马立东
□数智赋能刑事检察监督，不仅是刑事检察工作顺应时代发展的战略选择，也是高质效办好每一个刑事案件的必然要求。
□检察人员只有不断更新知识结构，掌握数据思维，熟谙智能化操作，提高大数据线索研判能力，才能适应检察工作高质量发展对办案人员提出的新要求，才能对智能系统生成结果开展批判式审查、核验与确认，才能在“人机协同”中牢牢占据主导地位。
当前，刑事犯罪日益呈现出智能化、网络化、跨区域化等新特征和新情况，对刑事犯罪治罪与治理提出了严峻考验。对此，数智赋能刑事检察监督，不仅是刑事检察工作顺应时代发展的战略选择，也是高质效办好每一个刑事案件的必然要求。
数智赋能刑事检察监督的实践探索
一是实现检察办案从“数据驱动”到“智能驱动”。首先，以生成式人工智能为主要技术支撑的智能辅助系统能够对全案卷宗材料深度分析提取，快速梳理案件证据链条，自动分析不同证据间的矛盾点，形成逻辑清晰、矛盾标记明确的证据情况报告，为办案人员进一步深度阅卷理清思路打下基础。其次，生成式人工智能所具有的多模态数据处理能力，不仅能对传统的言词证据、书证等证据形式具体分析归纳，而且能对新类型案件中广泛存在的视频、音频、微信聊天记录、图片等电子数据进行科学分析筛选，通过数据特征提取、关联图谱构建等技术，快速梳理海量聊天记录、视频音频文件等证据之间的内在联系，有效提升办案效率。再次，智能辅助系统能够对目前高发、多发的智能化、网络化犯罪中的海量资金去向、金融流水、证人证言等证据予以关联，迅速生成款项、去向、数额等一一对应的思维导图，既有助于完整准确梳理案件事实证据，又有利于与在案审计报告等专业鉴定意见相互印证，有效弥补人工阅卷统计核验的局限与不足，实现对该类犯罪的严厉打击与有力指控，确保案件质量。在进行系统证据分析的基础上，智能辅助系统还可生成涵盖上述案件核心要素的审查报告等法律文书范本，减少人工梳理、摘抄卷宗等事务性工作的工作量，使办案人员把时间和精力更多投入到案件事实证据的深层次把握与精准法律适用方面，全面提升案件办理质量和效率。
二是助力“两项监督”线索发现，有效提升诉讼监督质效。实现智能化升级后，系统通过线索发现监督机制，能够全流程自动识别立案监督线索及可能存在的侦查活动违法行为，列明监督依据及供参考的监督意见，有效避免由于案多人少及新型犯罪不断出现所带来的人工阅卷疏漏，以“人机协同”织密侦查监督网络。智能辅助系统通过归集海量裁判文书信息，可以识别法律适用错误及量刑不符合法定标准等情形，能够有效构建从数据整合到智能识别，再到深度挖掘的全流程监督线索发现机制，不仅有利于个案精准监督，而且有利于推动趋势性监督线索的深入研判，实现监督从个案精准纠错向类案监督的智能化延伸。
三是辅助科学司法决策。在辅助形成处理意见方面，智能辅助系统能够自动解析全案电子卷宗，精准提取案件核心要素，全面梳理案件证据链条，并通过学习海量案件文书的法律适用逻辑，为办案人员提供初步的案件处理意见（范本），供办案人员参考，既有利于弥补办案人员因个人经验不足而导致的案件把握偏差，也以海量案件参照保障司法办案的规范和统一。在辅助提出量刑建议方面，智能辅助系统自动提取案件事实中与量刑有关的事实、情节，在充分考虑各情节从轻从重处罚幅度及多情节并列交叉时的交互影响后，提出详尽的量刑建议参考范围，并清晰展示各量刑情节的认定依据及影响程度，为办案人员提出精准量刑建议打下坚实基础。
四是智能处理规模化信息，破解基层监督治理难题。一方面，面对当前犯罪形态智能化、网络化、跨区域化的复杂特征，智能辅助系统能够运用社会网络分析、资金流向追踪、行为轨迹建模等技术，精准勾勒有关犯罪组织的组织架构、运行模式和经济基础，实现对犯罪集团犯罪模式的精准识别和深度打击，显著增强刑事犯罪打击与治理的穿透性和彻底性。另一方面，智能辅助系统基于对全量案件数据的动态监测，可开展区域犯罪形势精准分析，实时研判犯罪趋势变化，有效提高犯罪治理的前瞻性与精准性。同时，智能辅助系统通过跨层级、跨区域、跨部门的数据信息归集，能够精准揭示特定行业、特定领域社会治理中存在的普遍性、机制性漏洞与监管盲区，为检察机关提出数据翔实、分析精准、建议可行的社会治理检察建议提供坚实支撑。
数智化背景下需防控的系统性风险
