为深化政法智能化建设，加强“智慧治理”“智慧法院”“智慧检务”“智慧警务”“智慧司法”等信息平台建设，深入实施大数据战略，实现科技创新成果同政法工作深度融合。法制日报社已连续举办了六届“政法智能化建设技术装备及成果展”。

　　作为装备展配套活动，法制日报社于去年3月继续举办了2023政法智能化建设创新案例及论文征集宣传活动，活动征集了“智慧治理”“智慧法院”“智慧检务”“智慧警务”“智慧司法”创新案例、方案、产品、论文，2023年6月25日结果揭晓发布。入选的各类创新案例、方案、产品、论文在2023年7月10日至11日举办的成果展上进行了集中展示，并已编辑整理成册——《2023政法智能化建设创新案例及论文汇编》。

　　该汇编分为智慧治理篇、智慧法院篇、智慧检务篇、智慧警务篇、智慧司法篇五个篇章，为政法信息化、智能化建设提供及时、准确、 实用的资讯信息与经验观点。

　　应广大读者要求，我们特开辟专栏，分别将部分创新案例、创新方案、创新产品、创新论文进行展示，敬请关注！

　　以下推出的是《智慧检务篇 | 创新论文之“人工智能技术嵌入检察法律文书生成的思考”》

　　人工智能技术嵌入检察法律文书生成的思考

　　樊恒岩 清华大学法学院

　　【摘要】：人工智能技术是科技创新的重要领域，也是数字检察和智慧检务建设的重要推动力。检察法律文书是检察机关履行职能的重要载体，也是反映检察工作公平公正和效率的重要标志。应用人工智能技术辅助检察法律文书生成，可以提高检察文书的整体质量，减轻检察人员的工作负担，提升检察工作效率和公信力，促进社会公平。本文分析了人工智能技术嵌入检察法律文书生成的必要性、可行性以及可能面临的挑战，提出了相关的建议和对策。

　　【关键词】：人工智能；检察法律文书；智慧检务；公信力

　　一、引言

　　检察法律文书是指检察机关在履行职责过程中依法制作的具有法律效力的文件，是检察机关执行职权的重要依据，也是反映检察工作公平公正和效率的重要标志。然而，在实践中，检察法律文书工作面临着一些困难和挑战，如：检察业务量大导致检察官工作压力大，难以保证文书质量；法律文书的格式和内容要求较高，不容许出现错误和瑕疵；检察法律文书的写作需要消耗大量时间和精力，影响检察官对案件具体情况的深入分析和研究。

　　在这种情况下，运用人工智能技术辅助检察法律文书生成，具有重要的现实意义和应用价值。借助自然语言处理等人工智能技术，对检察法律文书进行智能化的分析、生成和优化，能够有效提高文书的质量，使文书更加规范、准确，同时还能在一定程度上减少检察人员的重复劳动，提升检察机关的工作效率和服务水平，增强文书的多样性和个性化。

　　二、人工智能技术嵌入检察法律文书生成的必要性与可行性

　　（一）必要性

　　人工智能技术嵌入检察法律文书生成是数字检察和智慧检务建设的必然要求，也是适应时代发展和社会需求的必然选择。

　　近年来，我国司法改革不断深化，司法体制、司法制度、司法理念等方面都取得了显著成效。其中，智慧检务建设是司法改革的重要内容之一，也是推动司法现代化的重要手段之一。最高人民检察院高度重视科技强检工作，加强人工智能技术检察应用顶层设计，大力推进大数据、人工智能等现代科技在检察工作中的应用，打造智慧检务。

　　人工智能技术是智慧检务科技强检发动机的新引擎。其一，人工智能技术可以对海量复杂的司法数据进行有效地处理和分析，为司法决策提供科学依据；其二，人工智能技术可以对繁琐重复的事务性工作进行自动化辅助，为检察人员节省时间和精力；其三，人工智能技术可以对多样复杂的诉讼服务需求进行智能化响应和满足，为各方当事人提供便捷高效的诉讼服务。

　　（二）可行性

　　人工智能技术在检察法律文书生成中的可能应用模式主要有以下几种：

　　其一是基于规则的专家系统。这种模式相对简单，通过将检察法律文书的格式、内容等写作规则转化为计算机语言，根据输入的具体案件信息匹配相应的规则，生成法律文书。这一模式的优点是易于实现和控制，缺点是将具体规则编制成计算机语言较为困难，难以覆盖复杂多变的案件情况。

　　其二是基于模板的自然语言生成。这种模式较为常见，通过预先设计好各类检察法律文书的模板，包括固定部分和可变部分，根据用户输入的具体案件信息，通过自然语言处理技术填充可变部分，生成检察法律文书。这种模式的优点是生成速度快，质量稳定，缺点是模板编制繁琐，难以适应不同案件类型和不同地区的差异。

