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管中窥豹:从《区块链证据的真实性认定迷局与规则重构》一文我们可以读出什么?

闪涛律师团队 LEGAL EYE 看法见法 2024-01-09



关键词:区块链;人工智能;大数据;智能合约;涉外法律服务;专业律师

本期关键词:   区块链技术   证据认定   司法实践

本文约1570 字,大概需要阅读 5 分钟。


近日,2020年第19期《法律适用》刊登了广州互联网法院审判管理办公室(研究室)主任撰写的《区块链证据的真实性认定迷局与规则重构》一文,该文章无疑为研究区块链的法律理论研究和实务研究人员提供了很好的参考与学习机会,研读此文,我们也可以探知该领域实务的不少动态。


文章着眼于裁判者对技术认知的主观态度以及采信标尺的客观保障,初步分析了区块链证据真实性偏离的深层原因。文章进一步对区块链证据来源、证据生成场景进行类型化归纳,在区块链框架下数据真实性、内容真实性审查体系及证明力判断、例外性真伪核查规则等方面作出了分析文章还设计了证据认定路径及裁判文书说理样式,快速认区块链证据定作出了很好的理论指导。

笔记一:依据是什么?


根据《最高人民法院关于互联网法院审理案件若干问题的规定》(以下简称《规定》)第11条规定,我国首次以司法解释的形式规定了以电子签名、可信时间戳、哈希值校验、区块链等技术手段固定的电子数据的证据地位及真实性审查标准。


实践中,我们看到,越来越多的智慧法院建设的重要成效,全国已有多家法院建设司法区块链平台,最高人民法院信息中心亦搭建了全国统一司法区块链平台。面对蓬勃发展的技术洪流,因此,如何将区块链技术赋能的存证形式转化为周密严谨的区块链证据认定规则体系,是目前阶段值得去研究的全新命题


再次,在区块链的应用层中,我们会发现区块链离现实生活更接近了。例如以区块链技术搭建的证券交易平台,那么其法律关系将按照证券交易法律关系的思路去审视;在电子政务中,则双方会形成行政法律关系;在司法活动中,如果采用区块链技术,法院和当事人之间又形成诉讼法律关系,例如司法文书的送达或获取,证据的提出、存储与采信等,甚至当事人与律师身份的核实与验证等。

笔记二:困境是什么?


我们都知道区块链的特性是难以篡改、防止抵赖的记账技术。但是文章指出,区块链技术目前难以形成真实性认定的“逻辑闭环”。


区块链技术证据化的应用能力角度观察,文章指出:目前司法区块链证据存储率高,但应用转化率低。其次,区块链技术铺垫趋势高,但裁判文书评述少。再次,在理论研究界,区块链技术研究热度高,但证据法领域学术成果少。


区块链证据的客观真实性角度观察,文章指出:目前,存在一下亟待解决的问题,即:载体真假难辨,第三方存证平台主体资格遭质疑。同时,司法裁判中“类案不同判”现象屡见不鲜其次,数据、内容真假难辨。换言之,“不可篡改”存在一定技术属性存漏洞。文章指出:底层信息共识算法的错误容忍度极高,当拥有充足知识和资金的主体掌握全网一半以上算力时,仍可篡改区块链以阻止新交易的验证或逆转先前确认的交易。换言之,单纯技术不能确保存证的电子数据真实性。从内容角度出发,存在的“多版本预留”问题,即当事人就某一个事实相关的电子证据(生成多个版本并分别上传至区块链,在争议发生时选择其中有利于自己的版本作为校验。


文章进一步指出:区块链框架下,技术真实观与法律真实观的规则较量也不容忽视,现有证明规则存在“以技证技”倾向。另外,证据真实性的司法审查存在逻辑分歧与矛盾进一步,作者对区块链证据的真实性偏离的原因主观层面客观层面进行了分析:主观层面,主要涉及裁判者思维定式等问题,客观上则存在规则设计中的空白与矛盾问题有待解决。



笔记三:方案是什么?


为解决上述问题,作者提出了区块链证据判断的基础架构概念,并根据区块链证据来源、证据生成场景进行类型化归纳对应的,文章作者设计具体的证据认定路径及裁判文书说理样式,给区块链法律实务带来了很强的指导意义。


给我们较深启发的是,文章作者明确提出了更符合诉讼效益的证明力判断规则进一步明确抗辩中由哪一方具体承担区块链证据证明责任。包括:以“谁提交,谁证明”为原则以“谁反驳,谁证明”为补充以“谁持有,谁证明”为例外。于此同时,充分保重当事人诉讼权益,文章作者提出应提供真实性例外性质疑和核查渠道

文章作者在文末指出:区块链证据正在经历突破法律框架、冲破制度约束到被法律驯服与利用的过程,并且将是一个远未终结的过程。面对新时代技术多元变革,裁判者要做立足大局、把握大势,以简便准确可操作的审查规则确定区块链证据真实性认定流程




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闪涛律师


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广东广信君达律师事务所   高级合伙人律师
广东外语外贸大学法学院兼职教授、法律硕士研究生导师

中南财经政法大学   博士研究生

专注于涉外法律服务、“一带一路”与海外投资、公司法务、并购、解散、破产、清算、金融、证券、私募、人工智能、区块链、智能合约、大数据等领域


  

                     


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