人工智能赋能法律监督的实践难点与思路

摘  要：人工智能的发展使法律监督的场景展开与技术应用同步跃迁，法律监督的范式由“显案监督”向“隐案监督”转型，历经个案办理、类案监督、系统治理的发展过程。法律监督尚存在数据质量制约了法律监督模型训练效果、算法隐蔽性与监督可解释性原则存在冲突、人工智能不当应用容易引发权力失范风险等实践难点。应提升法律监督模型训练数据及输入数据的质量，增强法律监督模型的可解释性，在人工智能辅助法律监督过程中，实现人工智能技术与法律监督制度的协同。

关键词：数字检察 人工智能 法律监督模型 系统治理

全文

数字检察战略作为回应时代需求的制度安排，在推进检察工作高质量发展、高质效办案中承载重要功能。而人工智能以其对检察机关在法律监督中的深刻影响，已经成为数字检察战略发展的重要引擎。立足人工智能发展对检察工作带来的主要影响，审视其在实践中面临的难点，探寻检察机关应对技术变革的思路，可以为数字检察战略纵深推进提供理论支撑。

 一、人工智能赋能法律监督的表现

（一）法律监督场景与监督技术的同步跃迁

在人工智能引发社会生活深度变革的同时，法律监督的场景也同步发展，在新技术法律风险、科技犯罪治理、个人信息保护等方面带来前所未有的挑战。检察机关正在由被动化、碎片化、浅层化的传统法律监督模式向主动化、整体化、深层化的数字法律监督模式转型。人工智能作为数字检察变革的技术驱动力，与检察业务的融合并非简单的技术叠加，而是在法律监督场景与监督技术同步跃迁的过程中，重塑了法律监督范式。

（二）从“显案监督”到“隐案监督”的转型

1.法律监督实现了客观形态的转型。传统检察模式受制于信息获取能力的局限，呈现出“实存案例监督”的特征。被动性、个案化是常见监督形态，监督视野多局限于单纯的法律适用纠错，难以在宏观层面实现对法律运行风险的系统性预警与治理。人工智能凭借其出色的归纳与记忆能力，穿透传统办案的数据壁垒，捕捉隐蔽的违法线索，推动检察监督由被动受案向主动履职转型，促进检察机关透过数据实现“隐案监督”。

2.法律监督的质效发生明显变化。在传统监督手段难以有效回应复杂的法律监督诉求背景下，人工智能技术显著提高了监督的质效。以诉讼活动监督为例，检察机关借助人工智能技术，打破了既往监督的物理壁垒，通过对裁判文书与流程节点的规模化分类，建立数据模型，助推监督线索生成，实现了从“被动受案”向“主动挖掘”的切换，驱动监督路径从末端纠偏向事前预警、事中干预延伸。

（三）法律监督活动呈现层级迭代特征

1.优化个案办理。随着人工智能应用的深化，检察机关得以依托深度学习与自然语言处理能力，对法律条文、裁判文书及案卷材料中的关键事实要素与适用规范进行抽取、结构化表达与同类聚合，促使监督视角由单一案件的被动核查，转向对案件要素、规则适配与裁判理由的综合审查。

2.促进类案监督。检察机关运用人工智能技术，对跨案件的多个要素进行关联分析，及时发现了典型违法风险、程序瑕疵与法律适用问题，把监督从“点状纠错”推进为面向同类问题的“体系监督”。

3.赋能系统治理。基于对法律监督内容趋势性特征的智能识别，检察机关增强了前置预警能力，使监督方式从事后反应提升为事前防控、由经验驱动转向数智驱动，在更大范围内实现系统化、智能化法律监督，正在完成从微观纠错到宏观治理的能力进阶。

 二、人工智能赋能法律监督的实践难点

（一）数据质量影响法律监督模型的训练效果

检察数据的专业属性与算法训练的通用需求之间存在供需失衡关系，使模型训练的数据可用性、可信性等特征被打破，人工智能在检察业务中发挥的效能受折损。一方面，检察数据涉及刑事证据、商业秘密及个人隐私等多重法益，天然存在高敏感性与合规约束性，进而引发的数据封闭性使人工智能训练所需的大规模数据之间存在天然阻隔，数据的整体性价值发挥不足。另一方面，长期以来，检察机构跨部门、跨条线存在系统割裂、授权复杂等数据应用难题，导致监督线索往往破碎地分布在刑事、民事、行政等不同业务涉及的法律监督场景中，难以形成高质量的共享数据，削弱了人工智能穿透数据壁垒，推动检察监督向数智化跃迁的能力。更为严峻的是，若训练数据潜藏了个案办理人员的认知偏差，则极易被人工智能模型内化并放大，在缺乏数据清洗、校验、筛选等治理措施情况下，可能导致人工智能模型在进行事实推断后产出错误线索，进而难以满足高质效办案及精准法律监督的要求。

（二）算法隐蔽性与法律监督可解释性原则存在冲突

检察工作强调证据裁判、程序正当与监督过程的可解释性，而人工智能算法的“黑箱”特性，使借助人工智能开展的决策行为缺乏透明性，难以满足法律监督对可解释性的要求，导致检察官难以对法律监督结论的形成过程进行实质性审查。可以设想，当算法被用于辅助法律监督、线索排查，但却无法阐明其推演逻辑，就容易压缩纠错空间，削弱当事人的程序权利与司法公信力。此外，算法隐蔽性使监督模型存在的歧视和偏见行为难以被察觉，当这些偏见借助算法介入违法线索排查、社会危害评估等环节时，将影响监督的公正性与公信力。

