人工智能正深度重塑犯罪侦查范式，通过人机协同与数据知识双轮驱动，推动侦查工作向智能化跃升。成都青羊区公安分局通过“刑事侦查中心”与“大数据实战中心”组成的“智慧双核”，在一起新型网络流量盗窃案中从海量信息精准锁定核心犯罪嫌疑人，苏州执法者利用AI模型对重点排污单位的自动监测大数据进行智能分析，从而侦破某单位数据造假偷排案等，已经表明，我国正在经历从传统侦查模式的经验驱动到AI驱动的重大范式转变。为确保技术红利在法治轨道上充分释放，必须同步构建完善的法律规则与多元监管体系，并强化复合型人才培养，以提升AI对侦查范式的适配度，实现技术创新与社会治理的有机统一。

　　技术演进与侦查范式的

　　智能化重塑

　　人工智能时代的来临正深刻变革着社会结构与运行机制，侦查领域作为维护社会安全的关键环节，也在这场智能革命中经历着范式重构。人工智能大模型通过赋能多场景实战，推动公安机关新型战斗力的生成，重塑着侦查思维与辅助决策流程。随着人工智能与侦查工作的深度融合，人机协同的智能侦查新模式与新范式正在不断涌现。然而，人工智能技术固有的自主性与不确定性也带来了新型风险，其“黑箱”特性可能导致侦查资源消耗、透明度缺失以及与法治目标的潜在冲突。必须以前瞻性思维审视并应对这些风险，在拥抱技术红利的同时做到未雨绸缪。

　　在技术发展路线上，我国面临着实现跨越式发展的战略机遇。构建数据和知识双重驱动的人工智能侦查模型是实现智能侦查系统高效、精准与可解释的关键路径。该模型通过融合数据驱动的深度学习与知识驱动的语义推理，形成对犯罪行为的全面理解与智能推断。其架构包含数据驱动层与知识驱动层，前者依托大规模预训练模型进行特征提取与模式识别，后者基于知识图谱进行因果推理与逻辑验证，二者协同工作以提升侦查质量。核心技术涵盖多模态数据融合、知识图谱构建与推理、大规模预训练模型及可解释AI，可增强系统对复杂场景的感知与理解能力，并通过可视化等手段提升侦查人员的信任度。与此同时，强化概率方法在侦查推理中的应用至关重要。侦查工作本身充满不确定性，概率方法能够系统化处理不完整、模糊或矛盾的证据信息，通过概率分布、贝叶斯网络等工具对侦查要素进行建模，动态更新推断结果，为刑侦决策提供量化支持。这种强大的多源信息融合能力，能有效整合各类证据并赋予置信度权重，避免单一证据误导，并通过量化置信度提升推理过程的科学性与可解释性。其中，智能图像与视频分析技术的发展是实现数据镜像现场认知的核心。现行趋势侧重于多模态信息的深度融合，利用更强大的神经网络架构提升目标检测与跟踪的精准性，并深化行为理解与异常检测能力。尤其是结合边缘计算与云计算，实现实时高效的分析处理，从而突破物理时空限制，构建对案件更立体全面的认知图景。

　　法律规制与监管责任体系的构建

　　人工智能在侦查领域的应用必须在法治轨道上运行，其法律规制需平衡技术创新与安全价值。法律制度若待技术完全成熟后再行构建，将导致严重滞后，削弱其矫正功能。同时，如果规制过于超前，则势必影响技术使命的自我实现。因此，应形成包含法律规则与伦理规范的社会治理体系，兼顾创新与安全。安全价值要求法律明确人工智能侦查的使用边界、审批程序与权限限制，防止数据滥用与不当监控。创新价值要求法律以灵活动态的方式鼓励技术发展，促进公私合作，提升侦查效率。

