生成式人工智能应用于社会治理检察建议工作的风险规制

发布时间：2025-11-20 来源: 河北省人民检察院 作者：佚名

　　

　　作者

　　刘胜华，河北省廊坊市人民检察院法律政策研究室主任

　　陈磊，河北省廊坊市人民检察院法律政策研究室副主任

　　

　　完善社会治理体系是以习近平同志为核心的党中央从推进国家安全体系和能力现代化、坚决维护国家安全和社会稳定出发提出的一项重大任务。以DeepSeek为代表的生成式人工智能的出现引发热议，其本质上是一种大语言模型（LLM）智能生成内容人工智能，具备在数据基础上自主学习的能力，可针对客户自然语言对应智能生成复杂的文本。因其强大的自然语言理解与生成能力，展现出深刻影响社会各领域特别是法治工作的潜力。

　　检察机关作为国家法律监督机关，在社会治理中发挥着重要的作用。面对新时代社会治理复杂多变的形势和人民群众日益增长的法治需求，检察机关不断提高检察履职水平和服务能力。在此背景下，生成式人工智能为检察机关提供了一个新的思路和新的工具，有助于提升检察工作质效，增强检察影响力和公信力。本文将阐述生成式人工智能在社会治理检察建议工作中的应用潜力、面临的风险挑战，并重点研究风险规制原则与实践路径，以期为数字检察背景下审慎、负责任地引入生成式人工智能提供参考。

　　一、生成式人工智能赋能社会治理检察建议工作的可行性

　　生成式人工智能作为前沿数字技术，为检察机关参与社会治理提供了新的动能，将其审慎应用于社会治理检察建议工作是可行选择。作为检察履职的智能化辅助工具，该技术主要在以下几个方面展现出赋能潜力。

　　（一）增强社会治理问题线索的挖掘与分析精准度

　　传统检察建议线索发现模式常显现出被动与局限性，难以系统识别普遍性治理风险，且易导致重复监督。生成式人工智能能有效突破此困境，通过对司法、行政、信访、舆情等多源异构数据的深度分析与模式识别，辅助检察机关精准捕捉隐藏的、系统性的社会治理漏洞与风险点，推动线索发现从“个案发现”向“类案治理”转型，从而提升检察机关参与社会治理的精准性。

　　（二）提升社会治理检察建议的制发质效与专业水准

　　社会治理检察建议的专业性与可行性直接关乎其实效。面对跨领域的复杂问题，检察官常遇知识壁垒，影响建议质量。生成式人工智能可通过学习高质量范本、法律法规及专业知识库，辅助快速生成结构规范、逻辑严谨的建议草案，显著提升制发效率。更重要的是，其能整合分析相关领域工作实践与治理经验，智能推荐更具针对性、创新性与可操作性的对策选项，辅助检察官增强建议的专业性。结合其自动合规范性检查功能，可整体性提升检察建议文书的规范化水平。此外，运用语义理解技术对存量检察建议进行智能比对，可有效避免重复制发，促进监督资源的集约化应用。

　　（三）拓展社会治理检察建议的传播渠道与社会影响力

　　检察建议治理价值和实效的发挥，在一定程度上取决于其能否超越传统的文书流转模式，通过有效传播来提升公众知晓度和认同感，进而凝聚社会共识、促使相关部门协同、形成监督合力。生成式人工智能的多模态内容生成能力为此提供了解决方案，其可将专业文本智能转化为图文、短视频、数据新闻等多元形态，拓宽传播渠道，提升社会公众的理解度。运用数据可视化技术生动呈现问题严重性与治理必要性，更能增强建议的说服力与认同感。通过提升透明度与公众参与，间接强化落实的外部驱动力。

　　（四）创新社会治理检察建议的落实跟踪与效果评估模式

　　确保检察建议有效落实并产生预期治理效果是实现监督闭环的关键，亦是实践难点。生成式人工智能能为此提供智能化支撑，例如辅助设定更量化的落实评估指标，自动生成标准化的“回头看”核查工具。生成式人工智能在这一环节的核心价值在于智能分析被建议单位的整改反馈及相关客观数据，进行多维比对印证，生成可视化评估报告，为判断整改实效提供更客观依据，并可对效果反弹或新风险进行预警。这有助于推动检察建议工作从“程序性回复”向“实质性解决问题”的闭环管理转变，提升监督质效。

