以算法赋能检察业务助力法律监督提质增效-尊龙凯时ag旗舰厅

　　数字检察核心要义不仅在于构建全流程的智能辅助办案系统，更重要的是实现全体系的数字化结构重塑。

　　以算法赋能检察业务助力法律监督提质增效

　　□算法检察本质，是通过科学有效的模型、函数等量化处理方法对法律监督数据对象进行有效分析和处理，从而达到以算法为工具构建数字检察体系的目标。即通过一定的转换路径，以现有的编码知识有效联系和高效调整，构建符合数字化社会发展特征的结构体系完备、要素结构高效运转的治理模式。

　　□从本质上理解，数字检察作为一场法律监督理念和体系重塑性变革，其核心要义不仅在于构建全流程的智能辅助办案系统，更重要的是实现全体系的数字化结构重塑。因此，如何在高度数字化的空间体系中坚持法律监督工作的基本原则，不仅需要工作思路的改进，更需要工作方法的创新，同时也是解决算法检察赋能机制实现的核心问题。

　　在检察大数据战略赋能新时代检察工作高质量发展的背景下，以数据为中心的驱动模式转换和推动，正逐步催生和形成大数据法律监督的基本范式。在高度数字化的社会体系形态中，检察业务所面对的监督对象体系和运行机制正在发生体系性转换。此时大数据环境下的检察信息的采集、处理、分析，必须依赖高度形式化和技术化的分析工具，即“算法”来实现。那么，算法本身作为一种技术化的分析工具，对于检察业务发展和法律监督工作提质增效如何发挥作用，成为大数据战略赋能新时代检察工作高质量发展的关键性问题。

　　数字检察为何需要“算法”赋“能”

　　所谓算法，是对程序化运算或自动运算方法的统称。算法检察的本质，是通过科学有效的模型、函数等量化处理方法对法律监督数据对象进行有效分析和处理，从而达到以算法为工具构建数字检察体系的目标。即通过一定的转换路径，以现有的编码知识有效联系和高效调整，构建符合数字化社会发展特征的结构体系完备、要素结构高效运转的治理模式。

　　监督对象体系的特征转换。在数字空间体系中存在的诸多变量远超出人力有限的认知范围和处理能力，单纯以人工算法对变量进行处理是不可能的。因此，算法化过程的本质是以数学符号对现实事物加以抽象化的转换。具体而言，是通过数学方法的应用，在现实事物的运行基础上建立一套解释性的数学模型，用来推动各种不同类型系统数据从无序向有序转变的处理过程。而在法律系统运行过程中，算法化过程则是借助数理分析方法实现现实法律规范运行逻辑体系数字化形态的转换。在此过程中是通过分析与现实事物及其特性有关的自然语言概念和借助符号逻辑来构造法律体系的规范运行过程。

　　监督工具体系的功能转换。基于上述分析可以看出，检察算法化的本质就是在所构建形成的计算结构与所表征的法律体系结构之间建立起具有相似性的对应特征关系。因此，对于算法检察运行机制的体系构建而言，只有当数量化的关系体系与所表征的对象体系形成结构和功能耦合状态时，以数字形态存在的法律关系才能与现实社会行为之间产生相互的关联与衔接。而基于算法工具体系，使得数字检察本身更加注重数据的分析和整理，成为一种以现代信息技术为依托的强有力的处理工具，从而达到以高度量化的建模形态对现实世界的系统构成、运行模式、衔接体系等对象进行处置的目的。

　　监督过程体系的形态转换。运用大数据技术赋能法律监督，不仅需要在检察机关内部运用专业算法汇集相关业务数据，通过有效工具对海量数据进行分类整理并长期存储、维护；而且，更重要的环节是在检察机关外部，通过推进与其他政法机关的数据联网与共享，在安全保密的基础上做到高效互联，这就对法律监督对象的数据组织形态提出了更高的工具要求。因此，通过复杂算法化的形态转换，对法律监督相关数据对象进行重新整理和归纳，使得看似并无联系的数据被整合和处理为具有分级分类的高质量数据形态，从而使得基于复杂数据分析的应用成为可能。

　　“算法”检察赋什么类型的“能”

　　从本质上理解，数字检察作为一场法律监督理念和体系重塑性变革，其核心要义不仅在于构建全流程的智能辅助办案系统，更重要的是实现全体系的数字化结构的重塑。因此，如何在高度数字化的空间体系中坚持法律监督工作的基本原则，不仅需要工作思路的改进，更需要工作方法的创新，同时也是解决算法检察赋能机制实现的核心问题。

