大语言模型，是基于深度学习技术构建的，能够处理和生成自然语言文本的复杂系统。这类模型的运行原理是通过在大量文本数据上进行训练，学习语言的模式和结构，从而实现对语言的理解和生成。它们通常包含数亿甚至更多参数，能够捕捉语言的细微差别，并在多种任务中表现出色，如文本分类、机器翻译、问答系统等。

大语言模型的核心优势，在于其强大的上下文理解能力，能够根据对话或文本的上下文提供准确的回应，从而生成连贯、逻辑性强的文本。但大语言模型也面临挑战，包括对训练数据的依赖、潜在的偏见问题以及弱解释性。为了提高模型的性能和可靠性，还需要采用高质量的训练数据、透明的算法设计和持续的模型评估。

近年来，AI技术实现了飞跃式进步。在一定程度上，AI技术像一个虽还在学习走路，但已成为思维敏捷、知识广博、理解力强的助手。特别是以DeepSeek为代表的大型语言模型，其发展速度迅猛，呈现出AI技术在完成自然语言理解、文本生成、数据分析等复杂任务时具备的显著能力。

伴随着技术的发展，检察机关也在探索利用数字技术对检察工作进行全面和系统的改革与升级。面对AI技术的快速发展，数字检察既遭遇了新的挑战，也迎来了新的发展机遇。问题的关键在于，数字检察如何把握科技机遇，形成新的发展格局。

长期以来，数字检察在应用AI技术时，主要关注的是如何利用这些技术处理和分析海量的检察数据。部分典型应用包括利用深度学习等自然语言理解技术，自动地从大量案件文本中提取争议焦点、法律适用等关键要素，实现更加精准的类案推荐；通过对特定案由案件的大样本深度分析，构建类案知识图谱，提出更加规范恰当的量刑建议；对虚假诉讼案件进行实证分析，包括当事人、代理人、行为模式、事实、背景等特征，以此构建虚假诉讼预警模型，自动筛查海量已决案件裁判文书中的虚假诉讼风险等。这些应用已取得一定成效，但从技术角度看，AI技术的潜力并未得到充分挖掘。目前的应用模式本质上还是以检察人员的个人经验和认知为中心，AI技术更多是作为辅助完成简单重复工作的工具。尽管这种应用大幅度节省了人力成本并提升工作效率，但从本质上来看，AI技术的作用尚未达到不可替代的程度。

大语言模型的引入使得AI技术的效能在数字检察中得到进一步释放。相较于传统AI技术，大语言模型在上下文理解、自然语言生成、多功能性、交互体验、可扩展性等诸多方面具有显著优势。只要具备足够的高质量语料用以模型训练和调优，大语言模型不仅能够更好地完成类案推荐、量刑建议、虚假诉讼风险识别等传统任务，还能协助检察官高效处理案件文本，审查关键信息，并在检察工作的各个环节提供决策建议和相关知识，同时自动生成各类文书。因此，大语言模型与以往的AI应用有所不同，它有望成为检察官真正的随身助手，全面赋能检察工作各环节。

此外，大语言模型的创新应用还能进一步拓展数字检察的辐射范围。当前，社会科学研究者已经开始利用AI模拟平台在虚拟环境中设计和仿真社会实验，通过虚拟AI代替真人进行研究，此方式可避免真实社会实验所需的高昂成本和引发的社会伦理问题。在检察领域，大语言模型同样可以用于多种场景的模拟和仿真。例如可模拟真实的办案场景，为新入职的检察官提供更为真实的培训体验；模拟新的检察制度和法规政策的实施场景，研判施策方案和效果，从而提高相关规定的前瞻性和有效性。

目前，针对检察机关的大语言模型研发和应用尚处于初级阶段，其输出内容尚未满足检察办案的核心需求。进一步发挥大语言模型在数字检察中的作用，可从以下三个方面着手：一是建设高质量语料库。当前与检察相关的高质量语料较为稀缺，这限制了模型理解和生成法律领域文本的能力。检察机关可以通过建设专门的检察语料库来解决这个问题，不断收集和整合包括法律法规、司法解释、法律文书、法学研究文献、法律新闻报道和评论、各类媒体平台信息等多种类型的语料。二是完善数据开发利用机制。模型训练需要大量语料数据，其中的原创成果和个人信息可能引发知识产权保护、个人信息权益保障等方面的风险和争议。当前，对数据确权等基础问题的理解还存在争议，但可从实际需求出发，从政策层面突破制度梗阻，先行先试，以促进高质量语料数据的开发和利用。三是应对司法伦理问题。在应用大语言模型过程中，应始终坚持司法为民的基本立场，确保AI的应用不偏离实体公正和程序公正的基本要求，努力让人民群众切实感受到司法公平正义。

（作者为东南大学法学院副教授、博士生导师）