生成式人工智能應用于社會治理檢察建議工作的風險規制

摘 要：生成式人工智能的興起為檢察機關參與社會治理帶來了新的契機。該技術在社會治理檢察建議工作中可增強問題線索挖掘與分析的精準度，提升檢察建議制發的質效與專業性，拓展其傳播渠道與社會影響力，并創新落實跟蹤與效果評估模式。其應用亦伴隨著數據偏見、技術局限、倫理責任不清及可能削弱檢察官主體性等風險挑戰。為確保技術賦能行穩致遠，應遵循法治、專業、協同與創新原則，明確生成式人工智能的輔助定位與人機權責邊界，構建面向特定治理領域的專業化應用機制，利用技術促進多元協同共治，并持續驅動應用模式迭代升級，將生成式人工智能作為嚴謹規制下的智能化工具，服務于提升社會治理檢察建議的質量與實效，促進檢察工作高質量發展。

關鍵詞：生成式人工智能 社會治理 檢察建議 風險規制 數字檢察

完善社會治理體系是以習近平同志為核心的黨中央從推進國家安全體系和能力現代化、堅決維護國家安全和社會穩定出發提出的一項重大任務。［1］以DeepSeek為代表的生成式人工智能的出現引發熱議，其本質上是一種大語言模型（LLM）智能生成內容人工智能，具備在數據基礎上自主學習的能力，可針對客戶自然語言對應智能生成復雜的文本。［2］因其強大的自然語言理解與生成能力，展現出深刻影響社會各領域特別是法治工作的潛力。

檢察機關作為國家法律監督機關，在社會治理中發揮著重要的作用。面對新時代社會治理復雜多變的形勢和人民群眾日益增長的法治需求，檢察機關不斷提高檢察履職水平和服務能力。在此背景下，生成式人工智能為檢察機關提供了一個新的思路和新的工具，有助于提升檢察工作質效，增強檢察影響力和公信力。本文將闡述生成式人工智能在社會治理檢察建議工作中的應用潛力、面臨的風險挑戰，并重點研究風險規制原則與實踐路徑，以期為數字檢察背景下審慎、負責任地引入生成式人工智能提供參考。

一、生成式人工智能賦能社會治理檢察建議工作的可行性

生成式人工智能作為前沿數字技術，為檢察機關參與社會治理提供了新的動能，將其審慎應用于社會治理檢察建議工作是可行選擇。作為檢察履職的智能化輔助工具，該技術主要在以下幾個方面展現出賦能潛力：

（一）增強社會治理問題線索的挖掘與分析精準度

傳統檢察建議線索發現模式常顯現出被動與局限性，難以系統識別普遍性治理風險，且易導致重復監督。［3］生成式人工智能能有效突破此困境，通過對司法、行政、信訪、輿情等多源異構數據的深度分析與模式識別，輔助檢察機關精準捕捉隱藏的、系統性的社會治理漏洞與風險點，推動線索發現從“個案發現”向“類案治理”轉型，從而提升檢察機關參與社會治理的精準性。

（二）提升社會治理檢察建議的制發質效與專業水準

社會治理檢察建議的專業性與可行性直接關乎其實效。面對跨領域的復雜問題，檢察官常遇知識壁壘，影響建議質量。［4］生成式人工智能可通過學習高質量范本、法律法規及專業知識庫，輔助快速生成結構規范、邏輯嚴謹的建議草案，顯著提升制發效率。更重要的是，其能整合分析相關領域工作實踐與治理經驗，智能推薦更具針對性、創新性與可操作性的對策選項，輔助檢察官增強建議的專業性。結合其自動合規范性檢查功能，可整體性提升檢察建議文書的規范化水平。此外，運用語義理解技術對存量檢察建議進行智能比對，可有效避免重復制發，促進監督資源的集約化應用。

（三）拓展社會治理檢察建議的傳播渠道與社會影響力

檢察建議治理價值和實效的發揮，在一定程度上取決于其能否超越傳統的文書流轉模式，通過有效傳播來提升公眾知曉度和認同感，進而凝聚社會共識、促使相關部門協同、形成監督合力。生成式人工智能的多模態內容生成能力為此提供了解決方案，其可將專業文本智能轉化為圖文、短視頻、數據新聞等多元形態，拓寬傳播渠道，提升社會公眾的理解度。運用數據可視化技術生動呈現問題嚴重性與治理必要性，更能增強建議的說服力與認同感。通過提升透明度與公眾參與，間接強化落實的外部驅動力。

（四）創新社會治理檢察建議的落實跟蹤與效果評估模式

確保檢察建議有效落實并產生預期治理效果是實現監督閉環的關鍵，亦是實踐難點。［5］生成式人工智能能為此提供智能化支撐，例如輔助設定更量化的落實評估指標，自動生成標準化的“回頭看”核查工具。生成式人工智能在這一環節的核心價值在于智能分析被建議單位的整改反饋及相關客觀數據，進行多維比對印證，生成可視化評估報告，為判斷整改實效提供更客觀依據，并可對效果反彈或新風險進行預警。這有助于推動檢察建議工作從“程序性回復”向“實質性解決問題”的閉環管理轉變，提升監督質效。

