人工智能辅助检察办案的应用与展望

张永进

(河北工程大学 文法学院，河北 邯郸 056038)

伴随着大数据、云计算和智能制造的发展，人工智能已经深入到包括司法活动在内的经济社会生活的各个领域。虽然有关人工智能法学研究还存在诸多争议，但是在推进人工智能司法应用上并无根本分歧。习近平总书记指出“推动大数据、人工智能等科技创新成果同司法工作深度融合”[1]。2019年9月，中央全面深化改革委员会通过的《关于加强科技创新支撑平安中国建设的意见》指出：“在司法领域充分运用人工智能、大数据、区块链等新兴技术，加快智慧司法建设和司法领域科技创新体系建设。”[2]与此同时，近年来在检察机关制定的发展规划文件中，均涉及人工智能司法应用主题。2020年8月，最高人民检察院下发的《“十四五”时期检察工作发展规划》指出，检察机关将形成信息动态感知、知识深度学习、数据精准分析、业务智能辅助、网络安全可控的“大平台共享、大系统共治、大数据慧治”的信息化格局[3]。由此，人工智能辅助检察办案成为检察实务和研究中的热点话题。

一、问题的提出

近年，检察机关面临诉讼爆炸的办案压力、公平正义的社会需求、科技进步的发展环境，始终将科技强检作为优化检察产品、满足社会需求、有效应对挑战的重要法宝。从最初的设备科技化建设到检察信息化发展再到当前的智慧检务，尽管主题不同、内容有别，但在上述过程中始终坚持将检察办案与现代科技发展共振、与公正高效司法需求同步的改革目标，现代科学技术的检察应用不断深化。

1.案件增量指引下的效率提升挑战。司法效率反映一定时期司法投入与司法产出的比例关系。效率本身是经济学上的用语，但并非专属经济学领域，在当今法治发展中具有重要影响。从“迟来的公正并非公正”“待到草儿青青，马儿已经饿死”等法谚上看，即反映了人民对司法效率的追求。对于检察效率而言，虽然影响变量很多，但案件办理数量和检察官数量是两个最为关键的因素。根据现行《中华人民共和国人民检察院组织法》的规定，检察机关的职权包含了批捕、起诉、公益诉讼、法律监督等内容，分布于“四大检察”和“十大业务”[4]中。但是从我国检察机关职权的发展沿革来看，检察机关的主要业务表现为批捕和起诉职能，并且其他法律监督职能的发挥，也依赖于这两种职能。故此，对批捕和起诉案件(人数)的统计和分析，可以一定程度上反映检察办案的效率。

表1 2013—2019年全国检察机关主要业务及检察官人数(1) 关于2013年至2019年全国批捕、起诉等数据，参见《最高人民检察院工作报告》(2013—2019)；关于全国检察官人数的统计参见《中国法律统计年鉴》(2013—2019)。

从上述表1统计上看，检察机关批捕和起诉案件的数量都呈上涨趋势，而检察官的数量则因司法责任制变革呈下降趋势，这“一涨一降”之间造成检察办案压力的增大。此外，根据地方检察机关有关司法责任制的改革规定，检察机关院领导、中层领导与员额检察官在办案数量上要求并不相同，从而造成检察官内部办理案件数量分布也不平衡[5]。对此，刑事诉讼制度中引入“繁简分流”的简易程序、速裁程序，但是这并不能完全抵消办案压力的提升[6]。进而，以人工智能为核心的智慧检务建设成为提高检察办案效率新的突破点。人工智能辅助检察办案使得机器辅助人力、技术替代人力成为可能[7]。由此，最高人民检察院先后在2017年至2021年连续五年的检察工作报告中，提出通过“智慧检务”建设，提升司法效率(2)2017年，强化大数据战略思维，深化“智慧检务”建设，实现四级检察机关司法办案、检务公开等“六大平台”全覆盖。2018年，深入推进智慧检务建设，推动新时代检察工作质量效率变革。2019年，深化智慧检务建设，统筹研发智能辅助办案和管理系统，促进科技创新成果同检察工作深度融合，助力提高司法质量、效率、公信力。2020年，提升检务科学管理水平，升级智慧检务建设，全面推进新时代基层检察工作创新发展。2021年，更加贴近基层检察办案，运用大数据、人工智能、区块链、云计算等现代科技手段，深化智慧检务建设。参见《最高人民检察院工作报告》(2017—2021)。。

