Od artefaktów cyfrowych do ustaleń sądowych: zastosowanie ram J-DEAF poprzez wspomaganą przez AI weryfikację z zakresu informatyki śledczej

Autor: Dr. Shani Roffeh, Adv

Opublikowano October 22, 2026

Kompetencje sędziowskie w zakresie dowodów cyfrowych — artykuł naukowy III

Abstrakt

Coraz szersze wykorzystywanie dowodów z zakresu informatyki śledczej w postępowaniach sądowych rodzi fundamentalne pytanie: w jaki sposób sądy mogą odróżniać ustalenia poprawne pod względem technologicznym od wniosków biegłych wykraczających poza to, co wynika z dowodów stanowiących ich podstawę?

Pierwszy artykuł w tej serii badawczej zidentyfikował lukę w wiedzy sędziowskiej wynikającą z rozróżnienia między danymi cyfrowymi, ustaleniami badań z zakresu informatyki śledczej, interpretacją biegłych oraz wnioskami prawnymi. Drugi przedstawił ramy sądowej oceny dowodów cyfrowych (Judicial Digital Evidence Assessment Framework, J-DEAF), proponowany protokół analityczny obejmujący siedem obszarów, opracowany w celu wspierania prawników w ocenie wiarygodności i znaczenia dowodowego opinii biegłych dotyczących danych cyfrowych.

Ten trzeci artykuł przechodzi od opracowania koncepcji do praktycznego zastosowania.

Na przykładzie hipotetycznego dochodzenia z zakresu informatyki śledczej dotyczącego zarzucanego nieuprawnionego ujawnienia dokumentów poufnych artykuł pokazuje, w jaki sposób J-DEAF może identyfikować luki we wnioskowaniu, niekompletne badania, niepotwierdzoną atrybucję oraz niepewności ukryte w pozornie rozstrzygających opiniach z zakresu informatyki śledczej.

Szczególną uwagę poświęcono problemowi niewidocznych dowodów: możliwości, że zautomatyzowane narzędzia informatyki śledczej filtrują, klasyfikują, wykluczają lub nie wyświetlają potencjalnie istotnych informacji, zanim osoba prowadząca badanie przystąpi do merytorycznej interpretacji.

Artykuł przedstawia ponadto S.N.R-IQ, wspomagany przez AI system weryfikacji z zakresu informatyki śledczej, działający obecnie w wersji beta, jako rozwijającą się implementację technologiczną istotną dla ustrukturyzowanej oceny dowodów z opinii biegłych dotyczących danych cyfrowych.

Chociaż S.N.R-IQ potrafi już analizować opinie biegłych z zakresu informatyki śledczej i identyfikować potencjalne rozbieżności między ustaleniami technicznymi a wnioskami biegłych, jego skuteczność nie została jeszcze potwierdzona w drodze niezależnej walidacji empirycznej ani systematycznego wdrażania w kancelariach prawnych.

Artykuł proponuje przejrzysty model oceny dowodowej wspomaganej przez AI i nadzorowanej przez człowieka oraz przedstawia zabezpieczenia metodologiczne niezbędne do przyszłej ewaluacji.

Słowa kluczowe: dowody cyfrowe; informatyka śledcza; J-DEAF; S.N.R-IQ; sztuczna inteligencja; zeznania biegłych; Federal Rule of Evidence 702; kompetencje sędziowskie; przejrzystość badań z zakresu informatyki śledczej; rzetelność wnioskowania; automatyczne filtrowanie dowodów.

1. Wprowadzenie: od zasad analitycznych do praktycznego badania

Dowody z zakresu informatyki śledczej zajmują coraz ważniejsze miejsce we współczesnych postępowaniach sądowych.

Sądy regularnie stykają się z opiniami biegłych opracowanymi na podstawie badań komputerów, urządzeń mobilnych, usług chmurowych, komunikacji elektronicznej, dzienników sieciowych oraz zautomatyzowanych aplikacji informatyki śledczej.

Opinie te często zawierają zaawansowane technicznie ustalenia przedstawione w sposób mogący sugerować pewność naukową.

Jednak zaawansowanie technologiczne nie przesądza o prawidłowości wniosków wyciąganych z tych ustaleń.

Aplikacja informatyki śledczej może prawidłowo zidentyfikować plik, zarejestrować zdarzenie uwierzytelnienia, odzyskać usunięte informacje lub odtworzyć sekwencję operacji systemowych. Odrębną kwestią jest to, czy obserwacje te dowodzą zachowania człowieka, jego wiedzy, zamiaru lub odpowiedzialności.

Pierwszy artykuł z tej serii, „Luka w wiedzy sędziowskiej dotyczącej dowodów cyfrowych: od ustaleń technicznych do wniosków prawnych”, analizował rozróżnienie między czterema poziomami analitycznymi:

(1) Źródłowe dane cyfrowe.

(2) Ustalenia z zakresu informatyki śledczej uzyskane w toku badania.

(3) Interpretacja tych ustaleń przez biegłego.

(4) Wnioski sądu dotyczące spornych faktów.

Drugi artykuł, „Opracowanie ram oceny J-DEAF: ustrukturyzowane, poddające się testowaniu podejście do dowodów z opinii biegłych dotyczących danych cyfrowych na gruncie amerykańskich standardów dowodowych”, proponował protokół obejmujący siedem obszarów, służący badaniu relacji między tymi poziomami.

Obszary te to źródło, pozyskanie danych, integralność, metodologia, interpretacja, przejrzystość oraz znaczenie dowodowe.

Niniejszy artykuł podejmuje kolejne pytanie:

W jaki sposób można zastosować te ramy analityczne w rzeczywistym procesie badawczym i jaką rolę mogłaby odegrać sztuczna inteligencja w identyfikowaniu luk, które w przeciwnym razie mogłyby umknąć uwadze prawników?

