在人工智能技术以指数级速度重构社会运行的今天，检察工作正经历一场前所未有的范式变革。这场变革既是对检察人员专业能力的深度淬炼，更是一场关于法治初心与技术理性如何共生的时代之问。《检察日报·数字检察版》特邀不同业务领域检察人员展开深度对话，从技术迭代与法治坚守的双重维度，探讨AI时代检察人员学习的核心命题——在适应“变”中锤炼本领，在坚守“不变”中锚定方向。
河南省检察院检察技术信息处三级调研员、全国检察理论研究人才马建刚
杨文：人工智能等前沿科技的飞速发展，增赋了数字社会生活运行逻辑和全新法秩序，并驱动法律监督模式的转型重塑。一方面，“AI换脸”“人工驾驶”等新技术带来个人权益、社会秩序乃至国家安全等领域的新型法律风险，AI生成技术相关法律规制的滞后缺位、网络虚拟空间违法犯罪技术链条隐蔽、责任主体的溯源难度提升等问题，不断冲击着检察人员的法律适用能力。另一方面，数字政府背景下行政部门启动AI公务员、依托数据智能决策分析、非现场执法等履职方式的变化，也牵引公益诉讼等监督部门检察人员在日常办案中利用数字技术智能化发现监督线索，探索新的数字化协同治理路径。此时，检察人员需锻造数字思维和科技素养，成为既懂业务又通技术的“全科生”，方能在新一轮科技革命中把握先机，通过智能化辅助办案、监督场景体系化建设等实践探索，以数字化手段支撑“四大检察”业务需求，更好赋能法律监督和管理服务。
马建刚：近年来，人工智能领域技术发展迅猛，大模型、智能体、具身智能等新技术层出不穷。作为生活在AI时代的检察技术人员，不仅需要适应充满未知的AI化社会，更要为检察人工智能的发展作出贡献。检察技术人员需不断提升专业基础能力，掌握人工智能的原理方法，深入理解其技术特征与对社会造成的影响。同时，要保持对新技术、新知识的敏锐度，跟踪前沿智能技术动态，推动AI在检察业务场景的落地应用。积极学习前沿法律科技工具，参与AI大语言模型的调优，更新检察知识库，确保技术适配检察办公办案需求，推动AI技术嵌入检察业务流程。
记者：当前，检察人员的学习场景有哪些创新？知识体系、学习方式等应如何进行重构？
杨文：AI时代，物理空间和虚拟空间逐渐并存交融，检察人员的学习场景和知识体系也经历着深刻变革。相较于传统师徒“传帮带”及单项主题化培训模式，检察机关通过技术赋能和模式创新，构建起学科交叉、虚实结合的新型学习生态。例如多地检察机关将数字素能纳入培训体系，在本地部署DeepSeek等AI大模型，通过打造AI数字教官、构建模拟庭审演练虚拟环境、利用大数据分析技术实现个人知识库搭建和专题资料的精准推送、异地跨界云端知识共享等。检察人员的知识体系也要与时俱进动态更新，需要将大数据思维融入法律学科中，在模型建用等实践中不断提升获取、分析、应用数据的决策能力。同时，在技术知识模块提升AI工具应用能力，如在不同场景需求中对各种AI工具的适配选择、有效设置对话交互提示词、精准甄别审核AI生成内容等。当前的学习方式也应更突出数据和智能驱动的实战性和个性化，可借鉴AI反馈纠错机制，形成“学习—应用—反馈—优化”的迭代提升。
马建刚：检察人员的学习场景出现了项目式学习、情景模拟、案例分析等创新模式。通过项目式学习，围绕真实问题或任务，在实践操作中深入理解人工智能技术的检察应用场景。基于AI大模型进行情景模拟，比如模拟庭审场景，通过律师、法官、被告人等角色扮演，与检察官进行实时互动，提供沉浸式学习。借助案例分析，剖析典型人工智能检察应用案例，提升检察人员解决实际问题的能力。检察人员要不断提高对人工智能技术的理解、应用能力和信息甄别能力，提升批判性思维、数据安全意识和技术伦理认知，学习方式要实现终身学习和个性化学习的转变。检察人员还可通过生成式人工智能工具自主管理学习进程，实时获取个性化学习方案。
记者：AI是一把双刃剑。在人机协同过程中，检察人员如何更好发挥AI辅助功能，做实“高质效办好每一个案件”？
杨文：智能不代表万能。要在“人机协同”背景下安全用好AI这把“剑”，实现“高质效办好每一个案件”目标，一是要在从“人工”到“智能”转化的产品构建流程中坚持“业务主导”，检察业务人员通过精准拆解需求、优化关键词标注及强化逻辑表达，将隐性经验转化为可被技术识别的标准化流程，同时严把数据安全底线，确保检察智能产品在法治框架内完成技术与业务需求的精准对标。二是在应用环节应当明确“人主机辅”的分工定位，坚持大模型技术在检察监督中的工具属性，将语言大模型、多模态大模型应用到案卡回填、证据要素提取、量刑辅助、案件检查等辅助提效方面，检察人员将解放的精力聚焦于复杂案件事实认定、争议法律适用、监督线索挖掘等核心决策。三是建立“人工甄别—纠偏调优”的修正机制，一方面通过检察人员的反馈训练不断“校准”AI精准性，另一方面需始终保持司法人员在法律判断中的主导性和人文关怀，体现法律监督的司法温度。