2.案件质量指引下的公正需求挑战。公平正义是习近平法治思想的重要组成部分[8]。“一次审判不公恶于十次犯罪”“公正是法治的生命线，司法公正对社会公正具有重要引领作用，司法不公对社会公正具有致命破坏作用。”[9]然而，司法公正的面孔具有多样性，对于何为司法公正，人们常常难以形成统一的认识。但是在公平正义的实现路径上，基本的共识是通过司法办案的质量进行守护和实现。此外，人们对于司法不公正的认知也主要体现在办案质量瑕疵、办案水平不高、权力监督制约失衡、产生冤假错案等方面，这些都是司法不公正在案件质量上的具体表现。

表2 全国检察人员违纪违法数据统计(3) 参见《最高人民检察院工作报告》(2014—2019)。

从上述表2统计来看：一方面，展示了检察机关从严治检的决心和魄力，对于违纪违法检察人员严格处罚，不袒护不包庇；另一方面，违纪违法检察人员的绝对数量不断提升，且呈现持续上升趋势，说明了司法不公正现象仍然存在，有待解决。同时，人民法院公诉案件宣告无罪判决的数量也呈现递增趋势，说明案件质量存在诸多问题(4)例如，2014年全国法院依法宣告825名被告人无罪，确保无罪的人不受刑事追究。2015年全国法院对518名公诉案件被告人和260名自诉案件被告人依法宣告无罪。2016年全国法院对667名公诉案件被告人和372名自诉案件被告人依法宣告无罪。2017年坚持罪刑法定、疑罪从无，保障无罪的人不受刑事追究，对656名公诉案件被告人和420名自诉案件被告人依法宣告无罪。2018年全国法院对2943名公诉案件被告人和1931名自诉案件被告人依法宣告无罪。2019年全国法院依法宣告517名公诉案件被告人和302名自诉案件被告人无罪。2020年全国法院依法宣告656名公诉案件被告人和384名自诉案件被告人无罪。参见《最高人民法院工作报告》(2014—2021)。。检察人员违纪违法数量与公诉案件宣告无罪判决的数量呈现出正向关系，说明检察办案质量和人员管理水平亟待提升。对此，检察机关出台了多项责任追究机制(5)例如《关于完善人民检察院司法责任制的若干意见》(2015年)、《关于建立法官、检察官惩戒制度的意见(试行)》(2016年)、《中华人民共和国检察官法》(2019年)。，试图扎牢制度笼子，加强司法监督制约[10]。然而，仅仅依赖制度激励，其效果并不显著，因为制度的执行受信息和成本的约束，可能面临失灵的困境。对此，依托“类案推荐、量刑辅助、偏离预警”等智能应用(6)参见《最高人民检察院关于深化智慧检务建设的意见》。，人工智能辅助检察办案成为降低执行成本、增强制度成效、提升办案质量、促进司法公正的有力武器。

3.技术变革指引下的发展挑战。随着现代科学技术的快速发展，如何通过技术变革提升检察办案质量和效率，成为检察事业发展的重要机遇和挑战。与此同时，理论和实务界在利用人工智能进行法律推理、建立司法裁量模型和专家系统等方面已经积累了部分经验[11]。首先，硬件装备上的计算机化。早在2000年初，最高人民检察院便要求经济科技条件较好的“大中城市”，以运用计算机技术为核心，不断提高办案水平和工作效率，由此掀开了科技强检的序幕(7)参见最高人民检察院《关于在大中城市加快科技强检步伐的决定》(2000年1月)。。其次，科技强检信息化阶段。2009年，最高人民检察院又出台了《2009—2013年全国检察信息化发展规划纲要》，这一文件旨在破解“信息化设备、网络、人才、管理”等方面的薄弱之处，目的是“提高信息化应用和信息化水平”。再次，大数据检察应用阶段。最高人民检察院在2018年出台了《最高人民检察院关于深化智慧检务建设的意见》和《全国检察机关智慧检务行动指南(2018—2020年)》等指导性文件，明确了当前科技强检的重心是“深化智慧检务建设”，目标是建设智慧检务理论体系、规划体系、应用体系。

