《一、 前言》
一、 前言
自第一次工业革命以来，世界各国不断推进工业化和城市化进程，虽然经济社会得到快速发展，但是气候变化、生物多样性丧失、荒漠化加剧等生态环境破坏事件逐步增多，具有全球性影响的环境问题更为突出，已经威胁到人类的生存和发展。当前，环境保护已成为国际社会的共同关注点，各国持续发布环境法律规章以加强环境治理：瑞典形成了以“法典-条例-规章”为主线的环境法律体系；日本制定了一系列的环境保护条例和限制性措施以约束企业污染物排放，对高水平实施环境保护的企业给予经济性奖励；美国以科学数据作为立法支撑发布了一系列有关环境保护的法律，支持民间环境保护公益组织参与环境立法；英国、荷兰设立了环境检察官以加强环境执法。
在我国，环境司法作为坚决制止和惩处破坏生态环境行为的突破口，是保障良好生态环境的重要依托、推进生态文明和美丽中国建设的重要力量[1~3]；在快速推进工业化和城市化的进程中，尽管生态环境问题也在不断显现[4~7]，但相比其他国家则及时且深刻地意识到了生态文明建设的重要性。近年来，国家强调走生态优先、绿色低碳的发展道路，坚持用严格制度、严密法治来保护生态环境。司法系统实施环境资源司法体制改革、司法信息化建设“双轮”驱动，积极推动人工智能（AI）技术与环境司法审判工作的融合，以利于充分发挥环境司法审判的职能作用，持续提高案件受理、审判、执行、监督等环节的信息化水平。我国各级法院依法惩治环境违法行为，加快推进生态环境治理建设，保障了全国重污染天气、生态环境明显改善，也让蓝天、碧水、净土的“生态颜值”，城乡居民生活的“幸福指数”显著提升[8~12]。
进入新发展阶段后，我国环境司法建设工作进展显著。① 高水平推进环境司法智能审判体系建设，初步建成中国环境资源审判信息平台、环境司法保护一体化数字平台、法院在线服务平台，显著增强了生态环境保护类案件的审判质效和审判管理水平。② 高水平推进环境司法审判专业化建设，基本形成“高级法院普遍设立、中基层法院按需设立”的四级法院专业化审判组织架构格局，相应环境资源审判机构建设趋于常态化。③ 高标准完善环境司法适用规范，发布了全面加强长江、黄河等重点流域生态文明建设和司法保护的相关意见和规划，一系列环境资源领域的司法解释和指导性案例。④ 高质量发挥环境司法审判职能作用，环境资源案件审判特色鲜明，案件类型分布呈现平稳趋势；2014年1月—2023年9月，各级法院依法受理各类生态环境保护类案件约为203.7万件，其中审结案件约为200.4万件。⑤ 深化环境司法国际交流合作，为建立公平合理、合作共赢的全球环境治理体系贡献中国司法智慧。2019年，联合国环境规划署数据库特设中国环境司法板块，已收录40余件中国环境资源审判的典型案例、数量众多的环境司法年度报告以及发展建议。我国积极参与相关国际会议，向世界持续分享环境司法案例和方案，有利于凝聚环境司法国际共识，共同推进全球生态环境治理[13~19]。也要注意到，我国生态环境保护类案件具有涉及影响面广、量大事杂、责任主体界定难、证据认定难、专业性强等特点，而传统AI技术赋能的环境司法智能审判体系尚处于起步建设阶段，环境司法专业技术人才匮乏、司法实践经验不足、司法审判智能化程度低、司法监督不到位等仍是环境司法智能审判高水平发展的薄弱环节，对高质量推进环境司法审判工作构成了较大阻力[20~24]。
当前，以AI大语言模型（简称AI大模型）为代表的生成式人工智能（AIGC）技术正在获得重大突破并快速演进，为我国环境司法审判工作的智能化、智慧化发展带来了新的变革机遇。为此，本文深入分析AI大模型对环境司法智能审判工作的赋能作用，尝试从数据治理、“算法黑箱”、模型异构等角度厘清AI大模型在环境司法审判实践工作中面临的难点和挑战；以生态环境保护类案件的司法审判应用为案例，提出基于AI大模型的环境司法智能审判系统设计方案；进一步形成AI大模型赋能环境司法智能审判的发展建议，以期为环境司法智能审判高质量发展研究、生态文明现代化建设等提供基础参考。
《二、 AI大模型对环境司法智能审判的赋能作用》
二、 AI大模型对环境司法智能审判的赋能作用