Celem nie jest zastąpienie wiedzy specjalistycznej z zakresu informatyki śledczej ani uznania sędziowskiego.

Chodzi natomiast o zbadanie, czy ustrukturyzowany proces wspomagany technologicznie może uczynić rozumowanie leżące u podstaw opinii biegłych dotyczących danych cyfrowych bardziej widocznym, możliwym do zweryfikowania i podatnym na zakwestionowanie.

2. Podstawa prawna: rzetelność wymaga czegoś więcej niż poprawności technicznej

2.1 Federal Rule of Evidence 702

Zgodnie z Federal Rule of Evidence 702 zeznania biegłego muszą spełniać wymogi dotyczące jego kwalifikacji, wystarczalności podstawy faktycznej, rzetelności zastosowanych zasad i metod oraz rzetelnego zastosowania tych zasad i metod do stanu faktycznego.

Nowelizacja z 2023 r. wyraźnie odnosi się do wymogu, aby opinia biegłego odzwierciedlała rzetelne zastosowanie metodologii do okoliczności faktycznych sprawy.

Wyjaśnienie Komitetu Doradczego podkreśla, że sądy muszą ocenić, czy strona powołująca dowód wykazała spełnienie właściwych wymogów dopuszczalności zgodnie ze standardem przewagi dowodów.

Rozróżnienie to ma szczególne znaczenie w badaniach z zakresu informatyki śledczej.

Fakt, że uznana aplikacja do informatyki śledczej wygenerowała określony wynik, nie przesądza automatycznie o wiarygodności interpretacji tego wyniku dokonanej przez badającego.

Narzędzie może prawidłowo zidentyfikować zdarzenie uwierzytelnienia, nie ustalając przy tym tożsamości osoby, która je zainicjowała.

Podobnie odzyskany plik może być autentyczny, nie dowodząc, że jego właściciel świadomie go utworzył, uzyskał do niego dostęp lub go przesłał.

Odpowiedzialność sądu nie ogranicza się zatem do ustalenia, czy technologia działała prawidłowo.

Sąd musi również zbadać, czy wnioski biegłego mieszczą się w granicach uzasadnionych dostępnymi informacjami.

2.2 Luka analityczna wskazana w sprawie Joiner

W sprawie General Electric Co. v. Joiner, 522 U.S. 136 (1997), Sąd Najwyższy uznał, że sąd może odrzucić dowód z opinii biegłego, jeżeli luka analityczna między danymi a opinią jest zbyt duża.

Zasada ta nie ogranicza się do dowodów cyfrowych.

Niemniej badania z zakresu informatyki śledczej dostarczają szczególnie istotnych przykładów, ponieważ obserwacjom technicznym można przypisywać znaczenia znacznie wykraczające poza ich pierwotną funkcję.

Dziennik komputerowy może wykazywać, że system zarejestrował zdarzenie.

Biegły może zinterpretować to zdarzenie jako dowód działania człowieka.

Następnie strona może przedstawić interpretację biegłego jako dowód niewłaściwego postępowania.

Każde takie przejście wymaga podstawy dowodowej.

Główną funkcją proponowaną dla J-DEAF jest wyraźne ujawnienie tych przejść i poddanie ich systematycznej analizie.

3. Przypadek hipotetyczny: postępowanie wyjaśniające dotyczące poufnego dokumentu

3.1 Zarzut

Rozważmy hipotetyczne postępowanie cywilne dotyczące zarzucanego nieuprawnionego ujawnienia poufnych dokumentów przedsiębiorstwa.

Pracownikowi zarzuca się przekazanie wrażliwych informacji handlowych z komputera firmowego odbiorcy zewnętrznemu.

Pracodawca zleca badanie z zakresu informatyki śledczej.

Sporządzona w jego wyniku opinia biegłego wskazuje kilka ustaleń:

Poufny dokument znajdował się na stacji roboczej przydzielonej pracownikowi.

W okresie istotnym dla sprawy uzyskano dostęp do pliku.

Zapisy systemowe wskazują na aktywność z wykorzystaniem zewnętrznego nośnika danych lub mechanizmu komunikacji.

W przedziale czasowym istotnym dla sprawy nastąpiło uwierzytelnienie konta pracownika.

Aplikacja do informatyki śledczej wygenerowała oś czasu wiążącą te zdarzenia.

Biegły stwierdza, że pracownik osobiście przekazał poufny dokument nieuprawnionej osobie trzeciej.

Pracodawca opiera się na tym wniosku jako na kluczowym elemencie swojego stanowiska procesowego.

3.2 Pozorna siła dowodów

Na pierwszy rzut oka opinia wydaje się przekonująca.

Stację roboczą zbadano przy użyciu oprogramowania do informatyki śledczej.

Pozyskane dane zostały zabezpieczone.

Zapisano wartości funkcji skrótu.

W wyniku badania opracowano szczegółową techniczną oś czasu.

Opinia zawiera zrzuty ekranu, wyodrębnione zapisy oraz opisy przebiegu badania.

Żadna z tych cech nie jest sama w sobie problematyczna.

Mogą one wręcz przemawiać za techniczną wiarygodnością i odtwarzalnością poszczególnych ustaleń.

Trudność pojawia się, gdy wniosek dotyczący osobistego działania pracownika uznaje się za wykazany jedynie dlatego, że prawidłowo odzyskano stanowiące jego podstawę zapisy cyfrowe.

3.3 Brakujące etapy wnioskowania

Opinia może pozostawiać kilka pytań bez odpowiedzi.

