當(dāng)前，生成式人工智能技術(shù)的迅猛發(fā)展，加快了傳統(tǒng)生產(chǎn)力的轉(zhuǎn)換迭代。檢察機(jī)關(guān)也在積極探索生成式人工智能技術(shù)在檢察實(shí)踐中的應(yīng)用，但如果不聚焦當(dāng)前檢察實(shí)踐中的具體應(yīng)用需求，不從應(yīng)用場(chǎng)景和用戶思維出發(fā)，難免會(huì)陷入“一哄而上、一哄而散”的情形。因此，筆者認(rèn)為，要真正讓生成式人工智能技術(shù)賦能檢察工作，應(yīng)堅(jiān)持打造“兩個(gè)模型”、實(shí)現(xiàn)“四個(gè)蝶變”。
打造垂直領(lǐng)域大模型和自主學(xué)習(xí)的內(nèi)部語(yǔ)料模型
要運(yùn)用生成式人工智能技術(shù)賦能檢察工作，前提是要具有經(jīng)過充分訓(xùn)練的大模型。然而，大模型的搭建成本較高，基層檢察院暫不具備獨(dú)立建設(shè)通用大模型的能力，對(duì)此，可通過構(gòu)建垂直領(lǐng)域大模型的方式來實(shí)現(xiàn)相關(guān)功能。
垂直領(lǐng)域大模型以通用大模型為基座，通過對(duì)檢察工作相關(guān)知識(shí)標(biāo)注后進(jìn)行訓(xùn)練調(diào)校，使其能夠更好地理解和處理檢察辦案中的專業(yè)術(shù)語(yǔ)和法律條文對(duì)應(yīng)關(guān)系、總結(jié)提煉案件事實(shí)證據(jù)等，有效減少部分事務(wù)性工作量，破解案多人少的困境。
結(jié)合本地化部署的要求以及檢察工作自身的特殊性，僅有調(diào)校后的垂直領(lǐng)域大模型還無法真正實(shí)現(xiàn)生成式人工智能的自主學(xué)習(xí)、自我糾偏功能，對(duì)此，還需要建立一個(gè)涵蓋檢察工作的法律法規(guī)知識(shí)、司法政策知識(shí)、用戶反饋知識(shí)的內(nèi)部語(yǔ)料模型。如檢察官發(fā)起“請(qǐng)打開王某某危險(xiǎn)駕駛案卷宗，結(jié)合案情事實(shí)證據(jù)幫我撰寫審查報(bào)告”的指令后，人工智能大模型根據(jù)指令閱讀電子卷宗，根據(jù)犯罪嫌疑人基本情況、訴訟經(jīng)過、案件事實(shí)、現(xiàn)有證據(jù)等進(jìn)行分析，訪問內(nèi)部語(yǔ)料模型，然后按照標(biāo)準(zhǔn)化審查報(bào)告格式自主撰寫報(bào)告內(nèi)容。
接下來，辦案檢察官還需對(duì)人工智能大模型生成的審查報(bào)告進(jìn)行人工校驗(yàn)，認(rèn)為有部分錯(cuò)漏或者不夠滿意之處，可以繼續(xù)發(fā)出修正優(yōu)化指令，結(jié)合人工智能大模型的多種提示進(jìn)行結(jié)果優(yōu)化修正，直至符合檢察官的預(yù)期。同時(shí)，大模型系統(tǒng)還可將檢察官提出的任務(wù)問題和最終結(jié)果集結(jié)作為訓(xùn)練語(yǔ)料，定期歸集到訓(xùn)練集中，進(jìn)而訓(xùn)練微調(diào)人工智能大模型，增量更新人工智能大模型的基座。
實(shí)現(xiàn)檢察辦案、業(yè)務(wù)管理、隊(duì)伍管理、智能辦公的蝶變
一是檢察辦案。在初級(jí)階段，人工智能大模型需根據(jù)檢察官指令對(duì)案件卷宗進(jìn)行識(shí)別分析和推理總結(jié)，生成閱卷筆錄、案件審查報(bào)告、起訴書或不起訴決定書、逮捕決定書或不捕決定書等法律文書；通過量化的標(biāo)準(zhǔn)根據(jù)個(gè)案情節(jié)制作量刑建議書；根據(jù)犯罪嫌疑人的前科、犯罪事實(shí)等制作公訴意見書、訓(xùn)誡詞等。