　　二、生成式人工智能应用于社会治理检察建议工作的风险与挑战

　　尽管生成式人工智能为社会治理检察建议工作带来了诸多机遇，但亦伴随着不容忽视的固有风险与现实挑战。

　　（一）数据依赖的脆弱性与固化偏见的结构性风险

　　生成式人工智能的效能高度依赖于训练数据的质量、规模与代表性。在社会治理检察建议领域，获取并标注足量、优质、全面的专业数据集本身就存在很大难度。更为关键的是，训练数据中潜在的偏差、过时信息或错误认知，容易被AI系统无差别地学习、复制乃至放大，从而导致其在线索挖掘、风险评估或对策建议等环节产生系统性失准。例如，若训练数据未能充分反映区域发展不平衡或特定群体的困境，AI可能忽视相关领域的治理需求；若数据本身固化了某种社会偏见，则AI生成的建议可能带有歧视性内容，这不仅损害个案公正，更可能违背检察建议促进公平正义、维护弱势群体权益的价值目标。这种对数据的绝对依赖性，使得AI应用潜藏着将既有社会不公内嵌于算法逻辑、形成隐性结构性歧视的风险。

　　（二）技术局限性引发的司法适用性冲突

　　当前生成式人工智能在模仿、关联和生成文本方面能力突出，但其内在技术局限与司法活动的基本要求之间存在紧张关系。其一，“大模型幻觉”现象对事实准确性的挑战。AI可能生成看似专业、逻辑自洽但与客观事实相悖的内容。若此类“虚假信息”未经严格甄别即被纳入检察建议，将严重损害司法文书的严肃性与公信力，甚至误导社会治理实践。其二，“算法黑箱”对程序正当性与可解释性的背离。AI复杂的决策过程往往缺乏透明度，难以对其推荐特定线索或建议某项措施的理由进行清晰溯源与合理解释。这与法律监督活动所要求的论证充分、过程可查、责任明确的原则相悖，限制了对AI辅助结果进行有效审查与监督。其三，有限的实质性创新能力。AI的“创造”本质上是对现有知识模式的重构与延伸，对于需要深邃洞察力、价值判断和突破性思维的复杂社会治理难题，其提出的方案可能囿于既有框架，难以提供真正具有前瞻性和根本性的解决之道。这些固有的技术局限性，使得AI在满足司法活动所内含的真实性、正当性、可问责性与实质理性要求方面，面临严峻挑战。

　　（三）伦理责任归属不明与检察官主导作用弱化的隐忧

　　将具有自主生成能力的AI引入检察建议工作，不可避免地引发伦理考量与对检察官角色定位的冲击。首先，法律责任与伦理边界的界定难题。当AI辅助生成的建议因错误、遗漏或潜在偏见导致不良社会影响或侵犯合法权益时，责任归属机制尚不明确。算法设计者、数据提供者、模型训练者以及检察官之间的责任如何划分，是亟待解决的法律与伦理问题。同时，AI本身缺乏人类的价值判断、道德感和同情心，在追求效率最大化的过程中，其产出可能触碰社会伦理底线或忽略特定群体的特殊需求，需要建立强有力的伦理审查与人工干预机制。其次，对检察官主体地位与核心能力的潜在侵蚀。若检察官过度依赖AI的分析结论与建议方案，可能逐渐弱化其独立思考、审慎判断、经验积累以及在复杂个案中进行精微裁量的能力。长此以往，存在检察官从运用技术的“主人”异化为被技术逻辑所“俘获”的“傀儡”风险，可能导致检察工作中宝贵的人性智慧、职业伦理和司法良知边缘化，最终损害检察建议所承载的汇聚各方力量助力国家治理体系和治理能力现代化的价值。

　　三、生成式人工智能应用于社会治理检察建议工作的原则与路径

　　为确保生成式人工智能在社会治理检察建议领域的应用能够行稳致远，既充分释放技术红利，又有效防范潜在风险，检察机关需要秉持审慎态度，遵循特定原则，并探索与之匹配的实践路径。

　　（一）明确AI辅助定位，强化检察官主体责任

　　社会治理检察建议本质上是检察机关依法履行法律监督职责、参与国家治理的重要方式，因此生成式人工智能的应用必须严格遵循法治轨道。首先，需要在制度层面清晰界定AI的辅助工具角色，其输出内容仅供参考，最终的线索认定、问题定性、建议确定乃至制发决策，均需由承办检察官基于独立判断行使，并承担相应法律责任，绝不能让技术模糊甚至替代检察官的主体责任。其次，鉴于AI分析常需处理敏感数据以挖掘治理线索，应当严格遵守数据安全与个人信息保护相关法律法规，履行严格的审批、脱敏、加密及权限管理程序，确保数据全生命周期的合法合规，防止发生次生风险。此外，为保障程序正义与建议的合理性，应尽可能追求算法的透明度与可解释性，使检察官能够理解AI的判断依据并进行有效审查。最后，针对AI的所有输出成果，应当建立并严格执行严密的人工审核确认机制。检察官需运用专业知识、经验和社会情理进行全面审慎审查，杜绝“机器生成即采信”的倾向，确保建议的事实准确性、法律适用精确性、逻辑严谨性、建议可行性及潜在社会影响均符合要求。

