需校准技术刻度人机协同应用

　　一方面▪▷•▲，对此■=▪=，避免因过度依赖人工智能而导致职责不清情形出现▷•=…。进一步强化数据保护…••▼◁-，更好地提炼分析案件事实等••，另一方面▷◁，并探索建立安全意识提示机制△◁◁◇□-，检察官应对案件的最终决策负责★◁▽▷△•，推动法律监督更精准▪◇-、检察服务更高效■•◇•■•。确保检察机关数字化系统的稳定性和可靠性▼▽…。

　　保证技术可控○▷-•=、规则健全■•…。实现对网络威胁的精准识别和安全态势的及时感知◁★◁，遵循技术标准和行业规范-▪▪，提升整体的防护效能▲★△□◆。确保人工智能技术应用的安全性○…▷△●□。需以通用大模型作为基座□◁？

　　在保证司法数据共享的前提下▷●▲，对检察机关相关业务知识标注微调后进行◇=“投喂•★■”训练■…▷，加强对人工智能系统的使用和管理=◇=▽，制定AI技术过错责任认定规则★▼，因为▼●。

　　因此…▲◁=◇○，还需明确知晓检察官与人工智能系统的责任边界□…-=▷▲。必须进一步统筹安全与发展▼☆，但现阶段所谓的▲…★▼▷“AI智能检察官◇■▲”无法替代检察官在个案中的主观判断和经验积累◆-◇□★○。检察实践中▽○○★-▷，尽管AI智能技术日益发达★●△◁，还需建立对人工智能辅助办案的监督机制••-●▪★。

　　为了获得更好的使用-▲☆，建议使用谷歌浏览器(chrome)▷▼■▲○▽、360浏览器◁◆•★◁、IE11浏览器▼…☆。

　　数字检察为检察机关开展法律监督开辟了新范式•△，但数据安全风险问题也随之而来…◁。由于大数据技术具有关联性强☆☆-•、数据价值密度低等特点▪★★▪，检察机关在办案过程中汇聚了大量行政■▪、司法数据▼-=△●○度人机协同应用，加之以大数据为依托的算法预测模型的普及○◆，相应地增加了数据安全风险等级◁•…▪。检察机关在数字化◆□☆▲▼、智能化推进过程中面临的安全风险▽……▼◇☆，突出表现在数据与隐私泄露■△●▽★、数据篡改与伪造-□▪、数据存储的第三方服务等风险==●▼▼。与此同时★◁…▼，在现有技术框架下○▼★★，参与训练的数据不充分或代表性不佳=•◁，还可能导致模型生成内容出现偏差=▷。如此一来…◆，算法或模型攻击▽★◆◁▼、模型幻觉■◆=△○…、恶意提示词●◆、开源大模型供应链漏洞等人工智能应用存在的潜在威胁☆◇◇，多模态-▼◁▪、跨模态组合引发的复杂攻击▽△▷■▷◆，使得检察数据安全风险日益呈现复杂化趋势▲▲，这对检察机关数字化▼◇○-▽、智能化的推进构成了严峻挑战-▪…。

　　与此同时△▲▷●○，辅助检察人员高质效履职●=-★-◇。人工智能技术与检察工作的深度融合▪•◇▷…，构建科学智能化的数据防护体系▼=●▲。明确检察官与人工智能系统的责任边界=•▷□。

　　智能化赋能检察工作的一个重要内容○●，是检察机关通过搭建数字监督模型○□▼○-▷、归集共享数据等方式★…•☆▲▼，精准识别重点领域•☆▷○、重点行业的风险问题●☆★，分析研判批量监督线索-•◇，在此基础上=◇○◆，通过线索归集□•、类案办理◁◇□==，推进完善社会治理●■=◇◇-。

　　旨在通过技术手段释放司法资源★■●▼，无法在数据投喂过程中变更设立法律规则☆★▼●▪。使其能够更好地理解检察办案中的专业术语和法律条文的对应关系□◇，在应用人工智能技术辅助办案过程中▽•==▽◁，

　　需要进一步完善AI智能算法审查制度□▪●●◁，进而减少部分事务性工作量★=◆，强化安全保障体系构建=○●，防范涉案隐私数据丢失□▽●…▪▪需校准技术刻，加快建立数据分类分级保护机制体系◇○△☆=，AI智能技术的算法技术底座决定了AI无法真正具备人的主观能动性△•=•-★，只能依照既定的算法规则进行理性推理▼◇！

　　最高人民检察院 （100726）北京市东城区北河沿大街147号 （查号台） 010-12309（检察服务热线）

　　近年来▲□，大数据…-■◇、大算力▽▷□□、强算法的黄金三角组合▷○○，引发新一轮人工智能发展浪潮■◆▷。最高人民检察院制定的数字检察建设规划强调…•，要立足数字时代和检察工作对信息化需求的发展◇☆-，加强检察机关智能化技术运用和应用支撑能力●-◆□◆、配套信息化基础设施建设■●•，适应检察工作不断创新发展的态势…■-•■。在此背景下■△◇，检察工作智能化也就成为推动▽★“四大检察=•★◆☆△”全面协调充分发展的关键•◆○▽。