文章总结: 美国国家州法院中心与汤森路透研究院联合发布AI证据审查指引,针对未确认AI生成证据提出九问审查法,涵盖证据来源、接触人员、原始文件保存、保管链完整性、修改记录、相互印证、法庭科学验证、元数据支持及专家参与等关键维度,强调法院需避免误认伪造证据或排除真实证据的双重风险,并指出鉴真规则在AI时代正从传统框架升级为面向AI的鉴真2.0时代。 综合评分: 90 文章分类: AI安全,政策法规,技术标准,解决方案,数据安全
AI证据观察之四|AI伪造证据九问审查法
取证者联盟
2026年6月18日 20:19 上海
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编者荐语:
聚焦数字证据审查前沿:AI伪造证据九问审查法
以下文章来源于燃skate ,作者燃skate
燃skate .
花滑 学术 生活
美国国家州法院中心(NCSC)与汤森路透研究院(Thomson Reuters Institute)联合发布了AI证据审查指引(Bench Card),旨在为法官审查可能涉及AI生成、篡改或伪造的证据提供实务参考,以帮助法院更加系统地评估相关证据的来源、可靠性和证明力。从适用对象来看,该指引不仅面向法官(包括法官助理、司法专员等),也面向律师和当事人。
同样,该指引将AI证据区分为两类:
第一类是已确认的AI生成证据(Acknowledged AI-Generated Evidence),即各方均承认AI参与了证据的生成、分析或处理过程,例如利用AI增强照片、修复录音、提升视频清晰度等。
第二类是未确认的AI生成证据(Unacknowledged AI-Generated Evidence),即一方提交某项数字证据,而另一方质疑其真实性,认为该证据可能由AI生成或经过AI篡改。
今天我们先介绍该指引中关于第二类证据的审查框架——《Bench Card: Evaluating Unacknowledged AI-Generated Evidence》。原报告可通过“阅读原文”获取。
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法官应该审查什么?
针对可能由AI生成或篡改的数字证据,该指引提出了几个核心问题。
第一,证据从哪里来?Source and Acquisition
法院首先需要查明证据来源,包括获取时间、地点和方式。如果证据来源不明、来自匿名平台,或者无法提供原始文件,就应提高警惕。
第二,谁接触过这份证据?Access to the Evidence
数字证据在形成后经过了哪些人之手、存放在哪里、是否多人可以接触,这些都会影响其真实性判断。
第三,原始文件是否被妥善保存?Preservation
法院尤其关注原始数据是否仍然存在。如果只有截图、打印件或转换后的文件,而原始文件已经丢失,证明力往往会受到影响。
第四,保管链是否完整?Chain of Custody
证据自形成以来经过了哪些人保管、传输和存储,是否能够形成完整记录。如果保管链存在断裂,真实性将受到质疑。
第五,证据是否被修改过?Alterations
包括剪辑、格式转换、美化、修复、增强等处理过程。即便是看似轻微的编辑,也可能影响真实性认定,因此法院会关注是否保留了原始版本以及修改记录。
第六,有没有其他证据能够相互印证?Corroboration
例如聊天记录可以与对方设备中的记录进行比对;照片、视频也应尽量寻找独立来源进行验证。缺乏佐证时,法院通常会更加谨慎。
第七,是否进行过法庭科学的验证?Forensic Verification
法院会关注是否使用专业工具或专业技术对证据完整性进行验证。对于复杂案件,可能需要中立专家进行专门审查。
第八,元数据是否支持真实性?Metadata
文件创建时间、修改记录、设备信息等元数据往往能够提供重要线索。但元数据具有较强技术性,法官通常需要借助专业人员进行解读。
第九,是否需要专家参与?Expert Testimony
对于复杂案件,仅凭肉眼往往难以判断真伪。此时可能需要技术专家或法院指定的中立专家出具专业意见,以帮助法院判断证据真实性。
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法院需要避免两种错误
该指引特别提醒法官,在AI时代面临两种同样危险的风险:
一是把AI伪造的证据当成真实证据采纳;
二是把真实证据误认为AI伪造而排除。
因此,真实性审查既不能过于轻信,也不能因AI的存在而一概怀疑。
我的一点思考
从这份《Bench Card》可以看到,AI时代带来的挑战并没有彻底颠覆证据法,反而使一些传统证据规则重新回到舞台中央,最典型的就是鉴真规则(Authentication)。
长期以来,在电子数据证据领域,我们已经形成了一套围绕证据来源、形成过程、保管链条以及元数据展开的真实性审查框架。而面对AI生成内容等新问题,上述九步骤,本质上仍然是在追问同一个问题:
这份证据究竟从哪里来,又是如何形成的?
值得注意的是,美国联邦证据规则咨询委员会(Advisory Committee on Evidence)目前也正在研究修改《联邦证据规则》第901条(Rule 901)。其中一项修订建议专门针对AI生成证据,要求提交证据的一方不仅证明相关系统能够产生准确结果,还需要进一步说明所使用的AI软件,并证明其在个案中的结果具有有效性(validity)和可靠性(reliability)。另一项修订建议901(c)则针对deepfake,试图建立专门的真实性争议审查机制。
某种意义上说,我们或许正在从传统的Authentication(鉴真1.0),走向一个面向AI的Authentication Plus(鉴真2.0)时代。
作者:燃skate⛸️
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