大語言模型在司法審判輔助場景中的應用研究

中圖分類號：D926.2 文獻標志碼：A 文章編號：2095-2945（2025）19-0180-05

Abstract：Withtherapiddevelopmentofartificialintellgencetechnology，LargeLanguageModels（LM）havemade significantprogressinthefieldofnaturallanguageprocessing.ThispaperdiscusstheapplicationandprospectsofLarge LanguageModelinjudicialtrialasistanescenarios.Byanalyzingthemainscenariosofjudicialtrialassistance，aswellasthe currentsituationandproblemsoftraditioalartificialinteligenetechnologyinteapplicationofjudicialtrialasistance，this paperstudiesthekeytechnologiesandapplicationscenariosoftheLargeLanguageModelintheaplicationofjudicialtrial assistance，revealingitsroleinimprovingadjudicationeficiencyandpromotingjudicialfaiess.ResearchshowsthattheLarge LanguageModelhasbroadaplicationprospectsinjudicialtrialassistance，butitstillneedstobecontiuouslyoptimizednd improved.

Keywords：LargeLanguageModel（LM）；artificialinteligencetechnology;judicialfield;judicialtrialsistace;adjudication efficiency

智慧司法發展至今，還存在多元異構司法知識難以統一表示、難以與法官理解協作交互、應用不能隨辦案實際使用數據進行持續優化等問題，導致所支撐的業務具有邊緣輔助為主、裁判等核心業務輔助能力不足、認知理解和說理能力較弱的特征。

以ChatGPT等為代表的生成式大模型，經過在大量數據上的語料訓練、指令微調以及人類反饋強化學習，在意圖理解、知識認知、體系架構等方面具有多方面的優勢，正在為司法領域人工智能技術帶來技術范式的轉移，為貫穿政法領域應用提供了一站式解決的可能。

本文旨在系統探討大模型在司法審判輔助場景中的應用，通過詳細分析其技術原理和實際案例，揭示大模型在提高裁判效率、促進司法公正等方面的潛力。具體而言，本文將開展大模型在爭議焦點識別、文書自動生成、智能輔助審判等環節的探索研究，探討其在司法實踐中的實際效果和技術挑戰，為推動智慧司法建設提供理論依據和實踐參考。

1 司法審判輔助應用概述

1.1 司法審判輔助應用基本介紹

司法審判輔助應用是一種利用現代技術手段，特別是大數據、人工智能等技術，來輔助法官進行案件審理和裁判決策的系統。其主要具備的核心功能有：案件特征提取、爭議焦點識別、裁判說理生成、論證溯源、文書生成、類案推送和法條推送等。旨在實現服務司法審判全流程AI賦能，重點面向刑事審判、民事審判以及庭審環節提供智能化和自動化的服務能力，輔助法官提升審判效率，促進裁判尺度統一，實現同案同判，增強案件裁判結果的可解釋性，提高司法裁判的公信力[]。

1.2傳統人工智能技術在司法審判輔助場景的應用 現狀

傳統的人工智能技術，例如自然語言處理、深度學習，以及機器學習等關鍵技術已經在智慧司法領域得到了實際的應用，并取得了一定的應用效果，在司法審判輔助應用場景中，具體體現在以下幾個方面。

一是案件認知階段，根據案件的前置文書，采用正則表達式、機器學習等技術手段，結合通過專家經驗梳理的屬性標簽，實現案件特征提取、案件事件抽取，以及案件基本信息抽取等能力④，可以將非結構化文書進行結構化轉換，并支持過程中的信息溯源，實現查有所依，可以有效地輔助法官快速閱卷，整理案件脈絡，構建案件畫像，形成案件概覽。

二是案件推理階段，結合案件特征，以及案件的事件脈絡等關鍵信息，通過深度學習等關鍵技術手段，提供爭議焦點識別、事實沖突檢測、法規法條推送、類案智能推送等服務能力。深入服務法官的審判工作，實現全過程賦能，結合案件特征為法官提供針對性的法律知識，相似案例，同時識別案件的爭點和問題，有效輔助法官實現同案同判。