Czy stacja robocza była używana wyłącznie przez pracownika?

Czy do konta można było uzyskać dostęp zdalny?

Czy zarejestrowany dostęp do pliku wynikał z celowego działania człowieka, czy z procesu automatycznego?

Czy zapis dotyczący urządzenia zewnętrznego dowodzi, że przekazano ten konkretny poufny dokument?

Czy istniały niezależne dowody przesłania dokumentu domniemanemu odbiorcy?

Czy rozważono i udokumentowano alternatywne wyjaśnienia?

Pytania te nie dowodzą, że wniosek biegłego jest nieprawidłowy.

Wskazują one, że siła tego wniosku zależy od informacji i rozumowania, które należy poddać odrębnej analizie.

Rozróżnienie to ma zasadnicze znaczenie dla J-DEAF.

4. Zastosowanie siedmiu obszarów J-DEAF

4.1 Źródło: co system rzeczywiście zarejestrował?

Pierwszy obszar obejmuje analizę pochodzenia i znaczenia informacji cyfrowych stanowiących podstawę ustaleń.

Nie należy interpretować zapisu systemowego bez zrozumienia mechanizmu odpowiedzialnego za jego wygenerowanie.

W hipotetycznym postępowaniu badający musi zidentyfikować właściwy system operacyjny, mechanizm rejestrowania, sposób działania aplikacji oraz definicje zdarzeń.

Na przykład zdarzenie wskazujące na otwarcie pliku może mieć różne znaczenie w zależności od tego, czy pochodzi z dziennika aplikacji, artefaktu systemu plików, czy z automatycznego procesu indeksowania.

Osoba dokonująca oceny powinna zadać następujące pytania:

Jakie zdarzenie źródło faktycznie rejestruje?

Jakie warunki techniczne powodują wygenerowanie tego zdarzenia?

Czy taki sam zapis może powstać bez wystąpienia zarzucanego działania?

Celem jest ustalenie znaczenia pierwotnej obserwacji przed przypisaniem jej znaczenia dowodowego.

4.2 Pozyskanie: jakie informacje zebrano?

Drugi obszar obejmuje analizę zakresu i ograniczeń pozyskania danych na potrzeby informatyki śledczej.

W ramach badania można dokładnie zachować pozyskany materiał, a jednocześnie pominąć potencjalnie istotne kategorie informacji.

Na przykład badający mógł pozyskać zawartość lokalnej pamięci masowej stacji roboczej bez uzyskania zapisów synchronizacji z chmurą, dzienników dostępu zdalnego lub danych komunikacyjnych po stronie serwera.

Takie pominięcia nie muszą podważać ważności badania.

Mogą jednak ograniczać zakres wniosków, które można zasadnie wyciągnąć.

Osoba dokonująca oceny musi odróżniać dowody, które nie istnieją, dowody, które były niedostępne, oraz dowody, których nigdy nie zbadano.

Są to okoliczności istotnie różniące się od siebie.

4.3 Integralność: czego dowodzi zabezpieczenie danych?

Weryfikacja wartości funkcji skrótu oraz udokumentowane procedury zachowania ciągłości nadzoru nad materiałem dowodowym mogą stanowić istotne zapewnienie, że pozyskane dane pozostały niezmienione.

Nie dowodzą one jednak prawdziwości każdego twierdzenia wyprowadzonego z tych danych.

Zweryfikowany obraz informatyczno-śledczy może wiernie zachowywać zapis wprowadzający w błąd.

Prawidłowo wyodrębniony dziennik może zawierać zdarzenie, którego znaczenie zostało błędnie zrozumiane.

Badanie integralności musi zatem pozostawać odrębne od badania interpretacji.

Istotne pytanie nie dotyczy tego, czy weryfikacja wartości funkcji skrótu jest wartościowa.

Dotyczy ono tego, czy biegły przypisał tej weryfikacji wnioski, których nie może ona samodzielnie uzasadniać.

4.4 Metodologia: czy badanie było odpowiednie do rozpatrywanej kwestii?

Czwarty obszar dotyczy zastosowanych metod i narzędzi.

Aplikacje do informatyki śledczej pełnią szeroki zakres funkcji, w tym wyodrębnianie, indeksowanie, parsowanie, klasyfikację, generowanie osi czasu oraz odzyskiwanie usuniętych informacji.

Ich wiarygodność należy rozpatrywać w odniesieniu do konkretnego wykonywanego zadania.

Narzędzie, które wiarygodnie identyfikuje artefakt systemu plików, niekoniecznie ustala tożsamość lub zamiar działającej osoby.

Osoba dokonująca oceny powinna zatem zbadać wersję narzędzia, istotne ustawienia, procedury weryfikacji, znane ograniczenia oraz to, czy metoda była odpowiednia do badanego twierdzenia.

4.5 Interpretacja: gdzie obserwacja staje się wnioskowaniem?

Obszar ten dotyczy zasadniczej trudności analitycznej.

Badający może zaobserwować, że nastąpiło uwierzytelnienie konta oraz że wystąpiło zdarzenie związane z plikiem.

Wniosek, że pracownik osobiście przesłał dokument, wymaga dodatkowego rozumowania.

Rozumowanie to może opierać się na założeniach dotyczących kontroli nad kontem, dostępu do urządzenia, łączności zdalnej, aktywności automatycznej oraz związku między zarejestrowanymi zdarzeniami.

Ustrukturyzowana ocena powinna identyfikować każde założenie i ustalać, czy znajduje ono oparcie w dowodach.

Istnienie wiarygodnego alternatywnego wyjaśnienia nie obala automatycznie wniosku biegłego.

Jego znaczenie zależy od dowodów potwierdzających lub wykluczających to wyjaśnienie oraz od mającego zastosowanie standardu prawnego.