二、生成式人工智能應用于社會治理檢察建議工作的風險與挑戰

盡管生成式人工智能為社會治理檢察建議工作帶來了諸多機遇，但亦伴隨著不容忽視的固有風險與現實挑戰。

（一）數據依賴的脆弱性與固化偏見的結構性風險

生成式人工智能的效能高度依賴于訓練數據的質量、規模與代表性。［6］在社會治理檢察建議領域，獲取并標注足量、優質、全面的專業數據集本身就存在很大難度。更為關鍵的是，訓練數據中潛在的偏差、過時信息或錯誤認知，容易被AI系統無差別地學習、復制乃至放大，從而導致其在線索挖掘、風險評估或對策建議等環節產生系統性失準。例如，若訓練數據未能充分反映區域發展不平衡或特定群體的困境，AI可能忽視相關領域的治理需求；若數據本身固化了某種社會偏見，則AI生成的建議可能帶有歧視性內容，這不僅損害個案公正，更可能違背檢察建議促進公平正義、維護弱勢群體權益的價值目標。這種對數據的絕對依賴性，使得AI應用潛藏著將既有社會不公內嵌于算法邏輯、形成隱性結構性歧視的風險。

（二）技術局限性引發的司法適用性沖突

當前生成式人工智能在模仿、關聯和生成文本方面能力突出，但其內在技術局限與司法活動的基本要求之間存在緊張關系。其一，“大模型幻覺”現象對事實準確性的挑戰。AI可能生成看似專業、邏輯自洽但與客觀事實相悖的內容。［7］若此類“虛假信息”未經嚴格甄別即被納入檢察建議，將嚴重損害司法文書的嚴肅性與公信力，甚至誤導社會治理實踐。其二，“算法黑箱”對程序正當性與可解釋性的背離。［8］AI復雜的決策過程往往缺乏透明度，難以對其推薦特定線索或建議某項措施的理由進行清晰溯源與合理解釋。這與法律監督活動所要求的論證充分、過程可查、責任明確的原則相悖，限制了對AI輔助結果進行有效審查與監督。其三，有限的實質性創新能力。AI的“創造”本質上是對現有知識模式的重構與延伸，對于需要深邃洞察力、價值判斷和突破性思維的復雜社會治理難題，其提出的方案可能囿于既有框架，難以提供真正具有前瞻性和根本性的解決之道。這些固有的技術局限性，使得AI在滿足司法活動所內含的真實性、正當性、可問責性與實質理性要求方面，面臨嚴峻挑戰。

（三）倫理責任歸屬不明與檢察官主導作用弱化的隱憂

將具有自主生成能力的AI引入檢察建議工作，不可避免地引發倫理考量與對檢察官角色定位的沖擊。首先，法律責任與倫理邊界的界定難題。當AI輔助生成的建議因錯誤、遺漏或潛在偏見導致不良社會影響或侵犯合法權益時，責任歸屬機制尚不明確。算法設計者、數據提供者、模型訓練者以及檢察官之間的責任如何劃分，是亟待解決的法律與倫理問題。［9］同時，AI本身缺乏人類的價值判斷、道德感和同情心，在追求效率最大化的過程中，其產出可能觸碰社會倫理底線或忽略特定群體的特殊需求，需要建立強有力的倫理審查與人工干預機制。其次，對檢察官主體地位與核心能力的潛在侵蝕。若檢察官過度依賴AI的分析結論與建議方案，可能逐漸弱化其獨立思考、審慎判斷、經驗積累以及在復雜個案中進行精微裁量的能力。長此以往，存在檢察官從運用技術的“主人”異化為被技術邏輯所“俘獲”的“傀儡”風險，可能導致檢察工作中寶貴的人性智慧、職業倫理和司法良知邊緣化，最終損害檢察建議所承載的匯聚各方力量助力國家治理體系和治理能力現代化的價值。［10］

三、生成式人工智能應用于社會治理檢察建議工作的原則與路徑

為確保生成式人工智能在社會治理檢察建議領域的應用能夠行穩致遠，既充分釋放技術紅利，又有效防范潛在風險，檢察機關需要秉持審慎態度，遵循特定原則，并探索與之匹配的實踐路徑。