2022年，美国开放人工智能研究中心（OpenAI）发布了ChatGPT，引起了世界各国对AIGC技术的广泛关注。以ChatGPT为代表的AI大模型正在推动人类进入AIGC时代[25~29]。作为ChatPGT的基座模型，AI大模型经历了4个主要的发展历程：统计语言模型、神经网络语言模型、预训练语言模型、大规模预训练语言模型[30]。AI大模型与常规的预训练语言模型不同，拥有百亿级或更大规模的预训练语言模型参数，通过强大的语言建模能力，学习并分析海量数据中更多的潜在信息，在各种复杂任务中展现出强大的应用潜力。AI大模型能够深入挖掘海量数据中的潜在关联规则和语义信息，显著提高具体任务的执行能力及效率，为环境司法审判工作带来了新技术变革的机遇。因此，推进AI大模型和环境司法审判工作的深度融合，加快实现环境司法审判工作智能化、智慧化发展，是当前环境司法审判极富潜力的研究方向。
《（一） 司法AI大模型赋能环境司法辅助审判》
（一） 司法AI大模型赋能环境司法辅助审判
司法AI大模型以海量的生态环境保护类裁判文书、相关法律法规为数据支撑，可深入挖掘海量裁判文书之间的潜在关联规则和案件详情语义信息，进而利用大模型微调技术不断提高对规则和语义信息的挖掘精准性，高效辅助法官、检察官进行司法判决，促进环境司法决策的公平正义。一是面向环境司法工作人员：① 智能辅助服务可以为法官在立案、庭审、判决等生态环境保护类案件审理过程中进行案件分析、证据链梳理、类案推荐、法条推送等提供更为精准的智能辅助决策支持；② 相关数据服务亦可支持信息化管理人员、高层级管理人员及时发现生态环境保护类案件中存在的共性问题以及司法监督管理问题，从全局态势、案件审判 / 执行评价、生态治理现状等方面进行相关地区生态环境治理及修复的态势分析，从而深度反映当地生态治理存在的潜在风险、实时预测未来生态环境的演变趋势，更好推进重点生态的保护修复、安全维护、“双碳”治理，提升生态系统碳汇能力，服务国家治理体系和治理能力现代化。二是面向社会公众：当事人可以针对系列案件疑虑向司法AI大模型提问，法律咨询服务将依据当事人的需求提供交流互动；若当事人对结果不满意，可将相关意见提交反馈给司法AI大模型；当事人还可通过证据指引服务，引导自己提供具有价值的案件证据，保证案件证据链的完备性。
《1. 赋能证据辅助指引，提高证据审查效能》
1. 赋能证据辅助指引，提高证据审查效能
司法AI大模型可充分梳理同一罪名下所有案件的证据链，构建知识图谱模型，制定证据规则链指引；协助办案人员收集相关证据并提供规范化、清单式的证据指南，进一步辅助法官和律师更加快速、准确地审查案件中的证据。生态环境保护类案件具有量大事杂、证据关联复杂的特点。例如，在某化工厂非法排放废水污染环境案件的立案及审理过程中，当事人在提供举证材料过程中可能存在监测数据造假、关键证据隐瞒、间接证据误当直接证据进行提交等不规范行为，给法官及相关工作人员的案件事实认定、司法判决带来很大阻力。司法AI大模型对大量历史类似案件进行证据链、关键数据的深度挖掘，借助知识图谱系统，能够自动识别生态环境保护类案件中的关键证据和证据链；实现案件证据及时录入、证据同步校验、证据瑕疵及时提示，确保案件证据的真实性与合理性，规范办案程序并提高事实认定效率。司法AI大模型既可以提示当事人补充提交与案件密切相关且真实有效的关键证据材料，亦能够协助法官发现其中可能存在的证据缺陷或争议焦点，显著节省司法工作人员在案件证据收集和梳理过程中耗费的时间与精力，不断提升相关证据审查的效率和准确性。
《2. 赋能法条精准推送，保障司法决策公正》
2. 赋能法条精准推送，保障司法决策公正
根据代办案件的案情描述，司法AI大模型可以深入解析案件中的关键证据链和关联法律问题，与大量的相关案例数据和相关法律数据库相结合，发现类似案例中的判决结果和相关法律依据并进行智能化分析与司法匹配；智能地推送与案件密切相关的法律条款和司法解释，支持法官或律师及时、准确地掌握法律指引和司法依据。例如，针对某化工厂非法排放废水污染环境的案例，司法AI大模型分析案情描述、环境监测数据和相关法律数据库并与大量的废水污染环境案例进行深度匹配，自动识别该案件涉及的法律问题，如排污许可、责任划分、监测数据是否达标等，智能推送相关的法律条款和司法解释。