二、人工智能辅助检察办案的主要模式

从当前智慧检务的发展来看，人工智能辅助检察办案基于不同标准可以分为不同的种类。从技术标准来看，人工智能的检察应用可以分为数据智能应用[12]、感知智能应用和认知智能应用[13]。还有学者将此分为运算智能、感知智能、认知智能和创造智能[14]。此外，根据适用领域的不同，人工智能检察应用还可分为办案、办公、管理、保障、决策、服务等六大应用领域。基于检察办案的中心地位，对于人工智能检察应用的关注和研究重点应是围绕检察办案而进行。除此之外，由于大数据技术在检察办案应用中多是叠加使用，而非单一使用，所以对于技术的区分并无明晰的界线。故此，对于人工智能辅助检察办案模式的分类，应当考虑人工智能技术与检察办案两大变量的融合，并根据人工智能作用的发挥程度，将我国当前人工智能辅助检察办案的模式分为信息化辅助办案模式、弱智能化辅助办案模式和强智能化辅助办案模式三类。

(一)信息化辅助办案模式

信息化本是一个相对的概念，是指利用信息技术，开发利用信息资源，促进信息交流和知识共享(8)参见中共中央办公厅、国务院办公厅印发的《2006—2020年国家信息化发展战略》。。信息化办案模式是人工智能与检察办案的首次接触，即通过计算机技术将检察办案信息进行获取、处理、传递、存储、利用的过程，处理的工作一般较为简单、机械和重复。信息化辅助办案模式的主要特征是办案信息的可视化和数字化。

1.可视化办案平台。可视化主要依托计算机图形学和图像处理技术，使得相关数据转换成图形或以图像方式在屏幕上显示出来。可视化办案平台使得办案信息和办案过程以“看得见的方式”展现出来，既有利于检察管理，又有利于提升公信力。以“浙检云图”大数据可视化应用平台为例，该平台总屏展示6大业务条线共27个核心指标项，各业务分屏展示19项侦监指标，22项公诉指标，19项未检指标、执检指标和14项控申指标，从而可以实现数据分析结果的随需查询、随需分析、随需展现和随需发布[15]。又如，天津的远程视频提讯系统，包括远程提讯、远程庭审、远程听证等内容，使得检察官与当事人隔空交流，突破了办案空间限制[16]。再如，黑龙江检察院林区分院依托可视化办公办案系统资源共享优势，快速完成任务分配、领取、上报，实现流转文书即时共享、传输文件安全保密[17]。

2.数字化办案平台。数字化是将人、物、案件、流程等信息变成数字信号或数字编码，通过各种程序进行处理的过程。数字化是大数据发展的前提，也是智能化发展的基础。数字化的核心是最大限度整合各种信息资源，通过数据交换和共享，实现案件信息的符号化。例如，2013年在全国检察系统部署的“统一业务应用系统”即是数字化办案平台的代表。该系统要求所有检察业务的受理、分流、办理、审核、审批、监督、管理、统计等职责都要在统一业务应用系统中进行填写和录入(9)参见《全国检察机关统一业务应用系统使用管理办法(试行)》(2013年11月)。，进而实现所有案件线上运行，所有数据实时生成[18]。

(二)弱智能化辅助办案模式

弱智能化辅助办案模式是随着人工智能技术的发展而与检察办案进行的初步融合。信息化办案模式意味着办案系统并未具备自主的意识和推理计算能力，只是看起来像智能而已[19]。弱智能化辅助办案模式主要依托语音识别、计算机视觉、机器学习、自然语言处理等技术，进而提供类案推荐、量刑辅助、偏离预警、证据审查等服务功能。

