随着大语言模型的迅猛发展，特别是2025年年初DeepSeek R1对社会大众心智的猛烈冲击，各级检察机关均有应用大模型的意愿，探索大语言模型和检察工作结合，提升法律监督质效的研究也不断涌现新成果。

一、大语言模型在数字检察工作中的应用

(一)在数字检察中应用大语言模型的意义

一是大语言模型能够提高法律文本分析准确性。传统深度学习分析方法可以有效抽取关键词，但是不具备跨语境理解能力，无法有效捕捉法律文本中的复杂语义和深层含义，会造成遗漏和误判。大语言模型具备类似人的推理分析能力，能够理解和解析法律文书的深层结构，结合模型的海量预训练知识，能够提供更准确的信息判断。二是大语言模型能够辅助检察官作出更准确的决策。通过应用大语言模型分析大量数字检察案例和相关法律法规，可以有效地把已有数字检察法律监督模型的研判规则、办案手法等智力成果应用到更广的监督领域。三是大语言模型有助于优化法律监督流程。通过结合一系列自动化和智能化的技术手段，可以提升法律监督的效率，减少错误和遗漏。同时，通过对大量文书材料进行分析和研判，可以提前发现潜在的法律问题，实现预防性的法律监督。

(二)在数字检察工作中大语言模型可能的应用方向

1.智能检索:现有法律监督模型平台，都是基于传统关键字检索技术去检索模型，很可能出现搜索“农民工”关键字，遗漏涉及农民工的“弱势群体保护法律监督模型”的情况。应用大语言模型，采用RAG技术增强对文本相关性检索，而不是简单的关键字匹配，能够有效提高检索的准确性和相关性。

2.自动化案件研判:大语言模型可以自动分析大量的法律文书和案件材料，快速识别出关键信息和异常点，自动提取案件中的关键事实、法律条款和证据链，帮助检察官快速了解案件全貌节约大量的时间，并能够提供法律方面的专业参考意见，提升检察官工作效率。大语言模型还可以自动审查各类法律文书，找到其中的瑕疵，提高法律文书质量。

3.数字检察建模:把大量的法律监督模型介绍文档作为知识库，让大语言模型通过学习已有法律监督模型的规则及研判要点，结合模型自身的海量领域知识、具体案例，由大语言模型提供线索发现方向和模型创建思路，乃至设计智能体，完成法律监督模型初步创建，再由检察官对研判规则和数据来源等具体内容进行进一步修改完善，为检察官提供智力辅助。

4.智能法律咨询:在数字检察工作中，检察官需要查阅大量的法律条文、判例和司法解释。大语言模型可以提供智能法律咨询服务，通过问答或者触发方式快速提供相关法律依据和案例参考，提高工作效率。

5.类案多发原因分析:大语言模型可以分析各类案件数据，分析其中的风险点和原因。例如，可以应用大语言模型对某一类高发案件进行分析，提出案件高发的可能原因，提示检察官关注该地区执法机构的法律执行情况，及时采取措施，防止问题进一步扩大。

6.证据链完整性检查:在数字检察案件办理过程中，证据的完整性和合法性至关重要。大语言模型可以自动检查证据链完整性，识别出可能存在的证据缺失或矛盾之处，帮助检察官及时补充或修正证据，确保案件质量。

7.法律文书自动生成:数字检察办案是类案办理，需要制作大量同类型法律文书。大语言模型可以基于案件材料自动生成各类法律文书，如审查报告、起诉书和检察建议等。这不仅节省了检察官大量时间精力，还减少人为疏忽导致的错误，提高了文书的规范性和准确性。

二、大语言模型在数字检察中的具体落地方式

(一)大语言模型的部署方式选择

大语言模型的落地应用按调用和部署方式可以分为:互联网平台提供大语言模型访问服务、API服务调用、互联网云资源部署、私有化部署等方式。前三种方式对部署的软硬件要求较低，技术实现也较私有化部署容易，短期体验成本也比私有化部署更低。但前三种方式无法做到与互联网环境隔离，在数字检察工作中，有很多敏感数据不适合存放在互联网环境，从长期深入应用考量，私有化部署会是各个检察机关主要采用的应用模式。

