以“‘人工智能+检察工作’公诉领域前瞻”为主题的第七场检察大数据应用沙龙在国家检察官学院贵州分院举行。本次沙龙是贯彻全国检察机关智慧检务工作会议精神的重要一环，旨在加强全国检察机关智慧公诉学习和研讨，促进各地公诉部门与相关智慧检务专家的沟通和交流。北京大学法制信息中心主任、北京北大英华科技有限公司总经理赵晓海和北京北大英华科技有限公司法律大数据研究员温丹阳作为企业代表参加了本次沙龙并进行了精彩发言。

 

检察日报社党委副书记、副总编辑王守泉：党的十九大报告提出：“提高社会治理社会化、法治化、智能化、专业化水平。”我们相信，人工智能应用将越来越广泛。在最高人民检察院党组的高度重视下，人工智能、大数据等技术在检察工作中应用的深度和广度不断提高。今年9月份，全国检察机关智慧检务工作会议在苏州召开，会议再次强调了人工智能、大数据在智慧检务中的作用。检察日报社一直高度重视贯彻落实最高检“科技强检”系列战略部署。正义网积极发挥网络新媒体的独特作用，在推进落实“互联网+检察”行动方面，做了些力所能及的工作。

 

最高检检察技术信息研究中心副主任幸生：要抓好智慧检务建设，还需要统筹兼顾，准确把握智慧检务创新发展的三个关系。一要处理好外部借力和自主开发的关系。要努力营造以检察机关为主导，以科研院所和高科技企业为支持的良好合作关系，广泛凝聚各方力量携手推进智慧检务事业。二要处理好统筹分工和各地创新的关系。一方面，最高检在进行顶层设计时，将充分发挥对基层实践的引领、规划和指导作用，注重激发一线检察院创新动力，鼓励各地根据实际需要，探索研发信息化与检察工作相结合的特色应用产品。另一方面，一线检察院在践行地方创新时，要加强兄弟单位间的横向交流学习，使个性化的创新实践提升为普适性的成果，形成可复制、可推广的全国经验。三要处理好业务部门和技术信息化部门的关系。深化智慧检务事关检察工作全局，事关检察事业长远发展，检察机关内部没有旁观者、局外人，全体检察人员都是参与者、亲历者。

 

第一单元：主旨演讲

 

贵州省检察院副检察长肖振猛：近年来，贵州省检察机关围绕司法改革新要求，抢抓贵州作为国家大数据综合试验区的历史机遇，大力推进大数据的运用，以科技手段推进刑事诉讼改革，靠信息化破解公诉工作长期存在的案多人员少、案新经验少、案难骨干缺的难题，用大数据提升公诉工作的品质，主要体现在以下几个方面：一是通过繁简分流，智能侧重，助推办案质量、效率双提升。二是智能预警，助推证据审查质量提升。三是代入数据、智能支撑，助推庭审实效提升。四是要素画像，智能关联，助推办案精准化水平提升，确保同案同办，同案同判。五是深挖数据、智能分析，助推决策科学性提升。

 

最高检公诉厅副厅长张相军：最高检公诉厅将认真贯彻落实全国检察机关智慧检务工作会议精神，坚持‘四个统一’的基本原则，在会同技术信息研究中心明确智慧公诉首批试点应用单位及建设项目的基础上，进一步加强对智慧公诉建设和应用的顶层规划和统筹协调。一是在前期出台刑事公诉案件证据审查指引等规范基础上，继续完善公诉工作规范化体系，如抓紧制定出台举证质证指引、刑事抗诉指引等，为研发智能辅助司法办案系统提供法律规范依据。二是适应诉讼制度改革和司法责任制改革提出的新要求，改进传统的办案模式，比如对检察官直接决定起诉的案件，完善审查报告制作的证据分析模式，对接出庭举证质证，减少办案人的重复劳动，为各地优化办案流程提供支持。三是总结首批试点应用单位经验，借鉴有关地方智慧公诉建设和应用技术规范，会同技术信息中心制定“三远一网”、出庭一体化平台的建设应用技术标准和操作规范。四是围绕加强公诉业务与现代科学技术深度融合，紧紧依托相关高校和科研院所、高新技术企业和专家的支持，促进智慧公诉建设和应用向纵深推进。

 

