□ 吕璐 （中国计量大学质量发展法治保障研究中心研究员）
近年来，随着生成式人工智能、大语言模型与虚拟数字人技术快速发展，多地开始在基层矛盾纠纷化解场景中探索智能调解系统、AI调解员和虚拟数字人法律服务助手等应用形态，意在通过拟人化交互，缓解基层法律服务供给不足、专业资源分布不均、重复事务占用人力等现实问题，为群众提供更为便利、精准的法律服务。如何在现行法律法规框架内划定AI调解员的实践边界，推动其在基层治理中规范、有效运行，亟须理论回应。
AI调解员嵌入基层治理的现实需求
基层是矛盾纠纷化解的“最后一公里”，也是国家治理体系的“神经末梢”。随着经济社会加速转型，基层矛盾纠纷呈现数量持续攀升、类型日益复杂、跨域协同需求显著上升的特征。传统调解机制在基层运行中面临调解供需不匹配、调解队伍专业素养参差不齐、纠纷识别与分流机制不够精准三重压力，影响矛盾纠纷化解质效。
AI调解员的应用能够破解上述难题，推动矛盾纠纷化解工作向规范化、精准化、高效化跃升。首先，满足基层治理全天候响应需求。当前，大量矛盾纠纷表现为法律咨询、政策询问、投诉举报和权益主张等初始诉求，AI调解员能够提供全天候在线服务，及时回应、开展法律释明和程序引导，在矛盾升级前完成前端疏导，扩展基层公共法律服务的可及性。其次，推动基层法律服务供给标准化。从已有实践看，AI调解员能够依托统一知识库和规则库解析案情脉络、梳理证据、匹配法律条文，并生成事实分析和法律责任建议报告，甚至深度分析双方核心诉求及潜在让步空间，从而帮助当事人了解潜在法律风险。最后，对矛盾纠纷进行精准分流。AI调解员能够通过语义识别、关键词提取和规则匹配，对诉求类型、风险等级和适宜渠道作出初步判断，协助完成“先分流、后处置”的前端工作，优化有限调解资源的配置，提升基层治理效能。
AI调解员嵌入基层治理的实践边界
AI调解员的实践边界，是其在基层治理中正当运行的法理边界。人工智能可以提高接诉、释法、分流和辅助文书处理的效率，却不能替代调解组织和调解员的法定职责，更不能改变调解以当事人自愿、平等协商、依法处分权利为基础的制度逻辑。
AI调解员不能突破法定调解主体边界。无论是人民调解、行政调解、司法调解，还是行业性专业性调解、商事调解，均依赖依法设立的调解组织和具备相应身份的调解人员开展。AI调解员是嵌入现有基层治理体系中的技术辅助工具，只能在调解组织或调解员的延伸授权下开展工作。
AI调解员不能替代调解程序中的意思自治与人工审查。调解的核心在于通过事实查明、沟通协商与利益平衡，促成当事人真实、自愿、合法地达成合意。AI调解员可以辅助梳理争议焦点、归纳双方诉求、提示可能方案、生成调解笔录或协议草稿，但调解方案是否适当、协议内容是否合法、当事人是否真实自愿，仍须由调解员进行审查确认。尤其涉及权利放弃、给付义务、违约责任、履行期限、司法确认等内容时，不能以AI生成文本直接替代人工审核。
AI调解员不能造成责任链条悬空。AI调解员的输出依赖知识库、语料库和算法模型。若法律法规更新不及时、类案数据不准确或者输入的事实信息不完整，就可能产生条文引用错误、责任判断失当、调解建议不适配甚至“AI幻觉”等问题，进而影响调解过程的公正性和可信度。由此引发损害时，可能牵涉基层治理单位、司法行政机关、调解组织、平台运营者、技术服务商等多主体之间的责任划分。使用单位应承担运行管理责任，调解组织和调解员应承担关键环节审查责任，技术服务商应承担系统安全、模型质量和技术故障责任，平台运营者应承担数据安全和日志管理责任，防止AI调解员成为责任规避的技术外衣。
推动AI调解员规范发展的路径
推动AI调解员规范发展，应当坚持“功能可限定、程序可选择、过程可追溯、结果可纠正、责任可落实”，通过规则设计与标准制定，将其纳入现行调解制度和基层治理体系，为坚持和发展新时代“枫桥经验”提供技术支撑。
明确辅助定位，防止“技术主体化”。通过规范文件、平台规则或行业标准，将AI调解员功能限定在法律政策咨询、材料提示、纠纷初筛、风险识别、文书辅助等环节，其输出内容应统一标注为“参考性提示”“辅助性建议”等，不应以“调解意见”等形式误导当事人。对于事实认定、责任划分、调解方案形成、调确衔接等涉及当事人实体权利处分和程序利益保障的事项，必须由调解员、调解组织或者有关机关依法完成。对未成年人保护、老年人权益、疑似违法犯罪等高风险事项，应设置强制转人工规则。
保障程序选择权，防止“技术强制化”。AI调解员参与调解应建立在当事人知情、自愿基础上，应在系统首次介入、转入预调解、生成文书草稿、调用个人信息等关键节点，显著告知其技术属性、服务范围、能力限制、数据处理规则和人工服务入口。当事人有权要求人工调解、拒绝AI继续参与或要求删除、更正或者限制使用其个人信息等，不得限制其选择权和退出权。对老年人等特定群体，应继续保留线下窗口、电话咨询和人工服务，不能因技术上线削弱传统服务渠道。
强化过程留痕，防止“技术黑箱化”。AI调解员的对话内容、推送建议、文书草稿与数据调用，应在关键节点实现可审计、可追溯、可复核。平台应在身份核验、纠纷类型识别、风险等级评估、应答内容生成、案件分流转接等环节形成日志记录，记录交互时间、操作类型、推送依据与人工介入节点，日志保存期限不应短于调解档案保存期限。对涉及当事人权利义务的AI推送建议，应保留必要的算法逻辑说明与训练数据来源标注。
健全监督机制，防止“技术绝对化”。畅通异议申诉通道，对当事人就AI调解员答复提出的异议，调解组织或司法行政机关在合理期限内组织人工复核并书面回应。平台应建立知识库、规则库和文书模板等动态更新机制，明确法律依据来源、更新周期、专家审核和人工抽查要求。推行算法影响评估制度，并将评估结果作为系统优化、采购续约和责任追究的重要依据。
落实风险责任，防止“责任虚置化”。制定责任清单与操作标准，将接入审核、审查确认、故障应急、数据安全等环节的责任转化为可核查的具体行为指标。加强合同管理，通过采购合同、服务协议和平台规则细化各方义务，将模型更新、知识库维护、数据保护、日志留存等责任落实到基层治理单位、调解组织、平台运营者和技术服务商。探索责任保险与故障应急基金制度，对AI调解所致当事人重大损失的情形实行先行赔付、依法追偿。
2026年08月12日
