(yōu)解,而是需要融入民警的感性思維。對于民警而言,這種工作方式不僅能夠積累自身經(jīng)驗,還能激發(fā)和強化其工作的內(nèi)生動力。但對于大數(shù)據(jù)技術的過度依賴則把警務工作置于程式化的模式之下,智能算法通過數(shù)據(jù)運算輸出結(jié)果的過程替代了民警分析、選擇、決策的思維過程,民警與大數(shù)據(jù)技術的關系呈現(xiàn)出主客體倒置的趨向,由此可能導致大數(shù)據(jù)思維的異化和產(chǎn)生懶政、不作為現(xiàn)象。此外,長此以往,民警可能滿足于公安大數(shù)據(jù)應用帶來的便捷,忽視傳統(tǒng)警務工作中與群眾的接觸和溝通,進而使警務工作產(chǎn)生脫離群眾的危險。

在打擊犯罪方面,偵查活動對于公安大數(shù)據(jù)的過度依賴同樣值得反思。當下,大數(shù)據(jù)的觸角已經(jīng)深入到社會各個領域,公民的生活、工作和社交等行為幾乎都會留下數(shù)字痕跡,數(shù)據(jù)留痕在信息時代成為一種技術必然和發(fā)展趨勢,加之“信息化和大數(shù)據(jù)所蘊藏的偵查價值業(yè)已被時代激發(fā)和實踐驗證”[14],因此犯罪行為人經(jīng)過與偵查人員的長期博弈,開始探索針對大數(shù)據(jù)偵查的反制手段,比如在作案地點的選擇上盡可能選取不會產(chǎn)生活動記錄數(shù)據(jù)的場所,作案過程中刻意避免使用電子通訊、在線支付等方式來減少數(shù)據(jù)記錄。不僅如此,還有一些犯罪分子為了將偵查的方向引入歧途,刻意制造虛假數(shù)據(jù),如制造人與手機、消費、車輛、住宿記錄的分離或者虛假關聯(lián),使身份、手機、車輛、住宿、軌跡與犯罪行為之間無法形成邏輯鏈條,導致公安大數(shù)據(jù)反饋錯誤信息、無法發(fā)揮導偵功能。另外,一旦偵查人員過于依賴公安大數(shù)據(jù)應用,就會忽視對于傳統(tǒng)偵查路徑、偵查方法和偵查工具的研究與應用,由此將導致偵查思維的僵化,而在許多案件的偵查中如果缺乏傳統(tǒng)方法的有效運用,大數(shù)據(jù)偵查終將獨木難支。

三、公安大數(shù)據(jù)應用的變革與創(chuàng)新

公安大數(shù)據(jù)作為一種服務于警務活動的工具,具備工具中立、客觀的共同屬性,從這個意義上看,大數(shù)據(jù)應用給警務工作帶來的是機遇還是挑戰(zhàn),主要取決于使用主體與方法而非工具本身。因此,推進公安大數(shù)據(jù)應用的變革,實現(xiàn)化風險為機遇,重點在于不斷完善相關機制。

(一)糾正偏差,樹立科學的公安大數(shù)據(jù)思維

公安大數(shù)據(jù)應用的困境在很大程度上源于認知理念的偏差。盡管大數(shù)據(jù)技術的強大功能有目共睹,但必須認識到在大數(shù)據(jù)應用中民警應當始終處于主體地位。當前受大數(shù)據(jù)萬能主義激進思潮的影響,部分民警產(chǎn)生了大數(shù)據(jù)至上的觀念。這不僅是對公安大數(shù)據(jù)應用的錯誤理解,更不利于警務工作的長遠發(fā)展。公安大數(shù)據(jù)的應用機制是利用數(shù)據(jù)服務于警務決策,而不是用大數(shù)據(jù)技術替代警務決策?；跀?shù)據(jù)結(jié)論的警務決策離不開民警的主觀分析和判斷。

一方面,公安大數(shù)據(jù)的分析結(jié)論只是計算機系統(tǒng)提供的一種概率值,并非絕對正確。以犯罪預警機制為例,對于犯罪熱點時間和區(qū)域、高危人員、易受害群體的識別,是在數(shù)據(jù)統(tǒng)計和數(shù)據(jù)挖掘識別的基礎上將具有典型性的犯罪活動解構(gòu)為數(shù)據(jù)形態(tài),以此設計該犯罪行為的數(shù)據(jù)模型然后進行計算的過程,因而只有符合該模型邏輯的典型行為的數(shù)據(jù)才會被識別。然而《中華人民共和國刑法》規(guī)定了諸多目的犯,其目的要件難以通過數(shù)據(jù)的形式呈現(xiàn),因此那些表面上符合算法邏輯的行為可能導致大數(shù)據(jù)發(fā)生誤判。

