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以“‘人工智能+檢察工作’公訴領域前瞻”為主題的第七場檢察大數據應用沙龍在國家檢察官貴州分院舉行。本次沙龍是貫徹全國檢察機關智慧檢務工作會議精神的重要一環，旨在加強全國檢察機關智慧公訴學習和研討，促進各地公訴部門與相關智慧檢務專家的溝通和交流。
檢察日報社黨委副書記、副總編輯王守泉：黨的十九大報告提出：“提高社會治理社會化、法治化、智能化、專業化水平。”我們相信，人工智能應用將越來越廣泛。在最高人民檢察院黨組的高度重視下，人工智能、大數據等技術在檢察工作中應用的深度和廣度不斷提高。今年9月份，全國檢察機關智慧檢務工作會議在蘇州召開，會議再次強調了人工智能、大數據在智慧檢務中的作用。檢察日報社一直高度重視貫徹落實最高檢“科技強檢”系列戰略部署。正義網積極發揮網絡新媒體的獨特作用，在推進落實“互聯網+檢察”行動方面，做了些力所能及的工作。
最高檢檢察技術信息研究中心副主任幸生：要抓好智慧檢務建設，還需要統籌兼顧，準確把握智慧檢務創新發展的三個關係。一要處理好外部借力和自主開發的關係。要努力營造以檢察機關為主導，以科研院所和高科技企業為支持的良好合作關係，廣泛凝聚各方力量攜手推進智慧檢務事業。二要處理好統籌分工和各地創新的關係。一方面，最高檢在進行頂層設計時，將充分發揮對基層實踐的引領、規劃和指導作用，注重激發一線檢察院創新動力，鼓勵各地根據實際需要，探索研發信息化與檢察工作相結合的特色應用產品。另一方面，一線檢察院在踐行地方創新時，要加強兄弟單位間的橫向交流學習，使個性化的創新實踐提升為普適性的成果，形成可複製、可推廣的全國經驗。三要處理好業務部門和技術信息化部門的關係。深化智慧檢務事關檢察工作全局，事關檢察事業長遠發展，檢察機關內部沒有旁觀者、局外人，全體檢察人員都是參與者、親歷者。
第一單元
主旨演講
貴州省檢察院副檢察長肖振猛：近年來，貴州省檢察機關圍繞司法改革新要求，搶抓貴州作為國家大數據綜合試驗區的歷史機遇，大力推進大數據的運用，以科技手段推進刑事訴訟改革，靠信息化破解公訴工作長期存在的案多人員少、案新經驗少、案難骨幹缺的難題，用大數據提升公訴工作的品質，主要體現在以下幾個方面：一是通過繁簡分流，智能側重，助推辦案質量、效率雙提升。二是智能預警，助推證據審查質量提升。三是代入數據、智能支撐，助推庭審實效提升。四是要素畫像，智能關聯，助推辦案精準化水平提升，確保同案同辦，同案同判。五是深挖數據、智能分析，助推決策科學性提升。
最高檢公訴廳副廳長張相軍：最高檢公訴廳將認真貫徹落實全國檢察機關智慧檢務工作會議精神，堅持‘四個統一’的基本原則，在會同技術信息研究中心明確智慧公訴首批試點應用單位及建設項目的基礎上，進一步加強對智慧公訴建設和應用的頂層規劃和統籌協調。一是在前期出臺刑事公訴案件證據審查指引等規範基礎上，繼續完善公訴工作規範化體系，如抓緊制定出臺舉證質證指引、刑事抗訴指引等，為研發智能輔助司法辦案系統提供法律規範依據。二是適應訴訟制度改革和司法責任制改革提出的新要求，改進傳統的辦案模式，比如對檢察官直接決定起訴的案件，完善審查報告製作的證據分析模式，對接出庭舉證質證，減少辦案人的重複勞動，為各地優化辦案流程提供支持。三是總結首批試點應用單位經驗，借鑑有關地方智慧公訴建設和應用技術規範，會同技術信息中心制定“三遠一網”、出庭一體化平臺的建設應用技術標準和操作規範。四是圍繞加強公訴業務與現代科學技術深度融合，緊緊依託相關高校和科研院所、高新技術企業和專家的支持，促進智慧公訴建設和應用向縱深推進。