（三）智能技术不当应用容易引发权力失范的风险

检察法律监督体系作为国家治理体系的组成部分，其运行需遵循法定程序与制度规范，具有相对的稳定性和程序刚性，而智能技术迭代迅速、应用灵活，二者存在客观张力。人工智能技术快速迭代，如果缺乏专业技术评估与法律监督场景的适配性研究，急于求成或追求技术快速上线，而忽视与人工智能相关的制度适配与程序规范，可能引发权力失范风险。具体而言，技术赋能使数据调取、系统访问等行为突破了传统权力行使的边界。算法推送的线索可能使检察权过度延伸，使法律监督的范围超出原有法定权限。如果任由法律监督模型做出决策，而缺乏程序引导和规范约束，则可能弱化检察官对法律监督措施的把关职责，致使法律监督权失范。

 三、人工智能赋能法律监督的工作思路

（一）治数为先：完善法律监督数据治理体系

数字检察变革的核心动力源于“科学治数”，即通过规范化管理和精确治理提升数据利用效率。一方面，针对检察数据面临的封闭性、碎片化、质量参差等现状，应建立法律监督的数据标准体系。如统一案件编号、当事人信息、涉案标的等关键字段的命名规则、数据类型等。以公益诉讼检察为例，检察机关需调取生态环境部门的排污企业名单、行政处罚记录、在线监测数据，以及自然资源部门的用地审批、矿山修复等数据。在对各部门数据进行清洗、核验和字段映射后，还需剔除异常无效数值，补全与环境保护相关的其他数据。完成上述治理后，标准化、高质量的数据方可投入法律监督模型训练。通过上述数据治理，模型将能够准确识别数据之间的逻辑关联，如将环保处罚记录与用地审批数据叠加，自动发现“矿山修复未达标即通过验收”等异常情形，从而精准推送监督线索。另一方面，要强化贯通共享，在法定权限内建立健全跨部门数据交换机制，推动检察数据与行业主管部门数据的深度融合分析，为法律监督模型提供丰富的训练数据和应用场景，提升模型运行的精准性和实效性。以未成年人保护工作为例，可通过打通涉罪未成年人信息、被害未成年人信息、监护权变更案件信息、强制报告记录信息等未成年人保护相关数据与教育行政部门学生学籍异动、学生奖惩等信息数据之间的共享通道，使未成年人保护监督模型的训练过程在多维度数据的支撑下进行，实现对涉未成年人权益异常情况的精准识别。

（二）智能为要：构建可解释的法律监督模型应用体系

1.以前置性规则增强模型的可解释性。针对模型推演过程难以回溯的问题，可采用“规则驱动为主、数据驱动为辅”的技术路径，将法律法规、司法解释、办案规范等显性规则转化为可编程的逻辑规则，作为模型的底层约束。例如，在财产刑执行监督模型中，将执行期限的规定、法院执行立案的标准等编码为明确规则，模型在执行规则基础上进行数据比对，可以减少不透明度。在一些监督场景中，对于必须使用机器学习算法的场景，亦可采用可解释性较强的模型，避免直接使用深度神经网络等“黑箱”模型。

2.以“过程留痕”实现算法运行的可审查性。针对检察官难以对算法推演进行实质性审查的问题，可嵌入“算法运行留痕”模块。例如，在社区矫正监督模型中，当系统推送矫治对象脱管预警时，检察官可一键调取该预警的生成过程，包括审核定位数据与报到记录的比对置信度、类似预警的准确率等，为检察官实质性审查提供技术支撑。

3.需以“人工复核”守住监督决策的可追责性。人工智能系统只能定位为“办案辅助系统”，其功能应限于“提示性、支持性”工作，对是否采取强制措施、是否提起公诉等涉及裁量责任的关键事项，不得直接依靠模型输出结论，更不得触发自动办案处置。此外，可在办案系统中设置“模型建议与最终决定”对照栏，要求检察官对是否采纳模型建议进行简要说明，确保决策责任主体始终是检察官而非算法。

（三）系统布局：实现人工智能技术与法律监督制度的协同

1.应以制度先行应对人工智能法律监督的技术涌现。人工智能赋能法律监督并非一步到位的“技术替代”，而是呈现出逐步推进的演进状态，“程序规则—数据基础—模型应用—体系重塑”是这一进程的基本规律。因此，应以制度规范为前置条件，明确技术应用的边界与底线。具体举措上，可按照监督场景涉及权利类型、风险等级等因素，划分为“低风险辅助类”“中风险支持类”“高风险审慎类”等场景，设定不同的准入条件和运行规则。对涉及公民人身自由、财产权益等高风险场景，严格限定模型功能边界，禁止直接输出处置性结论，确保监督权始终由检察官在法定权限内行使。

2.需围绕特定法律监督业务场景，规范人工智能参与下的法律监督权。法律监督业务场景是人工智能技术应用于法律监督的最小单元，数字技术带来的穿透式特征在人工智能加持下，可能加剧权力运行的隐蔽性，使法律监督业务场景大范围延伸，引起检察机关法律监督权的扩张风险。因此，需要将技术应用锚定于具体的业务场景中，适情确定数据访问权限范围，形成稳健审慎的技术应用制度，避免因技术赋能导致监督权力的隐性扩张。例如，在生态环境保护领域，将刑事检察中的污染环境案件数据、行政检察中的行政处罚数据、公益诉讼中的线索数据进行融合分析，既能推动跨职能部门融合研判，实现类案监督与系统治理，又能确保法律监督权在各类监督领域的高质效运行。

作者：

秦帅 中国人民公安大学侦查学院副教授；最高人民检察院检察侦查研究实训基地研究员

钟政 最高人民检察院案件管理办公室一级检察官助理

占弘毅 中国人民公安大学侦查学院