人工智能技术与法律领域的结合,是近年来的热点话题,随着综合国力的提高、大数据技术的兴起、专业人才的培养,初步具备了法律人工智能系统研发的基础条件。人工智能是由算法、大数据、计算机等信息技术组成,具备强大的数据应用和结论模拟功能,而法律领域内大量的案例编纂及同案同判的要求与人工智能技术优势的耦合度较高,二者的融合应用将大有所为。从法律实践来看,人工智能在刑事证据领域中,已经能够对证据进行识别和筛查,进而能够实现对证据的校验和指引功能。当前,在推进以审判为中心的庭审实质化改革背景下和平反刑事冤假错案的过程中,完整的案件证据链是刑事诉讼活动顺利进行的核心,同时也是保障刑事案件正确处理的前提条件。因此,构建刑事证据标准并嵌入人工智能技术发挥其在办案过程中的证据校验、证据指引功能,并规范办案机关正确处理案件,具有实践的必要性与可行性。刑事证据标准的研究首先要界明其与刑事证明标准间的关系,因证明标准涉及主观心证与客观证据认定的综合评价,其抽象性难以对司法办案人员提供具体的办案指引,而刑事证据标准作为刑事证明标准的具体内容之一,客观上具有量化的可操作性,证据标准对案件的审查判断主要包括对证据数量、证据形式、证据链间风险提示等内容进行审查,能有效规范取证行为、提升审查的准确性与全面性、减少司法的任意性。人工智能技术运用量化思维与要素思维实现结论产出,通过对罪名犯罪构成要件及证据分布进行要素化和结构化改造,嵌入人工智能系统后不仅实现了传统证据标准指引功能,还能实现证据印证、证据链审查、证据间是否相互矛盾的审查校验,实现案件证据风险提示。为推进以审判为中心的诉讼制度改革的顺利进行,统一证据标准是必要且可行的,人工智能系统的嵌入,必将展现其蓬勃的生命力。利用人工智能构建刑事证据标准系统有其功能优越性,但囿于现有技术的不足还存在“算法黑箱”导致的不确定性、法律语言转化中可能掺入的偏见性及不准确性等不足之处。因此,在构建策略中从两个维度进行完善,首先在技术层面提出对法律数据结构化的改造、“算法透明”的具体应对,其次在法律层面提出对法律复合型人才的培养、司法数据共享机制建设、逆向辅助证据标准与证明力判断偏差提示等应对策略,以期人工智能刑事证据标准系统能够有效发挥其在刑事诉讼领域中的价值。