在進(jìn)階階段，人工智能大模型需根據(jù)個(gè)案電子卷宗上下文情況發(fā)現(xiàn)偵查機(jī)關(guān)漏罪、遺漏事實(shí)、遺漏同案犯或者偵查活動(dòng)違法等情形，在審查報(bào)告中標(biāo)注或單獨(dú)提醒檢察官；對(duì)審判機(jī)關(guān)的判決書進(jìn)行解析，自動(dòng)生成裁判結(jié)果審查表，并與起訴內(nèi)容進(jìn)行核對(duì)，對(duì)不一致情形及是否存在審判監(jiān)督線索進(jìn)行標(biāo)注或提醒；根據(jù)指令或自動(dòng)將相關(guān)數(shù)據(jù)回填至案卡。在高級(jí)階段，人工智能大模型需根據(jù)指導(dǎo)性案例以及本地區(qū)、本部門和檢察官自己辦理的所有案件，自動(dòng)對(duì)正在辦理的個(gè)案進(jìn)行核對(duì)，根據(jù)同案、類案的不同處理意見進(jìn)行必要的偏離度提醒。
二是業(yè)務(wù)管理。生成式人工智能大模型需根據(jù)用戶指令統(tǒng)計(jì)一定區(qū)域、一定時(shí)期、某一部門或某一個(gè)檢察官的辦案質(zhì)效，如直接生成本部門所有檢察官的平均辦案時(shí)長(zhǎng)、撤回起訴、案件被判處無罪或免予刑事處罰的情況等，對(duì)案件辦理程序、辦理結(jié)果進(jìn)行自動(dòng)質(zhì)量評(píng)查。同時(shí)，大模型還可根據(jù)用戶指令查詢特定區(qū)域、特定業(yè)務(wù)條線、特定時(shí)期的辦案態(tài)勢(shì)、案件“結(jié)構(gòu)比”等數(shù)據(jù)，輔助上級(jí)檢察機(jī)關(guān)或本院黨組及時(shí)調(diào)整優(yōu)化辦案力量。此外，大模型可根據(jù)用戶指令，對(duì)本地區(qū)或跨區(qū)域的特定罪名發(fā)案情況進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，形成針對(duì)性的社會(huì)治理研判報(bào)告。在能夠獲取相關(guān)行政執(zhí)法機(jī)關(guān)數(shù)據(jù)的前提下，可以自主排查和推送行刑正反向銜接線索及檢察建議。
三是隊(duì)伍管理。檢察機(jī)關(guān)組織人事部門可以將所有檢察官、檢察輔助人員、司法行政人員、聘任制書記員等個(gè)人檔案信息掃描后上傳至生成式人工智能大模型，由大模型自動(dòng)梳理建成人員信息庫(kù)，根據(jù)人員身份、部門、年齡、學(xué)歷、工作履歷、專業(yè)背景、任職經(jīng)歷等進(jìn)行標(biāo)注。相關(guān)院領(lǐng)導(dǎo)和組織人事部門可以發(fā)出指令，大模型會(huì)自動(dòng)給出相應(yīng)名單。同時(shí)可根據(jù)個(gè)人職級(jí)、任職年限情況梳理計(jì)劃表，提醒組織人事部門作出是否需要啟動(dòng)相應(yīng)調(diào)整的決定。此外，還可以根據(jù)單位、部門、個(gè)人的辦案情況等開展相關(guān)輔助測(cè)算和量化工作。
四是智能辦公。檢察機(jī)關(guān)綜合管理部門的工作人員可以提出需求，生成式人工智能大模型便可將上級(jí)或外單位文件自動(dòng)推送給院領(lǐng)導(dǎo)。院領(lǐng)導(dǎo)閱讀后以口頭或書面方式進(jìn)行批示，大模型根據(jù)批示情況自動(dòng)轉(zhuǎn)給相關(guān)部門閱處，并列入部門辦事議程和領(lǐng)導(dǎo)專班議程進(jìn)行后續(xù)跟蹤提醒。綜合管理部門工作人員還可依托大模型發(fā)布會(huì)議通知，通知參會(huì)人員并自動(dòng)統(tǒng)計(jì)參會(huì)信息，根據(jù)報(bào)名信息自動(dòng)形成座位表，向參會(huì)者發(fā)送提醒。此外，大模型還應(yīng)支持用戶指令，根據(jù)相關(guān)內(nèi)容撰寫材料、報(bào)告等，有效提高辦公辦文的便捷性。
（作者單位：江蘇省南京市人民檢察院）