大模型技术下, AI幻觉的风险防范
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当前，大模型技术的发展已成为检察工作智能化转型的重要驱动力。在类案推送、文书生成、法律监督等工作中，大模型技术推动了检察工作从“经验驱动”向“数据驱动”转变。大模型与检察业务的深度融合具有重要意义，未来应用前景广阔，但大模型技术存在的AI幻觉问题，还需重点关注。如何在技术和制度两个层面加强风险防范，确保大模型技术安全有效赋能检察工作，已成为当前推动司法智能化高质量发展的重要课题。
所谓AI幻觉，是指大模型生成了看似合理但实际并不存在或与真实情况不符的信息。AI幻觉问题已在多个领域引发争议并敲响警钟。AI幻觉的产生本质上源于大模型的生成逻辑，当前主流大模型多基于概率统计原理运行，通过预测下一个最可能的词语来生成内容，但缺乏对法律知识的真实理解和逻辑推理。特别是在缺乏有效知识约束、训练语料不充分或语境识别能力不足的情形下，大模型容易生成“看似合理实则虚构”的内容，诸如不存在的法律条文、过时的司法解释或伪造的案例信息。此外，大模型有时会过度“自信”，即使在缺乏明确依据的前提下也会给出“答案”，这进一步放大了AI幻觉的隐蔽性和误导性。
在检察应用场景中，AI幻觉的潜在风险不容忽视。如在类案推送场景中，大模型技术可能会依据语义相似度自动生成虚假类案，这些案例虽然可能在情节描述上高度相似、判决理由逻辑连贯，但实际上并无真实来源，容易误导司法人员；在证据审查环节，大模型技术可能会放大部分间接证据的解释强度，忽视证据之间的逻辑联系，导致事实认定出现偏差；在量刑建议生成环节，大模型技术可能会基于统计共性而非法律规范推导，从而在部分情形中凭空构造从轻或从重情节，造成量刑畸轻或畸重；在文书生成场景中，大模型技术可能会虚构案件关键细节或法律依据，如自动生成的起诉书包含未被证据支持的犯罪情节，或错误援引已废止的法律条文，特别是在批量生成程序性文书时，大模型技术可能会将不同案件的要素错误组合，导致生成内容“张冠李戴”。
因此，在司法智能化的过程中，检察机关要在认识AI幻觉的生成机理和具体表现基础上，构建检察语境下的AI幻觉防范体系，有针对性地防止AI幻觉对检察工作造成的不利影响。
第一，从大模型应用全流程出发构建技术防线。首先，在数据获取阶段，检察机关应建立包含权威法律知识的内部语料库，通过检索增强生成的方式，确保大模型的内容输出建立在真实、可验证的信息基础之上。如检察机关可构建包含法律法规、司法政策及检察文书等的检察语料库，当检察官发出文书生成指令时，大模型能够访问检察语料库，根据检索到的内容指导文书的生成，避免大模型虚构或引用过时法律条文等情况的出现。其次，在逻辑推理环节，检察机关应构建动态对抗训练机制，将虚假法律条文、错误判例等幻觉样本纳入训练体系，不断提升大模型对异常内容的识别与修正能力，使其在面对模糊输入时具备更强的判断力。例如，检察机关可选取现实中曾被纠正的错误判例作为反面样本，标注其逻辑和适用法律的错误之处，参与大模型训练，使大模型在遇到类似情形时能够识别异常，从而避免输出错误内容。最后，在输出验证环节，检察机关还需引入多模型交叉验证机制，通过不同大模型输出结果的比对和印证，提高对异常输出结果的识别能力。例如，检察机关在利用大模型生成起诉意见书时，可同时调用两个独立的大模型生成结果并对比，若法律适用部分或关键结论存在明显差异，系统可自动发出预警，提示进行人工复核，避免大模型因训练语料不完整或推理过程偏差而导致输出结果存在事实错误、法律适用不当或逻辑混乱等问题。
第二，从权限设置和使用规范两个维度加强制度防范。在权限设置上，检察机关应明确大模型在不同业务环节中的使用边界，现阶段应坚持“人工主导、AI辅助”的原则，在关键决策环节慎用大模型。例如，在文书生成环节，大模型可承担格式编排、要素抽取、文书草拟等基础性工作，减少检察官的重复劳动，但在涉及法律适用、事实认定等核心内容的生成，则需加强人工干预，由检察官最终审核；在类案推送环节，大模型可辅助提供参考案例，但不得替代办案人员对法律适用和事实认定进行独立判断。在使用规范上，检察机关可构建追溯机制，保证提示词输入、模型思考、继续追问和最终输出等全过程留痕且在指定平台使用，以便开展工作监督和事后追责。
第三，建立多方联动的检察大模型治理机制。检察机关可联合多方力量，共同探索检察大模型的监管方法与治理机制，有效发挥多方协同效能，同时借鉴不同行业的先进治理经验，更好地规避AI幻觉引发的风险。据悉，当前，在医疗领域已有80多家医疗机构、科研院所及信息化企业共同研制了医疗大模型算法模型标准，对核心技术和数据安全等方面制定了具体规范。未来，检察机关也可联动多方力量制定涵盖技术标准、数据规范、安全评估与责任机制等内容的检察大模型治理框架，提供统一化的技术路径和安全保障。
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