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近年来②，生成式人工智能的快速发展为社会生产力注入强劲动能⑧，并在司法等专业领域展现出巨大潜力⑱。但随着技术的深度运用❶，伴生出数据伪造⑭、信息失真等问题④，不仅干扰正常的司法秩序▓，更对司法公信力造成潜在影响❷，亟须引起重视⑬。经分析⑱，主要存在以下原因：

一是信息质量良莠不齐❶。生成式人工智能大模型训练大都采用网络期刊⑲、百科知识等互联网数据资料⑨，数据源的具体内容和真实性未完全经过确认①。尤其法律领域⑭，同一词语在不同语境中的含义千差万别⑥，而人工智能受限于法律术语解读上的技术瓶颈⑤、专业知识与生活常识的“鸿沟”⑨，难以精确把握专业术语的表述边界❷，在信息的筛选和输出环节失误率高①，极容易误导非专业人员形成错误法律认识⑭。

二是原生技术显存缺陷⑩。生成式人工智能的数据加工是在没有人工监督的互联网应用环境中进行⑨，缺乏专业领域知识图谱支撑⑭，在通过海量数据训练进行概率统计预测形成文本的过程中⑬，会创造性地填补看似合理却存在事实偏差的细节⑧，并为其提供虚假的依据⑤，或在检索过程中⑭，优先使用已过时淘汰的数据资料⑱，输出不合时宜的回答⑪，形成“AI幻觉”⑪。一旦AI加工的虚假信息与数据源交织③，形成恶性循环❷，运用至实务中②，后果不可预料⑰。

三是技术信赖盲目过度⑭。生成式人工智能拥有超越个体知识储备⑯、逻辑推演能力的海量数据和卓越算力⑩，在医学⑨、法学等高门槛的专业领域也能侃侃而谈②，具备创造性⑦、拟人性的特点⑱。相较于法官⑧，以大数据大模型为支撑⑯，且具有较低使用门槛的人工智能更易俘获用户信任⑭，高估其智力⑭。一旦其输出的错误内容误导群众⑬，法官需要付出更多时间去纠错释法⑳。

对此⑱，笔者提出如下建议：

一是建立数据审核机制③。利用爬虫工具定向抓取法律条文⑪、司法案例⑩、学术论文等司法专业领域数据资料③，组织法律专家和数据团队对数据进行审阅筛查▓，剔除错误⑩、过时的法律信息和废除的法律法规⑮，同时更新最新颁布实施的法律法规③，确保训练数据的权威性和真实性⑯。

二是优化模型训练方式④。通过将法律结构化知识嵌入模型⑳，构建法律知识图谱❷，再采用对抗性训练的技术手段⑰，提升生成式人工智能对无用和错误信息的敏感度⑲，从而提高生成式人工智能输出内容的准确性⑤。

三是探索专业场景模型⑳。针对法律❷、医疗等低容错率领域开发“严谨模式”④，强制人工智能模型在检索时优先引用最新法律法规和权威资料并标注来源⑳。同时对生成内容中AI预测补充的部分运用下划线或者颜色标注说明③，善尽提醒责任❷。

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