第一，辅助证据审查。证据是诉讼的核心，也是人工智能辅助检察办案的重点。纵观现有的检察办案辅助系统，辅助证据审查都是其系统的重点之一。即通过人工标注，建立证据材料输入精准映射到输出的过程，进而让系统从数据中学习相应的模型，从而当给模型输入新的值时就能预测出对应的输出[20]。例如，贵州省检察机关的大数据司法办案辅助系统，该系统通过机器学习和自然语言处理技术，让计算机读懂电子卷宗和法律文书，并利用机器学习，让计算机从个案中发现检察办案的共性特征和一般规律[21]。

第二，提供类案推送。类案即法律关系上相同或者相似的案件[22]。类案同判是《中华人民共和国宪法》关于“法律适用人人平等原则”的内在要求，具有形式正义和实质正义的双重价值。类案推送是实现类案同判的技术保障，即利用人工智能技术将相似或者相同的案件推荐给承办检察官，从而帮助其审查判断案件，实现类似案件类似处理[23]。例如，湖北天门市检察院研发了智慧公诉辅助办案系统，对海量裁判文书进行量化分析，归纳出湖北地域类案审判的共同点，为检察办案提供科学的指引[24]。

第三，进行预警提示。所谓预警是指对偏离正常轨道的提示。根据应用场景的不同，可分为办案期限预警和证据瑕疵预警。办案期限预警是指通过计算机将法定办案期限进行录入和限制，从而对剩余办案期限进行预警提示。例如，河南信阳检察机关研发的“案件智能管理平台”，实时对办案人员发出期限预警[25]。证据瑕疵预警是指将证据收集程序、规格标准、审查判断要点等证据规则统一于证据模型之中，进而对案例数据进行自动审查，一旦证据达不到基本要求，系统就会自动预警，并阻止其进入下一办案环节[26]。例如，江苏省苏州市的“案管机器人”，该系统通过自动比对，适时对办案检察官发出风险预警，并对办案活动出错进行提醒[27]。

第四，参与量刑辅助。2018年修订的《中华人民共和国刑事诉讼法》(以下简称《刑事诉讼法》)确立了认罪认罚从宽制度，进而强化了检察官在刑事诉讼中的主导责任。由于认罪认罚从宽制度的核心是检察官量刑的精准化，对此，部分检察机关通过研发量刑辅助系统，提升量刑精准化。例如，广州市南沙区检察院研发的智能量刑辅助系统，为检察官提供确定性量刑建议和参考[28]。

(三)强智能化办案模式

强智能化办案模式并非指单一模式，而是多种模式的整合。从人工智能的技术标准来看，强智能化办案模式可分为语音识别、图像识别、证据指引和图谱指引等内容[29]。从本质上讲，强智能化办案模式并非是对司法工作人员职能的完全替代，而只是高效辅助[30]。这与当前大数据智能办案的技术发展有关，因为对于没有先例及特殊环境的案件，则成为强智能化办案系统的禁区[31]。同时，也与司法活动本身的内在规律有关，例如司法办案活动遵循的亲历性、责任性、独立性等规律，使人工智能尚无法完全替代司法者的判断。尽管如此，对检察机关智能办案进展情况进行关注和研究仍有其必要性。一方面，智能辅助办案系统本身并非是静态的，而是呈现出动态的发展过程，从理论上讲，机器一旦具有自主学习能力，最终将接近或者超越人类智能[32]；另一方面，受数据广度和深度的影响，单一系统内办案辅助与跨部门办案辅助系统也不尽相同。对此，目前由检察机关主导的横跨公安、法院、司法等部门的办案辅助系统与单一检察系统内部的办案辅助系统不可等同，前者智能化、精准化等水平更高，有必要进行单独研究。

一是贵州跨部门办案平台建设。由于受数据源的限制，包括最高人民检察院建构的统一业务应用系统在内的多数检察人工智能产品都是建立在检察机关内部的单一数据之上的，这极大地限制了人工智能辅助检察办案的科学化和精准化。对此，贵州省检察机关试图打破部门壁垒，积极推进跨部门大数据应用，以“松耦合架构”(10)即省平台主要定位于数据交换共享的功能，采取数据文件交换方式通过前置交换服务器和各政法单位执法办案软件进行对接，省平台在不替换各政法机关执法办案软件的前提下同各家进行数据交换，各单位执法办案软件根据统一数据交换标准生成规范的数据包，由省平台进行传输交换。为标志的贵州政法机关跨部门大数据办案平台开始全面投入运行。

