大語言模型在司法審判輔助場景中的應(yīng)用研究

中圖分類號：D926.2 文獻標志碼：A 文章編號：2095-2945（2025）19-0180-05

Abstract：Withtherapiddevelopmentofartificialintellgencetechnology，LargeLanguageModels（LM）havemade significantprogressinthefieldofnaturallanguageprocessing.ThispaperdiscusstheapplicationandprospectsofLarge LanguageModelinjudicialtrialasistanescenarios.Byanalyzingthemainscenariosofjudicialtrialassistance，aswellasthe currentsituationandproblemsoftraditioalartificialinteligenetechnologyinteapplicationofjudicialtrialasistance，this paperstudiesthekeytechnologiesandapplicationscenariosoftheLargeLanguageModelintheaplicationofjudicialtrial assistance，revealingitsroleinimprovingadjudicationeficiencyandpromotingjudicialfaiess.ResearchshowsthattheLarge LanguageModelhasbroadaplicationprospectsinjudicialtrialassistance，butitstillneedstobecontiuouslyoptimizednd improved.

Keywords：LargeLanguageModel（LM）；artificialinteligencetechnology;judicialfield;judicialtrialsistace;adjudication efficiency

智慧司法發(fā)展至今，還存在多元異構(gòu)司法知識難以統(tǒng)一表示、難以與法官理解協(xié)作交互、應(yīng)用不能隨辦案實際使用數(shù)據(jù)進行持續(xù)優(yōu)化等問題，導(dǎo)致所支撐的業(yè)務(wù)具有邊緣輔助為主、裁判等核心業(yè)務(wù)輔助能力不足、認知理解和說理能力較弱的特征。

以ChatGPT等為代表的生成式大模型，經(jīng)過在大量數(shù)據(jù)上的語料訓(xùn)練、指令微調(diào)以及人類反饋強化學(xué)習(xí)，在意圖理解、知識認知、體系架構(gòu)等方面具有多方面的優(yōu)勢，正在為司法領(lǐng)域人工智能技術(shù)帶來技術(shù)范式的轉(zhuǎn)移，為貫穿政法領(lǐng)域應(yīng)用提供了一站式解決的可能。

本文旨在系統(tǒng)探討大模型在司法審判輔助場景中的應(yīng)用，通過詳細分析其技術(shù)原理和實際案例，揭示大模型在提高裁判效率、促進司法公正等方面的潛力。具體而言，本文將開展大模型在爭議焦點識別、文書自動生成、智能輔助審判等環(huán)節(jié)的探索研究，探討其在司法實踐中的實際效果和技術(shù)挑戰(zhàn)，為推動智慧司法建設(shè)提供理論依據(jù)和實踐參考。

1 司法審判輔助應(yīng)用概述

1.1 司法審判輔助應(yīng)用基本介紹

司法審判輔助應(yīng)用是一種利用現(xiàn)代技術(shù)手段，特別是大數(shù)據(jù)、人工智能等技術(shù)，來輔助法官進行案件審理和裁判決策的系統(tǒng)。其主要具備的核心功能有：案件特征提取、爭議焦點識別、裁判說理生成、論證溯源、文書生成、類案推送和法條推送等。旨在實現(xiàn)服務(wù)司法審判全流程AI賦能，重點面向刑事審判、民事審判以及庭審環(huán)節(jié)提供智能化和自動化的服務(wù)能力，輔助法官提升審判效率，促進裁判尺度統(tǒng)一，實現(xiàn)同案同判，增強案件裁判結(jié)果的可解釋性，提高司法裁判的公信力[]。

1.2傳統(tǒng)人工智能技術(shù)在司法審判輔助場景的應(yīng)用 現(xiàn)狀

傳統(tǒng)的人工智能技術(shù)，例如自然語言處理、深度學(xué)習(xí)，以及機器學(xué)習(xí)等關(guān)鍵技術(shù)已經(jīng)在智慧司法領(lǐng)域得到了實際的應(yīng)用，并取得了一定的應(yīng)用效果，在司法審判輔助應(yīng)用場景中，具體體現(xiàn)在以下幾個方面。