另一方面,公安大數(shù)據(jù)應用的分析過程以數(shù)據(jù)之間的關聯(lián)關系而非因果關系為基礎。在警務工作中,用戶對于公安大數(shù)據(jù)的認知主要停留在功能應用層面。由于大數(shù)據(jù)應用的運行模式表現(xiàn)為“已有數(shù)據(jù)信息的輸入→公安大數(shù)據(jù)系統(tǒng)分析→需求結(jié)果的輸出”,所以使得大數(shù)據(jù)分析的結(jié)論看起來似乎是一種基于因果關系的計算結(jié)果,極易導致用戶產(chǎn)生片面化的大數(shù)據(jù)思維而忽視大數(shù)據(jù)系統(tǒng)運行的核心機制——通過算法將數(shù)據(jù)庫中存在關聯(lián)的數(shù)據(jù)資源進行整合。但本質(zhì)上公安大數(shù)據(jù)應用的分析結(jié)果體現(xiàn)的是數(shù)據(jù)之間的關聯(lián)關系,也正是基于這一底層邏輯,算法模型對于數(shù)據(jù)的捕獲面才更廣,才能夠更全面地分析更多的數(shù)據(jù)信息,進而從多角度獲取和提供警務情報。因此,公安機關亟需樹立科學的大數(shù)據(jù)理念,深刻認識數(shù)據(jù)之間的關聯(lián)性,避免將數(shù)據(jù)間的關聯(lián)關系視作具有單一指向性的絕對因果關系,防止在工作中陷入先入為主的認知偏差。

(二)完善立法,明確大數(shù)據(jù)偵查的功能與性質(zhì)

首先,在大數(shù)據(jù)偵查中,公安機關利用大數(shù)據(jù)技術挖掘與分析各類數(shù)據(jù)信息,基于數(shù)據(jù)之間的關聯(lián)關系固定與案件有關的證據(jù)線索,需要調(diào)取大量涉及公民個人隱私和秘密的數(shù)據(jù)信息,因此要求公民向國家刑事司法權力讓渡部分個人權利。從這個角度來看,大數(shù)據(jù)偵查具備強制性偵查措施的特征。其次,我國《刑事訴訟法》對于技術偵查措施的規(guī)定是概括性而非列舉性的,法律并未明確界定偵查“技術”的內(nèi)涵和外延,可見立法者對于新技術在偵查活動中的應用持開放、包容的態(tài)度,因此將大數(shù)據(jù)偵查作為一種新型的技術偵查措施并不會與現(xiàn)行法律的基本精神產(chǎn)生沖突。再次,根據(jù)公安部發(fā)布的《公安機關辦理刑事案件程序規(guī)定》,技術偵查措施是指由設區(qū)的市一級以上公安機關負責技術偵查的部門實施的記錄監(jiān)控、行蹤監(jiān)控、通信監(jiān)控、場所監(jiān)控等措施。由此可見,技術偵查措施的主要內(nèi)容是對偵查對象實施“監(jiān)控”,這與公安大數(shù)據(jù)預測犯罪和獲取情報的工作機制存在耦合。而且值得注意的是,在實踐中公安機關對于大數(shù)據(jù)偵查的使用審批與技術偵查措施同樣謹慎和嚴格。綜上所述,將大數(shù)據(jù)偵查作為《刑事訴訟法》中一種技術偵查措施,不僅能夠減少立法成本,而且不會與現(xiàn)行刑事訴訟制度產(chǎn)生明顯沖突。當然,關于大數(shù)據(jù)偵查與無罪推定原則之間的沖突,相關立法應當積極做出回應與調(diào)整,厘清犯罪預測與犯罪偵查的邊界,將大數(shù)據(jù)偵查置于刑事偵查與治安管理兩種視域下,強調(diào)大數(shù)據(jù)預測在社會治理層面的功能。