最高檢檢察技術信息研究中心副主任劉品新：人工智能和公訴工作結合將實現由證據審查走向法律適用。要通過人工智能幫助確定怎樣定罪量刑？怎麼進行證據認定？怎麼提出預案？怎麼進行應變？其中核心的問題是法律判斷的問題。人工智能+檢察工作，將由分散的工作模式走向生態的協同，最終實現四個統一。人工智能和公訴工作的結合離不開生態系統，涉及很多相關知識，比如法律、數據、管理科學、統計學等專業知識，但高等院校的專業一般不能提供跨界的知識，這就影響到智慧公訴的推動，因此檢察院的各個業務部門構成生態協同系統，其中公訴部門為主導。
第二單元
專家發言
東南大學法學院副教授、院長助理王祿生：十九大報告中習近平總書記明確提出要深化司法體制綜合配套改革。因此新一輪“智慧檢務”的建設要緊密圍繞綜合配套改革展開，從而賦予其以新的時代意義。當前檢察智能輔助辦案系統包括類案推薦、量刑建議輔助和非常規案件預警三大典型應用。這些應用的開發一般遵循圖譜構建、情節提取、類案識別、模型訓練、量刑預測、偏離預警等六大關鍵的步驟。儘管目前大數據和人工智能技術有了長足的發展，但在上述六大關鍵步驟中仍然存在不同程度的技術障礙。第一，圖譜構建的人工化是當前司法大數據與人工智能的主要障礙之一，下一步應當嘗試知識圖譜的半自動化構建；第二，在情節提取方面，當前自然語義識別技術的提取準確度仍然有待提高；第三，在類案識別方面，應當嘗試由情節匹配向法律關係與爭議焦點匹配轉變；第四，在模型訓練方面，需要著重關注數據的差異化與本地化；第五，在量刑預測方面，要處理好過程的科學性與可理解性的問題；第六，在偏離預警方面要進一步提升預警的準確度。
江蘇省南京市建鄴區檢察院副檢察長李勇：目前數據有兩個困難：一是內網保密要求。由於內外網的安全保護問題，檢察機關事實上形成“信息孤島”和“數據孤島”，智能化程度必然沒有根基。比如，我們現在投入大量精力制定證據合法性規則比對，但是司法解釋一修改，很多東西都要人工去修改，耗費人力資源。對於人工智能來說，數據就是生產資料，必須打破信息孤島，讓數據流通起來。二是知識圖譜的建構。人工智能進行判斷、預測和推理的前提在於將法律規定、案例事實由自然語言翻譯成機器語言，需要深入認識法律概念和概念之間的複雜關係，並建立知識圖譜與推理模型。
浙江省餘杭臨平地區檢察院副檢察長鬱勇：大數據、人工智能在公訴領域的應用要以信息化的“智”，提升檢察官的“慧”。智是手段、方式，慧是核心、根本。所有研發系統是否成功的標準只有一個：所研發的產品不是領導說“你要用”，而是檢察官說“我想用”。我們將以這三個字為標準，開發出一套我們所有檢察官都想用的系統。
中國人民大學法學院助理教授杜磊：我們可以藉助大數據人工智能的手段實現改革的目標，突破傳統模式：第一，傳統的模式下偵查和公訴之間如何協作和配合？在傳統的模式下，公訴人員必須在偵查機關將案件移送審查起訴後才可以介入。大數據背景下，當偵查部門人員錄入數據的時候，平臺就會給你一個指引，也就是說，新型的智慧檢務下，介入在偵查過程中就實現了。第二，介入有效果。原來能不能按你的要求來是不確定的。現在像一個過關遊戲，如果不達到這個要求，案件不能到下一步。第三，在時間成本上更有優勢。智慧檢務模式之下，不需要把這個案件移送到審查起訴後才能判斷證據是否滿足了公訴的要求，也就不存在往返卷宗的問題，減少了時間的成本。
企業代表：
北京大學法制信息中心主任、北京北大英華科技有限公司總經理趙曉海：在新的時代下，我們要發揮北大法寶新的作用，充分利用人工智能和大數據，發展科學立法和公正司法的應用。
北京北大英華科技有限公司法律大數據研究員溫丹陽：刑事法律最終以事實為依據，以法律為準繩，在案件的辦理過程中，我們免不了要查找相關的法律依據、一些相關案例和專家的學術觀點。我們跟刑法學界的陳興良等專家團隊，歷時兩年，建立起了涉及到刑法疑難問題解析的知識庫，再輔以技術手段，就可以實現在案件辦理過程中，智能推送法律根據、智能推送學術觀點，真正實現智能的精準推送，要實現以推送為主，以高級檢索為輔，達到最為理想的法律適用。
第三單元
