当前，人工智能在检察领域的深度应用为公诉工作高质量发展提供了新的技术路径。通过优化司法流程、辅助公诉决策、平衡多元价值等，人工智能在助力提升公诉质效、保障司法公正、践行司法为民理念等方面发挥着重要作用。但与此同时，这一进程也面临技术逻辑与司法逻辑存在潜在冲突、检察官主体性可能受到削弱等风险隐患。对此，需探索人工智能赋能公诉工作风险防控对策，从把握工作原则、强化规则机制供给、加强规范化建设和提升人员能力四方面协同发力，促进人工智能与公诉工作深度融合，推动人工智能更好赋能公诉工作。
准确把握人工智能赋能公诉工作原则要求
明确人工智能应用边界。人工智能在公诉工作中的基本定位应是“辅助工具”，通过提供数据支持、案例参考等功能，协助检察官高效履职，而非替代检察官的核心决策权与判断权。因此，必须为人工智能的应用划定清晰边界，以有效规避过度依赖及潜在滥用风险。具体而言，需从应用范围和适用条件两个维度进行严格把控。首先，就应用范围而言，应明确界定人工智能技术的应用领域，例如公诉流程辅助管控等事务性工作。这类工作标准化程度高、规则明确，技术介入可有效提升效率、减少机械性误差。而对于公诉的核心环节，如法律适用争议的阐释、证据采信标准的把握、量刑建议权行使等，由于涉及法律解释与价值判断，仍需由具备专业素养的检察官完成，以确保公诉的权威性和公信力。其次，在适用条件设定方面，建立分级分类应用机制。针对简单重复性刑事案件，可在公诉全流程适度引入智能辅助系统；对于疑难复杂刑事案件，则主要在信息检索、案例比对等环节提供支持。同时，需根据公诉不同阶段特性设定不同应用规则，如在证据审查阶段，可侧重发挥人工智能数据校验功能；在量刑建议阶段，则需限制算法模型的权重影响，确保技术始终处于辅助地位。通过这种双维度管控机制，既能发挥人工智能在提升公诉质效、优化资源配置方面的技术优势，又能坚守检察官的主体地位和价值导向，实现人工智能赋能与司法公正深度融合、有机统一。
聚焦公诉重点需求。人工智能应用于公诉工作，应聚焦提高公诉效率、保障司法公正、提升司法公信力等方面。例如，可依托人工智能技术实现类案公诉标准自动比对、证据链完整性和法律适用准确性自动筛查、案件质量全流程智能监管、基于历史数据为当事人提供公诉风险分析以及公诉预期智能评估等功能，以辅助减轻检察官相关工作压力。同时，还可利用人工智能技术构建公诉直播智能解析平台，比如自动生成公诉重点摘要，供公众查阅；开发公诉文书可视化系统，通过图表呈现公诉逻辑；等等。
强化人工智能赋能公诉工作规则机制供给
加强司法规则供给。在人工智能司法应用推进过程中，需同步完善配套规则体系，确保技术赋能始终在法治框架内运行。一方面，制定与人工智能技术应用相适配的证据审查规则等具体规范，明确应用场景、操作流程，确保技术应用的合法性与规范性。另一方面，针对技术应用衍生的新型法律问题开展前瞻性研究，通过出台司法解释、发布指导性案例，为司法实践提供明确指引。例如，可专门针对人工智能证据审查技术制定相关司法解释，明确其适用条件、程序要求及责任认定标准，形成技术赋能与规则约束的良性互动。
丰富公诉案例供给。探索形成智能化办案案例，通过提炼技术应用范式、优化人机协同规则，为人工智能与公诉工作深度融合提供实践样本。需进一步丰富公诉案例供给，强化典型案例体系化建设：全面梳理各地检察机关人工智能赋能公诉工作典型案例，按照证据存证、智能分案、类案检索等场景分类提炼技术应用标准；建立“案例反馈—算法优化”迭代机制，推动检察官在办案中总结技术应用经验，形成兼具公诉规律与技术特性的公诉范例。例如，探索构建电子证据平台，通过区块链技术实现电子证据全流程存证核验，以“技术固化证据—算法验证真实性”的应用模式，为公诉工作提供智能化辅助方案。
推进人工智能赋能公诉工作规范化建设
坚持顶层设计与基层探索并重。将顶层规划的引领性与基层公诉实践的创新性有机结合，在避免重复建设的同时，形成顶层设计与基层探索协同推进的良性循环。顶层设计为各地检察机关提供明确方向；地方检察院层面，开展试点“异步公诉”模式，通过智能语音转写、证据智能比对等技术，大幅缩短案件平均审理周期，提升工作质效。还可聚焦“区块链存证”场景，研发“网通公诉链”系统，实现公诉中电子证据全流程可信验证。
坚持综合性模型与专业化模型并重。在推进人工智能赋能公诉工作中，构建既具有通用性又具有专业性的模型体系至关重要。这一体系的构建，不仅能够满足公诉工作中各个环节的智能化需求，还能针对特定公诉领域和案件类型提供精准智能化服务。首先，重视综合性模型开发。如在公诉各个环节中，开发能够自动化处理文档、分析案情、预测公诉结果的综合性人工智能模型，利用大量判例和法律法规数据，通过深度学习，自动进行法律文书草拟和审查，提高公诉文书处理效率和准确性。其次，重视专业化模型开发。例如，在刑事检察领域涉及知识产权、金融、环境资源等领域的具体案件办理中，开发专门的人工智能模型，实现人工智能与公诉工作深度适配、精准赋能。
坚持安全应用与风险防控并重。在推动技术创新的同时，需严守科技伦理与安全底线。一方面，通过算法备案、数据分级保护等措施强化技术可靠性，建立算法全生命周期审查机制，在设计、开发、应用等环节进行安全评估，确保人工智能在公诉场景中稳定运行。另一方面，针对算法偏见、数据泄露等潜在风险，制定分级预警与应急响应方案，加强对抗训练以提升模型抗干扰能力，严防因算法漏洞引发“幻觉”导致司法偏差。须将安全保障与风险防控深度嵌入公诉工作应用全链条，从而做到兼顾技术赋能与法治底线，确保人工智能在法治轨道上安全有序运行。
提升检察官人工智能应用能力
注重检察官人工智能应用能力培养。通过系统化、常态化教育培训，破解检察官对人工智能“不敢用、不会用”的困境，真正实现技术工具与司法规律深度融合。在提升检察官人工智能应用能力过程中，需以公诉实践为检验场域，构建“公诉逻辑+数据思维”双轮驱动的人才培养机制。同时，建立“实践—反馈—迭代”机制，定期组织研讨，针对智能量刑建议偏差率、类案推送精准度等指标开展实证分析，提炼契合公诉规律的算法优化路径，最终实现从“技术依赖”到“技术驾驭”的能力跃迁。
引导检察官有效应对人工智能应用中的风险隐患。算法是防范人工智能赋能公诉工作风险隐患的核心环节。算法一旦被带入具有偏见的价值导向，其所运算的结果也就失去了中立性。为防止系统偏见，应当建立算法核查机制，同时培养检察官熟练掌握该机制，对可能滋生偏见的变量数据开展细致筛查。检察官还需掌握算法的透明化运用能力，直面“算法黑箱”带来的实践难题。在不涉及算法本身技术问题与商业秘密的前提下，可以推动制作量刑辅助系统配套“系统说明书”，确保使用该系统的检察官知晓其运行原理，以此提高算法透明度，进一步强化风险防控能力。
（作者为山东省菏泽市人民检察院党组书记、检察长）
