生成式人工智能赋能数字检察的风险与应对

　　

　　作者

　　熊伟，河北省衡水市人民检察院党组书记、检察长

　　刘秀蕊，河北省衡水市人民检察院法律政策研究室科员

　　杨鲁明，河北省衡水市人民检察院办公室科员

　　生成式人工智能是一种能够从大量数据中学习，并生成新数据样本的人工智能技术。其主要原理是通过对海量数据进行精准分析、深度学习和复杂建模，从而实现全新数据的生成和创新运用。生成式人工智能技术不仅可以帮助检察机关更加高效地处理大量信息，还能在证据分析、案件预测、犯罪模拟等方面提供强大的技术支持。面对一些新型犯罪问题和社会治理难题，生成式人工智能技术可为检察机关办案提供全新的工具和方法。本文从生成式人工智能赋能数字检察的角度出发，分析其应用边界、潜在风险及具体实践路径，以期为提升检察监督质效提供助益。

　　一、生成式人工智能赋能数字检察的边界

　　随着数字检察的推进，隐私保护、数据安全等问题成为关注重点。人工智能和大数据应用中的伦理问题，如，公平性、透明性和责任归属，也受到广泛讨论。因此，生成式人工智能在司法领域的应用需要严格的监督机制，包括法律法规、伦理准则和技术标准等方面的要求和限制。生成式人工智能技术应用于数字检察建设时，需要特别注意以下边界。

　　（一）数据获取与责任认定

　　一是数据隐私与保护。为避免数据泄露和滥用，检察人员在应用生成式人工智能技术时必须严格遵循相关法律法规，确保数据处理的合法性和透明性。如，在收集数据前必须获得相关主体明确同意，并且在数据处理过程中应采取适当的技术措施，以保护数据的安全。二是明确责任认定与追溯机制。生成式人工智能技术的运用可能涉及多个环节和主体，因此有必要明确各方的责任和义务，建立有效的责任追究机制，确保在出现问题时能够迅速定位责任主体并采取相应措施。

　　（二）伦理准则的核心要求

　　伦理准则在监督机制中扮演着至关重要的角色。伦理学理论强调尊重个体权利和维护社会公正，这在人工智能应用中尤为重要。生成式人工智能技术在数字检察领域的应用必须遵循公平、公正、透明的原则。首先，公平与公正是伦理准则的核心要求。在数字检察建设中，应用生成式人工智能技术必须确保在处理案件和数据时保持中立，避免因数据偏差或算法设计缺陷而影响案件公正审判。因此，必须对算法进行严格的审查和测试，确保其输出结果的公平性和公正性。其次，持续的伦理审查和监督是确保生成式人工智能技术合规和可信的关键。应建立独立的伦理审查委员会，定期评估和监督生成式人工智能技术的运行情况，确保其遵循既定的伦理准则和技术标准。此外，在技术和应用环境不断变化的情况下，及时更新和调整伦理准则和技术标准，以应对新的挑战和风险。

　　（三）技术运用的边界

　　生成式人工智能技术在数字检察建设中的适用范围和限制条件需深入探讨。从技术哲学的角度来看，技术的应用必须考虑其内在局限性和外部约束条件。明确技术运用的边界对于保障司法公正和数据安全具有重要意义，同时也符合信息科学中关于系统可靠性和安全性的基本原则，即任何技术都必须经过严格测试和验证，以确保其在实际应用中的有效性和安全性。

　　二、数字检察运用生成式人工智能技术面临的风险

　　（一）易出现“工具主义”司法倾向

　　“工具主义”司法倾向是指在司法过程中将技术手段视为万能工具，从而对技术产生过度依赖。对于生成式人工智能技术在数字检察建设中的应用，这种倾向表现为技术至上观念和决策的机械化，忽视法官和检察官在处理案件时积累的经验和智慧，以及个案的特殊性，从而导致决策失衡和缺乏质疑精神。具体而言，对技术的过度依赖可能导致司法过程失去灵活性和创造性，而盲目服从人工智能的决策则会导致对算法和结果的审查不足，忽略潜在的错误和偏见。这些偏见在未被识别和纠正时，会导致某些群体在司法过程中受到不公正对待。