一是案件認知階段，根據(jù)案件的前置文書，采用正則表達式、機器學(xué)習(xí)等技術(shù)手段，結(jié)合通過專家經(jīng)驗梳理的屬性標簽，實現(xiàn)案件特征提取、案件事件抽取，以及案件基本信息抽取等能力④，可以將非結(jié)構(gòu)化文書進行結(jié)構(gòu)化轉(zhuǎn)換，并支持過程中的信息溯源，實現(xiàn)查有所依，可以有效地輔助法官快速閱卷，整理案件脈絡(luò)，構(gòu)建案件畫像，形成案件概覽。

二是案件推理階段，結(jié)合案件特征，以及案件的事件脈絡(luò)等關(guān)鍵信息，通過深度學(xué)習(xí)等關(guān)鍵技術(shù)手段，提供爭議焦點識別、事實沖突檢測、法規(guī)法條推送、類案智能推送等服務(wù)能力。深入服務(wù)法官的審判工作，實現(xiàn)全過程賦能，結(jié)合案件特征為法官提供針對性的法律知識，相似案例，同時識別案件的爭點和問題，有效輔助法官實現(xiàn)同案同判。

三是裁判階段，根據(jù)法律專家知識和經(jīng)驗，結(jié)合歷史案件總結(jié)、量刑規(guī)則指導(dǎo)等關(guān)鍵手段，通過機器學(xué)習(xí)與規(guī)則相結(jié)合的方式，實現(xiàn)裁判結(jié)果預(yù)測、基于類案的裁判說理推薦，以及最終的裁判文書生成等服務(wù)能力[5。為法官在司法審判的最終環(huán)節(jié)提供裁判結(jié)果的論據(jù)說理，輔助提升司法公信力。

1.3傳統(tǒng)人工智能技術(shù)在司法審判輔助能力應(yīng)用中的主要問題

當(dāng)前，智能化技術(shù)對司法審判輔助仍然停留在“技術(shù)嵌入\"層面。究其原因還是技術(shù)“智能化\"程度的不足與司法場景下“適用性”的高要求之間的矛盾。傳統(tǒng)人工智能技術(shù)被廣泛應(yīng)用于司法場景時，暴露出了一些瓶頸和問題。AI大模型的出現(xiàn)則為解決下述問題提供了新的解決方案。

一是準確性有限，高度依賴標注數(shù)據(jù)，制約智能化服務(wù)研發(fā)效率與質(zhì)量。以典型的案例特征提取、爭議焦點識別等任務(wù)為例，傳統(tǒng)人工智能技術(shù)往往依賴通過專業(yè)法律經(jīng)驗構(gòu)建的法律知識圖譜。在這種技術(shù)中，法律邏輯研究水平、數(shù)據(jù)標注質(zhì)量及覆蓋度將嚴重影響機器對案例要素認知的準確性和全面性。高度依賴標注數(shù)據(jù)的特性導(dǎo)致基于傳統(tǒng)人工智能技術(shù)的司法智能化服務(wù)研發(fā)效率難以提升、智能化服務(wù)質(zhì)量受到制約7]。

二是知識理解與邏輯推理能力不足，制約服務(wù)專業(yè)度與智能化程度。不同于其他通用領(lǐng)域，法律領(lǐng)域的諸多場景，如證據(jù)鏈構(gòu)建、事實推理認定等，需要大量法律知識及邏輯推理。在傳統(tǒng)人工智能算法上這些知識與推理邏輯往往難以通過標注數(shù)據(jù)的方式被準確習(xí)得8，因此，無法保證模型結(jié)果具備與專業(yè)法律人士相較的法律知識與司法邏輯特性。

三是缺乏自然語言生成與對話能力，制約智能化服務(wù)靈活性與便捷度。傳統(tǒng)人工智能模型往往受限于監(jiān)督學(xué)習(xí)為主的訓(xùn)練模式，無法提供流暢、富有邏輯的生成式響應(yīng)。以文書生成場景為例，傳統(tǒng)技術(shù)往往通過單一模板與信息回填方式實現(xiàn)文書部分段落的輔助生成，生成的內(nèi)容比較模板化，或者機械地引用歷史相似案件的裁判說理內(nèi)容，難以實現(xiàn)裁判說理、法院觀點等開放性內(nèi)容的輔助生成。

2大語言模型在司法審判輔助中的關(guān)鍵技術(shù)2.1 司法審判輔助應(yīng)用的技術(shù)架構(gòu)

