數智賦能法律監督提質增效

[責任編輯：張娟]

□優化智能算法 □增強基礎算力 □豐富應用場景

數智賦能法律監督提質增效

2025年4月,檢察機關智能化建設及試點工作啟動,這是踐行高質效辦好每一個案件,推動提升檢察官審查辦案、監督履職能力的重要舉措。在當前的實踐中,還存在供給與需求不適應、現狀與趨勢不適應、能力與要求不適應等問題。筆者認為,應當優化智能算法、增強基礎算力、豐富應用場景,以數智賦能法律監督推動檢察工作高質量發展。

“算法+場景”,創設從數據篩選到智能生成的跨越

簡單來說,算法是計算機解決問題的方法和流程,場景是具體的問題、任務或環境。數智賦能的核心在于算法能力與業務場景的深度融合,實現從數據篩查到智能生成的轉變。

一是在使用技能上,從數字建模升級為提示詞工程。提示詞工程的核心,就是學習如何用最準確、最清晰的話語向AI表達需求,使其能理解檢察人員意圖,從而給出檢察人員最需要的答案。通過優化提示詞設計,檢察官可以使用更規范精準的語言與系統交互,改變之前的簡單數據碰撞和線索篩查模式。例如,河南省新鄉市檢察院在技術性證據智能化審查方面進行探索,通過輸入結構化提示詞指令,系統可自動生成審查報告,大大降低使用門檻、提升大模型輸出效率和精準度。

二是在功能目標上,從數據挖掘升級為智能生成。現有監督模型側重于對已有數據進行挖掘和關聯分析,數智化模型則能夠進行創造性輸出。例如,在檢察偵查工作和辦理黃賭毒案件中,以手機數據、賬單等多元電子數據為基礎,深化人工智能在分析海量電子數據中的應用,進行智能關聯、人物畫像、線索挖掘,可為辦案提供有力支撐。

三是在建用方向上,從模型堆砌升級為智能集成體系。目前,全國已上架超800個大數據法律監督模型,但單一模型個性化比較突出,應用范圍偏窄,對數據的規范性和完整度要求高,有時費大力氣調取數據,模型輸出結果卻不甚理想,影響辦案人員使用積極性。因此,大數據法律監督模型應向智能集成的方向轉變。比如,通過建立刑事執行檢察全息感知聯合實驗室,融合音視頻、圖片、文本等要素,實現自動識別預警,圍繞刑事執行檢察監督要點,研發監督數據模型與規則庫,智能輸出綜合性監督意見,既解決了人力不足的問題,又提升了監督效率和精準度。

“數據+算力”,創建適應AI時代的新型基礎平臺

數智賦能,關鍵在于創建一個集海量數據、強大算力、專業精準知識庫于一體的“檢察AI”,其中數據是“燃料”,算力是“引擎”,知識庫是“導航”。

一要推進數據歸集與智能化治理。數據歸集是前提。目前,新鄉市檢察院研發的數據治理平臺已歸集檢察辦案、行政執法等各類數據,初步形成了支撐法律監督的“大數據資源池”。在此基礎上通過智能化治理,運用大模型探索自動識別和清洗數據,進而審查分析、發現監督線索,累計發現線索2.4萬條,成案864件。

二要打造集約共享算力平臺。算力是處理海量信息、運行復雜算法的底層基礎,為智能化應用提供動力。當前高性能GPU芯片采購成本高、技術壁壘強,是打造算力平臺遇到的難題。可借用政務云算力資源,融入本地一體化算力網,解決檢察機關自身建設難問題。

三要構建專業精準知識庫。知識庫是連接算力與檢察業務的橋梁,可以幫助AI快速鎖定目標、理順路徑、輔助辦案。在內容上,可以探索構建多維度、高質量的檢察工作專業知識體系,通過檢答網、知網等全面收錄法律法規、司法解釋、指導案例和學術論文。在運用上,注重與先進技術融合,提升智能應用水平。比如,通過提取盜竊犯罪案件、危險駕駛犯罪案件、詐騙犯罪案件等案件關鍵要素,自動匹配法律條款,提供量刑計算結果,給出審查起訴建議,快速生成高質量的起訴書、審查報告等文書,為檢察官提供參考。

“團隊+科技”,創立新型高耦合工作模式

數智化跨越發展,離不開辦案人員(團隊)與數智技術深度關聯融合的新型工作機制。

一是建立數智辦案團隊。組建技術加業務的辦案團隊、作戰單元,打造一體化協同辦案機制。比如,新鄉市檢察院創建“三加”數字偵查辦案模式,采用“大數據建模+信息化偵查+一體化審測”的方式,讓多門類專業技術人員融入偵查團隊,有效解決司法工作人員瀆職犯罪“發現難、取證難、突破難”的問題。

二是提升智能應用素養。部署DeepSeek大模型,在案件辦理、技術證據智能審查、音視頻資料生成等多方面開展具體應用。探索大模型在更多業務條線的應用,通過培訓講座、實戰演練等方式,培養提升檢察人員的提示詞設計能力和AI協作運用能力。

三是實現人機協同模式。從“人操作機器”向深度的“人機協同”轉變,實現路徑是業務部門人員負責提出需求、梳理規則、設計提示詞、驗證場景等,確保智能化與檢察實務深度契合;技術部門人員在人工智能領域提供智力支持,如工作流程編排、智能體構建及模型微調等,通過技術和業務深度協同,實現數智賦能檢察工作場景應用廣泛深入、監督辦案更高質效。

(作者為河南省新鄉市人民檢察院黨組書記、檢察長)