二是上海刑事案件智能辅助办案系统。上海刑事案件智能辅助办案系统(又称为“206系统”)采用“一中心、一网络、四平台”的运行方式(11)“一中心”指“206系统”的中心服务器，中心服务器设置在上海高院；“一网络”指建立办案统一网络，连通公、检、法、司各机关办案平台。根据《刑事诉讼法》确定的办案规则、程序，建立网络办案流程，公、检、法、司办案按照法律规定和办案流程都在网上运行。“四平台”指将“206子系统”嵌入公、检、法、司各机关的业务网络平台。平台间通过数据管理中心交换数据，实现刑事办案信息在侦查、审查起诉、审判、刑罚执行等阶段的信息共享、一体化应用。，实现数据自动同步交换，跨部门共享共用。“206系统”设计功能26项，已完成开发21项[33]。至于检察模块部分，则设置了常见罪名的逮捕、起诉证据标准、出庭一体化等特色应用。此外，该板块还依托涉罪人员信息系统推动数据共享，实现案件信息、法律文书和庭审视频网上随案移送。

三、人工智能辅助检察办案存在的主要问题

当前人工智能辅助检察办案存在的问题包括人工智能本身的风险和人工智能司法应用的风险两种类型，这是两种范围不同、性质有异的问题。其中，人工智能本身的风险自始而存，关系制度、伦理和技术，比如，机器人的法律地位问题、智能产品的侵权问题等[34]，而人工智能司法应用的风险除却人工智能本身，还与检察实践现状本身有关。厘清这两种风险和问题，对于谋求人工智能辅助检察办案变革，降低发展风险具有重要意义。

(一)数据维度上的信息短缺

数据是人工智能的核心之一，有人形象地将其比作人工智能的“油料”。只有足够体量的数据才能确保机器学习样本的充足和算法应用的科学性[35]。如果数据不能包含所有重要信息，系统就无法学习到新的知识，只能在已有数据中进行运算和学习，从而造成输出偏离，影响系统的准确性，产生“100-1=0”的危害[36]。从当前人工智能辅助检察办案的系统来看，数据维度上的质量短缺主要表现为检察办案数据信息的有限性、数据信息真实性不足、数据标准的异构性等方面[37]。

首先，办案信息整体短缺。近年来，检察办案信息的数字化发展较快，已经在全国范围内形成了自上而下的检察数据中心，这些数据涵盖了从受案到起诉的证据、程序、人员等办案信息，但是这些信息规模对于机器学习的样本而言仍然不够充足。一方面，已有的办案信息存在较大局限性。这些信息多数局限于检察系统内部，对于公安机关、审判机关、司法行政机关以及辩护律师方面的信息并没有有效衔接和纳入。同时，数字化的办案信息仅局限于近十多年来的办案数据，缺乏对历史性案件数据的挖掘和开发。另一方面，政法机关专网的壁垒性。当前政法各机关自上而下都有独自的网络系统，由于历史沿革和工作保密需要，各自网络系统之间并不衔接和流通，从而造成数据资源的物理壁垒[38]。例如，个别地区在推动政法信息系统建设过程中，公检法数据共享在检察环节出现政策难题：公安数据可以单向导入到检察机关统一业务应用系统中，但是检察机关数据无法直接导出至法院，只能通过光盘摆渡方式，无形中增加了承办人员的工作负担[39]。

其次，数据信息真实性不足。在现实生活中，大数据往往由其活跃群体所产生，除了活跃群体外，还有非活跃群体，而非活跃群体的信息难以通过大数据反映出来，因而大数据可能存在局部性、失真性和个别性[40]。以检察机关的统一业务应用系统为例，当前办案数据中存在不破不立、线下运行等情况。此外，检察统一业务应用系统部署之前的卷宗信息还没有实现完全的数字化，有限的数据样本分析有可能导致司法判断有失偏颇[41]。