面向司法領(lǐng)域運用大模型技術(shù)在司法審判輔助場景中應(yīng)用，需要構(gòu)建大模型底座，通過構(gòu)建數(shù)據(jù)集、知識庫，以及模型訓(xùn)練等能力，結(jié)合司法審判輔助的應(yīng)用場景，研究大模型能力如何在可認知、可推理、可溯源的司法審判架構(gòu)體系中落地，形成以數(shù)據(jù)、模型和知識服務(wù)為支撐的司法審判輔助能力應(yīng)用，如圖1所示。

具體研究內(nèi)容如下。

1）基礎(chǔ)支撐：提供基礎(chǔ)支撐的基礎(chǔ)設(shè)施層，主要包含GPU、存儲器、算力資源等。

2）數(shù)據(jù)處理：數(shù)據(jù)經(jīng)過請過清洗、數(shù)據(jù)增強處理之后，存儲于數(shù)據(jù)資源中，用于訓(xùn)練和微調(diào)法律大模型的大量文本數(shù)據(jù)，包括法條、司法解釋、法律咨詢、判決文書等。

3）RAG知識構(gòu)建：構(gòu)建由專家知識積累和經(jīng)驗總結(jié)形成的司法知識庫、語料庫。主要包含：法律法規(guī)、司法解釋、指導(dǎo)案例、專家觀點、裁判文書，以及結(jié)合司法領(lǐng)域?qū)I(yè)知識和應(yīng)用場景歸納和整理形成語料庫等。

4）模型訓(xùn)練：根據(jù)不同的指令任務(wù)進行模型訓(xùn)練，包含基礎(chǔ)模型、監(jiān)督微調(diào)、模型評估、反饋強化、模型推理等模塊。

5）服務(wù)層：通過模型的學(xué)習(xí)和訓(xùn)練形成的服務(wù)能力，包含輔助閱卷、刑事審判、民事/行政審判等模塊。

2.2大語言模型在司法審判輔助中的關(guān)鍵技術(shù)

2.2.1 RAG知識庫構(gòu)建

因大語言模型文本生成的底層原理是基于概率的tokenbytoken的形式，因此會不可避免地產(chǎn)生“一本正經(jīng)的胡說八道\"的情況，也就是人們常說的“幻覺問題”。同時，大語言模型的規(guī)模越大，訓(xùn)練成本就越高，周期也就越長。那么具有時效性的數(shù)據(jù)也就無法參與訓(xùn)練，所以也就無法直接回答時效性相關(guān)的問題。而面向司法審判業(yè)務(wù)輔助能力，對輸出的正確性，以及法律條文和法律文書更新的時效性要求是非常高的，所以本文采用的大語言模型技術(shù)，就是通過大語言模型外掛知識庫的方式提升司法審判輔助應(yīng)用中的智能化能力，所以本文研究主要內(nèi)容為通過大語言模型外掛法律QA訓(xùn)練語料，以及向量化的法律知識，提升大模型的法律垂領(lǐng)的認知能力。大語言模型服務(wù)能力生成的全過程如圖2所示。

RAG知識庫構(gòu)建是架構(gòu)中的基礎(chǔ)，首先通過知識分類分塊處理，將各種文檔數(shù)據(jù)分割為多個段落，隨后，利用文本向量化模型將這些段落轉(zhuǎn)化為向量，并構(gòu)建文檔向量索引庫，便于后續(xù)知識庫檢索。

從流程圖中可以看出文本向量化整個架構(gòu)中的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，向量化是通過將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為向量形式，結(jié)合稀檢索和稠密檢索方法，實現(xiàn)了全面的知識增強。稀疏檢索如TF-IDF在關(guān)鍵詞匹配上表現(xiàn)出色，而稠密檢索則通過深度學(xué)習(xí)生成的向量進行語義理解。這種混合方法不僅提升了主題挖掘的準確性，還支持語義分析、關(guān)系抽取和個性化推薦，為數(shù)據(jù)提供了更深入的洞察和分析能力。向量化檢索技術(shù)流程圖如圖3所示。

文本知識通過向量化處理入庫之后，在用戶發(fā)起輸入時，首先將輸入文本轉(zhuǎn)化為向量，隨后進行向量檢索操作，匹配最相關(guān)文檔段落，匹配結(jié)果結(jié)合提示詞模板組裝成提示詞，輸入大模型服務(wù)，生成最終的結(jié)果輸出。本次研究構(gòu)建的知識庫包含裁判文書、法律法規(guī)等信息基礎(chǔ)超2億余條知識。