最高检检察技术信息研究中心副主任刘品新：人工智能和公诉工作结合将实现由证据审查走向法律适用。要通过人工智能帮助确定怎样定罪量刑？怎么进行证据认定？怎么提出预案？怎么进行应变？其中核心的问题是法律判断的问题。人工智能+检察工作，将由分散的工作模式走向生态的协同，最终实现四个统一。人工智能和公诉工作的结合离不开生态系统，涉及很多相关知识，比如法律、数据、管理科学、统计学等专业知识，但高等院校的专业一般不能提供跨界的知识，这就影响到智慧公诉的推动，因此检察院的各个业务部门构成生态协同系统，其中公诉部门为主导。

 

第二单元：专家发言

 

东南大学法学院副教授、院长助理王禄生：十九大报告中习近平总书记明确提出要深化司法体制综合配套改革。因此新一轮“智慧检务”的建设要紧密围绕综合配套改革展开，从而赋予其以新的时代意义。当前检察智能辅助办案系统包括类案推荐、量刑建议辅助和非常规案件预警三大典型应用。这些应用的开发一般遵循图谱构建、情节提取、类案识别、模型训练、量刑预测、偏离预警等六大关键的步骤。尽管目前大数据和人工智能技术有了长足的发展，但在上述六大关键步骤中仍然存在不同程度的技术障碍。第一，图谱构建的人工化是当前司法大数据与人工智能的主要障碍之一，下一步应当尝试知识图谱的半自动化构建；第二，在情节提取方面，当前自然语义识别技术的提取准确度仍然有待提高；第三，在类案识别方面，应当尝试由情节匹配向法律关系与争议焦点匹配转变；第四，在模型训练方面，需要着重关注数据的差异化与本地化；第五，在量刑预测方面，要处理好过程的科学性与可理解性的问题；第六，在偏离预警方面要进一步提升预警的准确度。

 

江苏省南京市建邺区检察院副检察长李勇：目前数据有两个困难：一是内网保密要求。由于内外网的安全保护问题，检察机关事实上形成“信息孤岛”和“数据孤岛”，智能化程度必然没有根基。比如，我们现在投入大量精力制定证据合法性规则比对，但是司法解释一修改，很多东西都要人工去修改，耗费人力资源。对于人工智能来说，数据就是生产资料，必须打破信息孤岛，让数据流通起来。二是知识图谱的建构。人工智能进行判断、预测和推理的前提在于将法律规定、案例事实由自然语言翻译成机器语言，需要深入认识法律概念和概念之间的复杂关系，并建立知识图谱与推理模型。

 

浙江省余杭临平地区检察院副检察长郁勇：大数据、人工智能在公诉领域的应用要以信息化的“智”，提升检察官的“慧”。智是手段、方式，慧是核心、根本。所有研发系统是否成功的标准只有一个：所研发的产品不是领导说“你要用”，而是检察官说“我想用”。我们将以这三个字为标准，开发出一套我们所有检察官都想用的系统。

 

中国人民大学法学院助理教授杜磊：我们可以借助大数据人工智能的手段实现改革的目标，突破传统模式：第一，传统的模式下侦查和公诉之间如何协作和配合？在传统的模式下，公诉人员必须在侦查机关将案件移送审查起诉后才可以介入。大数据背景下，当侦查部门人员录入数据的时候，平台就会给你一个指引，也就是说，新型的智慧检务下，介入在侦查过程中就实现了。第二，介入有效果。原来能不能按你的要求来是不确定的。现在像一个过关游戏，如果不达到这个要求，案件不能到下一步。第三，在时间成本上更有优势。智慧检务模式之下，不需要把这个案件移送到审查起诉后才能判断证据是否满足了公诉的要求，也就不存在往返卷宗的问题，减少了时间的成本。

 

企业代表

 

北京大学法制信息中心主任、北京北大英华科技有限公司总经理赵晓海：在新的时代下，我们要发挥北大法宝新的作用，充分利用人工智能和大数据，发展科学立法和公正司法的应用。

 

北京北大英华科技有限公司法律大数据研究员温丹阳：刑事法律最终以事实为依据，以法律为准绳，在案件的办理过程中，我们免不了要查找相关的法律依据、一些相关案例和专家的学术观点。我们跟刑法学界的陈兴良等专家团队，历时两年，建立起了涉及到刑法疑难问题解析的知识库，再辅以技术手段，就可以实现在案件办理过程中，智能推送法律根据、智能推送学术观点，真正实现智能的精准推送，要实现以推送为主，以高级检索为辅，达到最为理想的法律适用。