最后，数据标准异构。同构化的数据标准是大数据运算的前提，由于缺乏统一的数据标准要求，以至于各地的创新仅仅是“地方上的创新”，没有形成统一的大数据中心，从而在数据整合和开发应用上造成困难。最为明显的例证在于，刑事诉讼过程中，公安机关、检察机关、审判机关等司法机关在数据的录入、数据的板块、数据的统计等方面存在不兼容性，以至于数据共享存在困难性，信息的聚合度较低[42]。

(二)技术维度上的算法风险

算法，即计算的方法。从技术维度上来看，算法是互联网的编程技术，这是人工智能的“大脑”，人工智能辅助检察办案建立在算法模型的基础之上。作为纯粹技术意义上的算法，因其本质上属于编程和代码，作为一种“规则”，具有科学性和中立性。然而，由于司法活动的裁量性，人工智能与检察办案在融合上存在应用方面的风险[43]。这种风险主要表现在三个方面：算法安全性、算法可解释性和算法客观性[44]。首先，算法安全性。由于算法即计算机编程，存在技术上的不确定性和漏洞，在开发利用过程中可能被恶意攻击和利用，从而造成检察办案系统的不安全性，这也是强调检察智能产品安全性的缘由。其次，算法的可解释性。检察办案人员在享受智能化办案系统高效便利的同时，由于知识结构受限，其并未能够深入了解该系统的原理和设计流程，即使办案系统输出的结果与实际不符合，最多也只是系统的精准化问题，至于人工智能产品系统的算法少有关注。同时，相关技术公司出于商业秘密等因素的考量，也会对其算法过程进行保密[45]，从而对于其输出的结果难以进行说理和解释，进而造成司法公信力的信任危机。最后，算法的客观性。由于法律用语的多义性，在不同法典中用语的内涵和外延可能不同，这就造成法律用语难以通过数据进行准确表达。同时，立法用语也会随着时代的变迁而有所改变，而数据在这方面则难以适应这种变化[46]。此外，算法模型多由人工智能技术人员研发，而一线检察业务人员参与时间和程度有限，技术人员关于检察办案方面的认知和偏见不会被系统自动过滤和纠正，而被自动带入机器学习之中，从而会使人工智能产品系统带有先天性的偏见，进而丧失客观性。

(三)制度维度上的规则匮乏

从目前国内检察机关人工智能辅助检察办案的实践来看，所研发的应用产品或办案系统在提升司法效率、节约司法资源方面的效果较为明显，但是在制度维度上则面临规则缺失，这种规则缺失主要包括内部权力运行规则不足和外部权利保障规则不足。

一是内部权力运行规则不足。人工智能辅助检察办案因其数据信息的高度集中和机器学习，必然涉及检察机关内部权力的再次配置，这种配置源自案件信息资源的分配，需要相应正式制度的有效供给，否则系统的运行则面临“权责利”不统一。然而，从现行人工智能辅助检察办案的制度体系来看，往往注重产品研发和推广，缺乏有效的制度保障，从而使得内部权力运行处于无序或者失序状态，要么没有制度依据，要么所依据的制度没有接受合法性审查。此外，智慧办案系统在打通“网络堵点”和“信息孤岛”的同时，也可能带来案件信息资源的过度集中，从而极易放大上级检察官(或检察机关)不正当干预的负面后果。

二是外部权利保障规则匮乏。由于智慧办案系统运行中需要采集和整合大量诉讼当事人和参与人的个人基本信息，并对这些信息进行数据赋值和差异化处置，这就使得系统应用平台不可避免地储存大量当事人性别、肖像、住址、职业、收入等隐私数据，而对于这些隐私数据的存储和应用，不可避免地面临泄密和滥用的风险。然而，当前在保障当事人权利方面的规则显然不够，甚至还没有引起司法机关的重视和关注。此外，基于智慧办案系统的举证和证明只是单方向当事人进行证据开示，而对其形成过程的“算法模型”和“数据来源”并未向当事人告知，这就使得这种开示成为单方形式化的“走过场”。