　　（二）构建专业化应用机制，保障建议制发质量

　　社会治理检察建议的质量高度依赖于对特定领域治理规律的深刻理解和问题解决方案的专业水准，AI的应用应当服务于并有助于提升这种专业性。为此，需要针对检察建议常涉及的重点治理领域如生态环保、食药安全等，投入力量精心构建专业化、场景化的高质量训练数据集，包括法律法规、政策文件、典型案例、优秀建议及行业知识，这是训练出能理解并辅助解决具体治理难题AI模型的基础。考虑到高质量数据集获取与标注面临的实际挑战，需采取多方策略，包括加强跨部门数据共享与合作、探索运用自动化工具辅助清洗标注、优先聚焦重点高频领域积累数据，以及建立数据持续更新与质量控制机制。同时，检察机关需大力培养既懂法律、又懂技术、还理解社会治理逻辑的复合型人才，使其能够批判性地评估AI的适用性与局限性，并深度参与模型的设计、优化与评估。尤为重要的是，要探索将经验丰富的检察官在实践中积累的隐性知识、判断规则、风险识别模式等，通过规则嵌入、数据标注反馈等方式融入AI系统，使模型能更好地模拟专业思维。最后，应当高度警惕并主动治理算法偏见，尤其是在涉及弱势群体或区域差异的治理问题上，应建立跨学科的常态化偏见检测与修正机制，确保AI应用有助于促进实质公平正义。

　　（三）利用AI促进多元协同共治与工作效能提升

　　社会治理检察建议的有效落实往往需要多部门协同和社会力量参与，生成式人工智能应被用来增强内外部沟通协作效能，促进社会治理共同体的形成。在确保安全合法前提下，可探索利用AI整合分析跨部门数据，这就要求各部门在严格遵守国家数据安全与个人信息保护相关法律法规的前提下，建立规范的数据共享与使用协作机制，依托安全可控的技术平台，并明确数据处理的全流程规范，确保数据获取渠道合法、处理过程安全、应用目的限定。通过更精准地识别跨领域、跨层级的系统性治理风险，为制发需要多部门协同落实的建议提供依据，并辅助生成初步风险评估报告以促进会商。在与被建议单位沟通协商环节，形成更充分、更具说服力的沟通材料，辅助分析异议，寻找建设性方案，提升沟通协商的智能化水平。同时，生成式人工智能作为辅助工具，将检察建议的专业内容，转换成易于公众理解的、多种形式的内容，用于向社会发布，能有效提升透明度，引导公众有序参与监督，AI亦可分析公众反馈，为建议的完善提供参考。对于需要多方协作落实的建议，AI可整合分析各方进展数据与反馈信息，形成综合性的落实效果评估视图，支持检察机关与相关单位共同掌握进展、发现问题、调整策略，提升协同治理效能。

　　（四）持续推动AI应用模式创新迭代

　　面对快速发展的AI技术和不断变化的社会治理需求，检察机关应保持开放心态，以解决检察建议工作中的实际问题为导向，积极探索、审慎试点、持续优化应用模式。需要加强顶层规划与应用场景设计，结合检察建议工作的痛点难点，系统谋划应用具体环节、功能需求与发展蓝图，避免盲目跟风。鼓励在特定业务条线或地区进行小范围、多场景的先行先试，开发验证针对性的辅助工具，如特定风险智能预警模型、建议质量智能评估工具等，积累经验后逐步推广。应推动将生成式能力与现有数字检察平台深度融合，构建覆盖检察建议全流程的智能化工作平台，实现数据贯通与功能协同。此外，建立检察官在使用过程中的便捷反馈渠道与持续优化机制，将应用效果、问题与建议及时反馈给技术团队，用于模型的迭代升级，形成应用与研发的良性循环，驱动AI在社会治理检察建议工作中的应用不断深化。

原文链接：https://www.he.jcy.gov.cn/llyj/202511/t20251106_7208687.shtml
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