（一）明確AI輔助定位，強化檢察官主體責任

社會治理檢察建議本質上是檢察機關依法履行法律監督職責、參與國家治理的重要方式，因此生成式人工智能的應用必須嚴格遵循法治軌道。首先，需要在制度層面清晰界定AI的輔助工具角色，其輸出內容僅供參考，最終的線索認定、問題定性、建議確定乃至制發決策，均需由承辦檢察官基于獨立判斷行使，并承擔相應法律責任，絕不能讓技術模糊甚至替代檢察官的主體責任。其次，鑒于AI分析常需處理敏感數據以挖掘治理線索，應當嚴格遵守數據安全與個人信息保護相關法律法規，履行嚴格的審批、脫敏、加密及權限管理程序，確保數據全生命周期的合法合規，防止發生次生風險。此外，為保障程序正義與建議的合理性，應盡可能追求算法的透明度與可解釋性，使檢察官能夠理解AI的判斷依據并進行有效審查。最后，針對AI的所有輸出成果，應當建立并嚴格執行嚴密的人工審核確認機制。檢察官需運用專業知識、經驗和社會情理進行全面審慎審查，杜絕“機器生成即采信”的傾向，確保建議的事實準確性、法律適用精確性、邏輯嚴謹性、建議可行性及潛在社會影響均符合要求。

（二）構建專業化應用機制，保障建議制發質量

社會治理檢察建議的質量高度依賴于對特定領域治理規律的深刻理解和問題解決方案的專業水準，AI的應用應當服務于并有助于提升這種專業性。為此，需要針對檢察建議常涉及的重點治理領域如生態環保、食藥安全等，投入力量精心構建專業化、場景化的高質量訓練數據集，包括法律法規、政策文件、典型案例、優秀建議及行業知識，這是訓練出能理解并輔助解決具體治理難題AI模型的基礎。考慮到高質量數據集獲取與標注面臨的實際挑戰，需采取多方策略，包括加強跨部門數據共享與合作、探索運用自動化工具輔助清洗標注、優先聚焦重點高頻領域積累數據，以及建立數據持續更新與質量控制機制。同時，檢察機關需大力培養既懂法律、又懂技術、還理解社會治理邏輯的復合型人才，使其能夠批判性地評估AI的適用性與局限性，并深度參與模型的設計、優化與評估。尤為重要的是，要探索將經驗豐富的檢察官在實踐中積累的隱性知識、判斷規則、風險識別模式等，通過規則嵌入、數據標注反饋等方式融入AI系統，使模型能更好地模擬專業思維。最后，應當高度警惕并主動治理算法偏見，尤其是在涉及弱勢群體或區域差異的治理問題上，應建立跨學科的常態化偏見檢測與修正機制，確保AI應用有助于促進實質公平正義。

（三）利用AI促進多元協同共治與工作效能提升

社會治理檢察建議的有效落實往往需要多部門協同和社會力量參與，生成式人工智能應被用來增強內外部溝通協作效能，促進社會治理共同體的形成。在確保安全合法前提下，可探索利用AI整合分析跨部門數據，這就要求各部門在嚴格遵守國家數據安全與個人信息保護相關法律法規的前提下，建立規范的數據共享與使用協作機制，依托安全可控的技術平臺，并明確數據處理的全流程規范，確保數據獲取渠道合法、處理過程安全、應用目的限定。通過更精準地識別跨領域、跨層級的系統性治理風險，為制發需要多部門協同落實的建議提供依據，并輔助生成初步風險評估報告以促進會商。在與被建議單位溝通協商環節，形成更充分、更具說服力的溝通材料，輔助分析異議，尋找建設性方案，提升溝通協商的智能化水平。同時，生成式人工智能作為輔助工具，將檢察建議的專業內容，轉換成易于公眾理解的、多種形式的內容，用于向社會發布，能有效提升透明度，引導公眾有序參與監督，AI亦可分析公眾反饋，為建議的完善提供參考。對于需要多方協作落實的建議，AI可整合分析各方進展數據與反饋信息，形成綜合性的落實效果評估視圖，支持檢察機關與相關單位共同掌握進展、發現問題、調整策略，提升協同治理效能。

（四）持續推動AI應用模式創新迭代

面對快速發展的AI技術和不斷變化的社會治理需求，檢察機關應保持開放心態，以解決檢察建議工作中的實際問題為導向，積極探索、審慎試點、持續優化應用模式。需要加強頂層規劃與應用場景設計，結合檢察建議工作的痛點難點，系統謀劃應用具體環節、功能需求與發展藍圖，避免盲目跟風。鼓勵在特定業務條線或地區進行小范圍、多場景的先行先試，開發驗證針對性的輔助工具，如特定風險智能預警模型、建議質量智能評估工具等，積累經驗后逐步推廣。應推動將生成式能力與現有數字檢察平臺深度融合，構建覆蓋檢察建議全流程的智能化工作平臺，實現數據貫通與功能協同。此外，建立檢察官在使用過程中的便捷反饋渠道與持續優化機制，將應用效果、問題與建議及時反饋給技術團隊，用于模型的迭代升級，形成應用與研發的良性循環，驅動AI在社會治理檢察建議工作中的應用不斷深化。