《3. 赋能类案精准检索，促成类案同判机制》
3. 赋能类案精准检索，促成类案同判机制
司法AI大模型根据用户的需求，对输入文本进行语义分析和关键要素提取，依托犯罪类型、争议焦点、案由等关键信息，从证据链、案件详情、犯罪事实等多个角度对过往案件文书进行相似性匹配；采取大模型微调策略，从大量的候选类似案件中自主过滤不相关的历史案例，形成类案检索报告并自动推送，从而帮助法官简化繁琐工作，提高案件审理质量及效率，实现类案的精准检索，着力破解“类案不同判”的问题。例如，针对某化工厂非法排放废水污染环境的案例，法官在司法AI大模型平台中通过关键词、案件文书、文档提交等方式输入与该案件相关的关键信息，由AI大模型从海量的生态环境保护类案件中匹配一批与待办案件密切相关的类似案例，再进一步梳理这些案例的证据链、案件详情、犯罪事实、案件争议焦点等关键案件信息。司法AI大模型对比和分析类似案件与待办案件的异同，自动生成相关的类案检索报告，协助法官更好地理解并区分类似案件的细节和判决方式，有助于法官在审理过程中做出更为准确和公正的判断。
《（二） 司法AI大模型赋能生态环境保护法律服务》
（二） 司法AI大模型赋能生态环境保护法律服务
《1. 赋能法律咨询服务，环境司法更显温度》
1. 赋能法律咨询服务，环境司法更显温度
基于司法AI大模型，构建面向环境司法的在线咨询服务平台，实现环境司法咨询服务的线上线下渠道融合互补，让居民通过网络渠道便捷、高效地获得相关服务。司法AI大模型对算据中心中的数据资源进行深度文本理解和知识学习，智能理解用户输入的问题，根据用户需求和意图并利用深度推理规则、人类反馈强化学习以及模型微调技术，实现与用户的交流互动。司法AI大模型不仅可以向用户解答相关法律问询服务，亦可根据用户的提问行为推荐其可能感兴趣的内容或服务（如立案指南、类案推荐、寻求法律援助等）；将极大地减轻司法机构的负担，释放司法工作人员的时间及精力以使他们专注于极为复杂的生态环境保护类案件和重大的司法决策问题。司法AI大模型赋能生态环境保护法律咨询服务，充分实现居民与司法机构的高效互动，增进全社会的环境保护法律实践和可持续发展。
《2. 赋能司法专家推荐，智慧司法更显深度》
2. 赋能司法专家推荐，智慧司法更显深度
环境司法鉴定涉及复杂的环境科学、生态治理、法律及技术问题，需要具备较强的专业领域知识、掌握环境司法相关法律规章的资深专家来对具体案件进行评估和鉴定，以为法官和律师提供科学的判决依据。在司法AI大模型中，可以收集全国范围内环境资源领域的司法鉴定专家并建立专家数据库。司法AI大模型可充分学习每个专家的基本信息，综合考虑鉴定专家的学术背景、研究成果、专业经验、客户评价等指标，构建司法专家画像仓库；利用知识图谱建立专家网络，整合并管理系列专家的知识和经验；分析专家之间的关系和合作网络，获取更为广泛的专业资源，确保环境司法审判工作的科学性和公正性。例如，在某化工厂非法排放废水污染环境的案例中，因当地没有合适且权威的环境司法鉴定专家和机构，涉事案件处理进展缓慢，故涉事人员向司法AI大模型平台寻求援助；司法AI大模型根据用户的实际需求，结合鉴定领域、区域、鉴定水平等因素，为用户推荐合适的鉴定专家和机构，加速推进该案的环境司法鉴定工作。
《（三） 司法AI大模型赋能环境司法监督管理》
（三） 司法AI大模型赋能环境司法监督管理
《1. 赋能环境监测服务，生态保护更显力度》
1. 赋能环境监测服务，生态保护更显力度
通过司法AI大模型构建生态环境态势预警分析平台，结合传感器网络、时空遥感等技术，实现对特定流域或地区的环境破坏、生态修复情况的动态感知和风险监测。掌握生态系统的演变趋势、环境污染情况、生态修复进展，对环境污染严重地区进行保护优先级调整，以及时发现环境治理过程中的潜在问题和治理风险；辅助相关部门合理制定环境治理策略，从而优化资源配置，精准提高生态环境保护的效率及力度。
《2. 赋能环境司法监督，生态治理更显成效》
2. 赋能环境司法监督，生态治理更显成效
