谢登科等：电子数据人工智能取证可行吗？| 关联性 合法性 真实性困境

本文探讨了电子数据人工智能取证的实践应用与理论挑战。背景方面，电子数据的虚拟性、海量性和技术性给传统人力取证带来巨大挑战。研究目的在于分析人工智能在电子数据取证中面临的关联性、合法性和真实性困境。结论指出，人工智能虽契合虚拟空间取证需求，能高效收集海量数据并降低技术门槛，但其“思维”与人类差异导致关联性误判；算法偏见、算法黑箱及主体地位模糊引发正当程序危机；人工智能幻觉则影响数据真实性。为此，应明确人工智能的辅助性定位，通过技术迭代、算法优化、人机协同及可控匿名化机制，保障电子数据取证的合法性与真实性。