4.6 Przejrzystość: czy badanie można poddać merytorycznej kontroli?

Przejrzystość wymaga czegoś więcej niż obszernej opinii technicznej.

Opinia może zawierać setki stron wyodrębnionych informacji, a jednocześnie w niewielkim stopniu wyjaśniać, w jaki sposób badający wybrał istotne artefakty lub wykluczył alternatywne interpretacje.

Merytoryczna kontrola może wymagać dostępu do notatek z badania, ustawień narzędzi, zapisów źródłowych, procedur weryfikacji oraz opisów ograniczeń analitycznych.

Dostęp nadal podlega zgodnym z prawem ograniczeniom ujawniania informacji, ochronie poufności oraz uwarunkowaniom danego postępowania.

Zasadnicze pytanie brzmi, czy inny odpowiednio wykwalifikowany specjalista mógłby merytorycznie ocenić rozumowanie łączące dane z wnioskiem.

4.7 Znaczenie dowodowe: co faktycznie ustalono?

Ostatni obszar powraca do twierdzenia, którego wykazaniu ma służyć przedstawiony dowód.

W hipotetycznej sprawie twierdzenie to nie dotyczy jedynie istnienia pliku lub wystąpienia zdarzenia systemowego.

Dotyczy ono tego, że konkretny pracownik osobiście przekazał poufne informacje bez upoważnienia.

Osoba dokonująca oceny musi ustalić, które elementy tego twierdzenia znajdują potwierdzenie, które pozostają niepewne i jakie dodatkowe potwierdzenie może być konieczne.

Wniosek o odpowiednio ograniczonym zakresie mógłby wskazywać, że zapisy są zgodne z przekazaniem danych przy użyciu stacji roboczej lub konta, przy jednoczesnym zastrzeżeniu, że przypisanie działania konkretnej osobie nadal zależy od dodatkowych dowodów.

Taki wniosek może mimo to mieć znaczenie prawne.

Jego wartość polega na precyzyjnym przedstawieniu tego, co dowody mogą wykazać, a czego wykazać nie mogą.

5. Problem niewidocznych dowodów: automatyczne filtrowanie przed interpretacją biegłego

5.1 Problem selekcji poprzedzającej interpretację

Kolejna trudność pojawia się, zanim biegły rozpocznie interpretację wyodrębnionych informacji.

Współczesne aplikacje do informatyki śledczej mogą przetwarzać duże ilości materiału cyfrowego poprzez automatyczną klasyfikację, filtrowanie, indeksowanie, deduplikację i ustalanie priorytetów.

Operacje te są często niezbędne, aby umożliwić pracę z obszernymi zbiorami danych.

Mogą one jednak również wpływać na to, które informacje stają się widoczne dla badającego.

Wnioski badającego mogą zatem zależeć nie tylko od dowodów stanowiących ich podstawę, lecz także od konfiguracji i działania oprogramowania użytego do ich uporządkowania.

Stwarza to odrębny problem analityczny.

Jak biegły może ocenić informacje, których nigdy nie wyświetlono, i jak sąd może ocenić znaczenie informacji, których wyłączenia nie udokumentowano?

5.2 Trzy kategorie braku materiału dowodowego

Użyteczne rozróżnienie analityczne można przeprowadzić między trzema sytuacjami.

Po pierwsze: informacje niepozyskane.

Istotne dane mogą pozostać poza zakresem badania z powodu ograniczeń technicznych, niedostępności danych uwierzytelniających, braku dostępu do systemów lub określonego zakresu postępowania wyjaśniającego.

Po drugie: informacje pozyskane, lecz odfiltrowane lub wyłączone z widoku roboczego badającego.

Materiał źródłowy może znajdować się w pozyskanym zbiorze danych, lecz być pominięty w wyświetlanych wynikach z powodu użytych terminów wyszukiwania, filtrów, reguł klasyfikacji lub ograniczeń przetwarzania.

Po trzecie: informacje zbadane, lecz pominięte w końcowej opinii biegłego.

Badający mógł uwzględnić określone informacje w swoich rozważaniach, lecz zdecydować o niewłączeniu ich do opinii.

Sytuacje te wymagają różnych form kontroli.

Ograniczenie pozyskania dotyczy kompletności dostępnego materiału.

Ograniczenie wynikające z filtrowania dotyczy relacji między pozyskanym materiałem a informacjami przedstawionymi do zbadania.

Pominięcie w opinii dotyczy relacji między przeprowadzonym badaniem a przedstawionymi wnioskami.

Nie należy traktować ich jako równoważnych.

5.3 Dlaczego ma to znaczenie dla oceny sądowej

Rozważmy opinię z zakresu informatyki śledczej, w której zidentyfikowano serię zdarzeń dostępu do plików sugerujących celowe działanie.

Jeżeli oprogramowanie automatycznie wykluczyło zapisy synchronizacji w tle, badający mógł nie przeanalizować informacji istotnych dla alternatywnego wyjaśnienia.

Problem nie polega na tym, że automatyczne filtrowanie jest z natury niewiarygodne.

Filtrowanie jest często niezbędne do skutecznej pracy z zakresu informatyki śledczej.

Problem pojawia się, gdy zakres i skutki filtrowania są nieznane lub niedostatecznie udokumentowane.

W związku z tym w obszarach J-DEAF dotyczących pozyskania, metodologii i przejrzystości należy badać, czy można zidentyfikować i ocenić istotne decyzje dotyczące przetwarzania.

Obejmuje to pytanie, czy dostępna dokumentacja wyjaśnia zakres wyodrębniania, zastosowane filtry oraz wszelkie kategorie materiału, które mogły zostać wyłączone.

