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近年来⑬，生成式人工智能的快速发展为社会生产力注入强劲动能⑩，并在司法等专业领域展现出巨大潜力⑩。但随着技术的深度运用⑭，伴生出数据伪造②、信息失真等问题②，不仅干扰正常的司法秩序⑧，更对司法公信力造成潜在影响⑥，亟须引起重视⑬。经分析⑳，主要存在以下原因：

一是信息质量良莠不齐③。生成式人工智能大模型训练大都采用网络期刊④、百科知识等互联网数据资料⑱，数据源的具体内容和真实性未完全经过确认⑥。尤其法律领域④，同一词语在不同语境中的含义千差万别①，而人工智能受限于法律术语解读上的技术瓶颈⑧、专业知识与生活常识的“鸿沟”⑩，难以精确把握专业术语的表述边界⑤，在信息的筛选和输出环节失误率高⑦，极容易误导非专业人员形成错误法律认识⑱。

二是原生技术显存缺陷③。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③，缺乏专业领域知识图谱支撑⑯，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❶，会创造性地填补看似合理却存在事实偏差的细节❷，并为其提供虚假的依据⑲，或在检索过程中⑦，优先使用已过时淘汰的数据资料⑩，输出不合时宜的回答③，形成“AI幻觉”⑦。一旦AI加工的虚假信息与数据源交织②，形成恶性循环④，运用至实务中❷，后果不可预料④。

三是技术信赖盲目过度⑮。生成式人工智能拥有超越个体知识储备⑫、逻辑推演能力的海量数据和卓越算力⑥，在医学⑫、法学等高门槛的专业领域也能侃侃而谈⑲，具备创造性⑱、拟人性的特点❸。相较于法官⑭，以大数据大模型为支撑⑬，且具有较低使用门槛的人工智能更易俘获用户信任⑧，高估其智力⑫。一旦其输出的错误内容误导群众⑯，法官需要付出更多时间去纠错释法⑪。

对此⑥，笔者提出如下建议：

一是建立数据审核机制⑦。利用爬虫工具定向抓取法律条文①、司法案例❷、学术论文等司法专业领域数据资料⑫，组织法律专家和数据团队对数据进行审阅筛查⑱，剔除错误⑯、过时的法律信息和废除的法律法规⑩，同时更新最新颁布实施的法律法规⑨，确保训练数据的权威性和真实性⑪。

二是优化模型训练方式⑭。通过将法律结构化知识嵌入模型⑥，构建法律知识图谱⑬，再采用对抗性训练的技术手段⑲，提升生成式人工智能对无用和错误信息的敏感度⑬，从而提高生成式人工智能输出内容的准确性⑧。

三是探索专业场景模型⑱。针对法律▓、医疗等低容错率领域开发“严谨模式”③，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⑥。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①，善尽提醒责任①。

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