(三)嚴守邊界,避免技術應用中的侵權風險

隨著警務信息化工作的穩(wěn)步推進,公安機關在警務工作中獲取業(yè)務數(shù)據(jù)的能力快速提升,作為一種“戰(zhàn)略資源”,警務數(shù)據(jù)的來源渠道、獲取途徑和內(nèi)容覆蓋面等都已不同于往日。不可否認,公安大數(shù)據(jù)應用的發(fā)展離不開數(shù)據(jù)規(guī)模和維度的擴張,但是為了實現(xiàn)打擊犯罪與保障公民個人隱私的平衡,數(shù)據(jù)的收集與應用應當存在邊界。2018年5月25日,號稱史上最嚴格的個人數(shù)據(jù)保護立法——歐盟《通用數(shù)據(jù)保護條例》(GDRR)正式生效。這部法律凸顯了數(shù)據(jù)保護的重要性,明確了數(shù)據(jù)保護的主體及相關責任,對數(shù)據(jù)控制主體施加多維度的限制。同樣,我國2021年11月1日起實施的《中華人民共和國個人信息保護法》(以下簡稱《個人信息保護法》)開篇即確立了“保護個人信息權益,規(guī)范個人信息處理活動,促進個人信息合理利用”的立法目的,并在第33條進一步強調(diào)“國家機關處理個人信息的活動,適用本法”。不僅如此,《個人信息保護法》第6條還明確規(guī)定“不得過度收集個人信息”,同時為保護個人信息權益,第51條規(guī)定了個人信息處理者應當采取的6項基本措施。這些規(guī)定為公安機關收集和處理公民數(shù)據(jù)信息提供了基本遵循和直接規(guī)范。因此,公安機關通過大數(shù)據(jù)技術處理個人數(shù)據(jù)時,應當嚴格遵循比例原則,秉持謙抑與克制的態(tài)度[15],對于公民個人數(shù)據(jù)的收集和處理限于“履行法定職責或者法定義務所必需”的范圍,采取對公民權利影響最小的方式,努力避免或減少公安大數(shù)據(jù)應用的侵權風險。

(四)加強管控,減少公安大數(shù)據(jù)的技術風險

一方面,公安機關參與社會治理的接觸面和獲取的警務數(shù)據(jù)的涉及面較廣,造成基礎數(shù)據(jù)的種類繁多、缺少統(tǒng)一標準;另一方面,公安大數(shù)據(jù)系統(tǒng)建設初期為了實現(xiàn)數(shù)據(jù)量級的快速增長,對于數(shù)據(jù)的收集處理只是簡單的堆積,所收集數(shù)據(jù)的時效性也較差,造成公安大數(shù)據(jù)的整合難度較大,加上公安機關內(nèi)部工作機制的差異,導致公安大數(shù)據(jù)的基礎建設面臨諸多困境。因此為了提升公安大數(shù)據(jù)應用的可靠性和有效性,亟需建立標準化的錄入、操作、審批程序,在公安大數(shù)據(jù)平臺建立相應的查驗反饋系統(tǒng),預留足夠的人工干預入口,不僅及時校驗與修改底層數(shù)據(jù),而且應當通過反饋系統(tǒng)及時評估和糾正模型算法的偏差;同時擴大民警對于公安大數(shù)據(jù)系統(tǒng)建設、算法設計、模型搭建等的參與,確保公安大數(shù)據(jù)技術的“刀把子”始終掌握在自己手中,防止出現(xiàn)去中心化的技術管控隱患。

四、結(jié)語

隨著國家大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略的實施,2018年全國公安廳局長會議提出“必須堅持刀刃向內(nèi)、自我革命,加快推進數(shù)據(jù)融合共享,先把智慧公安的‘大腦'建好”的要求。此后全國公安機關進一步貫徹科技強警理念,促進智慧警務建設與傳統(tǒng)公安工作深度融合,公安大數(shù)據(jù)工作取得了顯著成效,數(shù)據(jù)壁壘逐步打破,實現(xiàn)了跨警種、跨部門、跨區(qū)域的數(shù)據(jù)共享。在此基礎上公安機關借助大數(shù)據(jù)不斷拓展服務群眾的渠道、改進治安管理模式、創(chuàng)新案件偵查方法、提升犯罪預警能力,尤其是充分發(fā)揮公安大數(shù)據(jù)對于提升國家治理體系和治理能力現(xiàn)代化水平的功能,實現(xiàn)了公安大數(shù)據(jù)規(guī)模效益和應用價值的最大化。

大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略作為警務工作的一項“龍頭工程”,未來應當堅持深化應用與防控風險并舉,樹立科學的公安大數(shù)據(jù)思維,加快完善大數(shù)據(jù)應用相關機制。這不僅需要完善相關的法律法規(guī),而且應當加強對系統(tǒng)本身安全風險的管控,以嚴格的紀律監(jiān)督、嚴格的審批監(jiān)督、嚴格的審計監(jiān)督和嚴格的執(zhí)法監(jiān)督,確保公安大數(shù)據(jù)在法治的軌道上有序運行,真正為實現(xiàn)公安工作的跨越式發(fā)展提供有力的技術保障。