5.4 Ograniczenia kontroli retrospektywnej

Nie każdy pominięty element można odtworzyć.

Niektórych danych mogło nigdy nie zebrano.

Inne informacje mogły zostać utracone wskutek działania systemu, zasad retencji danych lub ograniczeń technicznych.

Osoba przeprowadzająca kontrolę powinna zatem unikać założenia, że niekompletny materiał można zawsze uzupełnić do pełnego zakresu.

Jeżeli pierwotne dane lub zapisy przetwarzania są niedostępne, samo to ograniczenie należy udokumentować.

Braku informacji nie należy automatycznie interpretować jako dowodu przemawiającego na korzyść którejkolwiek ze stron.

6. Odwzorowanie łańcucha wnioskowania

Praktyczna wartość J-DEAF polega na uwidocznieniu relacji między dowodami a wnioskiem.

W hipotetycznym postępowaniu wyjaśniającym rozumowanie można uporządkować na czterech poziomach.

Model ten nie rozstrzyga, czy pracownik ponosi odpowiedzialność.

Wskazuje on pytania, na które należy odpowiedzieć, zanim ustalenia techniczne będą mogły uzasadniać taki wniosek.

Ramy te pozwalają również uniknąć mylącego liczbowego podejścia do wiarygodności.

Solidny proces pozyskania danych nie może automatycznie zrekompensować niepopartego dowodami przypisania działania konkretnej osobie.

Podobnie dobrze udokumentowany łańcuch zabezpieczenia i przekazywania materiału dowodowego nie eliminuje niepewności co do intencji człowieka.

Każde przejście inferencyjne należy rozpatrywać odrębnie, z uwzględnieniem jego specyfiki.

7. Od oceny manualnej do analizy wspomaganej przez AI: wprowadzenie do S.N.R-IQ

7.1 Uzasadnienie zastosowania wsparcia technologicznego

Ustrukturyzowana analiza proponowana w ramach J-DEAF może wymagać od prawników porównywania obszernych opinii biegłych, dokumentacji technicznej, opisów metodologicznych oraz spornych twierdzeń dotyczących faktów.

Praca ta może być wymagająca, zwłaszcza gdy opinie zawierają znaczną ilość specjalistycznej terminologii lub wiele warstw wnioskowania.

Sztuczna inteligencja stanowi potencjalny środek wspomagania procesu analizy.

Zamiast podejmować próbę zastąpienia biegłych lub sędziów, system wspomagany przez AI może pomagać w porządkowaniu istotnych twierdzeń, identyfikowaniu potencjalnych niespójności i kierowaniu uwagi człowieka na kwestie wymagające dalszego zbadania.

Głównym celem nie jest zautomatyzowane orzekanie.

Celem jest zwiększenie przejrzystości rozumowania łączącego ustalenia techniczne z twierdzeniami prawnymi.

7.2 S.N.R-IQ: istniejący system w fazie beta

S.N.R-IQ jest wspomaganym przez AI systemem analizy dowodów, opracowanym w celu wspierania badania opinii biegłych z zakresu informatyki śledczej oraz związanego z nimi rozumowania dowodowego.

W chwili pisania niniejszego artykułu system działa w fazie beta.

Jego obecne możliwości obejmują analizowanie opinii biegłych oraz identyfikowanie potencjalnych luk między ustaleniami technicznymi opisanymi w tych opiniach a wnioskami przedstawionymi przez biegłego.

Funkcjonalność ta ma bezpośrednie znaczenie dla problemu, którego dotyczy J-DEAF.

System stwarza możliwość zbadania, czy analiza wspomagana przez AI może wspierać ustrukturyzowaną identyfikację słabości wnioskowania, nieuzasadnionych założeń oraz kwestii wymagających specjalistycznego wyjaśnienia.

Należy jednak zachować istotne rozróżnienie.

Istnienie funkcjonalności analitycznej nie dowodzi, że wyniki generowane przez system są konsekwentnie poprawne, że system osiąga lepsze rezultaty niż doświadczeni prawnicy ani że jego stosowanie usprawnia podejmowanie decyzji sądowych.

S.N.R-IQ nie został jeszcze systematycznie wdrożony w kancelariach prawnych, a w niniejszym artykule nie przedstawiono żadnego niezależnego badania kontrolowanego potwierdzającego jego skuteczność.

W związku z tym jego obecne znaczenie polega na tym, że jest działającą technologią w fazie beta, nadającą się do dalszej ustrukturyzowanej ewaluacji.

7.3 Relacja między J-DEAF a S.N.R-IQ

J-DEAF i S.N.R-IQ należy rozumieć jako odrębne, lecz potencjalnie uzupełniające się rozwiązania.

J-DEAF jest proponowanym modelem analizy prawnej.

S.N.R-IQ jest systemem technologicznym umożliwiającym przeprowadzanie wspomaganej przez AI analizy opinii biegłych.

Model ten dostarcza ustrukturyzowanego zestawu pytań dotyczących relacji między danymi, metodologią, interpretacją a znaczeniem prawnym.

System oferuje potencjalny środek wspomagający stosowanie tych pytań do złożonego materiału dokumentacyjnego.

Nie należy utożsamiać tych dwóch rozwiązań.

J-DEAF można stosować manualnie, bez S.N.R-IQ.

Podobnie samo istnienie S.N.R-IQ nie dowodzi, że każdy aspekt jego działania został zwalidowany w odniesieniu do wszystkich siedmiu obszarów J-DEAF.

Pełne określenie powiązań między modelem a wdrożonymi funkcjami systemu stanowi niezbędny element przyszłej ewaluacji technicznej i empirycznej.