自由討論
（自由討論環節由貴州省檢察院信息中心主任馮濤主持）
貴州省檢察院信息中心主任馮濤：目前在技術上可以通過計算機直接從偵查機關電子卷宗裡面抓取數據回填到案卡等，但是準確率不高。需要通過另一種手段來輔助，希望和偵查機關在網上移送案件的時候同步交換這些數據。這樣的話，既提高了準確率，也解決了數據的錄入問題。
北京市房山區檢察院公訴部主任黃傑：大數據、人工智能對基層檢察機關的辦案提供了非常好的參謀助手作用，而且能夠縮短辦案時間、提高辦案效率。首先可以從一些事務性的工作中解脫出來，比如製作一些人工智能化的審查報告，減少一定的工作量等。希望人工智能系統能夠檢索推送或者抓取到對於指引辦案有用的數據。
廣西壯族自治區檢察院檢察技術處調研員、司法鑑定中心主任鄒友：如何應用大數據思維，提高法醫技術性證據審查智慧化水平，更好地為智慧公訴服務，我們的設想是分三步走，建設一套逐步實現三個層次功能、服務三類對象的法醫技術性證據審查輔助辦案系統。第一步是為法醫審查提質增效服務。第二步是為檢察官初步審查+法醫半人工智能化審查提供服務。如果第二步能實現，第三步再考慮建設機器人法醫，為智慧檢察官、智慧法官、智慧律師提供服務。
重慶市梁平區檢察院檢察長王鳴隆：人工智能，不管是阿爾法狗或者是相關資料上提到的，把人工智運用到自動駕駛上，甚至可以讓信息上傳或下載實現交匯。我們是否可以設想，機器人法律專家以領導的形式實現智能化，用我們的眼睛，用法律人的思維，作為一種高端的真正的智能指導辦案？
河南省檢察院高級工程師、首批全國檢察技術信息網人才庫專家馬建剛博士：大數據輔助量刑建議，主要解決司法任意性問題，防止同案不同訴。我想主要可以從量刑參考模型構建、量刑關鍵信息指標體系、量刑加重和減輕情節的關鍵信息提取和同案相似案件中的地域因素綜合評估。輔助製作出庭預案。可以通過大數據輔助判斷證據材料可採納性程度，將證據材料與待證事實建立關聯關係，並對關聯關係是否成立進行大數據的分析，進行量化的評價，來輔助公訴人預判，確定證據被法庭採納的可能性大小。智能輔助生成起訴書。我們推送給公訴人的起訴書，可以通過點讚的方式篩選出最適合公訴人自己選出來的起訴書。
海南省三亞市城郊檢察院公訴局局長趙磊：在大數據的基礎上建立計算機的學習規則。人工智能最簡單的是入門攻克，就是大家比較熟悉的智力測試題，讓計算機用思考的方式判斷證據，比如以大數據為基礎，讓機器來幫助我們思考，確定證據是否可以採信，這對年輕的檢察官審查重大疑難案件將會有很大幫助。
四川省資陽市檢察院公訴處副處長趙純東：第一，在智慧公訴的發展過程中，很多人工智能在逐漸深化運用，或者是去輔助我們辦案。但是，我們不免擔憂，像檢察官自身的成長，是否會因為人工智能的輔助工具而產生自我退化？第二，機器和人的區別是思考的能力。機器按模型進行演算，而人有思考能力。這也產生一個問題，機器的思維是否是完全正確的？個人建立的情感的因素最後是否會產生矛盾的結果？怎麼解決他們之間的相互制約的關係？
貴州省貴陽市南明區檢察院偵查監督科副科長苑昊亮：目前，基層工作量比較大，最簡單的行賄工作查詢，我們一年都有14000件。我們必須擁抱大數據，向科技要檢力，這也是我們必然的一個需求。我相信大數據與智能化運用，肯定會思則變，變則通，智慧檢務肯定明天會更好。
河南省鄭州市檢察院公訴二處副處長張偉：員額司法體制改革後，檢察系統很多數據都由書記員處理。書記員的職責是否可以由人工智能來替代？比如證據的摘錄、文書填錄。關於統一業務系統，該系統和人工智能結合還有待於升級，比如有些文書自動生成，大家辦案效率也會有明顯的提高。
第七場檢察大數據應用沙龍活動由高檢網編輯部主任、正義網常務副總裁錢賢良主持。
所有專家發言僅代表個人觀點
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