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近年来⑫，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⑯。但随着技术的深度运用❸，伴生出数据伪造⑪、信息失真等问题⑦，不仅干扰正常的司法秩序⑪，更对司法公信力造成潜在影响⑦，亟须引起重视①。经分析⑧，主要存在以下原因：

一是信息质量良莠不齐⑯。生成式人工智能大模型训练大都采用网络期刊❷、百科知识等互联网数据资料⑥，数据源的具体内容和真实性未完全经过确认⑬。尤其法律领域⑲，同一词语在不同语境中的含义千差万别⑮，而人工智能受限于法律术语解读上的技术瓶颈⑮、专业知识与生活常识的“鸿沟”⑥，难以精确把握专业术语的表述边界⑧，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⑧。

二是原生技术显存缺陷⑭。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⑲，缺乏专业领域知识图谱支撑❸，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❷，会创造性地填补看似合理却存在事实偏差的细节⑲，并为其提供虚假的依据⑤，或在检索过程中⑬，优先使用已过时淘汰的数据资料①，输出不合时宜的回答❷，形成“AI幻觉”⑬。一旦AI加工的虚假信息与数据源交织⑦，形成恶性循环⑯，运用至实务中④，后果不可预料⑲。

三是技术信赖盲目过度⑦。生成式人工智能拥有超越个体知识储备⑭、逻辑推演能力的海量数据和卓越算力⑥，在医学⑨、法学等高门槛的专业领域也能侃侃而谈⑳，具备创造性⑪、拟人性的特点②。相较于法官②，以大数据大模型为支撑⑳，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⑤。一旦其输出的错误内容误导群众⑫，法官需要付出更多时间去纠错释法⑩。

对此⑩，笔者提出如下建议：

一是建立数据审核机制②。利用爬虫工具定向抓取法律条文④、司法案例⑦、学术论文等司法专业领域数据资料⑥，组织法律专家和数据团队对数据进行审阅筛查⑨，剔除错误⑭、过时的法律信息和废除的法律法规⑰，同时更新最新颁布实施的法律法规⑪，确保训练数据的权威性和真实性⑭。

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▓，构建法律知识图谱⑩，再采用对抗性训练的技术手段⑩，提升生成式人工智能对无用和错误信息的敏感度⑰，从而提高生成式人工智能输出内容的准确性❷。

三是探索专业场景模型③。针对法律⑲、医疗等低容错率领域开发“严谨模式”⑰，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⑤。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④，善尽提醒责任⑤。

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