目前，数字检察的主要实践路径包括通过大数据法律监督模型批量挖掘监督线索、通过区块链技术实现数字监管与执行监督、利用生成式人工智能辅助诉讼活动以及利用新技术实现线上个性化检察服务。数字检察的发展已初步将技术发展优势与检察工作逻辑相结合，实现了场景化应用。但是，在科学技术深度融合的同时，数据壁垒未打通、数据模型融合不够深入及算法治理、权利救济保障相对滞后等问题在一定程度上制约了数字检察效能的充分发挥，应予以重视。

数字检察实践面临的主要问题

一是数据利用问题。数据是检察业务数字化的核心要素，实践中，各机关部门间数字壁垒尚未完全打通，检察数据的存储和利用仍存在不畅通的问题。现阶段，检察大数据的主要来源有“自上而下”和“自下而上”两种方式：前者的大数据来源于全国检察系统数据资源。检察业务应用系统 2.0就是重要的数据来源平台。自上而下的数据资源建设能够最有效解决数据合法性问题。后者的大数据来源于一线检察机关自行获取的数据资源。当前，对下级检察机关获取数据的基本政策仍是唤醒和盘活现有数据资源。

二是算法技术的应用风险问题。数字检察的基础是以数字赋能监督而非以数字技术取代检察官的监督主体地位。生成式人工智能赋能数字检察能够充分发挥其“高拟真度”和“多维度应用能力”的优势，在学习理解法律语言的基础上自动生成相应法律文书和推进法律程序，但这也会带来机械应用生成式人工智能技术导致司法正义失衡的风险。

三是人员和配套机制的问题。实践中，部分检察机关和检察人员不能较好适应数字检察工作新模式，还没有充分认识到大数据赋能法律监督的意义和方法。

深化数字检察的路径选择

正确理解数字正义内涵及其实现条件。司法人工智能通过技术理性与司法实践理性相融合，揭示司法改革的运行规律，其主要特征是，以大数据和人工智能等新科技来提升司法质量、实现公平正义，司法体制改革的成效也以数字化的形式得以呈现，因而其背后的法理表达为一种“数字正义”。数字正义的内涵包括数据正义、算法正义以及程序正义的可视可感。