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近年来⑧，生成式人工智能的快速发展为社会生产力注入强劲动能②，并在司法等专业领域展现出巨大潜力④。但随着技术的深度运用⑮，伴生出数据伪造②、信息失真等问题⑪，不仅干扰正常的司法秩序❸，更对司法公信力造成潜在影响⑩，亟须引起重视④。经分析②，主要存在以下原因：

一是信息质量良莠不齐⑳。生成式人工智能大模型训练大都采用网络期刊②、百科知识等互联网数据资料⑳，数据源的具体内容和真实性未完全经过确认⑭。尤其法律领域❸，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❸、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⑯，在信息的筛选和输出环节失误率高❶，极容易误导非专业人员形成错误法律认识❸。

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⑬，缺乏专业领域知识图谱支撑⑳，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⑱，会创造性地填补看似合理却存在事实偏差的细节⑩，并为其提供虚假的依据⑳，或在检索过程中①，优先使用已过时淘汰的数据资料③，输出不合时宜的回答⑥，形成“AI幻觉”❷。一旦AI加工的虚假信息与数据源交织⑲，形成恶性循环⑮，运用至实务中⑲，后果不可预料⑬。

三是技术信赖盲目过度⑱。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⑦，在医学⑱、法学等高门槛的专业领域也能侃侃而谈❶，具备创造性❶、拟人性的特点⑩。相较于法官⑬，以大数据大模型为支撑③，且具有较低使用门槛的人工智能更易俘获用户信任⑤，高估其智力⑨。一旦其输出的错误内容误导群众⑰，法官需要付出更多时间去纠错释法▓。

对此⑲，笔者提出如下建议：

一是建立数据审核机制⑬。利用爬虫工具定向抓取法律条文⑫、司法案例⑦、学术论文等司法专业领域数据资料②，组织法律专家和数据团队对数据进行审阅筛查⑦，剔除错误❷、过时的法律信息和废除的法律法规⑤，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▓。

二是优化模型训练方式⑩。通过将法律结构化知识嵌入模型⑦，构建法律知识图谱⑧，再采用对抗性训练的技术手段⑨，提升生成式人工智能对无用和错误信息的敏感度⑤，从而提高生成式人工智能输出内容的准确性⑯。

三是探索专业场景模型⑤。针对法律⑧、医疗等低容错率领域开发“严谨模式”⑭，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⑲。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⑭，善尽提醒责任⑱。

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