(二)开源大语言模型与闭源大语言模型应用选择

开源大语言模型优势包括:灵活性高，用户可以根据自己的需求对模型进行微调和优化，国内的优秀开源模型如DeepSeek R1极大地缩小了和国外最优秀大模型的性能差距，通义千问系列模型也表现出了优异能力，在实际应用中完全不弱于闭源大模型。开源模型可以免费获得新模型发布带来的性能提升，闭源模型则需要研发企业主动更新私有化部署版本。使用开源大模型只需要投入硬件成本，总体成本要低很多。

闭源大模型优势包括:由研发企业提供技术支持，用户可以获得专业的技术协助。闭源大模型对用户没有技术能力要求，而开源大模型需要用户具备相当的技术水平，才能解决硬件选型、软件框架选型、模型选型、软硬件部署运行、智能体搭建、知识库训练、模型微调、MCP接入、功能定制开发等一系列问题。

在定制化开发方面，双方各有优势，闭源大模型往往在采购时会附带定制化开发要求，用户可以根据自己的需求进行一定程度的定制。开源大模型缺少定制化开发的技术支持，但是大量优秀开源框架弥补了这一不足，并且可以从开源社区的更新升级中获益。

选择开源或者闭源大模型，需要从经费和技术能力储备两方面考虑，省级院可以考虑私有化部署闭源大模型，为全省提供标准的功能服务。市级院和县区级院，在技术人员能力足够的前提下，可以私有化部署开源大模型，满足本地区个性化需求和不同干警的细分需求。

三、大语言模型在数字检察工作中应用的伦理考量

(一)误判与准确性的挑战:模型错误判断，法律语言的歧义处理

数字检察是一项办案工作，需要尽可能保证所提供的法律专业知识、意见准确，避免造成案件事实错误，但大语言模型在对法律事实进行解读时，可能会因为对法律条文理解不够准确，或者是模型与生俱来的幻觉问题，作出不恰当的法律结论，这是在检察工作中应用大语言模型必须解决的问题。短期内，可以通过挖掘提示词和RAG技术的潜力，加载最新发布的法律条文和司法案例，保证模型知识及时更新。长期需要收集高质量法律文本，对模型进行增量训练和微调，从基础上提高模型本身的能力，从而提高模型应用于法律场景的效果。

(二)隐私保护与数据安全:数据处理中的隐私泄露风险与对策

在数字检察工作中，汇聚的数据涉及政府、企业的敏感信息，个人信息和案件敏感细节等，需要注意做好数据保护，避免数据泄露造成不良社会影响。大语言模型在处理此类数据时，如果处理不当，也面临着隐私泄露的潜在风险。OpenAI在提供ChatGPT对话服务时，曾因为系统设计失误，导致用户可以看到其他用户的提问，造成了一定程度的隐私泄露。从技术上分析，大语言模型本身并不存储用户数据和对话信息，但是应用系统在调用大语言模型时，会将相关数据存储在数据库中，这些数据在存储和传输时都需要进行加密，对应用系统也需要加强防护措施，加强访问权限的控制，阻止非法访问数据。

(三)建立人工智能责任框架:责任归属

生成式大语言模型的应用还处在探索阶段，目前国内还没有一套成型的大语言模型在数字检察领域的责任框架，这套责任框架重心在于错误责任归属的确定。在数字检察场景中，需要建立一套清晰的责任分配机制，当大语言模型提供错误建议或导致不良法律后果时，既要考虑到模型开发者的设计与训练责任，也要评估法律工作者在应用大语言模型辅助工作时的审查与解释义务，形成一套可行的人工智能责任框架。

四、人工智能赋能数字检察的未来展望

随着数字检察工作的不断发展，大语言模型在数字检察中的应用广度和深度也将不断提升。目前，大语言模型在数字检察中的应用还是传统业务场景的效果改善，更深入更完备的发展理念、运行机制及实施方法尚无定论，尚未形成一种普遍认可、明显优于其他模式的成熟实践路径。因此，大语言模型支撑数字检察战略赋能法律监督质效的深化发展亟须全国检察系统的共同努力与探索，早日进入更成熟更高效的全新阶段。通过大语言模型与数字检察的深度融合，大语言模型能够推动数字检察工作向纵深发展，在深耕法律监督主责主业、高质效办好每一个案件等方面发挥显著作用，推动检察机关法律监督的现代化、数字化进程，为社会带来深远的正面影响。

（作者单位：蚌埠市人民检察院）