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■本期嘉宾
厉永佳 上海市人民检察院第三分院检察官
许朝晖 上海市人民检察院第三分院综合办公室副主任
孙建伟 上海市法学会研究部主任
衣俊霖 上海交通大学智慧司法研究院院长助理
近年来，检察机关深化实施数字检察战略，紧紧围绕“业务主导、数据整合、技术支撑、重在应用”要求，积极推进数字检察工作，构建了一批大数据法律监督模型，人工智能技术在检察履职办案中的应用深度和广度日益扩展，以数字检察赋能法律监督的成效愈发明显。
人工智能作为专注于算法突破的高新科技产业，若融入到检察工作体系中，势必会带来办案模式、司法监督等全链条的变革，进而也势必对检察工作带来挑战。
需留意数据来源及数据真假辨识
厉永佳：DeepSeek等大语言模型实践应用中，有一些问题需要我们预判和解决：一是数据来源的问题，特别是监督类数据。数据互联互通这项工作已经推进了很多年，但是实务中还是存在跑数据、要数据，有些数据还涉及保密，而不同机构的网络保密等级不同。二是还存在数据真假辨识的问题。此前曾有报道，美国一名律师提交辩护意见涉及多个判例，法庭核实后发现，系AI自动生成的虚假案例。我们涉外团队检索相关资料时也曾发现有个“上海三中院判决的走私案件”，但是经查证是虚假的。
关于数据虚假的问题，我想到的解决方法是要标记数据出处，进行人工复核。以生成审查报告为例，证据证明部分，以及侦查监督线索是依据哪些数据形成，上述数据的原始出处在哪里，这些都需要标记，检察官人工复核。与此同时，还需要给数据库的数据写保护，禁止DeepSeek对原始数据进行篡改。
应用人工智能需注意人工与智能的平衡
许朝晖：我认为人工智能技术对检察工作带来的挑战主要是会带来一些新型犯罪，比如声音、图像等深度伪造问题，以及反向提取信息等数据犯罪问题，还会出现技术失误，产生犯罪主体是谁的问题。比如，当人工智能自动驾驶时，发生了交通事故，那么责任主体到底是谁？
此外，我认为人工智能还会对检察官的权威性以及整体的工作方式带来很大的挑战，检察人员势必需要思考如何利用好人工智能作为辅助办案工具，使得工作效率最大化。
针对大语言模型自身存在的不足与问题，可以采取相应的对策予以应对。
一是我们可以预先了解一下上级检察机关或者其他地方检察机关的人工智能部署方案，避开他人已经或正在探索的，再结合我们自身办理的案件特点，进行具有自身特色的数字化部署。
二是我们要找到合适规格的大模型，既能满足成本控制，又能实现较好的效果。
三是可以通过Manus等智能体的运用，或者搭建RAG知识库、优化提示词、参数微调等方式，来帮助解决生成式AI的幻觉倾向、专业力不足和时效性差等固有缺陷。
在部署推进的过程中，我们需要注意几个平衡：一是安全与效率的平衡；二是是人工与智能的平衡；三是是成本与效益的平衡。
人工智能技术可以成为检察官的“助理”
孙建伟：大语言模型给检察工作带来了几方面的便利：
一是为检察工作提供了前所未有的信息检索和案件分析工具。大语言模型可以在海量的法律法规、判例、司法解释中迅速锁定相关内容，大大缩短了获取信息的时间。尤其是在办理跨区域、跨领域案件时，通过智能检索系统，司法人员能够快速调取类似案件，帮助梳理案件的脉络，从而提升案件研判的准确率与办案效率。
二是在证据整合和风险预警方面具有显著优势。利用大模型可以对不同来源的信息进行智能化对比，自动识别证据间的潜在关联，有效辅助司法人员构建完整的证据链。
三是促进了检察业务流程的智能化和标准化。通过构建智能模型、决策平台，司法机关可以在部分办案流程中实现自动化，比如在初步筛查和案件分类上引入智能算法，提升案件分流、立案办案环节的效率。借助大模型，司法机关能够更精准地进行数据统计分析，发现潜在的风险点，为制度完善和业务创新提供数据支持，推动检察工作向智慧检察方向迈进。
衣俊霖：大语言模型的出现，一方面允许检察人员进行更多轻量级的创新。过去，一般是由省级检察机关进行统一的信息化系统建设，个人如果有任何想法，必须嵌入既有的信息化系统才可以实现。但是有了大语言模型，每个人都可以成为超级个体，去进行一些业务创新。另一方面，检察人员能够更好地总结办案经验，可以将办案经验知识“投喂”给大语言模型，进行高效的总结提炼。
由此，检察机关通过人工智能技术可以实现以下两方面的业务精进。一是可以搭建自己的知识库，针对检察官自身办案特点，通过对已办案件进行规律总结、经验提炼，帮助检察官形成具有个人特点的办案风格，同时还可从中发现有价值的办案线索。二是可以训练AI成为检察官助理，处理一些简单的案件。在对大语言模型进行办案规则、案件数据、文书模板等训练基础上，通过建立、优化提示词，使其能够一键生成法律文书、询问笔录、会议纪要等的初稿，承担一些事务性、辅助性工作。
（召集人：上海市人民检察院第三分院 周春燕；发言整理：上海市人民检察院 樊华中 上海市检察院第三分院 胡伟东 孙钰程 王岚)
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