马建刚：检察人员在办案过程中要与AI深度互动，通过信息的高效交互、知识的精准传递以及意图的深刻理解，实现双方优势互补与有序融合，通过合理分工与紧密协作，有效提升检察工作质效。在与AI大模型交互过程中，问题的高度决定了答案的深度，要善于运用提示词提问。同时，大模型存在幻觉问题，会出现事实矛盾或捏造事实的情况。检察人员在使用大模型过程中，要具备批判思维，练就一双“火眼金睛”，对大模型给出的答案有所取舍、去伪存真。
记者：在检察“大管理”格局下，检察人员如何依托技术赋能，将检察人员的自我管理更好融入“三个管理”当中？
杨文：检察“大管理”格局是以“案—人—事”为核心，涵盖案件办理、队伍管理、数据赋能等多个层面。AI时代技术手段的个性化赋能，使人工智能与检察人员角色深度融合，通过“智能助理”的预警纠偏和资源推送，将专业素能提升、案件流程及质量把控等环节的自我管理可量化、可落地。如检察人员使用法律知识图谱自动关联办案所需法规、判例及案例，构建个人专题知识库，有效实现专门领域的知识体系化梳理和“提纯”；通过AI辅助办案和流程监控，在程序性预警中进行“业务画像”，进一步提升执法司法规范化水平，压实检察人员司法责任制；利用业务数据分析识别评估自身办案质效，检察官可结合宏观数据分析开展反向审视，动态统筹个人办案的质量、效率与效果。在日常办案履职的“前端规范—中端预警—末端评估”中形成全流程自我管理体系，在良性循环中实现与检察队伍整体宏观管理的联动增效。
马建刚：从检察技术人员角度看，要通过自我管理提升对大数据、人工智能等现代科技的理解和应用能力，运用技术赋能“三个管理”。一是强化检察业务管理的技术支持，构建集数据采集、汇总、分析、预警于一体的检察业务数据分析平台，利用AI技术对业务数据进行深度挖掘和分析，提升业务决策的智能化和科学化水平。二是优化案件管理的智能化流程。利用AI技术优化分案机制，根据案件性质、难易程度等因素，智能匹配适合的办案组或检察官，实现案件的科学合理分配。引入AI技术实现办案流程的自动化监控，对办案期限、节点等进行实时提醒和督促，防止超期办案、简案慢办等问题发生。三是完善质量管理的智能化手段。研发案件质量智能评查系统，利用AI技术辅助对案件的事实认定、证据采信、法律适用等方面进行全面评查，提高案件质量评查的效率和准确性。
记者：技术不断更新迭代，如何理解检察人员成长和高质效履职的“不变之处”？
杨文：科技浪潮奔涌向前，“人工智能+”让检察人员从独立个体的“我”升级为“我们”。在日新月异的技术变革中，我们应清醒认识到，科技的跃迁不必然代表业务能力的精进，检察履职“三个善于”的经验和智慧仍需要亲历性办案的积累沉淀和真实监督场景的磨砺淬炼。智能化赋能的高效也不能直接化为高质量履职的捷径，技术工具在变，履职方式在变，但对司法规律的敬畏、对公平正义的执着追求、为人民司法的立场、对职业伦理的坚守，始终是检察人员不变的内核与基石。人工智能的终极价值不在于取代人类，而在于将检察人员从重复机械性工作中解放出来，使其回归司法本质并聚焦人文关怀，最终通过人机协同实现“1+12”的增效效应。
马建刚：AI时代，技术迭代重塑了检察工作的工具与方法，但检察人员成长与高质效履职的核心本质始终未变。一是法律监督的核心使命不变。技术始终服务于法治价值的实现，无论技术如何演进，检察机关作为法律监督机关的根本职责不会改变。二是司法公正的价值追求不变。“努力让人民群众在每一个司法案件中感受到公平正义”是检察人的奋斗目标。三是如我在诉的共情能力不变。情理法融合的司法温度仍依赖人类的情感共鸣能力，在“变”与“不变”的张力中寻找确定性。只有扎根于法治精神、专业本质与人文关怀的基石，检察人员才能在技术浪潮冲击下保持定力，实现“以技术增强司法效能，以人性守护司法温度”的平衡。高质效检察履职必然是“技术工具理性”与“法律价值理性”的深度交融，既要敢于拥抱AI技术之变，又要始终坚守法治之不变。
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