平民上阵

随着数字技术让乌克兰公民能够以独特方式参与战争，平民和军事人员的界限变得模糊了。Diia应用程序只是乌克兰人利用数字技术的众多例子之一。乌克兰国防部与自称为“乌克兰IT军”的民间组织密切合作，组织起一支超过40万黑客的国际和乌克兰志愿者队伍，对俄罗斯基础设施和网站发起了攻击。

这支部队由乌克兰数字转型部部长米哈伊洛·费多罗夫创建，他发了一条推文，其中包含一个新成立的Telegram小组的链接，该小组敦促志愿者“使用一切网络工具和‘分布式拒绝服务攻击’打击俄罗斯网站。”他最初提供的打击目标是31家俄罗斯银行、商业机构和政府网站。此外，还有许多平民使用专业技能支持战争的例子。比如，超过1000名民用无人机操作员，使用无人机从空中监视俄罗斯装备设施，并将重要情报传递给乌军部队，使其炮击俄军。

这种模糊性导致众多难题出现，即国际人道主义法应如何保护平民的问题。一个基本的法律概念是区分原则：冲突各方应区分平民人口和军事战斗人员，并仅针对军事目标采取行动。但当平民向交战一方提供直接支持时，规则是否应该改变？例如将俄罗斯坦克的无人机监控录像提供给乌克兰炮兵部队，从而使乌军精确打击俄军？

国际人道主义法已经规定，平民应免遭直接攻击，“除非他们直接参与敌对行动”。但对“直接参与敌对行动”的准确含义却众说纷纭。2009年，国际红十字会发布了解释性说明，阐明了什么样的行为算是“平民直接参与敌对行动”。尽管这一说明尚未被视为既定法律，但它具有重要意义，该说明提出了判定平民参与敌对行动的三个必要条件：首先，该行动是否引发了不利的军事后果；第二，该行动和预期伤害之间是否存在因果关系；第三，行动是否专为支持武装冲突中的一方而损害另一方，即是否存在“参战关联”。

关于伤害的门槛，批评者认为，红十字会的说明对“伤害”标准定的过于严格——不包括平民为“增强一方的军事行动效果或能力”而采取的行动。因此，制造简易爆炸装置的平民不符合“直接参与敌对行动而造成伤害”的标准。只有将简易爆炸装置埋入地下或直接参与安装简易爆炸装置的平民才符合标准。同样，批评者指责该说明对因果关系的定义过于严格。该说明规定了“直接因果联系”原则，指出平民必须与可能的伤害间存在直接联系。因此，增强或维持一方伤害对手的能力不符合此标准。向冲突中的一方提供物资和服务，如燃料、资金或电力，也不符合条件。但如果某个平民向冲突中的参战方提供情报，然后该参战方随后攻击了目标，那这个平民就符合直接参与敌对行动的标准。可该平民提供的情报如果没有被立即使用（假设任务规划小组分析了该平民提供的情报，随后将其传递给空袭打击小组），这就不符合直接因果联系的要求，不属于“平民直接参与敌对行动”。至于确定第三个要素“参战关联”的标准，红十字会承认，这造成了“相当大的实际困难”。参战关联不是以参与行为者的主观意图或敌对意图为前提评判标准——“它不取决于每个参与者的心态。”相反，它体现在行为或行动本身的设计中，基于客观可核实的因素。

有助于追责

俄乌战争产生了大量数据，这些数据可能被用于起诉战争罪。活动人士和普通公民使用智能手机存储照片和视频，记录战争罪行。民间调查人士使用网络搜索识别战争罪犯并核实战场暴行。个人在应用程序和社交媒体上发帖，呼吁大众关注侵犯人权问题，吸引人们关注暴行。初步结果令人鼓舞。据报道，乌克兰检察官正在调查21000多起战争罪行。2022年5月23日，一个审判团首次宣判了一名因战争罪受审的俄罗斯士兵。

摄像头下的俄军士兵

但大规模应用开源调查和生成数字证据并非全无风险。在发布此类数据时，新闻媒体往往一心问责而忽视了对信息源的保护。斯坦利中心曾在2021年发表了一份报告，该报告就关注开源新闻的附带伤害风险。一位编辑讲述了一个使用视频记述中东导弹袭击的故事：“我们希望将视频纳入我们的报道。但透过视频，不难找出我们的联系人在拍摄时站在哪个建筑物、公寓或窗户后面。这可能会导致此人被捕或给其家庭带来伤害。在这种情况下，我们没有在报道中发布这段视频。”

开源数据的确可以提供重要信息，但它也可能助长针对平民的暴行和对平民造成其它伤害。例如，在乌克兰战争初期，谷歌决定禁用谷歌地图中的实时交通功能。虽然实时交通模式能向乌克兰人提供有用信息，帮助他们逃离危险，规划撤退路线，但也有人担心披露交通数据可能有助于俄军瞄准目标。

另一个问题与调查过程中的偏见和盲点有关。尽管数字信息披着客观性的外衣，但在相关数据的收集及其后续分析过程中很容易出现判断错误，从而阻碍开源调查。一个问题是算法偏见。当调查人员使用关键字搜索收集某些信息时，比如所谓某个地理区域内的暴行照片，社交媒体的突出优先级设置可能会扭曲搜索结果。社交媒体使用专有算法突出显示某些高优先级声音、账户或网站，而优先级设定主要取决于这些声音、账户或网站的创收潜力。这意味着“每个平台的算法都可能导致某些相关材料被忽视。”另一个令人担忧的领域是自动化偏差，即无论事实如何，自动化工具（如搜索海量视频和照片以找到匹配项的目标识别程序）产生的结果都可能被认为比人工分析更准确。

最后，证据保存也可能面临挑战。鉴于国际司法程序进展缓慢，检察官可能连续多年都无法使用收集到的信息。调查人员应该发展妥善保留和存储数字信息的能力，制定合适的数据传输协议，并考虑相关的安全步骤。科技公司也有义务妥善保存信息以便日后追责。

但在科技公司执行其它更重要责任时，这一责任会被忽略，比如科技公司有必要删除有害内容。费德丽卡·德亚历山德拉和科斯蒂·萨瑟兰曾记述过，YouTube在2020年7月至9月间删除了7872684个违反其社区准则的视频，其中93%是通过自动过滤程序删除的。但是，其中许多视频可能包含对未来证据收集和案件起诉至关重要的信息。YouTube是永久删除了某段视频，还是简单地禁止其播放？YouTube遵循什么数据传输协议？在这方面，平台的政策是不透明的，但这一行为对未来追责的影响却是实实在在的。

（观察者网由冠群选译自“WARONTHEROCKS"网站）

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