三是裁判階段，根據法律專家知識和經驗，結合歷史案件總結、量刑規則指導等關鍵手段，通過機器學習與規則相結合的方式，實現裁判結果預測、基于類案的裁判說理推薦，以及最終的裁判文書生成等服務能力[5。為法官在司法審判的最終環節提供裁判結果的論據說理，輔助提升司法公信力。

1.3傳統人工智能技術在司法審判輔助能力應用中的主要問題

當前，智能化技術對司法審判輔助仍然停留在“技術嵌入\"層面。究其原因還是技術“智能化\"程度的不足與司法場景下“適用性”的高要求之間的矛盾。傳統人工智能技術被廣泛應用于司法場景時，暴露出了一些瓶頸和問題。AI大模型的出現則為解決下述問題提供了新的解決方案。

一是準確性有限，高度依賴標注數據，制約智能化服務研發效率與質量。以典型的案例特征提取、爭議焦點識別等任務為例，傳統人工智能技術往往依賴通過專業法律經驗構建的法律知識圖譜。在這種技術中，法律邏輯研究水平、數據標注質量及覆蓋度將嚴重影響機器對案例要素認知的準確性和全面性。高度依賴標注數據的特性導致基于傳統人工智能技術的司法智能化服務研發效率難以提升、智能化服務質量受到制約7]。

二是知識理解與邏輯推理能力不足，制約服務專業度與智能化程度。不同于其他通用領域，法律領域的諸多場景，如證據鏈構建、事實推理認定等，需要大量法律知識及邏輯推理。在傳統人工智能算法上這些知識與推理邏輯往往難以通過標注數據的方式被準確習得8，因此，無法保證模型結果具備與專業法律人士相較的法律知識與司法邏輯特性。

三是缺乏自然語言生成與對話能力，制約智能化服務靈活性與便捷度。傳統人工智能模型往往受限于監督學習為主的訓練模式，無法提供流暢、富有邏輯的生成式響應。以文書生成場景為例，傳統技術往往通過單一模板與信息回填方式實現文書部分段落的輔助生成，生成的內容比較模板化，或者機械地引用歷史相似案件的裁判說理內容，難以實現裁判說理、法院觀點等開放性內容的輔助生成。

2大語言模型在司法審判輔助中的關鍵技術2.1 司法審判輔助應用的技術架構

面向司法領域運用大模型技術在司法審判輔助場景中應用，需要構建大模型底座，通過構建數據集、知識庫，以及模型訓練等能力，結合司法審判輔助的應用場景，研究大模型能力如何在可認知、可推理、可溯源的司法審判架構體系中落地，形成以數據、模型和知識服務為支撐的司法審判輔助能力應用，如圖1所示。

具體研究內容如下。

1）基礎支撐：提供基礎支撐的基礎設施層，主要包含GPU、存儲器、算力資源等。

2）數據處理：數據經過請過清洗、數據增強處理之后，存儲于數據資源中，用于訓練和微調法律大模型的大量文本數據，包括法條、司法解釋、法律咨詢、判決文書等。

3）RAG知識構建：構建由專家知識積累和經驗總結形成的司法知識庫、語料庫。主要包含：法律法規、司法解釋、指導案例、專家觀點、裁判文書，以及結合司法領域專業知識和應用場景歸納和整理形成語料庫等。

4）模型訓練：根據不同的指令任務進行模型訓練，包含基礎模型、監督微調、模型評估、反饋強化、模型推理等模塊。

5）服務層：通過模型的學習和訓練形成的服務能力，包含輔助閱卷、刑事審判、民事/行政審判等模塊。

2.2大語言模型在司法審判輔助中的關鍵技術

2.2.1 RAG知識庫構建

因大語言模型文本生成的底層原理是基于概率的tokenbytoken的形式，因此會不可避免地產生“一本正經的胡說八道\"的情況，也就是人們常說的“幻覺問題”。同時，大語言模型的規模越大，訓練成本就越高，周期也就越長。那么具有時效性的數據也就無法參與訓練，所以也就無法直接回答時效性相關的問題。而面向司法審判業務輔助能力，對輸出的正確性，以及法律條文和法律文書更新的時效性要求是非常高的，所以本文采用的大語言模型技術，就是通過大語言模型外掛知識庫的方式提升司法審判輔助應用中的智能化能力，所以本文研究主要內容為通過大語言模型外掛法律QA訓練語料，以及向量化的法律知識，提升大模型的法律垂領的認知能力。大語言模型服務能力生成的全過程如圖2所示。

