法治日報全媒體記者 王家梁　

近日，貴州省畢節(jié)市大方縣、黔西市、織金縣三地檢察機關深化協(xié)作，依托DeepSeek人工智能技術，聯(lián)合開展公訴案件審查報告智能生成優(yōu)化工作，通過精細化提示詞設計、罪名專項優(yōu)化及正反向分析模型構建，推動刑事辦案從“通用輔助”向“精準研判”升級，為類案智能審查提供了可復制的實踐經(jīng)驗?！?/p>

協(xié)同攻堅 四輪迭代優(yōu)化提示詞體系　

據(jù)了解，三地檢察機關以審查報告智能生成為切入點，采取“基礎－集成－兼顧－參考－迭代”的優(yōu)化路徑，完成四輪提示詞迭代升級。目前已實現(xiàn)審查報告結構化內(nèi)容生成；精細化證據(jù)摘錄和證明事項概括，在案件事實、證據(jù)和法律分析方面，引入“三步分析法”，即通過提示詞設計分別完成證據(jù)合法性、關聯(lián)性、真實性分析；法律適用分析方面，以三階層思路，構成三層遞進提示詞。通過提示詞的改進，顯著提升分析深度測試顯示，優(yōu)化后的提示詞使審查報告生成效率提升95％以上，證據(jù)和法律適用分析精準度提高90％以上?！?/p>

難題破解 專項優(yōu)化提升疑難案件審查能力　

針對通用版DS對事實不清、證據(jù)不足，以及不構成犯罪情形的垂直訓練不夠、樣本不足等現(xiàn)實難題，通過優(yōu)化提示詞，采取增強輸入指引、設計分析邏輯、增加提示標注、限制輸出生成，增設模型自動驗證以及交叉驗證、人機交互驗證等方式，加入孤證排除、刑事責任能力、非法占有目的、數(shù)額認定等專業(yè)性驗證規(guī)則，精準識別爭議焦點，使系統(tǒng)成功輸出“事實不清、證據(jù)不足”“不構成犯罪”的精準結論。以實際辦理的詐騙罪、盜竊罪、強制猥褻罪、偽造國家機關印章罪案件為樣本進行測試和驗證，系統(tǒng)輸出的“事實不清、證據(jù)不足”結論，與實際辦案結果吻合度達100％。同時，對于強制猥褻罪的實踐爭議焦點，通過對比“其他方法”的認定標準，自動識別行為定性分歧。　

全域推廣 構建智能化類案審查體系　

目前，三地檢察機關已初步建成三大支撐體系。在提示詞模板方面，通過預設“用戶有特殊要求、從其要求的”的特殊提示，以適應個案靈活性需要。在個罪方面，由于個案罪名不同無法完全“通用”，現(xiàn)已初步完成針對盜竊、詐騙、強制猥褻罪、偽造國家機關印章罪等罪名的專門提示詞設計，后期逐步擴大至其他罪名，進行資源整合利用。　

對于成果轉化和模型進階，為提升模型運行效率，打牢自主學習基礎，目前已完成盜竊罪、詐騙罪等罪名的專屬知識庫資料收集和拆分、標注，包括法學教材、法律、司法解釋、來自特定權威機構或渠道的觀點、案例庫中的案例，以及本地案件優(yōu)秀審查報告樣本數(shù)百份，按罪名和結論類型標注，為模型訓練提供高質(zhì)量數(shù)據(jù)支撐。后期將重點推進“罪名專項優(yōu)化計劃”，對辦案數(shù)量前五的罪名構建事實不清、證據(jù)不足情形的分析庫，并聯(lián)合省院信息中心，進行提示詞后臺轉化，將長提示詞拆分為可靈活組合的功能單元，輔以智能體設計、模型后臺訓練等方式，提升機器自主學習能力和效果，提升成果轉化運用效能和用戶體驗?！?/p>

三地檢察機關的協(xié)作實踐表明，人工智能在司法領域的深度應用，需以“業(yè)務需求為導向、數(shù)據(jù)積累為基石、協(xié)同攻關為路徑”。通過迭代精細化提示詞和知識庫構建，AI技術正從“提效工具”逐步升級為“質(zhì)控助手”，為刑事辦案規(guī)范化、精準化注入新動能。這一創(chuàng)新實踐不僅為破解“案多人少”難題提供了智能化解決方案，更通過標準化、規(guī)范化的流程再造，為司法公正構筑起堅實的“智能防線”。