在数智赋能刑事检察工作，拓宽监督视野，提升监督效能的同时，也存在有的办案人员过于依赖智能辅助系统的情况。一方面违反司法办案亲历性要求，轻信智能辅助分析结果和意见，不再对案卷及证据材料深入审查、核验，导致办案人员依靠自身专业素养独立进行事实认定及法律适用的司法办案能力出现弱化；另一方面易形成思维惰性，导致办案人员过于依赖智能辅助系统提示监督线索，主动履职与风险防控意识下降，办案责任意识弱化，影响检察官职业素能的培养和锤炼。
此外，在具体办案中，无论是个案发生的深层次动机原因分析，还是在具体案件处理中如何全面准确贯彻宽严相济刑事政策，都离不开办案人员深入审查全案证据，依据常理、常识、常情作出综合判断，这是智能辅助系统仅仅依靠海量数据归集，深度学习法律适用逻辑、证据审查规则及量刑规则等所无法取代的；并且，智能辅助系统或多或少存在数据疏漏情况：一方面，智能辅助系统本地化部署后，其外挂知识库一般情况下将无法自动实时跟进、更新刑事检察法律法规包括最新生效裁判文书的动态变化，需要技术人员定期进行数据更新，或由业务部门及时向技术人员反馈可能影响系统辅助功能的数据变化，否则易出现以“旧数据辅助处理新案件”的数据疏漏，甚至导致法律适用错误。另一方面，智能辅助系统对检察工作规律及司法办案规律的深入理解并辅助运用，需要预设既反映司法需求又契合技术特点的提示词规则来精准实现，并在持续的人机互动、业务反馈和技术迭代中不断优化，如对多人多起多罪名案件事实的精准抽取及转化型犯罪的要素归纳等，都需要准确预设规则将复杂的事实认定与法律适用逻辑转换为技术命令，在法律信息与技术命令无法有效对接转化的情况下，则可能出现智能操作偏差。
数智化背景下风险应对策略
一是始终坚持“人主机辅”功能定位。在数智赋能刑事检察履职办案的过程中，必须坚持“检察官为主体，智能化为辅助”的办案原则，确保检察官在司法办案中的主导地位，不能以智能化操作代替检察官亲历性审查。数智赋能的本质在于通过人机协同，将一部分案件办理中的事务性、重复性劳动交给效率更高、速度更快的智能化系统完成，为检察官事实认定、法律适用提供更为精准、全面的数据支持与参考，既提高办案效率，又保证办案质效，从而促进刑事检察办案模式的数智化迭代升级。数智化时代的刑事检察工作，应是检察官可以投入更多的精力在事实证据的精准审查与办案效果的深入研判上，将案件办得更精、更好、更高质效。在具体系统设置上，要在所有涉及证据采信、事实认定、法律适用的核心关键环节均设置人工核验节点，非经办案检察官审查确认，智能辅助系统不能单独生成任何拟制情况报告与初步法律文书，也不能直接进入办案程序的下一个办案节点。
二是建立健全数智赋能配套机制。一方面，建立刑事检察部门与技术部门深度协同机制。刑事检察部门指定专人负责监测、汇总需要更新的刑事法律法规及相关法律适用变化，定期向技术部门、技术团队反馈数据更新与规则更正需求，并组织刑事检察业务骨干配合技术部门做好符合业务需求与司法规律的提示词更新、规则重置等工作。另一方面，推动建立跨部门、跨层级的数据融通机制。数智系统高效赋能的前提是数据的全面、权威和精准。从目前实践情况看，如何协调各有关部门建立数据融通、共享机制，打通数据壁垒，整合数据资源，以数智赋能开展规模化监督，始终是摆在各级刑事检察部门面前的重大课题，也是刑事检察实现数智化跨越与升级的基础和支撑。只有通过建立健全专人负责、信息共享、案件通报、联席会商等协调机制，实现畅通、有效的跨部门数据协同共享、对接，才能从根本上保证数智赋能的监督数据源头稳定，真正发挥数智辅助刑事检察监督实效。
三是全面提升刑事检察队伍核心素能。与人类社会发展进程中任何一次生产工具的历史性革新与进步一样，数智赋能检察办案在从重复性、机械性劳动中解放人力，在突破人工数据处理极限中提高办案效率，为检察办案带来极大便利的同时，对检察人员核心素能反而提出了更新更广的要求，是以技术、工具的进步倒逼主体能力的迭代升级。检察人员只有不断更新知识结构，掌握数据思维，熟谙智能化操作，提高大数据线索研判能力，才能适应检察工作高质量发展对办案人员提出的新要求，才能对智能系统生成结果开展批判式审查、核验与确认，才能在“人机协同”中牢牢占据主导地位。
（作者分别为吉林省人民检察院副检察长，第二检察部副主任、三级高级检察官）