 

第三单元：自由讨论

 

（自由讨论环节由贵州省检察院信息中心主任冯涛主持）

 

贵州省检察院信息中心主任冯涛：目前在技术上可以通过计算机直接从侦查机关电子卷宗里面抓取数据回填到案卡等，但是准确率不高。需要通过另一种手段来辅助，希望和侦查机关在网上移送案件的时候同步交换这些数据。这样的话，既提高了准确率，也解决了数据的录入问题。

 

北京市房山区检察院公诉部主任黄杰：大数据、人工智能对基层检察机关的办案提供了非常好的参谋助手作用，而且能够缩短办案时间、提高办案效率。首先可以从一些事务性的工作中解脱出来，比如制作一些人工智能化的审查报告，减少一定的工作量等。希望人工智能系统能够检索推送或者抓取到对于指引办案有用的数据。

 

广西壮族自治区检察院检察技术处调研员、司法鉴定中心主任邹友：如何应用大数据思维，提高法医技术性证据审查智慧化水平，更好地为智慧公诉服务，我们的设想是分三步走，建设一套逐步实现三个层次功能、服务三类对象的法医技术性证据审查辅助办案系统。第一步是为法医审查提质增效服务。第二步是为检察官初步审查+法医半人工智能化审查提供服务。如果第二步能实现，第三步再考虑建设机器人法医，为智慧检察官、智慧法官、智慧律师提供服务。

 

重庆市梁平区检察院检察长王鸣隆：人工智能，不管是阿尔法狗或者是相关资料上提到的，把人工智运用到自动驾驶上，甚至可以让信息上传或下载实现交汇。我们是否可以设想，机器人法律专家以领导的形式实现智能化，用我们的眼睛，用法律人的思维，作为一种高端的真正的智能指导办案？

 

河南省检察院高级工程师、首批全国检察技术信息网人才库专家马建刚博士：大数据辅助量刑建议，主要解决司法任意性问题，防止同案不同诉。我想主要可以从量刑参考模型构建、量刑关键信息指标体系、量刑加重和减轻情节的关键信息提取和同案相似案件中的地域因素综合评估。辅助制作出庭预案。可以通过大数据辅助判断证据材料可采纳性程度，将证据材料与待证事实建立关联关系，并对关联关系是否成立进行大数据的分析，进行量化的评价，来辅助公诉人预判，确定证据被法庭采纳的可能性大小。智能辅助生成起诉书。我们推送给公诉人的起诉书，可以通过点赞的方式筛选出最适合公诉人自己选出来的起诉书。

 

海南省三亚市城郊检察院公诉局局长赵磊：在大数据的基础上建立计算机的学习规则。人工智能最简单的是入门攻克，就是大家比较熟悉的智力测试题，让计算机用思考的方式判断证据，比如以大数据为基础，让机器来帮助我们思考，确定证据是否可以采信，这对年轻的检察官审查重大疑难案件将会有很大帮助。

 

四川省资阳市检察院公诉处副处长赵纯东：第一，在智慧公诉的发展过程中，很多人工智能在逐渐深化运用，或者是去辅助我们办案。但是，我们不免担忧，像检察官自身的成长，是否会因为人工智能的辅助工具而产生自我退化？第二，机器和人的区别是思考的能力。机器按模型进行演算，而人有思考能力。这也产生一个问题，机器的思维是否是完全正确的？个人建立的情感的因素最后是否会产生矛盾的结果？怎么解决他们之间的相互制约的关系？

 

贵州省贵阳市南明区检察院侦查监督科副科长苑昊亮：目前，基层工作量比较大，最简单的行贿工作查询，我们一年都有14000件。我们必须拥抱大数据，向科技要检力，这也是我们必然的一个需求。我相信大数据与智能化运用，肯定会思则变，变则通，智慧检务肯定明天会更好。

 

河南省郑州市检察院公诉二处副处长张伟：员额司法体制改革后，检察系统很多数据都由书记员处理。书记员的职责是否可以由人工智能来替代？比如证据的摘录、文书填录。关于统一业务系统，该系统和人工智能结合还有待于升级，比如有些文书自动生成，大家办案效率也会有明显的提高。

 

第七场检察大数据应用沙龙活动由高检网编辑部主任、正义网常务副总裁钱贤良主持。

 

所有专家发言仅代表个人观点。