2.2.2 大語言模型微調(diào)

本文在通用大模型的基礎(chǔ)上通過監(jiān)督微調(diào)的方式來進一步提升通用模型對法律領(lǐng)域知識的理解、推理及生成能力。本研究中，針對法條推薦爭議焦點歸納、案件認知思維鏈、裁判說理、案情總結(jié)等場景歸納總結(jié)14類語料庫，形成300余萬對QA訓(xùn)練語料。語料分布見表1。

整個訓(xùn)練過程基于Qwen2.5-14B-Instruct模型利用Lora高效微調(diào)方式進行監(jiān)督微調(diào)。訓(xùn)練過程的超參數(shù)設(shè)置如下：參數(shù)矩陣的秩（Lora_Rank）設(shè)為8、批大?。╞atch size）為196、學(xué)習(xí)率為 5×10^-5.3 個epoch訓(xùn)練階段、上下文長度為4096個Token、訓(xùn)練過程在8^*A100GPU 上進行。

在微調(diào)后的大模型上，以裁判說理生成能力為例，圖4展示了大語言模型生成的裁判說理段落，左側(cè)為輸入，包含訴請和查明事實，右側(cè)為輸出的裁判說理。

了相關(guān)法條，并對裁判結(jié)果進行預(yù)測，生成內(nèi)容較完整，可輔助法官完成裁判說理的論述。

2.3大語言模型在司法審判輔助中的應(yīng)用場景

介于大語言模型強大的自然語言生成和理解能力，在司法審判輔助中的應(yīng)用場景可以做到廣泛而深入，進而貫穿司法審判輔助的全流程，核心的應(yīng)用場景如下。

大語言模型生成的說理段落較之前模版式的生成內(nèi)容更加符合輸入案例的實際情況，同時精準引用

2.3.1 案件特征識別

案件特征識別是通過人工智能技術(shù)在文書中提取案件的基本信息、訴訟請求、案件事實情節(jié)、爭議焦點等信息，例如針對一個刑事案件通過案件特征識別可以識別案件的案由、當(dāng)事人、布爾型事實、數(shù)值型事實，以及量刑情節(jié)等。大語言模型通過自動標注能力可以快速提升標注樣本量，有效提升識別準確率。

2.3.2法律知識檢索

輸入 輸出【訴請】：1、依法判令二被告共同償還原 本院認為，合法的借貸關(guān)系受法律保護。本案中被告借款本金35000元及利息（利息自2019年 告祁某某向原告借款，并約定了利息，借款到期后，7月29日按照約定利息1分計算至付清之日 被告祁某某未履行還款義務(wù)，應(yīng)當(dāng)承擔(dān)還款責(zé)任。止），2、涉案費用由被告承擔(dān)。 原告主張的利息約定符合法律規(guī)定，本院予以支持?！静槊魇聦崱浚罕驹航?jīng)審理查明認定事實如 本案中被告祁某某與被告翟某某系夫妻關(guān)系，上述下：原告楊某某與被告祁某某、翟某某系朋 借款發(fā)生在二人夫妻關(guān)系存續(xù)期間，屬于夫妻共同友關(guān)系，被告祁某某與被告翟某某系夫妻。 債務(wù)應(yīng)由二人承擔(dān)共同清償責(zé)任。綜上所述，依照被告祁某某因做生意資金緊張向原告借款 大模型 《中華人民共和國民法典》第六百六十七條、第六35000元，并于2019年7月29日向原告出具 百七十五條、《最高人民法院關(guān)于審理民間借貸案借條一張：“借條今借到楊某某現(xiàn)金人民幣 生成 件適用法律若干問題的規(guī)定》第二十四條、《最高35000元（參萬伍仟元整）利息每月350元借 人民法院關(guān)于審理涉及夫妻債務(wù)糾紛案件適用法律款人祁某某41092819832019年7月29號”。 有關(guān)問題的解釋》第三條及《中華人民共和國民事后經(jīng)原告多次催要，被告拒不還款，無奈 訴訟法》第一百四十四條之規(guī)定，判決如下：被告祁訴至法院。 某某、翟某某于本判決生效之日起十日內(nèi)償還原告上述事實有原告陳述及提供的借條、家庭 楊某某借款本金35000元及利息（利息自2019年7月關(guān)系成員證明、與被告翟某某電話錄音光 29日起按照月利率1%計算至付清之日止）。盤在卷予以證明。