　　其三是基于数据驱动的深度学习。这种模式较为前沿，即通过将大量已有的检察法律文书作为训练数据，利用深度神经网络模型学习写作规律和特征，然后根据用户输入的案件信息，生成检察法律文书。这种模式的优点是生成能力强，可以适应复杂多样的案件情况，缺点是需要大量高质量的训练数据，难以保证生成结果的合理性与可解释性。

　　数据是人工智能技术应用的基础和关键，在未来，可以通过加强对于各类检察法律文书数据的收集、整理、标注等工作，建立起一个规范、完整、高质量的检察法律文书数据库，为面向各类业务的人工智能检察应用提供核心驱动。

　　三、人工智能技术嵌入检察法律文书生成的应用效果和评估方法

　　（一）应用效果

　　人工智能技术嵌入检察法律文书生成的应用效果主要体现在以下几个方面：

　　首先，能够提高检察法律文书的质量和规范性。人工智能技术可以根据检察业务规则和相关法律规范，自动生成或辅助生成符合格式要求、内容完整、逻辑清晰、语言准确的检察法律文书，大大避免人为的疏漏、错误和不一致，提高检察法律文书的质量和规范性。

　　其次，能够提高检察法律文书的效率和便捷性。人工智能技术可以根据具体的案件信息和检察人员的需求，快速生成或辅助生成检察法律文书，减少人工编写的时间和成本，提高检察工作的效率和便捷性。

　　最后，能够提高检察法律文书的创新性和多样性。人工智能技术可以根据案件特点和用户偏好，提供多种文书模板和写作建议，生成或辅助生成具有创新性和多样性的检察法律文书，满足不同案件的差异化需求。

　　（二）评估方法

　　人工智能技术在检察法律文书生成中的应用效果需要通过科学合理的评估方法进行分析。评估方法主要包括以下几种：

　　其一，基于规则的评估方法。这种方法是通过预先设定一系列检察法律文书的评价指标和标准，针对人工智能技术生成的检察法律文书进行自动或人工的打分或审核，以衡量其合规程度以及与具体案件的匹配程度。

　　其二，基于数据的评估方法。这种方法是通过收集并分析大量已有的检察法律文书作为参考数据，然后对人工智能技术生成的检察法律文书进行相似度或差异度的计算或比较，以衡量其质量和效果。

　　其三，基于用户的评估方法。这种方法是通过邀请并收集实际使用人工智能技术生成的检察法律文书的用户（如检察官）的反馈意见，以衡量其实用性。

　　四、人工智能技术嵌入检察法律文书生成的问题与对策

　　人工智能技术在检察法律文书生成中也存在一些问题，主要有以下几方面：

　　其一，数据质量和安全问题。检察法律文书生成依赖于大量的数据，这些数据的质量直接影响到人工智能技术的学习和输出效果。检察数据的收集、标注、共享等方面可能存在一些不足，例如数据来源不稳定、数据结构不规范等，都会导致人工智能技术在检察法律文书的生成中出现错误或偏差。

　　其二，技术水平和创新问题。检察法律文书的自动化生成涉及到多种人工智能技术，如自然语言处理、知识图谱等，这些技术在理解和表达法律语义等方面存在一定的局限性。目前，检察法律文书生成主要依赖规则或模板，缺乏创新性和多样性，难以适应复杂的案件情况和用户需求。

　　其三，伦理道德和责任问题。检察法律文书生成涉及到公民的合法权益和司法公正，因此需要遵守一定的伦理道德和责任规范。人工智能技术在检察法律文书生成中可能存在歧视、偏见等不良行为，这些都需要明确相应的责任主体和责任形式。

　　针对上述问题，本文提出以下对策：

　　其一，加强数据质量和安全管理。一方面，要建立健全检察数据的收集、整理、标注等制度和流程，制定统一的数据结构和标准。另一方面，要加强数据的加密、备份、审计等工作，防止数据的泄露、篡改、损毁等风险，保障数据的安全性。

　　其二，提升技术水平和创新能力。一方面，要加强人工智能技术对于检察业务规则和法律规范的分析和抽象，构建有效的深度学习模型。另一方面，要加强对于人机交互范式的研究和设计，进而提高生成的检察法律文书的创新性与多样性。

　　其三，加强人工智能技术在检察法律文书生成过程中的规范和监督。一方面，制定合理的评估指标和标准，加强对于人工智能技术生成或辅助生成的检察法律文书的评价审核。另一方面，制定明确的伦理道德与责任规范，对于可能存在的歧视、偏见等不良行为进行及时防范和纠正。

　　责任编辑：晓莉