原標題：人機協同應用需校準技術刻度

來源：檢察日報

原標題：人機協同應用需校準技術刻度

來源：檢察日報

近年來，大數據、大算力、強算法的黃金三角組合，引發新一輪人工智能發展浪潮。最高人民檢察院制定的數字檢察建設規劃強調，要立足數字時代和檢察工作對信息化需求的發展，加強檢察機關智能化技術運用和應用支撐能力、配套信息化基礎設施建設，適應檢察工作不斷創新發展的態勢。在此背景下，檢察工作智能化也就成為推動“四大檢察”全面協調充分發展的關鍵。

智能化賦能檢察工作的一個重要內容，是檢察機關通過搭建數字監督模型、歸集共享數據等方式，精準識別重點領域、重點行業的風險問題，分析研判批量監督線索，在此基礎上，通過線索歸集、類案辦理，推進完善社會治理。

數字檢察為檢察機關開展法律監督開辟了新范式，但數據安全風險問題也隨之而來。由于大數據技術具有關聯性強、數據價值密度低等特點，檢察機關在辦案過程中匯聚了大量行政、司法數據，加之以大數據為依托的算法預測模型的普及，相應地增加了數據安全風險等級。檢察機關在數字化、智能化推進過程中面臨的安全風險，突出表現在數據與隱私泄露、數據篡改與偽造、數據存儲的第三方服務等風險。與此同時，在現有技術框架下，參與訓練的數據不充分或代表性不佳，還可能導致模型生成內容出現偏差。如此一來，算法或模型攻擊、模型幻覺、惡意提示詞、開源大模型供應鏈漏洞等人工智能應用存在的潛在威脅，多模態、跨模態組合引發的復雜攻擊，使得檢察數據安全風險日益呈現復雜化趨勢，這對檢察機關數字化、智能化的推進構成了嚴峻挑戰。

對此，一方面，必須進一步統籌安全與發展，強化安全保障體系構建，確保檢察機關數字化系統的穩定性和可靠性。進一步強化數據保護，構建科學智能化的數據防護體系，實現對網絡威脅的精準識別和安全態勢的及時感知，提升整體的防護效能。在保證司法數據共享的前提下，防范涉案隱私數據丟失，并探索建立安全意識提示機制，加快建立數據分類分級保護機制體系，遵循技術標準和行業規范，確保人工智能技術應用的安全性。

另一方面，在應用人工智能技術輔助辦案過程中，還需明確知曉檢察官與人工智能系統的責任邊界。盡管AI智能技術日益發達，但現階段所謂的“AI智能檢察官”無法替代檢察官在個案中的主觀判斷和經驗積累。因為，AI智能技術的算法技術底座決定了AI無法真正具備人的主觀能動性，只能依照既定的算法規則進行理性推理，無法在數據投喂過程中變更設立法律規則。人工智能技術與檢察工作的深度融合，旨在通過技術手段釋放司法資源，推動法律監督更精準、檢察服務更高效。

因此，檢察實踐中，需要進一步完善AI智能算法審查制度，制定AI技術過錯責任認定規則，保證技術可控、規則健全。還需建立對人工智能輔助辦案的監督機制，加強對人工智能系統的使用和管理，明確檢察官與人工智能系統的責任邊界，檢察官應對案件的最終決策負責，避免因過度依賴人工智能而導致職責不清情形出現。與此同時，需以通用大模型作為基座，對檢察機關相關業務知識標注微調后進行“投喂”訓練，使其能夠更好地理解檢察辦案中的專業術語和法律條文的對應關系，更好地提煉分析案件事實等，進而減少部分事務性工作量，輔助檢察人員高質效履職。

（作者單位：山東省煙臺市檢察院）

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