　　算法“组织性”赋能机理。在数据组织层面，算法通过编程和代码把时间、空间、瞬间多维叠加所形成的数据流加以固化，形成可记录、可追溯、可确权的技术约束力。在此过程中通过复杂的设计网络和算法对数据进行重新整理和归纳，从而实现链上数据与链下场景的深度融合，将数据处理和现实法律运行以一种无缝且无法分割的方式结合起来，从而达到以算法工具与检察业务深度整合的目的。构建基于区块链的链上链下协同存证关键技术，使检察机关多源异构证据信息能够进行上链存证，并通过构建公检法司跨部门区块链协同体系和跨链互信协同联动基础设施，保障跨链信息提取与交叉验证过程安全可信，支撑实现跨部门高可靠数据、高公信信息固证验证和高敏感操作可溯源、可监督，保障系统在运行过程中的稳定性、可用性、可靠性。

　　算法“调整性”赋能机理。法律作为一种调整社会行为的规范体系，其本身是一种系统性的存在。基于算法的运行方式使得法律系统在与环境的互动关系中获得一定灵活的功能运行模式，并通过规则性编码体系构建出预期性的目标性行为结构，并以相应的代码结构中介模式实现上述结构体系的模型化转换，从而达到对社会活动的有效调整目的。因此，算法检察赋能体系运行过程中，算法将通过转换行为对象的外部行为范式成为机器能够解读的数据体系，从而构建起以数据为对象的法律监督模式。

　　算法“规范性”赋能机理。在数据空间体系中，将复杂的现实通过数字信息中介转换为一种有序的、可预判的模型化调整方式，从而将数字空间变成一个数字化的规则世界，而在此过程中，算法本身的编码过程即对外部行为信息的搜集、接收和使用的过程，就是对于外界环境的种种偶然性进行调节的过程。而算法本身的调整过程在于将环境内化为内部运行的结构，通过这种结构耦合性关系实现规范体系与社会系统的作用调整，使得这种信息要素在耦合与交换中实现对治理对象的行为调整和规范，成为算法“规范性”赋能机制运行的重要价值体系。

　　“算法”检察怎样能够赋好“能”

　　从算法角度理解和分析法律规范，法律规范算法化主要是对法律条文进行数学建模，让计算机通过逻辑推理进行逻辑分析。而一个理想社会模型的构建，需要对现实社会中物质性要素以一种纯粹的、内在一致的形式聚集在一起。但由于现实社会形态所具有的模糊性和灵活性，如何从技术层面将法律规则体系行为转化为机器代码形式，即将现实法律监督运行过程转化为一种机器可以理解的“编程”语言，是算法检察赋能机制的关键和难点问题。

　　抽象化过程。基于算法解释形态的法律规则体系本质上是一个规则系统，但绝不仅仅是一些抽象数量关系规则的集合与组织体。在这种基于数据为要素的空间体系中，抽象符号形态所组成的逻辑体系源自于人们对现实社会表达的深刻认知，是以数据为载体和数字为形态对现实事物的模拟，从而形成建立在抽象意义上的表征性逻辑体系。因此，算法规范作用的机理是通过建立与法律实务运行过程相关联的函数关系体系，用数理逻辑代替传统意义上基于文本表达的法律关系逻辑，进而通过数字空间与现实空间的实践活动相关联，促进人类社会的秩序形成从自发转化为自觉，从而达到消除因现实主体自发性行为而导致的模糊性和不确定性。

　　自动化过程。算法空间体系在系统构成层面是闭合形态，但在运行机制层面呈现出与外部世界关联开放的形态，作为一种逻辑空间体系能有效面对来自社会环境的诸多复杂性的回应。即通过内在生产的信息影响外部世界的内在模式，调整自身的运动方向。因此，算法规则体系的运行过程是在现实社会关系的总体逻辑判读的基础上，以数据的形态对真实社会行为进行抽象。此时，算法不仅仅是规范本身或者规范的简单集合，而是通过代码的形式将文本和符号规则降维到现实空间，从而形成规范逻辑空间和现实空间的关联关系。这种作用机理的核心过程在于，算法体系的规范系统通过自身的逻辑体系严密性来重构其自身运动规律，并将外在性的社会运行系统按照算法体系自身关联性规则实现与外部现实社会环境之间的互动。

　　耦合化过程。从运行过程来看，算法空间运行过程，是通过建立起算法运行与外部行为调整之间的关联关系，将一定的算法逻辑框架作为分析数据的依据。从大量的数据关系中抽取相关对象作为实体，将实体与要素之间建立联系，从而形成高度抽象化和数字化的逻辑架构体系。但算法形态的运行规律集中体现在，通过系统与外部环境之间的相互化约和结构耦合的关系，实现外部系统性固有逻辑与内部自身系统固有逻辑之间的共振形态，进而达到以其自身的稳定性预期来与其他社会系统发生关联的目的。在这个过程中，法律系统与社会系统相互作用，进一步提升了法律规范体系自身适应复杂社会现实的能力，达到通过内在生产的信息影响外部世界的内在模式，进而达到以算法调整外部社会行为的目的，实现以算法赋能检察业务发展，助力法律监督提质增效的重要目标。

　　（作者单位：天津师范大学、山西省人民检察院）

原文链接：https://www.spp.gov.cn/spp/llyj/202212/t20221231_597341.shtml
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