人工智能浪潮下未来司法警察工作的

变革与对策

在人工智能技术深度融入司法领域的时代背景下，最高人民检察院提出“科技强检”战略部署，要求司法警察工作向智能化、精准化转型。作为检察机关的重要力量，司法警察在保障办案安全、维护信访秩序、协助调查取证等环节面临日益复杂的挑战。本文深入探究人工智能对未来司法警察工作带来的重大变革，剖析面临的各类挑战并提出有效对策，旨在推动其创新发展，提升司法警察履职质效。

一、人工智能对未来司法警察工作的变革

（一）协助案件侦查，提升办案效能

司法警察在协助案件侦查时，传统证据收集与线索筛查效率瓶颈亟待突破。人工智能在此过程中发挥重要作用，在证据收集环节，其凭借图像识别技术，能够快速解析犯罪现场痕迹物证，对海量电子数据进行智能分类与分析；结合语音转录系统，还能同步、准确记录询问过程并自动生成标准化证据清单。例如在环境污染公益诉讼中，AI可借助卫星图像分析和环境监测数据精准定位污染源，为锁定关键证据提供技术支撑。在线索筛查方面，面对复杂案件中庞杂的线索信息，人工智能算法通过关联碰撞与异常标注，自动过滤无效线索并将有价值信息推送给司法警察。如大庆市红岗区人民检察院司法警察大队运用DeepSeeK系统，将历史案件监督点与待查案件信息进行智能比对，大幅缩短线索排查周期，实现从“人工筛查”到“智能研判”的转变，有效提升了办案效率与线索精准度。

（二）构建智能预警，确保办案安全

维护检察活动安全有序是司法警察的核心职责。在接访安保场景中，智能安保系统通过人脸识别技术对来访人员进行快速身份核验，并与重点人员数据库实时比对，一旦发现有不良记录或异常行为倾向者便立即触发预警机制。同时，语音情绪分析设备实时监测对话中的情绪波动，以便司法警察及时介入调解，防止矛盾升级，为接访工作筑牢安全防线。在提审与公开听证环节，司法警察借助大数据分析犯罪嫌疑人的年龄、身份背景、案件性质等信息，结合智能环境感知系统对现场人员肢体语言、表情变化的实时监测，提前预判风险并动态调整安全策略。例如当监测到嫌疑人出现异常肢体动作或情绪激动时，系统迅速发出警报，协助司法警察快速反应，保障检察活动安全开展。

（三）创新训练模式，增强实战能力

提升司法警察实战水平需突破传统训练模式局限。在实战技能特训方面，人工智能利用虚拟现实（VR）与动作捕捉技术构建高度仿真的执法场景，如模拟缠访闹访、突发事件处置等。训练过程中，系统实时采集司法警察的动作数据与决策路径，结合语音交互技术即时反馈，并生成多维度评估报告，助力警员精准复盘以提升应急处突能力。如黑龙江海林市检察院司法警察大队引入的DeepSeeK智能训练系统就使警员应急处置能力提升35%，技能考核优秀率显著提高。在体能训练领域，人工智能通过可穿戴设备（如手环、智能手表）采集心率、运动强度等生理数据，结合岗位需求与个体差异定制个性化训练方案，同时利用视频分析技术纠正不规范动作、动态调整训练强度，避免运动损伤，实现从“粗放式训练”到“精准化提升”的转变，为司法警察履职提供坚实体能保障。

二、人工智能浪潮下司法警察工作面临的挑战

（一）证据采信与技术偏差难题

司法警察借助人工智能辅助证据工作时，面临证据可信度和技术稳定性问题。在证据筛查过程中，尽管人工智能在证据筛查中展现出显著效率优势，但基层检察院实践印证，由于人工智能训练数据覆盖不全，常出现关键证据误判现象；语音识别系统受方言、环境噪音干扰，导致口供转录错误率升高。此外，“算法黑箱”特性使证据分析逻辑难追溯，司法警察难以判断人工智能生成证据的证明力，且人工智能证据的法律属性尚未明确界定，严重影响案件办理的严谨性和效率。

（二）系统脆弱性与隐私风险挑战

智能安保系统在保障检察活动安全时，存在稳定性和数据安全问题。接访区域的人脸识别系统易受光线、妆容等因素影响，导致身份误判；情绪分析设备在嘈杂环境中难以精准识别异常情绪；提审与听证环节的智能监测设备存在延迟、误读风险；身份核验系统可能因技术漏洞导致信息泄露。一旦系统遭受恶意攻击，犯罪嫌疑人信息、听证参与人员隐私等敏感数据将面临泄露风险，不仅严重威胁个人利益，还可能扰乱司法秩序。

（三）虚拟实战脱节与适配困境

司法警察训练体系与实战需求契合度不足。虚拟训练场景往往与真实执法环境存在较大差距，未能充分模拟接访中群众情绪失控、提审时嫌疑人突发对抗等复杂情况，导致司法警察难以将其训练成果有效转化为实战能力。体能训练方案未能充分考虑安保、突发事件处置等岗位的特殊需求，算法未结合个体生理差异与心理承受能力，监测设备易受环境因素干扰，使得训练效果与实战要求存在明显差距。

三、司法警察应对人工智能浪潮的对策建议

（一）完善证据采信机制与技术监管

破解证据采信难题，需建立“制度—技术—人工”三位一体监管体系。制度层面，建立“AI初筛+人工复核”的双审机制，明确人工智能证据的审查标准和流程；技术层面，推动算法透明化立法，要求技术供应商公开核心算法，实现证据全流程可追溯；人工层面，定期开展人工智能证据识别、审查专项培训，提升司法警察对智能证据的鉴别能力与风险防范意识。

（二）强化系统安全防护与隐私管理

筑牢智能安保系统防线，需从技术防护、制度规范与应急响应三方面协同发力。技术上，构建涵盖数据加密传输、动态身份认证、实时入侵检测的多层防护体系；制度上，完善数据管理法规，明确人脸、语音等敏感信息的采集范围与存储期限，建立跨部门数据共享的隐私保护机制；应急上，成立由司法警察与技术人员组成的应急小组，定期开展系统漏洞排查与数据泄露应急演练，提升安全事件处置能力。

（三）优化实战训练体系与精准适配

提升训练质效，需以实战需求为导向，重塑训练模式。在虚拟训练中，开发高仿真场景模块，增设突发冲突处置、设备故障应对等训练科目；体能训练方面，利用人工智能分析司法警察岗位工作强度与运动特征，定制“一人一策”训练计划，并融入心理抗压训练，模拟高压力执法场景。建立“训练—实战—反馈”闭环管理机制，根据履职数据动态优化训练内容，确保训练与实战深度融合，全面提升法警队伍整体履职能力，更好地适应人工智能浪潮下司法警察工作的新要求。（文字：赖娆）