RAG知識庫構建是架構中的基礎，首先通過知識分類分塊處理，將各種文檔數據分割為多個段落，隨后，利用文本向量化模型將這些段落轉化為向量，并構建文檔向量索引庫，便于后續知識庫檢索。

從流程圖中可以看出文本向量化整個架構中的關鍵環節，向量化是通過將數據轉化為向量形式，結合稀檢索和稠密檢索方法，實現了全面的知識增強。稀疏檢索如TF-IDF在關鍵詞匹配上表現出色，而稠密檢索則通過深度學習生成的向量進行語義理解。這種混合方法不僅提升了主題挖掘的準確性，還支持語義分析、關系抽取和個性化推薦，為數據提供了更深入的洞察和分析能力。向量化檢索技術流程圖如圖3所示。

文本知識通過向量化處理入庫之后，在用戶發起輸入時，首先將輸入文本轉化為向量，隨后進行向量檢索操作，匹配最相關文檔段落，匹配結果結合提示詞模板組裝成提示詞，輸入大模型服務，生成最終的結果輸出。本次研究構建的知識庫包含裁判文書、法律法規等信息基礎超2億余條知識。

2.2.2 大語言模型微調

本文在通用大模型的基礎上通過監督微調的方式來進一步提升通用模型對法律領域知識的理解、推理及生成能力。本研究中，針對法條推薦爭議焦點歸納、案件認知思維鏈、裁判說理、案情總結等場景歸納總結14類語料庫，形成300余萬對QA訓練語料。語料分布見表1。

整個訓練過程基于Qwen2.5-14B-Instruct模型利用Lora高效微調方式進行監督微調。訓練過程的超參數設置如下：參數矩陣的秩（Lora_Rank）設為8、批大小（batch size）為196、學習率為 5×10^-5.3 個epoch訓練階段、上下文長度為4096個Token、訓練過程在8^*A100GPU 上進行。

在微調后的大模型上，以裁判說理生成能力為例，圖4展示了大語言模型生成的裁判說理段落，左側為輸入，包含訴請和查明事實，右側為輸出的裁判說理。

了相關法條，并對裁判結果進行預測，生成內容較完整，可輔助法官完成裁判說理的論述。

2.3大語言模型在司法審判輔助中的應用場景

介于大語言模型強大的自然語言生成和理解能力，在司法審判輔助中的應用場景可以做到廣泛而深入，進而貫穿司法審判輔助的全流程，核心的應用場景如下。

大語言模型生成的說理段落較之前模版式的生成內容更加符合輸入案例的實際情況，同時精準引用

2.3.1 案件特征識別

案件特征識別是通過人工智能技術在文書中提取案件的基本信息、訴訟請求、案件事實情節、爭議焦點等信息，例如針對一個刑事案件通過案件特征識別可以識別案件的案由、當事人、布爾型事實、數值型事實，以及量刑情節等。大語言模型通過自動標注能力可以快速提升標注樣本量，有效提升識別準確率。

