人工智能已成为驱动新时代法律监督变革、推进法律监督提质增效的重要引擎。同时，人工智能技术本身的新颖性、复杂性及其与司法活动深度融合所衍生的独特属性，也带来了诸如技术风险、伦理挑战等问题。

人工智能赋能检察工作需把握好“四对关系”

□在司法实践中，必须以历史、现实、发展相贯通的系统视角，把握并处理好“四对关系”，即法律传统与数字变革的关系、人机协同与权责边界的关系、数据驱动与价值引领的关系、稳健推进与敏捷响应的关系，为人工智能赋能法律监督，推动其提质增效提供更坚实的支撑。

□既要坚决捍卫法律原则、程序正义和实体公正等法治根基，更要勇于破除思维定式和路径依赖，主动运用大数据、人工智能等优化监督理念、改进监督模式、拓展监督领域、提升监督能力，让数字检察真正成为捍卫法治尊严、提升司法公信力的现代化利器。

数字化正在深刻影响和改变着检察工作。最高人民检察院应勇检察长指出，优化检察管理，还要提升管理本身数字化、信息化水平，统筹组织推进大数据、人工智能等现代科技同司法工作深度融合，赋能法律监督。2025年4月，最高检启动检察机关智能化建设及试点工作，重点围绕盗窃罪、诈骗罪、危险驾驶罪、故意伤害罪等18个涉案数量较多的罪名和案由，聚焦办案、监督、管理、服务等核心场景，以技术革新驱动法律监督质效跃升。在此背景下，全国检察机关迅速响应，紧扣一线司法需求研发人工智能辅助办案系统，将人工智能技术深度融入案件办理全链条，有效释放科技赋能法律监督的强劲效能，积累了宝贵的实践经验。

毋庸置疑，人工智能为提升办案质效、拓展监督维度、实现司法精准化注入强大动力，已成为驱动新时代法律监督变革、推进法律监督提质增效的重要引擎。同时，人工智能技术本身的新颖性、复杂性及其与司法活动深度融合所衍生的独特属性，也带来了诸如技术风险、伦理挑战与主体责任边界亟待厘清等关键问题。技术应用的“双刃剑”效应时刻警示我们，人工智能赋能法律监督绝非简单的工具引入，而是一项关乎理念更新、权责重构、风险防控与价值校准的系统工程。因此，在司法实践中，必须以历史、现实、发展相贯通的系统视角，把握并处理好“四对关系”，即法律传统与数字变革的关系、人机协同与权责边界的关系、数据驱动与价值引领的关系、稳健推进与敏捷响应的关系，为人工智能赋能法律监督，推动其提质增效提供更坚实的支撑。

准确认识法律传统与数字变革的关系：在恪守法治根基中引领检察范式跃迁

稳定性与权威性是法治的重要属性，而检察机关的法律监督主责主业，既是维护这一属性的关键支撑，更是其安身立命的核心职能，须臾不可动摇。数字时代催生了海量异构电子证据及日益复杂的网络法律关系，传统检察理念、模式与能力正面临严峻挑战。人工智能作为深化司法体制改革的重要战略支点，正深度嵌入办案全链条——从证据智能审查到量刑辅助建议，从风险智能预警到参与社会治理……数字化转型已成为基层检察机关落实高质效办好每一个案件、“努力让人民群众在每一个司法案件中感受到公平正义”新时代新征程检察履职办案基本价值追求的关键路径。

必须清醒认识到，数字技术不是对法治本质的颠覆，而是实现法律监督高效精准的重要路径。既要坚决捍卫法律原则、程序正义和实体公正等法治根基，更要勇于破除思维定式和路径依赖，主动运用大数据、人工智能等优化监督理念、改进监督模式、拓展监督领域、提升监督能力，实现从“经验驱动”向“数据洞察+规则引擎+专业判断”的范式跃升，让数字检察真正成为捍卫法治尊严、提升司法公信力的现代化利器。