法律监督是国家治理体系和治理能力的重要依托[31]。一段时期以来，生态环境保护类案件频发，与行政执法不严、以罚代刑、监管力度不到位等情况相关。AI大模型赋能环境司法监督，能够充分发挥司法监督职能作用，从源头规范办案，保障居民的生态环境权益、环境资源司法制度的公信力，提升环境资源领域中的执法和司法质效。基于司法AI大模型对生态环境保护类案件进行自动分析和评估，可以实时监察相关部门在环境资源案件的立案、调查取证、审议、申辩、判决、执行等环节中的职责履行情况，能够发现类似案件之间的司法监督共性问题，辅助检察机关及时发现相关部门在证据收集、环境鉴定、生态修复等方面可能存在的偏差或不公正现象，实现由个案监督向类案监督的跨越；深入挖掘类似案件背后涉及的环境问题，支持建立环境治理长效机制，促进社会治理的可持续发展。
《三、 AI大模型赋能环境司法智能审判的技术与应用难点》
三、 AI大模型赋能环境司法智能审判的技术与应用难点
AI大模型为环境司法审判提供了高效且智能的辅助工具，支持生态环境司法体制改革和创新，有利于美丽中国建设的宏伟目标。也要清醒认识到，AI大模型在环境司法智能审判工作中的应用尚处于积极探索阶段，由于自身技术尚不完善而使其在赋能环境司法审判现代化建设过程中面临着诸多难点。
《（一） 数据问题制约司法AI大模型的应用效能》
（一） 数据问题制约司法AI大模型的应用效能
环境司法数据是环境司法体系建设的核心要素，也是AI大模型应用于环境司法领域的关键基础和“数据能源”。我国司法大数据建设与管理虽已取得显著成效，为AI大模型的司法垂直应用提供了重要支撑，但仍存在一系列的数据问题[31,32]，制约着AI技术在环境司法领域中的推广应用。
《1. 数据质量“低劣”影响AI大模型性能》
1. 数据质量“低劣”影响AI大模型性能
目前，我国环境司法数据的采集和入库尚无统一的规范格式、标准、管理主体，环境司法数据质量及数量仍有较大的提升空间。各级法院仅录入适用于司法数据服务平台的文书数据，而各地对罪名、案由的裁判标准存在一定差异，导致大量的裁判文书存在内容形式简单、结构不统一、案情描述不清晰、部分关键信息缺失等问题。杂乱无章、质量偏低的司法数据，严重制约了司法AI大模型的应用效能。另外，不同机构或企业往往采用不同格式的司法大数据进行AI大模型的训练和微调，案件类型、数据覆盖范围等因素同样影响着司法AI大模型的应用效能。
《2. 模型安全性不足加大数据泄露风险》
2. 模型安全性不足加大数据泄露风险
AI大模型由不同的基座模型封装而成，基座模型的安全性不足将影响下游模型的可靠性，且模型结构越复杂则潜在的安全风险越高。司法AI大模型的训练和部署涉及数据收集、数据预处理、模型训练、模型部署等环节，其中的用户个人信息、与案件相关的音 / 视频等举证材料可能面临数据被非法获取的风险，甚至可能存在侵犯个人隐私、商业秘密、国家秘密的情况。
《3. 深度伪造数据引发司法不公》
3. 深度伪造数据引发司法不公
根据生态环境部等部门的通报数据，2022年我国查办涉嫌篡改、伪造环境监测数据的造假案件1533起，说明采用先进技术手段伪造监测数据的案件层出不穷。基于AIGC的AI大模型在内容生成方面具有极强的深度伪造能力，随着AI大模型的快速发展与应用，深度伪造数据的查办难度也将增加[33]。环境司法案件具有证据链错综复杂、事实认定难、潜伏时间长、违法行为多样等特点，一些利益相关者可能试图利用案件审查过程中的间隙或者漏洞，借助AI大模型对相关证据材料进行深度伪造（生成极具迷惑性的虚假证据），以逃避法律的制裁、获得不公正的利益、扭曲案件真相，从而侵害他人的合法权益、影响环境司法审判的公正性。
《（二） “算法黑箱”易引发环境智慧司法审判的公正性问题》
（二） “算法黑箱”易引发环境智慧司法审判的公正性问题
《1. “算法黑箱”易导致“算法暴政”》
1. “算法黑箱”易导致“算法暴政”
司法AI大模型建立在弱AI技术的基础上，内部运行逻辑的可解释性、可理解性不强，仍然存在严重的“算法黑箱”问题。无论是司法工作人员还是案件当事人，都可能不太了解司法AI大模型的运行机理、证据审查流程、推理规则、决策过程，而只能被动接受司法辅助审判结果。司法AI大模型算法运行机理的不公开、环境智慧审判结果的不可解释在一定程度上影响了法官中立、当事人双方之间平等对抗的正当程序原则，算法权力难以制衡；错误的审判结果在侵害当事人知情权的同时，背离环境司法的公平正义原则，导致“算法暴政”的泛滥[34]。