　　完善法律规制，首要是确立基本原则。法治原则是根本保障，确保法律规范科学明确、权责清晰、程序规范、监督有力。权利保护原则是核心，需严格界定侦查权限，保障公民隐私权、信息安全权等基本权利，遵循合法性、必要性与比例原则。系统观念原则强调以整体视角审视法律规制，构建协调统一的法律体系，避免碎片化与制度脱节。在法律主要内容上，应围绕算法、算力、数据三大核心要素构建框架。算法方面，立法需明确设计标准，强调透明度与可解释性，要求公开核心逻辑与决策流程，便于审查与监管，防止“黑箱”操作与设计缺陷。算力方面，需强化安全审查与供应链管理，保障侦查系统的稳定可靠，防范算力滥用或中断风险。数据方面，应严格规范数据采集的合法性与正当性，健全数据生命周期管理制度，强化敏感信息与个人隐私的保护。同时，完善侵权责任规范体系，明确技术提供者、使用者与管理机构在不同情形下的责任承担，建立多元化责任体系与有效的法律救济途径。

　　在对侦查的监管责任分配层面，应尊重人工智能的复杂性，倡导政府、企业、社会公众等多方主体协助侦查。国家协助层面需由多个职责部分重叠的机构协同履职，通过协商明确职责，避免协助真空。行业协助要求相关企业承担起技术研发、部署与应用各环节的协助责任，强化协助他律与协助标准制定。社会协助则依赖专业非营利组织、专家力量、媒体与公众，通过多种方式形成有效补充。协助责任的分配可基于“数据特异性”与“系统自主性”两个风险维度，将风险划分为常规操作风险、算法扩展风险、敏感信息风险与强冲击复合风险，并据此构建“事前—事中—事后”的动态闭环协助体系。事前阶段侧重于风险预防与合规设计，政府与立法机构设定规则边界，技术研发主体将安全嵌入设计。事中协助强调监测与即时应对，平台运营方建立实时监控体系，政府监管机构动态执法，第三方机构与公众媒体进行监督与反馈。事后阶段聚焦协助侦查后果的评估、问责与系统修正。

　　侦查人才培养的实施路径保障

　　人工智能在侦查领域的深度应用最终依赖于高素质的专业人才。人工智能侦查人才培养的新理念，是以服务国家战略和社会治理现代化为最高目标，推动教育模式从知识传授向能力生成、从被动学习向主动探索转变。理念内涵强调构建复合型知识结构，实现“技术+业务”的双轮驱动，融合信息技术与社会科学知识，聚焦问题导向与侦查驱动目标，真正在解决真实案件与数据建模中实现侦查范式的升级。侦查人才培养应对技术快速迭代的挑战始终保持清醒认知。最终目标导向是培养能服务公安现代化建设、引领警务创新、保障国家安全与社会稳定，并具备全球视野与法治思维的“数智法治”型复合人才。

　　侦查人才培养的新路径是基于多学科交叉融合与深度介入侦查实践的系统性工程。打破传统技术手段、侦查学科、法律学科、人文学科之间长期存在的壁垒，强化AI在跨学科和跨问题域的整合能力，使侦查人才兼具AI技术理解与法律业务洞察力。路径实施强调“以问题为中心”，可通过实际案例侦查、历史案例剖析、虚拟案例推演等方式将AI在技术侦查中可能遇到的技术问题和法律问题进行充分的感知，激发侦查人员对于AI技术的理论把握能力和实战参与能力的有机融合。此外，技术侦查中的相关协助主体的协助义务可通过共建实验室、共享资源、共同研发乃至于共同参与具体犯罪案件的侦查等方式，打通侦查人才培养与侦查实践需求的“最后一公里”，以提升AI技术在现实犯罪案件中的技术生产力转化。

　　为确保人工智能侦查技术在侦查领域的应用成效与可持续性，对试点项目进行科学、系统的评估是一项基本工作。具体而言，评估维度涵盖AI技术效能的延展性、侦查业务的融合性、法律依据的充分性、组织保障的有力性。技术效能的延展性维度是基础，需评估算法针对犯罪侦查的准确性、响应时效、系统稳定性及数据兼容性等核心指标，直接决定侦查效果的实战能力。侦查业务的融合性维度评估人工智能与传统侦查业务流程的协同效果，包括流程重构、人工替代率、线索发现效率及对重大案件侦破的支持力度，关乎技术的实战价值。法律依据的充分性维度审查系统在数据隐私、算法透明度、权力边界等方面的合法性边界，防范技术滥用与伦理风险。组织保障的有力性维度则评估侦查人才结构、侦查效率发挥等可持续发展能力，最终聚焦AI赋能侦查能力的范式转型。

　　（作者系中国政法大学培训学院特约研究员）