法治日報全媒體記者 張雪泓

在北京市人民檢察院的一塊實時跳動的全息屏幕上，上百份裁判文書正經(jīng)歷著智能輔助系統(tǒng)的嚴(yán)格審查。篩選出來的問題將生成待處理線索清單，轉(zhuǎn)到檢察官手中。

這個由豐臺區(qū)人民檢察院創(chuàng)新打造的刑事審判監(jiān)督大模型，破解了審判監(jiān)督線索發(fā)現(xiàn)難題。大模型深度融合人工智能、大數(shù)據(jù)碰撞、自動識別等前沿技術(shù)，構(gòu)建“要素拆解——規(guī)則匹配——文書生成”全鏈條數(shù)字化監(jiān)督模式。

據(jù)介紹，大模型從不同維度對案件進行分析，助力刑事審判監(jiān)督提質(zhì)增效。對于累犯條款的適用問題，大模型首先判斷被告人是否存在犯罪前科。隨后，進一步分析被告人犯前罪刑滿釋放時間與本次犯罪間隔時間是否超過5年。如未超過5年，大模型將再核實被告人是否為過失犯罪或不滿十八周歲犯罪情況。若排除過失犯罪或不滿十八周歲犯罪情況，大模型將進一步核實判決是否引用刑法累犯條款。若未引用，大模型會報出審判監(jiān)督線索供檢察官人工審核。

豐臺區(qū)檢察院相關(guān)負責(zé)人介紹，大模型將裁判文書結(jié)構(gòu)化，自動識別和提取其中的事實、量刑、程序等要素，并將其整理成信息要素表。通過不斷地標(biāo)注、學(xué)習(xí)、調(diào)優(yōu)等訓(xùn)練，目前該模型對判決書要素提取的正確率達98％，全要素提取一份判決書的時間由平均30分鐘縮減至3分鐘。

據(jù)悉，大模型將在收到判決書的第一時間啟動自動獲取文書、自主運行規(guī)則、自行報出線索的“智能巡查”。圖文識別技術(shù)會在5秒內(nèi)完成文書數(shù)字化，自然語言處理模塊平均3分鐘生成要素分析報告，監(jiān)督規(guī)則引擎則在后臺進行法律邏輯演算。當(dāng)檢察官登錄系統(tǒng)時，相關(guān)問題已生成待處理的線索清單。大模型還配備“一鍵生成文書”等功能，讓檢察官操作更便捷、監(jiān)督更高效。