《2. “算法黑箱”引发环境司法偏见》
2. “算法黑箱”引发环境司法偏见
司法AI大模型的设计人员可以通过“算法黑箱”机制生成一些有偏向性的辅助审判结果。对于环境司法了解不深的当事人，往往会盲目相信司法AI大模型的决策结果。有偏向性的辅助审判结果，也会误导法官或检察官做出有偏见的司法判决，不利于环境司法的公平正义。
《3. “算法黑箱”可能模糊司法权责归属》
3. “算法黑箱”可能模糊司法权责归属
司法AI大模型的“算法黑箱”问题，导致当事人难以理解相关算法的决策过程和判决依据。一旦审判结果存在错误，将造成司法责任主体的不明确，也使司法问责机制流于形式，造成环境司法公平正义失衡。明确责任主体亦是当前及今后司法AI大模型应用的关键难题。
《（三） 模型异构性阻碍司法AI大模型的深度应用》
（三） 模型异构性阻碍司法AI大模型的深度应用
当前，面向环境司法领域的AI大模型研发国家标准尚未发布，不同机构或企业研发的司法AI大模型存在明显的模型异构性，导致推广应用的难度较大。
《1. 司法AI大模型功能不一，辅助审判结果可信度不佳》
1. 司法AI大模型功能不一，辅助审判结果可信度不佳
目前，司法AI大模型的应用产品数量较多，而统一的AI大模型应用产品研发标准尚未建立；行业机构或企业基于不同的司法大数据、AI基座模型、深度算法、数据处理技术，设计了多样化的业务功能，导致各类司法AI大模型的应用功能差异较大，兼容性和可比性不佳。针对同一种任务需求，不同的司法AI大模型产品可能产生不一致的决策结果，使得法官或者决策者难以确定结果的可靠性和准确性，易出现“同案不同判”的现象，一定程度上影响着司法判决的公正性和一致性，不利于高质量建设面向环境司法领域的智慧法院。
《2. “环境+法律”复合型人才数量不足》
2. “环境+法律”复合型人才数量不足
环境司法审判涉及多个学科交叉，而目前面向环境司法领域的复合型技术人才培养条件不充分、培育力度不足，使AI技术赋能司法业务应用存在局限性。一方面，司法专家不了解AI大模型，不能准确表述司法业务需求；另一方面，AI技术开发人员不了解环境司法领域及相关业务，难以准确把握AI大模型在司法应用中的核心关键问题。这种情况导致AI技术与司法业务难以开展深度融合，也使司法AI大模型的应用广度和深度仍然有限；不一致的技术标准和产品性能，进一步增加了司法AI大模型在环境司法审判中应用的复杂性和资源成本。
《3. 环境司法鉴定机构分布不均，司法审判资源供需失衡》
3. 环境司法鉴定机构分布不均，司法审判资源供需失衡
根据司法部的公开数据，我国共有2941家经国家认定的司法鉴定机构，其中环境司法鉴定机构仅有215家。各省市的环境司法鉴定机构数量存在分布不均衡的情况，尤其是主要河流流域所在省份的司法鉴定机构相对匮乏。以水资源为例，流域面积为50 km2及以上的河流，其数量>1000条的省份共有18个；但西藏、新疆、青海等河流上游省份的环境司法鉴定机构都仅在3家左右，湖北、湖南、广东、四川等河流中游省份的环境司法鉴定机构数量都在5家左右。这表明，水资源丰富的省份存在着环境司法鉴定机构数量不足的现状，不利于环境司法审判工作的高效实施。
环境司法鉴定机构分布的不均衡导致了省际间存在着司法审判资源供需失衡，引发司法审判工作的滞后和效率低下，一些迫切需要权威环境司法鉴定服务的地区无法得到充分的支持。加快推进司法AI大模型的应用和发展、更均衡地配置司法资源，是解决司法审判资源供需失衡问题的重要举措。
《四、 基于AI大模型的环境司法智能审判系统构建——以生态环境保护类案件应用为例》
四、 基于AI大模型的环境司法智能审判系统构建——以生态环境保护类案件应用为例
《（一） 系统架构》
（一） 系统架构
当前，面向司法领域的AI大模型产品多以ChatGPT、LLaMA、BaiChuan等大模型为基础底座，聚焦案件文书要素提取、法律知识问答、合同起草、知识索引等功能，在庭审笔录、合同纠纷、文书管家、司法咨询等通用业务中取得了阶段性应用成果。然而，对于逻辑相对复杂的司法案件，现有的司法AI大模型整体性能表现不佳，面向环境司法审判的AI大模型尚处于积极探索阶段。持续更新的法律法规、更为复杂的生态环境保护类案件，使现有的AI大模型产品在环境司法审判实践过程中难免存在司法审判不精准、智能化程度低、法律咨询应答不清晰等功能缺陷，不适应环境司法审判工作的高质量发展要求。