7.4 Proponowany model analizy pod nadzorem człowieka

Przyszły tok pracy wspomagany przez AI może obejmować kilka etapów.

Po pierwsze, prawnik dokonujący oceny wskazuje dokładne twierdzenie, którego wykazaniu ma służyć opinia biegłego.

Po drugie, analizie poddaje się odpowiednią opinię biegłego oraz materiały ją wspierające.

Po trzecie, S.N.R-IQ przeprowadza analizę wspomaganą przez AI, identyfikując potencjalne niespójności, nieuzasadnione przejścia inferencyjne lub kwestie wymagające dalszego zbadania.

Po czwarte, odpowiednio wykwalifikowana osoba dokonująca oceny weryfikuje spostrzeżenia systemu w świetle materiału źródłowego.

Na koniec osoba dokonująca oceny ustala, czy konieczne są dodatkowe badania biegłego, wyjaśnienia lub dowód z opinii biegłego.

Ten tok pracy proponuje się jako model badawczy, a nie jako stwierdzenie, że każdy etap jest obecnie zautomatyzowany w S.N.R-IQ.

Rozróżnienie to ma zasadnicze znaczenie, ponieważ system może wskazać potencjalnie nieuzasadniony wniosek, nie mając dostępu do wszystkich danych źródłowych stanowiących jego podstawę.

W takich okolicznościach może on zidentyfikować lukę w dokumentacji lub rozumowaniu, lecz niekoniecznie jest w stanie ustalić, że pierwotny wniosek biegłego jest niezgodny z faktami.

8. Ryzyka związane z analizą opinii biegłych wspomaganą przez AI

Wprowadzenie sztucznej inteligencji do oceny dowodów rodzi swoiste wyzwania metodologiczne.

8.1 Wyniki fałszywie dodatnie i fałszywie ujemne

System AI może wskazać lukę we wnioskowaniu w sytuacji, w której rozumowanie biegłego ma wystarczające oparcie.

Z drugiej strony może nie wykryć istotnej słabości metodologicznej.

Oba rodzaje błędów mają znaczenie.

Skuteczna ewaluacja musi zatem mierzyć nie tylko liczbę zidentyfikowanych potencjalnych problemów, lecz także trafność ich identyfikacji, ich wagę i relewantność.

8.2 Halucynacje i nieuzasadnione twierdzenia techniczne

Systemy generatywnej AI mogą tworzyć wiarygodnie brzmiące wyjaśnienia, które nie znajdują oparcia w dostarczonym materiale.

W analizie opinii biegłych takie błędy mogą być szczególnie poważne, ponieważ język techniczny może stwarzać pozory autorytatywności.

Każde istotne spostrzeżenie wygenerowane przez system wspomagany przez AI powinno zatem dać się powiązać z możliwym do zidentyfikowania materiałem źródłowym albo być wyraźnie oznaczone jako hipoteza wymagająca weryfikacji.

8.3 Nadmierne zaufanie do automatyzacji

Prawnicy mogą przypisywać nadmierną wagę wnioskom generowanym przez system.

Ustalenie przedstawione przez zaawansowane oprogramowanie może wydawać się bardziej obiektywne niż równoważne spostrzeżenie człowieka.

Ryzyko to ma szczególne znaczenie, gdy system ma wspomagać użytkowników, którzy nie dysponują zaawansowaną wiedzą techniczną.

Osoba dokonująca oceny musi nadal ponosić odpowiedzialność za ocenę relewantności i trafności spostrzeżeń systemu.

8.4 Poufność i ochrona danych

Opinie biegłych mogą zawierać dane osobowe, poufną korespondencję, tajemnice przedsiębiorstwa, materiały objęte prawnie chronioną tajemnicą lub wrażliwą dokumentację postępowania przygotowawczego.

Każde praktyczne wdrożenie analizy wspomaganej przez AI musi uwzględniać zgodność przetwarzania z prawem, kontrolę dostępu, poufność, retencję danych oraz postępowanie z informacjami potencjalnie objętymi prawnie chronioną tajemnicą.

Obowiązki te zależą od jurysdykcji, charakteru postępowania oraz architektury technicznej systemu.

8.5 Odtwarzalność i kontrola wersji

Na analizę wspomaganą przez AI mogą wpływać wersje modelu, zmiany konfiguracji, ustawienia przetwarzania oraz różnice w dostarczonym materiale.

Metodologicznie uzasadniony protokół badawczy powinien przewidywać rejestrowanie odpowiednich wersji systemu, dokumentów wejściowych, ustawień analitycznych, o ile są dostępne, oraz uzyskanych wyników.

Bez odpowiedniej dokumentacji osoby dokonujące późniejszej oceny mogą nie być w stanie ustalić, dlaczego uzyskano odmienne wyniki.

9. Proponowana ewaluacja empiryczna analizy J-DEAF wspomaganej przez AI

9.1 Pytanie badawcze

Kolejny etap tych badań powinien obejmować sprawdzenie, czy ocena wspomagana przez AI zwiększa zdolność prawników do identyfikowania luk we wnioskowaniu w opiniach biegłych z zakresu informatyki śledczej.

Proponowane pytanie badawcze brzmi:

Czy stosowanie S.N.R-IQ w ramach ustrukturyzowanej oceny J-DEAF zwiększa trafność, kompletność lub efektywność identyfikowania nieuzasadnionych wnioskowań biegłych w porównaniu z konwencjonalną analizą prawniczą?

Pytanie to ma charakter empiryczny.

Nie można na nie odpowiedzieć jedynie poprzez wykazanie, że system generuje spostrzeżenia analityczne.

9.2 Proponowany schemat badania porównawczego

Badanie kontrolowane mogłoby obejmować porównanie trzech grup.