(四)应用维度上的发展失衡

由于受经济社会发展水平、思想认识等方面的影响，人工智能辅助检察办案在各地区的发展并不平衡，这种不平衡表现在三个方面。一是产品研发与示范应用存在差距。从现有智慧检务办案研发来看，除了检察机关主动研发外，不少科技企业和科研院校的学者也参与其中，然而由于数据壁垒和制度鸿沟，这种研发产品多仅停留于实验室或者局域网站，很难进行应用示范，产品的迭代应用受限。二是存在重复研发建设的问题。部分地区检察机关为了所谓的自主研发和设计，罔顾已经成熟的办案系统和应用技术，再行进行智慧办案系统的研发，从而造成智能应用系统重复建设(12)据不完全统计，目前全国31个省份检察机关都有各自研发的智能辅助、智能办案系统，这些系统之间以及这些系统与最高人民检察院统一业务系统之间的兼容性问题尚未有效解决。。三是不同系统之间的兼容性问题。由于缺乏整体规划和统一设计，各地智慧办案系统所采取的算法模型、数据来源、机器学习内容等方面并不一致，从而形成系统孤岛，不同地域、不同级别检察机关难以进行系统兼容和应用共享。由于主导部门不同、研发主体有别，政法一体化办案系统和检察统一业务应用系统数据目前还存在融合困难。

四、人工智能辅助检察办案应用的完善

(一)推进司法办案数据资源的集中统一

大数据是人工智能的基石，司法办案数据资源是人工智能辅助检察办案系统的前提和保障。针对当前检察机关司法办案数据资源的分散性和异构性，应当持续推进司法办案数据资源的集中统一。一是加快国家检察数据中心建设。国家检察数据中心基于我国检察机关上下一体化机制的内在要求，整合各级检察机关的数据资源，以国家中心为重点，并辅之以若干分中心，形成“一主多辅”的办案数据中心格局。这就要求以当前检察机关统一业务系统2.0为基础，促进司法办案纵向数据资源的集中，实现上下级检察机关司法办案数据资源之间的互享、互通、互联。二是持续推进司法机关跨部门办案平台建设，实现不同办案机关司法办案数据资源的集中统一。由于我国刑事诉讼程序实行“分工负责、相互配合、相互制约”的诉讼原则，体现在司法办案数据资源上就是“部门占有、互不相通”的数据分布结构。对此，应当推进公安、检察、法院、司法行政部门之间司法办案数据的互享、互联、互通，打通横向跨部门数据的肠梗阻。三是统一数据标准，确保横向数据和纵向数据结构的同一性和兼容性。积极推进跨部门政法机关在数据采集、数据质量、分类目录、交换接口、访问接口、数据开放、安全保密等关键节点的统一数据标准，实现数据高效交换和运算。

(二)防范化解人工智能辅助检察办案的算法风险

针对人工智能辅助检察办案平台可能存在的算法暗箱、算法偏见、算法滥用等风险，未来人工智能辅助检察办案系统建设上应当通过公开算法原理、提高算法可靠性验证、加强算法监管等机制，防范和化解算法风险。首先，公开算法过程，增强算法可信度。对于人工智能辅助检察办案平台作出的办案决定应当进行说理性解释，使当事人了解人工智能辅助检察办案的工作原理和过程，从而预测人工智能算法输入的哪些特性引起了某个特定的输出结果。其次，增加司法业务专家经验，弥补算法不足。从根本上讲，算法依靠经验和数据，而司法经验则是法律的生命所在。对此，一方面，在算法模型设计中增加检察业务专家的参与，使得算法模型的设计目标与司法目标保持一致；另一方面，对于算法模型输出的结果要建立司法专家的定期复核机制，从而对于智能产品的应用及时进行预警和纠正。最后，引进伦理审查，增强算法人道化。人工智能则必须服从人类设定的伦理规则，需要以人的根本利益为出发点，在人工智能辅助检察办案平台的开发目标、应用模型建构、运行过程等程序中都应当坚持社会伦理规则，体现和尊重人的基本权利，接受有关部门和组织的伦理审查。