2.3.2法律知識檢索

輸入 輸出【訴請】：1、依法判令二被告共同償還原 本院認為，合法的借貸關系受法律保護。本案中被告借款本金35000元及利息（利息自2019年 告祁某某向原告借款，并約定了利息，借款到期后，7月29日按照約定利息1分計算至付清之日 被告祁某某未履行還款義務，應當承擔還款責任。止），2、涉案費用由被告承擔。 原告主張的利息約定符合法律規定，本院予以支持。【查明事實】：本院經審理查明認定事實如 本案中被告祁某某與被告翟某某系夫妻關系，上述下：原告楊某某與被告祁某某、翟某某系朋 借款發生在二人夫妻關系存續期間，屬于夫妻共同友關系，被告祁某某與被告翟某某系夫妻。 債務應由二人承擔共同清償責任。綜上所述，依照被告祁某某因做生意資金緊張向原告借款 大模型 《中華人民共和國民法典》第六百六十七條、第六35000元，并于2019年7月29日向原告出具 百七十五條、《最高人民法院關于審理民間借貸案借條一張：“借條今借到楊某某現金人民幣 生成 件適用法律若干問題的規定》第二十四條、《最高35000元（參萬伍仟元整）利息每月350元借 人民法院關于審理涉及夫妻債務糾紛案件適用法律款人祁某某41092819832019年7月29號”。 有關問題的解釋》第三條及《中華人民共和國民事后經原告多次催要，被告拒不還款，無奈 訴訟法》第一百四十四條之規定，判決如下：被告祁訴至法院。 某某、翟某某于本判決生效之日起十日內償還原告上述事實有原告陳述及提供的借條、家庭 楊某某借款本金35000元及利息（利息自2019年7月關系成員證明、與被告翟某某電話錄音光 29日起按照月利率1%計算至付清之日止）。盤在卷予以證明。

法律知識檢索是指通過用戶或者系統的輸人，從知識庫中檢索相應的法律法規、案例、卷宗、圖書等信息，依托大語言模型在用戶意圖理解、文本語義理解、專業知識檢索等方面技術優勢，可以降低對輸入的專業性要求，同時在應用上，可拓展建設對話式搜索服務和檢索內容，面向法官實現全流程伴隨式信息檢索，同時可借助更多細節詢問、清晰度改進和想法反饋來優化搜索結果。

2.3.3 裁判說理生成

裁判說理生成是基于案件的事實情節、訴辯、抗辯和爭議焦點等信息自動生成裁判文書中的本院認為段落內容，包含說理、裁判結果預測以及引用的法條信息等。大語言模型可以基于海量案例大數據以及強大的文本生成能力，訓練出一位“博學多才”的數字法官助手，提升裁判說理生成內容的可采納率，同時減少裁判結果預測的偏離度，為法官提供精準化的輔助決策服務。

3大語言模型在司法審判輔助中面臨的挑戰與對策

3.1 數據質量

大語言模型的學習訓練效果在很大程度上取決于數據的質量。目前，我國法律數據較為分散，數據質量參差不齊，需要加強對高質量法律數據的收集和整理。后續需要進一步加強頂層設計，加強法律數據治理，建設環境司法數據中臺，健全司法數據標準及規范體系。

3.2 技術難題

雖然大語言模型在法律領域的應用取得了一定的成果，但仍有許多技術難題需要解決，如模型的可解釋性、泛化能力等。后續需要進一步健全完善算法治理機制，促進環境司法審判公平正義，確保算法決策的透明度和公正性。

3.3 法律倫理

司法審判輔助的應用需要遵循法律倫理原則，確保公正、公平、透明。如何在技術發展與法律倫理之間找到平衡，是司法審判輔助服務能力發展過程中亟待解決的問題。后續需要進一步完善多元問責機制，筑牢司法監督管理體系，加強對司法審判輔助系統的監管和評估。

4發展前景

隨著大語言模型技術的不斷進步，司法審判輔助系統在法律領域的應用前景十分廣闊。未來，大語言模型將進一步提升其理解和生成自然語言的能力，實現對法律知識的深度挖掘和高效利用，為法官提供更加智能化、精準化的裁判輔助支持。同時，司法審判輔助系統將與法律知識圖譜等技術相結合，為用戶提供更全面、更直觀的法律服務體驗

5結束語

本文系統探討了大模型在司法審判輔助場景中的應用潛力、關鍵技術和實際案例。通過對司法審判輔助場景的詳細介紹和現有文獻的綜述，明確了大模型在司法領域的巨大應用價值和優勢。由于大模型在自然語言理解和文本生成方面的技術優勢，可以大大提升爭議焦點識別、裁判說理生成、類案智能推送等環節的準確性和效率。未來大模型在輔助辦案過程中將發揮更大的作用，通過交互式的交流模式，徹底改變現有法院辦案的檢索方式，實現人機協同，時問時答，精準溯源，推進智慧司法進一步提升法官的辦案效率，促進司法公平公正。

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