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法治日报全媒体记者 王家梁
近日，贵州省毕节市大方县、黔西市、织金县三地检察机关深化协作，依托DeepSeek人工智能技术，联合开展公诉案件审查报告智能生成优化工作，通过精细化提示词设计、罪名专项优化及正反向分析模型构建，推动刑事办案从“通用辅助”向“精准研判”升级，为类案智能审查提供了可复制的实践经验。
协同攻坚 四轮迭代优化提示词体系
据了解，三地检察机关以审查报告智能生成为切入点，采取“基础－集成－兼顾－参考－迭代”的优化路径，完成四轮提示词迭代升级。目前已实现审查报告结构化内容生成；精细化证据摘录和证明事项概括，在案件事实、证据和法律分析方面，引入“三步分析法”，即通过提示词设计分别完成证据合法性、关联性、真实性分析；法律适用分析方面，以三阶层思路，构成三层递进提示词。通过提示词的改进，显著提升分析深度测试显示，优化后的提示词使审查报告生成效率提升95％以上，证据和法律适用分析精准度提高90％以上。
难题破解 专项优化提升疑难案件审查能力
针对通用版DS对事实不清、证据不足，以及不构成犯罪情形的垂直训练不够、样本不足等现实难题，通过优化提示词，采取增强输入指引、设计分析逻辑、增加提示标注、限制输出生成，增设模型自动验证以及交叉验证、人机交互验证等方式，加入孤证排除、刑事责任能力、非法占有目的、数额认定等专业性验证规则，精准识别争议焦点，使系统成功输出“事实不清、证据不足”“不构成犯罪”的精准结论。以实际办理的诈骗罪、盗窃罪、强制猥亵罪、伪造国家机关印章罪案件为样本进行测试和验证，系统输出的“事实不清、证据不足”结论，与实际办案结果吻合度达100％。同时，对于强制猥亵罪的实践争议焦点，通过对比“其他方法”的认定标准，自动识别行为定性分歧。
全域推广 构建智能化类案审查体系
目前，三地检察机关已初步建成三大支撑体系。在提示词模板方面，通过预设“用户有特殊要求、从其要求的”的特殊提示，以适应个案灵活性需要。在个罪方面，由于个案罪名不同无法完全“通用”，现已初步完成针对盗窃、诈骗、强制猥亵罪、伪造国家机关印章罪等罪名的专门提示词设计，后期逐步扩大至其他罪名，进行资源整合利用。
对于成果转化和模型进阶，为提升模型运行效率，打牢自主学习基础，目前已完成盗窃罪、诈骗罪等罪名的专属知识库资料收集和拆分、标注，包括法学教材、法律、司法解释、来自特定权威机构或渠道的观点、案例库中的案例，以及本地案件优秀审查报告样本数百份，按罪名和结论类型标注，为模型训练提供高质量数据支撑。后期将重点推进“罪名专项优化计划”，对办案数量前五的罪名构建事实不清、证据不足情形的分析库，并联合省院信息中心，进行提示词后台转化，将长提示词拆分为可灵活组合的功能单元，辅以智能体设计、模型后台训练等方式，提升机器自主学习能力和效果，提升成果转化运用效能和用户体验。
三地检察机关的协作实践表明，人工智能在司法领域的深度应用，需以“业务需求为导向、数据积累为基石、协同攻关为路径”。通过迭代精细化提示词和知识库构建，AI技术正从“提效工具”逐步升级为“质控助手”，为刑事办案规范化、精准化注入新动能。这一创新实践不仅为破解“案多人少”难题提供了智能化解决方案，更通过标准化、规范化的流程再造，为司法公正构筑起坚实的“智能防线”。
编辑：董博