Grupa A: prawnicy przeprowadzający konwencjonalną analizę bez ustrukturyzowanego arkusza J-DEAF i bez wsparcia AI.

Grupa B: prawnicy stosujący manualny protokół oceny J-DEAF.

Grupa C: prawnicy stosujący J-DEAF przy wsparciu S.N.R-IQ.

Uczestnicy analizowaliby standaryzowane opinie biegłych zawierające zarówno odpowiednio uzasadnione wnioski, rzeczywiste słabości wnioskowania, jak i celowo skonstruowane niejednoznaczności.

Badanie powinno wykorzystywać niezależnie opracowany standard odniesienia i oceniać, czy uczestnicy prawidłowo odróżniają wiarygodne wnioski od nieuzasadnionych rozszerzeń wnioskowania.

9.3 Proponowane mierniki wyników

Głównym wynikiem podlegającym ocenie powinna być trafna identyfikacja istotnych słabości wnioskowania.

Wyniki drugorzędowe mogą obejmować:

Odsetki wyników fałszywie dodatnich i fałszywie ujemnych.

Identyfikację wiarygodnych wyjaśnień alternatywnych.

Rozpoznanie brakujących lub odfiltrowanych informacji.

Jakość pytań wyjaśniających kierowanych do biegłych.

Czas potrzebny do przeprowadzenia oceny.

Kalibrację stopnia pewności.

Zgodność między niezależnymi oceniającymi.

Badanie powinno również obejmować przypadki, w których wnioski biegłego mają solidne oparcie.

W przeciwnym razie system, który jedynie zachęca do uogólnionego sceptycyzmu, mógłby sprawiać wrażenie skutecznego, nie usprawniając rozumowania dowodowego.

9.4 Zabezpieczenia metodologiczne i etyczne badań

Schemat badania należy ustalić przed rozpoczęciem gromadzenia danych o wynikach.

Odpowiednie zabezpieczenia obejmowałyby niezależną ocenę materiałów testowych przez ekspertów, ocenę z zastosowaniem zaślepienia tam, gdzie jest to wykonalne, z góry określone kryteria ewaluacji oraz dokumentowanie wersji systemu.

W przypadku rekrutacji praktykujących prawników lub innych uczestników będących osobami fizycznymi należy uwzględnić obowiązujące wymogi etyczne i dotyczące poufności.

Należy ujawnić zaangażowanie komercyjne oraz związek badacza z S.N.R-IQ.

W wynikach należy odróżniać poprawę rezultatów w standaryzowanych zadaniach od wykazanej poprawy w rzeczywistych postępowaniach sądowych.

Drugiej nie można automatycznie wywodzić z pierwszej.

10. Implikacje dla praktyki prawniczej i kształcenia sędziów

Proponowane podejście ma implikacje wykraczające poza badanie poszczególnych opinii biegłych.

Z dowodami cyfrowymi coraz częściej stykają się prawnicy, których główna specjalizacja leży poza informatyką.

Prawnik zajmujący się prawem rodzinnym może być zmuszony do oceny znaczenia metadanych wiadomości.

Prawnik zajmujący się prawem pracy może zetknąć się z opinią biegłego dotyczącą aktywności na komputerze w miejscu pracy.

Obrońca w sprawie karnej może potrzebować przeanalizować wyniki ekstrakcji danych z urządzenia mobilnego.

Prawnik prowadzący spory gospodarcze może stanąć wobec zarzutów opartych na zapisach z chmury lub historiach dokumentów elektronicznych.

W każdym z tych kontekstów wyzwanie nie musi polegać na staniu się biegłym z zakresu informatyki śledczej.

Polega ono na dostrzeżeniu różnicy między obserwacją techniczną a twierdzeniem prawnym, którego wykazaniu obserwacja ta ma służyć.

Ustrukturyzowany model analityczny może pomagać prawnikom formułować bardziej precyzyjne pytania i rozpoznawać, kiedy konieczne są specjalistyczne wyjaśnienia.

Systemy wspomagane przez AI mogą z czasem wspierać ten proces, pomagając osobom dokonującym oceny porządkować złożony materiał i identyfikować kwestie wymagające uwagi.

Wartość edukacyjna takich systemów musi jednak podlegać niezależnej ewaluacji.

System, który generuje szczegółową krytykę bez wystarczającej trafności, może zwiększać dezorientację zamiast ją ograniczać.

Celem powinien być zatem profesjonalny osąd o odpowiednio skalibrowanym stopniu pewności, a nie automatyczne generowanie zastrzeżeń do dowodu z opinii biegłego.

11. Dyskusja: granice wsparcia technologicznego

Opracowanie J-DEAF i pojawienie się S.N.R-IQ rodzą szersze pytanie o przyszłą relację między sztuczną inteligencją a rozumowaniem sądowym.

Problem poruszany w tym cyklu badawczym nie sprowadza się do tego, że sędziom i prawnikom może brakować specjalistycznej wiedzy technicznej.

Polega on na tym, że przełożenie ustaleń technicznych na wnioski prawne wymaga możliwego do zidentyfikowania i uzasadnienia ciągu rozumowania.

Ciąg ten może zawierać założenia, ograniczenia metodologiczne, brakujące informacje lub wyjaśnienia alternatywne.

Wprowadzenie sztucznej inteligencji nie eliminuje tych trudności.

Co więcej, analiza wspomagana przez AI może tworzyć dodatkową warstwę interpretacyjną, która sama wymaga krytycznej oceny.

Odpowiedzialne podejście musi zatem nakładać na proces analizy wspomaganej przez AI porównywalne wymogi przejrzystości, identyfikowalności i krytycznej ewaluacji.