本研究结合当前的算力资源、环境司法数据资源，构建了基于AI大模型的生态环境保护类案件智慧司法系统（见图1）。以海量的生态环境保护类案件裁判文书、300余件与生态环境密切相关的有效法律法规、各地环境司法领域的专家数据库等数据资源作为AI大模型的预训练司法大数据，利用一系列要素提取技术、案件分类技术、智能标注模型等自然语言处理技术，生成结构化的裁判文书库、法律法规库、环境司法专有词汇库、专家数据库等知识数据库。基于所构建的知识数据库，以BaiChuan大模型为系统基座，结合智能语义分析、智能规则推理、辅助审判、态势预警等技术，开展AI大规模的迭代训练和模型更新，持续分析历史案件中的案件事实、争议焦点、法律条文等内容，基于深度语义分析充分提取生态环境保护类案件中的关键案件信息。进一步，应用知识图谱技术构建基于案件知识体系，由多个类案主体、证据链条、法律逻辑推理等构成的生态环境保护类案件的知识图谱。基于关键案件信息、知识图谱等案件知识体系，针对类案检索、法条推送、法律咨询等特定任务进行AI大模型的专项预训练，生成面向特定环境司法任务的类案检索大模型、法条推送大模型、法律问答大模型等专用预训练AI大模型。
《图 1》
图 1 基于AI大模型的生态环境保护类案件智慧司法系统架构
在AI大模型训练过程中融入适配微调技术，提高AI大模型在特定任务中的泛化性能，增强AI大模型在环境司法领域具体任务中的应用效能。① 通过AI大模型自动生成面向生态环境保护类案件的微调指令数据，辅以领域专家抽样矫正的人类反馈强化学习方式，将领域专家知识纳入模型微调过程，生成面向环境司法领域的微调指令数据集。② 采取指令对齐策略，使AI大模型尽量适配人类指令的价值对齐，确保AI大模型在环境司法特定任务中的输出符合人类的预期。
针对各类用户，基于AI大模型的生态环境保护类案件智慧司法系统提供司法文书管理、智能辅助审判、法律咨询服务、司法专家推荐、司法监督管理、态势预警分析等服务功能，支持AI大模型与环境司法审判工作的融合，为法官及相关工作人员提供强大的辅助工具，高质量服务环境司法智能审判工作。
《（二） 技术要素》
（二） 技术要素
基于AI大模型的生态环境保护类案件智慧司法系统，依托智能语义分析、智能规则推理、智能辅助审判、态势预警等关键技术，实现面向环境司法领域的案件智能审判、环境态势预警等垂直应用。其中，智能语义分析通过自然语言处理、机器学习等技术，对生态环境保护类案件裁判文书数据、法律法规等基础数据进行语义理解，进而提取案件关键要素信息（如案件实体、证据、相关法条）和复杂关联关系。
知识图谱表征学习依托智能语义分析技术，提取相关案件的关键要素信息以及要素之间的关联关系，挖掘并分析案件之间以及案件与相应法律法规的关联性，从而构建面向生态环境保护类案的知识图谱模型。
智能规则推理结合构建的知识图谱模型、案件证据，分析证据与证据之间以及证据与相应法律规范的关系，明确民事、刑事环境保护类案件的责任界定范围及规则；发现证据之间有用的联结点、引发案件的关键因素，分析同类型案件的基本环节，如线索来源、犯罪事实、证据的充分性、量刑情节、涉嫌罪名等；采用深度强化学习、演绎推理、类比推理等方法，对案件中的事实和法律规则进行推理及分析，进而提取案件事实。
智能辅助审判应用知识推理并结合AI技术，针对文书和案件信息进一步开展智能研判，实现对同类型生态环境保护案件的智能辅助审判，着重关注相似的事实场景和争议焦点，相同的法律要素、法律法规、司法解释等。
态势预警结合大数据分析、传感器网络、时空遥感等技术，对特定流域或地区的环境状况进行实时监测，开展与历史数据的比较分析；构建生态环境态势预警模型，预测生态修复的演变趋势和影响范围，发现并识别环境治理过程中的潜在问题和治理风险。
