中山大學法學院熊曉彪在《法律科學》2025年第1期上發(fā)表題為《生成式人工智能證據認定的困境與規(guī)范進路》的文章中指出：

隨著人工智能（AI）技術全面賦能社會各個領域，以機器輔助甚至代替人類進行生產、執(zhí)行任務、作出決策以及完成智力活動的現(xiàn)象如雨后春筍般出現(xiàn)。在此背景下，大量由AI機器生成的信息和數據（如大數據分析報告、醫(yī)療專家系統(tǒng)診斷意見、自動駕駛數據等）涌入法庭，成為影響案件事實認定的重要內容。根據機器的智能化特征，結合數據生成機制與表現(xiàn)形式，可將第三代機器證據稱為生成式人工智能（GAI）證據。GAI證據主要包括由智能機器生成的電子數據（如自動駕駛信息、大數據證據等）、專業(yè)分析報告（如醫(yī)學專家系統(tǒng)診斷報告、智能檢驗決策報告等）以及智能機器在與人類世界交互時所形成的內容（如語言文字、影音圖像和動作行為等）三大類。第一類就是電子數據，第二類和第三類雖然表現(xiàn)形式較為多樣化（既有實物，又有言詞，還有行為），但其內核仍然是數據化格式的編碼。因此，在不改變我國8種法定證據種類的框架下，可將GAI證據納入電子數據家族，電子數據的審查規(guī)則與方法可適用于GAI證據的準入審查。

GAI證據雖具有數據性和虛擬性特征，但表現(xiàn)形式眾多、歸類困難、證據能力要素復雜、隱性證明力判斷較為困難。專門性證據的判斷與經驗理性之間所存在的技術鴻溝，致使裁判者難以對GAI證據進行有效認知推論，需要借助專家提供標準化解釋去填補。因此，可將GAI證據看作電子數據的一個子類別，除了適用電子數據一般規(guī)則之外，還需構建一套特殊規(guī)范，幫助裁判者對其進行有效審查判斷。證據準入與評估的分離及各要素之間的內在聯(lián)系，為GAI證據準入審查與證明價值評估二元遞進模式的構建奠定了基礎。在證據準入審查階段，可以通過要素式審查、附條件相關性、技術性鑒真和雙重可靠性分析，分別對GAI證據的合法性、相關性、真實性和可靠性作出有效判斷；在證明價值評估階段，對GAI證據的評估可采用可信性評價“三步三看法”和證明力評估“最佳解釋確信法”。

（趙珊珊 整理）