(三)强化人工智能辅助检察办案平台的制度保障

制度是经济学的重要概念，制度对于稳定预期，降低交易成本具有重要意义。人工智能辅助检察办案平台的开发和运行需要制度规范和保障，从而可以有效明确运行规则，实现人工智能辅助检察办案的规范化和秩序化。针对当前人工智能辅助检察办案平台存在的内部制度和外部规范的缺失，应当在法治框架内予以完善和改革。首先，细化检察权力运行规则。人工智能辅助检察办案平台本质上是检察权的数字化运行，这就需要遵循“权力法定”原则，依照《中华人民共和国数据安全法》的有关要求，进一步明确司法案件数据资源的采集主体、采集职权、采集范围、保护措施和要求，确保依法收集和保管司法案件数据信息。其次，优化公民权利保障规则。从人工智能辅助检察办案的发展历史来看，其效率价值发挥着重要引导作用，然而，相对于效率价值而言，法律价值是多元化的，其中公正价值最为基本。对此，在人工智能辅助检察办案的发展过程中，应当进行价值平衡，更加注重人的根本利益原则[47]，即智慧检务建设要聚焦人性化[48]。对此，一方面，要严格遵循明示同意原则，对于个人信息的收集和处理需要获得当事人的明确同意，并基于公共安全利益方面的考量；另一方面，要严格遵循保密原则，对于收集的个人信息应当进行加密存储或采取更为严格的访问控制等安全保护措施。最后，要科学限定人工智能辅助检察办案的适用边界。司法大数据技术与人工智能本身还面临许多技术瓶颈，特别是人工智能还难以应付人类主观意识影响的社会文化和意识领域的各类问题[49]。对此，要结合司法办案的规律、人工智能的发展和人民群众的需求，依法科学合理确定人工智能辅助检察办案平台的边界和例外情形，并且允许当事人以合理可信的事实理由进行抗辩。

(四)促进人工智能辅助检察办案平台的集约发展

绿色发展是新时代重要的发展理念和发展方式，而集约发展则是绿色发展的应有之义，集约发展强调资源的节约和优化，是节约型社会的内在要求。针对当前人工智能辅助检察办案平台开发的各自为主、互不兼容的问题，应当遵循集约发展的理念，通过规范标准体系和加强统一指导，防止资源浪费。首先，制定人工智能辅助检察办案的标准体系，确保不同地区不同人工智能辅助检察办案应用系统之间的兼容融合。一方面，坚持科学定位，将人工智能辅助检察办案嵌入国家治理体系和治理能力现代化之中，制定人工智能辅助检察办案发展规划和财政预算，整体推进开发应用；另一方面，推进人工智能技术立法，实现人工智能技术标准化、规范化和法治化，确保人工智能辅助检察办案的系统性、规范性、协调性。其次，加强上级检察机关统一指导，减少人工智能辅助检察办案项目重复建设，促进协同发展[50]。针对较为成熟的智能系统(产品)，由最高人民检察院进行项目目录备案，加快部署和推广，对于意义不大、重复建设的项目应当及时停止，减少不必要的浪费，确保集约发展。

五、结语

从世界人工智能司法应用的发展来看，人工智能技术重塑了检察办案行为，并且替代了部分检察官(检察辅助人员)的行为和活动，从而提高了检察办案质效。但是，从根本上来说，人工智能只能“替代”部分检察办案行为，而不能“替代”检察官。一方面，人工智能辅助检察办案面临诸多制度短板和司法困境，而这并非仅依赖于技术的进步就可以解决的。例如，不同部门之间数据尚未实现共享互通，人工智能辅助检察办案面临数据短缺。又如，人工智能辅助检察办案主要围绕“定罪”进行，“脱罪”不足。另一方面，这也与检察办案行为的直接性、亲历性、裁量性等司法特性有关，检察办案是专业人员的高度智慧化活动，不仅依托司法技术和理性，还须要坚守司法伦理，善良司法，这也是人工智能技术根本无法实现的。然而，纵使将人工智能仅作为检察办案的“辅助者”和“支持者”，人工智能辅助检察办案的未来之路仍然值得期待和探索。