Istotne pytanie nie dotyczy tego, czy system AI tworzy imponującą analizę.

Dotyczy ono tego, czy analiza trafnie identyfikuje istotne kwestie, wyjaśnia ich znaczenie dowodowe i umożliwia rzeczywistą weryfikację przez człowieka.

Proponowany wkład wynikający z połączenia ustrukturyzowanej oceny prawnej ze wsparciem technologicznym polega na nadaniu tym pytaniom bardziej systematycznego charakteru i potencjalnym ułatwieniu ich badania.

To, czy wkład ten przełoży się na mierzalną poprawę, pozostaje przedmiotem przyszłych badań.

12. Wnioski końcowe

Dowody z zakresu informatyki śledczej mogą być poprawne pod względem technicznym, a jednocześnie służyć uzasadnianiu wniosków wykraczających poza to, co wynika z informacji stanowiących ich podstawę.

W pierwszym artykule z tego cyklu zidentyfikowano związaną z tym rozróżnieniem lukę w wiedzy sędziów.

W drugim zaproponowano J-DEAF jako ustrukturyzowany, poddający się testowaniu model badania relacji między ustaleniami technicznymi, interpretacją biegłego a twierdzeniami prawnymi.

W niniejszym, trzecim artykule pokazano, jak model ten można zastosować do hipotetycznego badania z zakresu informatyki śledczej dotyczącego zarzucanego nieuprawnionego ujawnienia informacji poufnych.

Wskazano w nim również Problem Niewidocznych Dowodów jako istotną kwestię wymagającą dalszego zbadania: informacje mogą być niedostępne, odfiltrowane lub pominięte, zanim rozważy się ich znaczenie dowodowe.

Wreszcie w artykule przedstawiono S.N.R-IQ jako istniejący, wspomagany przez AI system w fazie beta, zdolny do analizowania opinii biegłych i identyfikowania potencjalnych luk między ustaleniami technicznymi a wnioskami biegłych.

Jego obecne możliwości stanowią podstawę do przyszłych badań empirycznych, lecz nie uzasadniają jeszcze twierdzeń o skuteczności potwierdzonej w niezależnych badaniach.

Kolejny etap badań powinien ustalić, czy ustrukturyzowana analiza wspomagana przez AI przynosi mierzalną poprawę w porównaniu z konwencjonalną oceną prawną oraz oceną prawną ustrukturyzowaną ręcznie.

Celem nie jest przeniesienie osądu sędziowskiego z ludzi na maszyny. Chodzi o zapewnienie, aby ani wiedza specjalistyczna człowieka, ani autorytet technologii nie zastępowały możliwego do wykazania związku między dowodem a wnioskiem.

Ustalenie cyfrowe staje się przekonujące pod względem prawnym nie dlatego, że zostało wygenerowane przez zaawansowaną technologię, lecz dlatego, że rozumowanie łączące to ustalenie ze sporną tezą może wytrzymać rzeczywistą, wnikliwą kontrolę.

Bibliografia

[1] Roffeh, S. (2026). The Judicial Knowledge Gap in Digital Evidence: From Technical Findings to Legal Conclusions. October 17, 2026. https://www.roffeh.com/articles/judicial-knowledge-gap-digital-evidence

[2] Roffeh, S. (2026). Developing the J-DEAF Assessment Framework: A Structured, Testable Approach to Digital Expert Evidence under U.S. Evidentiary Standards. October 19, 2026. https://www.roffeh.com/articles/j-deaf-assessment-framework-digital-expert-evidence

[3] Federal Rule of Evidence 702, w tym nowelizacja z 2023 r. oraz nota Komitetu Doradczego. https://www.law.cornell.edu/rules/fre/rule_702

[4] Daubert v. Merrell Dow Pharmaceuticals, Inc., 509 U.S. 579 (1993).

[5] General Electric Co. v. Joiner, 522 U.S. 136 (1997).

[6] Kumho Tire Co. v. Carmichael, 526 U.S. 137 (1999).

[7] National Institute of Standards and Technology. (2022). Digital Investigation Techniques: A NIST Scientific Foundation Review. NISTIR 8354.

[8] National Institute of Standards and Technology. (2006). Guide to Integrating Forensic Techniques into Incident Response. NIST SP 800-86.

[9] National Institute of Standards and Technology. (2025). Informational Scientific Primers for Officers of the Court: Intended to Strengthen Use of Forensic Science Evidence. NIST SP 1500-28.

[10] Goodison, S. E., Davis, R. C., & Jackson, B. A. (2015). Digital Evidence and the U.S. Criminal Justice System: Identifying Technology and Other Needs to More Effectively Acquire and Utilize Digital Evidence. RAND Corporation / National Institute of Justice.

[11] Scientific Working Group on Digital Evidence (SWGDE). Best Practices for Computer Forensic Examinations, Version 2.0.

[12] Scientific Working Group on Digital Evidence (SWGDE). Requirements for Report Writing in Digital and Multimedia Forensics.

[13] Federal Rules of Evidence 901 i 902.

[14] S.N.R-IQ. Evidence Intelligence for Lawyers. Informacje o systemie na etapie beta. https://www.roffeh.com/eviq

Informacja o badaniach i technologii

Autor jest związany z rozwojem ram badawczych J-DEAF oraz S.N.R-IQ. W niniejszym artykule system opisano jako istniejącą technologię na etapie beta. Nie twierdzi się, że system został niezależnie zwalidowany, wykazuje przewagę w porównaniach skuteczności, uzyskał aprobatę sądową ani że wykazano poprawę wyników postępowań prawnych dzięki jego zastosowaniu. Studium przypadku ma charakter hipotetyczny i nie stanowi empirycznej oceny systemu.