预训练旨在从海量数据中找到规律、发现模式，使模型具备适应特定数据的通用语言理解能力，进而生成通用的AI大模型。在预训练过程中，通过自监督学习，从海量的生态环境保护类案件数据中充分理解案件关键文本在不同上下文中的语义表示，持续补充不同案件类型的监督信息。设计严格的优化目标，追求以较低的成本开展AI大模型的预训练，融入基于自注意力机制的转换器架构，对接收的预训练司法大数据进行持续学习和迭代优化；在训练过程中持续调整模型参数，最小化预测值与实际值之间的偏差，形成适应环境司法领域特定任务需求的学习能力。
适配微调是AI大模型服务于具体任务的重要基础技术，对初步训练得到的AI大模型进行模型参数、任务适配性等方面的个性化微调，使衍生的AI大模型更好适应特定任务的实际需求，持续提升面向特定下游任务的鲁棒性和适应能力。
《五、 AI大模型赋能环境司法智能审判的发展建议》
五、 AI大模型赋能环境司法智能审判的发展建议
《（一） 注重顶层设计，建设环境司法高端智库》
（一） 注重顶层设计，建设环境司法高端智库
一是建设环境司法AI大模型研发与应用高端智库，促进环境司法AI大模型的标准化、规范化、法规化发展。最高人民法院信息中心可联合环境资源审判庭成立环境司法AI大模型标准化专题组，鼓励技术专家、司法专家积极参与标准化制定。针对AI大模型的研发技术规范、业务服务需求、模型测评方法等，编制面向环境司法领域、基础要素一致的标准体系与评估机制，明确AI大模型赋能环境司法审判的基本要求和指导原则，切实提高环境资源智慧审判辅助技术产品的质量和实用性。
二是统筹推进环境司法“一张网”布局，建设环境司法AI大模型一体化应用平台。最高人民法院可牵头建立跨业务、跨地域、跨部门的信息共享和业务协作机制，鼓励企业和高校共享技术研发成果、数据资源、最佳实践经验，促进政府、企业、学术界、社会公众之间的沟通和合作，共建环境司法AI大模型一体化应用平台；避免市场上同类产品的过度竞争，促进数据与技术资源的合理配置及利用。
三是健全多元化的专项委托项目机制，加快司法AI大模型核心技术的协同研发。可依托国家重点研发计划渠道、最高人民法院联合相关部门发布的“揭榜挂帅”专项委托项目，合理加大对环境司法智能审判辅助技术的投入力度，促进信息技术与司法应用的交叉与融合；鼓励高校、企业联合申报专项课题，集中优势力量共同攻克环境司法智能审判“卡脖子”技术难题，推动环境司法AI大模型应用由多头无序发展转向统筹协调应用，规避应用产品低水平和重复建设问题。
四是加强“环境司法+智能技术”复合型人才培养。面向环境资源审判工作人员、技术研发人员，开展岗前人才定制化培养、在岗人员专项能力培训；可由最高人民法院牵头并联合相关部门，发布面向环境司法智慧审判的人才培养政策和梯队人才培养模式。高质量培育一批以环境司法专业人员、技术人员为核心的环境司法专门队伍，为环境司法智能审判工作输送专项人才，显著提升环境司法队伍的业务能力，筑牢审判能力现代化亟需的人才基础。
五是优化司法鉴定资源布局并健全司法鉴定组织专业化建设。最高人民法院可督促生态资源丰富、环境污染负担重的省份，优化司法鉴定机构的数量和类型分布，因地制宜设立环境司法审判庭和司法鉴定机构。适时建立司法鉴定专家智库、司法鉴定协作机制，应用远程视频鉴定、虚拟实境、信息共享等技术手段，形成跨地区的鉴定机构合作网络，全面提供远程鉴定、专家协作和必要的技术支持。
《（二） 建设环境司法数据中台，健全司法数据标准及规范体系》
（二） 建设环境司法数据中台，健全司法数据标准及规范体系
一是丰富和完善环境司法数据采集汇聚标准。最高人民法院信息中心可制定环境司法大数据的标准化采集清单，规范各级法院有关生态环境保护类案件的信息采集项，细化数据采集粒度，提高环境司法大数据的完整性、准确性、时效性、一致性，增强AI大模型的环境司法应用效能。
二是完善生态环境保护类案件的证据清单，提升证据审查质效。建议依据《环境资源案件类型与统计规范（试行）》，由最高人民法院环境资源审判庭明确不同类型生态环境保护类案件的证据要素，制定个性化的证据清单格式，指导当事人提供科学准确的证据材料，利于提高庭审质效和环境司法数据的完整性。
三是最高人民法院可联合生态环境部、自然资源部以及地方政府，打通数据壁垒，实现环境司法案件数据、环境监测数据的共享与协同。将环境监测数据与司法AI大模型相结合，开展生态环境风险的实时评估和预警分析，为环境治理决策提供科学依据，协同推进重点生态流域的环境保护修复、生态安全维护、环境质量改善。