　　（二）存在一定的技术风险

　　生成式人工智能技术赋能数字检察可能会产生一系列技术风险，主要包括算法不成熟、数据合规与共享问题以及数字技术带来的检察权行使失范等问题。首先，算法不成熟可能会导致不公正的判决。人工智能技术通常依赖大量的历史数据进行训练，这些数据可能会包含一些偏见信息，其会继承并放大这些偏见，从而对特定群体作出不公正的决策。此外，算法的不成熟和不完善可能在证据分析和案件定性等方面产生误判，影响司法公正，进而导致公众对司法机关产生信任危机。其次，数据合规与共享方面的挑战，包括如何在保护隐私的同时有效利用敏感数据，破解跨部门数据共享面临的技术壁垒。这些壁垒阻碍了数据的高效流通和利用，导致出现“数据孤岛”现象。再次，数字技术的广泛应用可能导致检察权行使失范等问题。检察机关在获取和使用数据时，可能会超越合法权限，若未经相关主体授权，则可能会侵犯个人隐私。

　　三、生成式人工智能赋能数字检察的现实路径

　　（一）构建全链条风险防控机制

　　为确保生成式人工智能技术与数字检察建设融合有效推进，必须重视配套机制的建设，筑牢风险防控防线。首先，在数据治理层面，建立检察数据分类分级管理制度，对个人隐私等敏感数据，在采集、存储、使用、共享、销毁等环节严格审批流程，明确数据获取边界、使用权限、匿名化处理、数据删除等操作规范，建立数据泄露应急响应机制。其次，在技术治理层面，依据现有法律规定出台针对数字检察领域生成式人工智能技术应用的专门司法解释或指导意见，划定技术适用的案件类型、数据范围、决策权限等边界。再次，在责任认定与追究层面，引入区块链技术实现数据操作留痕与可追溯，明确技术开发者、数据管理者及技术使用者在数据安全事件、算法错误决策中的责任划分，建立快速响应的追责程序。

　　（二）强化检察人员主体地位，建立人机协同办案机制

　　坚持依法独立行使检察权原则，将生成式人工智能的计算、分析优势与人类经验智慧、情感认知等创造性结合起来，以检察人员为中心重构人机协同的办案模式。一是在制度设计方面，明确生成式人工智能的辅助决策定位。司法人员应保持对技术的审慎态度，强化对人工智能决策结果的质疑和审查，确保司法过程的公正性和透明度。同时，应加强对人工智能算法的监督和规范，确保其在司法应用中的安全性和可靠性。具体而言，检察人员应对人工智能技术输出的证据分析、案件预测等结果进行实质性复核，通过专业判断验证技术结论的可靠性。二是在人才培养方面，着力打造复合型检察人才队伍。联合高等院校、科研机构，共建数字检察培训基地，开设“法律+技术”融合课程，将算法原理、数据安全、伦理准则等内容纳入常态化培训体系，帮助检察人员读懂算法逻辑、识别算法偏见，提升对技术决策的审查和把控能力。同时，拓宽人才引进渠道，吸纳高校毕业生、人工智能工程师、数据分析师等专业人才加入检察队伍，充实专业力量。建立健全人才激励机制，鼓励检察人员开展生成式人工智能技术在司法办案中的应用研究，推动形成人机优势互补、协同高效的办案新格局。

　　（三）完善算法治理与透明化机制

　　为实现反算法歧视和保证算法透明度，需建立算法可解释性规则及流程监控体系。一是制定数字检察算法可解释性实施细则，要求算法开发者采用可视化图表、自然语言描述等通俗易懂的方式，对算法决策依据、数据处理逻辑、权重设置原理等进行详细说明。二是构建全流程智能监控体系，从数据输入、模型训练到结果输出进行全程监督；开发智能预警系统，通过实时监测、异常分析等技术手段，自动识别算法异常波动、数据违规调用等风险，及时发出预警并启动干预程序。三是成立伦理审查委员会，定期对算法公平性、准确性进行审计和监督，审计结果作为评判技术合规性的重要依据。同时，畅通算法投诉与申诉渠道，鼓励社会公众对算法不公正、不透明问题进行监督，及时发现并纠正可能存在的问题和偏差。

原文链接：https://www.he.jcy.gov.cn/llyj/202510/t20251022_7184861.shtml
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