法律知識檢索是指通過用戶或者系統(tǒng)的輸人，從知識庫中檢索相應(yīng)的法律法規(guī)、案例、卷宗、圖書等信息，依托大語言模型在用戶意圖理解、文本語義理解、專業(yè)知識檢索等方面技術(shù)優(yōu)勢，可以降低對輸入的專業(yè)性要求，同時在應(yīng)用上，可拓展建設(shè)對話式搜索服務(wù)和檢索內(nèi)容，面向法官實現(xiàn)全流程伴隨式信息檢索，同時可借助更多細節(jié)詢問、清晰度改進和想法反饋來優(yōu)化搜索結(jié)果。

2.3.3 裁判說理生成

裁判說理生成是基于案件的事實情節(jié)、訴辯、抗辯和爭議焦點等信息自動生成裁判文書中的本院認為段落內(nèi)容，包含說理、裁判結(jié)果預(yù)測以及引用的法條信息等。大語言模型可以基于海量案例大數(shù)據(jù)以及強大的文本生成能力，訓(xùn)練出一位“博學(xué)多才”的數(shù)字法官助手，提升裁判說理生成內(nèi)容的可采納率，同時減少裁判結(jié)果預(yù)測的偏離度，為法官提供精準化的輔助決策服務(wù)。

3大語言模型在司法審判輔助中面臨的挑戰(zhàn)與對策

3.1 數(shù)據(jù)質(zhì)量

大語言模型的學(xué)習(xí)訓(xùn)練效果在很大程度上取決于數(shù)據(jù)的質(zhì)量。目前，我國法律數(shù)據(jù)較為分散，數(shù)據(jù)質(zhì)量參差不齊，需要加強對高質(zhì)量法律數(shù)據(jù)的收集和整理。后續(xù)需要進一步加強頂層設(shè)計，加強法律數(shù)據(jù)治理，建設(shè)環(huán)境司法數(shù)據(jù)中臺，健全司法數(shù)據(jù)標準及規(guī)范體系。

3.2 技術(shù)難題

雖然大語言模型在法律領(lǐng)域的應(yīng)用取得了一定的成果，但仍有許多技術(shù)難題需要解決，如模型的可解釋性、泛化能力等。后續(xù)需要進一步健全完善算法治理機制，促進環(huán)境司法審判公平正義，確保算法決策的透明度和公正性。

3.3 法律倫理

司法審判輔助的應(yīng)用需要遵循法律倫理原則，確保公正、公平、透明。如何在技術(shù)發(fā)展與法律倫理之間找到平衡，是司法審判輔助服務(wù)能力發(fā)展過程中亟待解決的問題。后續(xù)需要進一步完善多元問責(zé)機制，筑牢司法監(jiān)督管理體系，加強對司法審判輔助系統(tǒng)的監(jiān)管和評估。

4發(fā)展前景

隨著大語言模型技術(shù)的不斷進步，司法審判輔助系統(tǒng)在法律領(lǐng)域的應(yīng)用前景十分廣闊。未來，大語言模型將進一步提升其理解和生成自然語言的能力，實現(xiàn)對法律知識的深度挖掘和高效利用，為法官提供更加智能化、精準化的裁判輔助支持。同時，司法審判輔助系統(tǒng)將與法律知識圖譜等技術(shù)相結(jié)合，為用戶提供更全面、更直觀的法律服務(wù)體驗

5結(jié)束語

本文系統(tǒng)探討了大模型在司法審判輔助場景中的應(yīng)用潛力、關(guān)鍵技術(shù)和實際案例。通過對司法審判輔助場景的詳細介紹和現(xiàn)有文獻的綜述，明確了大模型在司法領(lǐng)域的巨大應(yīng)用價值和優(yōu)勢。由于大模型在自然語言理解和文本生成方面的技術(shù)優(yōu)勢，可以大大提升爭議焦點識別、裁判說理生成、類案智能推送等環(huán)節(jié)的準確性和效率。未來大模型在輔助辦案過程中將發(fā)揮更大的作用，通過交互式的交流模式，徹底改變現(xiàn)有法院辦案的檢索方式，實現(xiàn)人機協(xié)同，時問時答，精準溯源，推進智慧司法進一步提升法官的辦案效率，促進司法公平公正。

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