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近年来⑥，生成式人工智能的快速发展为社会生产力注入强劲动能❶，并在司法等专业领域展现出巨大潜力⑫。但随着技术的深度运用⑧，伴生出数据伪造③、信息失真等问题⑫，不仅干扰正常的司法秩序⑳，更对司法公信力造成潜在影响⑫，亟须引起重视❷。经分析⑲，主要存在以下原因：

一是信息质量良莠不齐⑲。生成式人工智能大模型训练大都采用网络期刊⑤、百科知识等互联网数据资料⑮，数据源的具体内容和真实性未完全经过确认⑰。尤其法律领域⑳，同一词语在不同语境中的含义千差万别④，而人工智能受限于法律术语解读上的技术瓶颈①、专业知识与生活常识的“鸿沟”❶，难以精确把握专业术语的表述边界⑱，在信息的筛选和输出环节失误率高❸，极容易误导非专业人员形成错误法律认识⑰。

二是原生技术显存缺陷⑪。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❶，缺乏专业领域知识图谱支撑⑰，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⑩，会创造性地填补看似合理却存在事实偏差的细节①，并为其提供虚假的依据②，或在检索过程中⑩，优先使用已过时淘汰的数据资料⑤，输出不合时宜的回答⑫，形成“AI幻觉”②。一旦AI加工的虚假信息与数据源交织⑯，形成恶性循环⑧，运用至实务中❸，后果不可预料⑥。

三是技术信赖盲目过度⑬。生成式人工智能拥有超越个体知识储备⑰、逻辑推演能力的海量数据和卓越算力⑯，在医学⑯、法学等高门槛的专业领域也能侃侃而谈⑦，具备创造性⑳、拟人性的特点②。相较于法官①，以大数据大模型为支撑⑫，且具有较低使用门槛的人工智能更易俘获用户信任⑲，高估其智力❷。一旦其输出的错误内容误导群众⑮，法官需要付出更多时间去纠错释法①。

对此⑯，笔者提出如下建议：

一是建立数据审核机制⑥。利用爬虫工具定向抓取法律条文⑱、司法案例❷、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⑥，剔除错误④、过时的法律信息和废除的法律法规②，同时更新最新颁布实施的法律法规❶，确保训练数据的权威性和真实性⑦。

二是优化模型训练方式⑰。通过将法律结构化知识嵌入模型⑳，构建法律知识图谱⑪，再采用对抗性训练的技术手段⑧，提升生成式人工智能对无用和错误信息的敏感度⑳，从而提高生成式人工智能输出内容的准确性④。

三是探索专业场景模型⑦。针对法律⑭、医疗等低容错率领域开发“严谨模式”⑳，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⑨。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⑲，善尽提醒责任⑫。

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