《（三） 构建算法治理机制，促进环境司法审判公平正义》
（三） 构建算法治理机制，促进环境司法审判公平正义
一是坚持以人为中心的主体责任制、智能算法为辅助性定位的司法审判制度，设计面向环境司法辅助应用的人机交互决策机制，充分发挥法官作为司法决策主体的主导性与能动性。
二是构建AI大模型核心算法解释机制，促成“算法黑箱”的适度透明，积极研发具备可解释性的司法AI大模型，矫正以人为主体的审判结果、智能辅助审判结果之间的信息不对称现象，增强智能司法判决的可信度。最高人民法院可建立司法AI大模型的算法解释权制度，将相关算法的可解释性纳入环境法律框架，推动可解释性AI技术的深度研发；提高司法AI大模型算法的透明度和可解释性，确保司法审判决策过程的可追溯和可解释。
三是建立有效的AI大模型算法审计机制，在司法AI大模型的设计、开发、应用过程中落实全流程、全方位、全周期的溯源审计，提高司法AI大模型的公正性。最高人民法院可聘请领域技术专家，组建专门的司法审计机构，定期开展司法AI大模型算法的审计和评估，及时发现并纠正相关算法的潜在问题及风险。
《（四） 完善环境司法多元问责机制，筑牢司法监督管理体系》
（四） 完善环境司法多元问责机制，筑牢司法监督管理体系
一是完善环境司法大数据质量监管问责机制，保障司法大数据的合规可靠。规范数据质量问题的处理流程，拓宽数据纠错的反馈渠道，切实提高数据质量，为高质量构建司法大数据驱动的AI大模型提供坚实基础。建议各级法院成立数据质量追溯问责工作小组，负责问题查证、责任认定和处理工作。
二是建立司法AI大模型算法问责机制，以制度创新增强环境司法的公平正义。最高人民法院可建立权责一致、责罚分明的司法AI大模型算法问责制度，负责对司法AI大模型赋能司法审判的全过程进行监督和问责，明确责任追究规则，保障司法审判的公平公正。
三是健全司法AI大模型应用产品的评估与认证机制，提升产品应用质效。最高人民法院可建立统一的平台评估与认证机制，联合第三方权威机构，开展司法AI大模型应用产品的功能评估和技术认证。评估标准需包括技术性能、数据安全、隐私保护、用户体验等，确保司法AI大模型产品应用质效的一致性。
《六、 结语》
六、 结语
AI大模型在汇聚人类社会知识和现实数据的基础上，形成了强大的自然语言生成能力。在此背景下，本文立足环境司法审判工作的新发展形势和迫切需求，深入探讨了AI大模型在环境司法智能审判中的应用潜力以及相关系统架构设计，进一步提出了AI大模型赋能环境司法智能审判工作的系列发展建议。相关内容有助于丰富环境司法审判工作的前沿技术认知，加快环境司法的智能化、智慧化、现代化转型进程。
着眼未来发展，还需加强以环境司法为主体的跨学科合作，推进“环境司法+智能技术”深度融合，深入研究AI大模型在环境司法审判中的科学性和可解释性机制，尽快建立透明且可信的环境司法智能审判机制，充分发挥AI大模型在环境司法智能审判中的应用潜能；注重数据治理和隐私保护，及时制定法规和政策，确保数据合法使用和隐私保护，推动环境司法智慧审判的高质量与可持续发展。
利益冲突声明
本文作者在此声明彼此之间不存在任何利益冲突或财务冲突。
Received date:December 2, 2023;Revised date:February 18, 2024
Corresponding author:Hu Dongbin is a professor from BusinessSchool of Central South University. His major research fields includebig data and artificial intelligence, resource and environmental management.E-mail: hdbin@163.com
Funding project:National Key R&D Program of China (2020YFC0832700)
京公网安备 11010502051620号
