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3200余人抢1500个计划 山东科技职业学院单招受

时间:2025-08-04 07:34:50  作者:陈圣文 万润发  新闻来源:正义网 百度 东风本田从紧凑级轿车到中型SUV市场均有对应产品,而在保有量大、增速明显的紧凑级轿车和各个SUV细分市场中又都竞争力强的车型布局,举个最直接的例子,XR-VCR-V,从小型到紧凑型再到中型SUV都有包含,在合资品牌厂商里,同时拥有三个级别SUV车型在产的其实并不多见,快速的迎合中国市场升级,东风本田其实做得很好。

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高质效办好每一个案件、“让人民群众在每一个司法案件中感受到公平正义”是新时代新征程检察履职办案的基本价值追求。在科技飞速发展的当下,检察机关应积极探索人工智能(AI)技术与司法实践的深度融合路径,促进高质效办好每一个案件。以AI大模型为核心的智能工具在法律检索、类案分析、文书生成等场景的应用潜力已得到多地检察机关的验证。在此,笔者结合技术特性与司法实践需求,从应用场景、安全规范、效率优化等维度,探讨如何安全高效使用AI工具,实现人工智能与检察履职深度融合。

AI技术赋能检察办案的三大场景

智能法律检索与类案匹配。AI大模型通过模糊或精准检索,为检察人员办案提供法律法规条文、司法解释及权威解读等法律规范和理论支持,也可自动对比不同法律条款的适用场景,解决罪名竞合等问题,确保法律适用的精准性。有的AI大模型还支持类案匹配,可与法院合作搭建案例数据库,上传起诉意见书后,自动提取案件事实并匹配相似的公开案例,辅助检察官准确把握法律适用标准,避免“同案不同判”。

法律文书辅助生成与校验。在AI大模型中输入化名的案件要素后,模型可自动生成审查报告、讯问笔录、起诉书等文书初稿,提高办案效率。检察人员完善审查报告、起诉书后,通过比对历史判例库,可自动识别文书中的逻辑漏洞或法条引用错误,降低人为失误风险,提高办案质量。

校验证据链与案件策略推演。有的AI大模型可对证据合法性、关联性进行多维度分析,标记证据缺失项或矛盾点,揭示可能存在的问题,提示需要补强的证据节点,提升证据链完整性。有的AI大模型还可为出庭质证提供帮助,为检察人员提供“出庭控辩模拟”,即输入案件事实,可生成举证难点清单与抗辩路径,模拟辩护重点和逻辑,辅助检察人员预判庭审焦点、做好开庭预案。

安全使用规范:技术赋能与风险防范的平衡

建立数据安全防护机制。为保护案件信息、避免泄密,使用AI工具辅助办案时,可以采用敏感信息脱敏、本地化部署、专户专用等方案。如在输入案情时需隐去真实名称(用化名替代),避免公民隐私泄露;对涉密案件可选择非联网的本地部署模式,确保数据闭环管理,避免泄密;个人账户实行“专户专用”,禁止转借他人或使用公共设备登录;加强密码强度设置,并定期更改密码;离岗时,立即退出系统,避免未授权访问;等等。

实行结果审查,落实责任边界。为避免出现引用的法律条文失效等低端错误,可实行时效性验证策略,要求AI大模型输出的法条后缀加“更新至2025年1月”等时效限定词,防止引用失效法规。AI大模型终究只是工具,为避免检察人员对其过度依赖,可建立人工复核制度,即建立“AI生成—检察官助理初审—检察官复审”三级审核流程,并严格落实、定期抽检,明确技术辅助工具的法律责任边界。

实现权限分级管理。根据案件敏感程度设置模型访问权限,例如,对于普通刑事案件、重大刑事案件、未成年人犯罪案件等不同类型案件区分可使用的模型类别,严格管理账户信息、设置账户权限,实行专人专户,禁止外借,定期交换检查,明确责任,并建立问责机制,实现违规必究。

效率优化策略:从基础应用到高阶协作

人机协作模式创新。激活“刑事检察专家”角色设定,学习资深检察官案件办理经验,以此为数据库,实时更新、不断优化,使模型输出符合检察语境的建议。建立内部知识数据库,将高频使用的提示词模板(如“类案检索公式”“文书校验规则”等)整合为内部知识库,实现经验标准化传承。还可为不同地域、不同层级的检察人员搭建交流平台,交流办案经验,共享数据。

提示词精准设计。采用“角色扮演+步骤分解”模式,设立多个角色,比如检察官、法官、律师等,基于相关数据库,让模型进行学习和进化。办理案件时,可选择不同角色,从不同角度对案件提出办理意见。可实行步骤分解模式(如“扮演资深检察官,按以下步骤分析合同诈骗案:证据链完整性评估;量刑建议依据列举”),向办案人员展示资深检察官的办理思路,“手把手”传授办案经验。也可通过初阶(如“简述认罪认罚从宽程序的要点”)、进阶(如“增加量刑协商风险提示”)的多轮交互,进行迭代式对话,抽丝剥茧,将复杂案件“简单化”,提高办案质效。

未来展望:构建“数智检察”新生态

全流程嵌入。未来,在条件允许时可探索将AI大模型接入检察业务应用系统,实现从受案到归档的智能化闭环,让案件管理更加智能、案件数据更加清晰。AI大模型也可对周期内数据给出意见、提出建议,最大化挖掘检察业务数据的价值。

多模态拓展。AI大模型可以结合语音识别、图像分析技术,构建证据审查的立体化解决方案,如可以审查案件中的视听资料、电子数据,大大节省检察人员精力,并基于语音识别、图像分析技术,最大程度审查分析证据,避免出现疏漏。

跨域协同。通过区块链技术实现不同检察机关间的模型训练数据共享,推动智能司法的协同进化。如新型犯罪多发生在大城市,可通过推动不同检察机关间的模型训练数据共享,利用大城市办案经验为基层检察机关办理新型案件提供指导。

当然,AI工具只能辅助检察人员办案,不能代替检察人员办案,检察人员对案件的专业判断仍是核心。在使用AI工具辅助办案的同时,也要做好风险防控工作,从制度和技术两个层面完善处置机制,妥善处理数据与隐私安全、司法责任边界模糊等问题,为新技术的运用提供法治化保障。唯有在“效率与安全”“创新与合规”的动态平衡中不断探索,早日搭建起“数智检察”新生态,方能真正实现高质效办好每一个案件、“让人民群众在每一个司法案件中感受到公平正义”的基本价值目标。

(作者单位:山东省栖霞市人民检察院、龙口市人民检察院)

[责任编辑:张娟]
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