准确把握人机协同与权责边界的关系：在技术赋能中坚守检察主体地位

人工智能是高效的“辅助者”，不能代替检察官的主体地位。拥抱AI赋能，科学厘定“辅助”与“决策”的权责边界，是确保检察权独立行使、检察官主体地位稳固的底线要求。

一方面，善用其利，释放效能。充分发挥人工智能在信息检索、类案推送、证据校验、线索挖掘、文书生成等方面的效率优势，减轻检察官事务性负担，使其聚焦价值权衡、复杂推理与核心司法判断等关键环节。另一方面，严守其界，明晰禁区。严格限制人工智能在涉及核心司法判断（如定罪量刑、监督决定等）、重大程序节点中的决策权。建立健全辅助功能清单和决策保留清单，清晰界定人工智能可承担的具体辅助性任务范围，明确必须由检察官亲力亲为、独立判断的关键事项，为技术应用装上“制度护栏”；制定出台人机交互规程，规范检察官如何审查、采纳、修正人工智能提供的分析建议，确保决策过程阳光透明、全程留痕、可溯可查；完善责任认定与追溯机制，明确因人工智能工具自身缺陷或应用不当导致错误的责任划分原则。避免出现“算法黑箱”掩盖责任、过度依赖技术导致司法主体性弱化等问题。

准确平衡数据驱动与价值引领的关系：在算法逻辑中锚定公平正义终极坐标

数字检察的核心驱动力源于海量数据的汇聚、分析与应用。这种数据驱动模式极大地提升了法律监督的精准度与覆盖面，使“由人及案”与“由案及人”的监督模式得以深化。但值得注意的是，在数据看似客观的表象之下，实则潜藏着选择偏差、样本代表性不足、历史标签固化等风险，而算法逻辑的“黑箱”特性，亦可能隐含难以察觉的歧视或不公。鉴于此，必须将检察工作的核心价值——公平正义，作为数据应用与模型建设的根本遵循和引领方向。

一是构建价值嵌入机制。在模型设计、训练数据筛选、评估指标设定等环节，主动将平等保护、程序正当、比例原则等法治理念和检察价值嵌入算法规则，为算法植入“正义基因”。二是强化算法透明与监督审查。大力推行“可解释人工智能”在关键场景的应用，提升算法决策逻辑的可理解性、可解释性；建立常态化、独立性的算法伦理审查、法律合规性评估及公平性影响评价机制，确保算法运行可追溯、可质疑、可接受监督。三是完善效果导向的综合评价体系。超越单纯追求预测准确率、线索发现量等技术指标，构建融合政治效果（服务大局稳定）、法律效果（实体与程序公正）、社会效果（群众认同感、矛盾化解度）的“三位一体”评价维度，确保数字检察的每一次技术跃升、每一个模型应用，都坚定不移地服务于“努力让人民群众在每一个司法案件中感受到公平正义”的根本宗旨，坚决防范陷入技术至上、数据迷信的误区。

准确对待稳健推进与敏捷响应的关系：在安全可控中驱动技术可持续赋能

数字检察关乎司法公信力，技术应用必须坚守安全可靠底线。同时，技术发展日新月异，犯罪手段不断翻新，这又要求我们具备快速响应和持续优化的能力。对此，必须在筑牢安全防线的坚实基础上，构建快速学习验证、动态优化提升的闭环机制，锻造“稳字当头、敏于应变”的发展韧性。

一方面，筑牢“稳”的定力。坚持“基础先行、标准引领、试点验证、安全可控”原则，构筑涵盖数据全生命周期安全、系统韧性防护、算法可靠可控的“立体化安全屏障”；优先选择在证据规则清晰、风险相对可控的领域（如流程监控、简单文书生成、特定类案监督）精耕细作，积累经验；建立健全贯穿模型开发、测试、部署、运行全过程的严格“验证评估与持续监测机制”，确保技术应用健康稳定。另一方面，激发“敏”的活力。构建“敏锐感知、快速迭代、高效推广”的响应机制。组建融合检察业务专家、技术研发骨干、法律伦理学者的“跨域协同团队”，紧密追踪前沿技术发展态势与新型犯罪动态；对经试点验证有效、风险可控的模型与工具，建立标准化、规模化的快速复制推广路径；对运行中暴露的问题、一线反馈的新需求或技术环境变化，具备快速响应、小步迭代、持续优化升级的能力。既避免因过度审慎而滞后于实践需求，也防止因盲目冒进而引发系统性风险。

（作者为浙江省金华市人民检察院党组书记、检察长）