人工智能赋能检察实践的多维场景
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当前，人工智能技术正逐步被运用于司法领域，以其独特的技术优势为检察办案提供智能化支撑。探索人工智能在检察实践中的运用，不仅有助于通过智能化手段高效、规范处理程序性事务，减轻检察人员的事务性负担，还可以让检察官更专注于事实认定、法律适用等核心司法判断，为“高质效办好每一个案件”提供技术赋能，推动检察履职向更规范、更高效的方向发展。基于此，笔者结合检察工作实际，从案件办理、检察管理、队伍建设等维度，分析人工智能如何赋能检察实践。
赋能案件办理，推动高质效办好每一个案件。人工智能凭借其数据处理和分析等能力，能对案件办理的多个关键环节进行优化并赋能。
提升证据审查水平。人工智能辅助证据审查可以实现证据合法性校验、证据间互相印证等功能。人工智能在提升证据审查水平方面的作用主要体现在以下方面：一是辅助统一证据标准。针对不同类型的案件，人工智能可基于法律规定和司法实践，辅助司法机关梳理构建完整证据链条所必须收集的证据种类、证明要素及最低证明标准，为统一审查尺度提供技术支撑。二是辅助构建精细化证据校验标准。人工智能的应用有助于依据证据的真实性、合法性和关联性要求，将证据收集、固定、保存过程中所应遵循的法定程序、形式要件、内容要素和不可采情形等转化为可量化的校验标准，为规范证据审查提供指引。三是构建证据审查辅助模型。借助人工智能深度神经网络模型和图文识别等技术，提示证据材料中可能存在的非法证据、瑕疵证据和相互矛盾证据，从而防止因证据问题导致错案的风险。
提升案件办理水平。通过人工智能系统生成法律文书初稿，可提升办案质效和文书规范性；借助知识图谱技术进行法律法规和类案推荐，不仅可以帮助办案人员迅速准确把握同类案件的定罪量刑标准，还能辅助统一司法尺度。具体而言，新一代生成式人工智能技术依托自然语言处理和深度学习能力，能够抽取关键要素自动提取电子卷宗关键信息，生成包含当事人信息、证据清单等方面的文书初稿，还可以自动展示关联类案，甚至进一步将法律条文、司法解释、既有案例中的实体要素与逻辑关系等关联对应，为量刑提供参考。
提升类案监督水平。人工智能与现有大数据法律监督模型的深度融合，可提升检察机关监督的精准性与监督质效，提高类案监督水平。在搭建公安机关、检察机关、法院数据互通共享平台的基础上，人工智能可运用相关技术实现监督线索的自动化批量识别与智能提示。例如，自动提示侦查活动中的超期羁押等程序性违法情形，生成监督线索并推送办案人员，辅助办案人员加强对类案的常态化、精准化监督。
赋能“三个管理”，加快推进新时代检察管理智能化。人工智能的融入可辅助检察管理工作逐步实现智能化，为优化管理流程、提升决策科学性提供技术支撑。
案件繁简智能分流。案件繁简智能分流是优化司法资源配置，提高案件办理质效的重要突破口。可借助自然语言处理技术，从法律文书和证据材料中提取案由、标的额、争议焦点等关键要素，结合人工智能模型对案件要素进行深度分析，构建“数据支撑+经验校准”主导的“案由识别式”繁简甄别机制，可实现“漏斗式”精准分流。通过人工智能模型预测案件繁简类别，将可以适用简易程序、速裁程序的案件分给“简案快办组”，将重大疑难复杂案件分给“专案攻坚组”。这种智能化分类模式，既能提升甄别准确率与效率，加速繁简分流的智能化进程，又能通过强化重点案件研讨与典型案例培育，有效提升整体办案质效。
办案流程智能监控。人工智能可以通过学习办案流程规则、案件管理规范等，借助相关技术自动筛选案卡填录错误、程序节点违规等问题，并实时向办案人员发送预警提示。同时，还可以对退查后未重报、起诉后长期未决等问题开展专项监控，动态跟踪办理进度，减少程序性疏漏。
案件质量智能评查。人工智能的运用有助于从实体和程序两个维度落实“每案必评”。程序评查方面，通过自动检查案卡填录规范和法律文书制作，及时发现案卡漏填、错填，文书缺失、混用等问题；实体评查方面，可以对案件事实认定、法律适用等内容进行智能比对，主动发现办案瑕疵，推动办案人员加强自我监督，最终实现案件质量评查工作由个案向类案、由被动向主动全面转变。例如，江苏省检察机关已探索运用“三个管理”评价系统可视化展现辖区“四大检察”动态实时数据，自动生成“地区”“条线”“个人”三个维度的履职档案，形成“三个管理”履职情况综合评价体系和机制。
赋能队伍建设，助力锻造高素质专业化检察铁军。检察队伍建设是推动检察工作高质量发展的关键环节。人工智能可通过整合履职数据、分析行为特征等，辅助检察队伍管理从主观性较强的定性评价转向基于履职数据的精准化评估，让选人用人决策更加科学精准。
智能检务督察。全面从严治检没有完成时，只有进行时。通过人工智能系统分析检察人员办案行为数据，能够自动比对异常操作，对于案件结果偏离情况较大案件的办案人员与“三个规定”填报数据进行碰撞比对，逐案排查是否存在不当过问或干预插手案件情况，提升司法管理质效，促进廉洁司法。
智能考评管理。将人工智能引入案件办理全流程，可以通过数据溯源辅助定位产生案件质量问题的具体环节，为科学界定司法责任提供客观技术支撑。通过智能考评系统，对检察人员年度案件办理数量、质量进行量化评估，进而实现考核数据化、可视化，有效弥补现行考核系统需要大量手动录入、操作繁琐的短板。此外，人工智能还可以对检察官在手工作量进行研判，通过自然语言处理技术，对各检察官在手案件的数量和难度系数进行加权统计，在科学轮案分案的基础上进行办案饱和度预警，辅助管理者及时动态把握检察官工作量，预测案件办理周期，避免因工作量超负荷导致办案质量下降。
智能教育培训。检察人员在案件办理时经常需要运用医学、金融、税务等跨行业知识，借助人工智能技术可以整合相关法律条文、典型案例和学术论文，帮助检察人员快速了解跨行业知识。此外，运用人工智能技术还可以提升教育培训的精准性，如结合各地区、各条线的案件办理情况，从案件诉判一致性、量刑建议采纳情况、办案期限等方面进行分析，定位办案人员能力水平短板，针对性开展培训，实现分人施策、分阶段施策，有的放矢提升培训效果。人工智能还可创新培训形式，例如通过模拟法庭辩论，结合起诉书指控被告人的犯罪事实、证据体系、罪名认定、罪责轻重、适用法律等模拟法庭指控与辩护，并结合人工智能实时反馈辩论中存在的问题，针对性提升检察人员法庭指控与应变能力。
（作者单位：江苏省南京江北新区人民检察院）
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