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错误案件（第1页）

###**补充：AI错误治理的中国本土实践案例——在探索中构建“以人为本”的智能治理体系**

随着人工智能深度融入社会运行的各个层面，中国在AI错误治理方面已从政策倡导走向系统性实践。政府、企业、科研机构与社会组织协同发力，探索出一系列具有中国特色的治理路径。以下为若干典型本土实践案例，涵盖公共安全、医疗健康、司法公正、文化遗产保护等领域，展现了中国在应对AI出错问题上的制度创新与技术突破。

####**案例一：杭州市“星火燎原”项目——建立“三重校验”机制，守护记忆真实**

**背景**：

“星火燎原——从杭州到全国的温暖传递”项目在20xX年暴露出严重的AI出错问题，引发社会广泛关注。项目组随即启动“AI错误治理专项改革”，成为中国首个系统性应对AI记忆失真的公共文化工程。

**治理措施**：

1。**人工复核机制**：设立“口述史人工校对小组”，由历史学者、语言学家、家族成员组成，对AI生成内容进行逐条审核。

2。**多源交叉验证**：将AI处理结果与档案馆文献、老照片、族谱等原始资料进行比对，确保时间、地点、人物一致。

3。**“红黄蓝”风险分级**：

-蓝色：低风险（如普通对话）——AI自动处理；

-黄色：中风险（如涉及历史事件）——AI+人工双审；

-红色：高风险（如重大历史节点、敏感人物）——三人专家小组终审。

4。**错误追溯系统**：建立“AI决策日志”，记录每一步处理的模型版本、置信度、修改痕迹，实现可审计、可回溯。

**成效**：

-错误率从33。6%降至6。8%；

-用户满意度提升至92%；

-被列为“国家数字人文治理试点项目”。

**意义**：

该案例开创了“文化类AI应用”的治理范式，证明**在情感与历史交织的领域，人工干预与制度设计比算法优化更重要**。

####**案例二：北京市“AI法官助手”系统——司法领域的“人机协同”纠错机制**

**背景**：

北京互联网法院于20xX年上线“AI法官助手”，用于案件分流、法律条文推荐、判决书初稿生成。但初期出现多起“类案不同判”问题，引发当事人质疑。

**治理措施**：

1。**“AI建议+法官终审”制度**：所有AI生成建议仅作参考，判决必须由法官签字确认。

2。**偏见检测模块**：引入第三方“AI公平性评估工具”，自动检测性别、地域、职业等歧视性倾向。

3。**错误反馈闭环**：当事人可对AI建议提出异议，系统自动收集并用于模型迭代。

4。**公开“AI决策透明度报告”**：每季度发布AI使用情况、错误类型、改进措施。

**成效**：

-判决书起草效率提升40%，但错误率控制在0。7%以下；

-当事人投诉率下降35%；