最高人民检察院党组提出，以可诉性持续提升检察公益诉讼办案精准性和规范性。2024年11月，最高检公益诉讼检察厅印发《关于推进公益诉讼检察高质效办案的意见（试行）》，明确将“适格诉讼主体”作为判定“可诉性”的四项基本要素之一。在公益诉讼案件办理中，“适格被监督主体”的精准认定与诉的必要性、诉的条件等息息相关。面对当前地方权责清单不明晰等现实情况，传统的基于单一职权法定原则的认定模式已显乏力，可依托数字技术，构建基于生成式人工智能的适格被监督主体判断模型，为检察机关精准判断适格被监督主体、高质效开展公益诉讼监督提供技术支撑。

　　适格被监督主体的判断条件

　　根据行政诉讼法、《人民检察院公益诉讼办案规则》等相关规定，检察机关可在法定受案范围内，对保护国家利益或者社会公共利益负有监督管理职责的行政机关违法行使职权或者不作为致使“两益”受损情况进行监督。基于此，检察公益诉讼适格被监督主体的判断条件可被拆分为：第一，在法定受案范围内对保护“两益”负有监管职责；第二，是行政机关，或者法律、法规、规章授权的组织；第三，违法行使职权或者不作为；第四，违法行使职权或者不作为与“两益”受损之间存在因果关系；第五，经起诉前程序，责任主体仍然没有依法履行职责，“两益”处于受侵害状态。五项条件缺一不可。然而，基于职权法定原则与行政行为的传统认定逻辑，实践中常常面临司法标准不统一、地方权责清单与法律法规和相关“三定”方案内容不一致、权责边界不清等问题，给检察机关精准判断适格被监督主体造成困难。在推进国家治理体系和治理能力现代化背景下，可顺应数字化发展趋势，依托生成式人工智能构建一套兼具法理深度与技术精度的适格被监督主体判断模型，辅助检察官作出判断，以可诉性持续提升办案精准性和规范性。

　　判断适格被监督主体的三个原则

　　适格被监督主体的判断，需要遵循三个原则。

　　职权法定原则。一切行政职权的来源与行使必须具备法律依据，否则便会因属于越权行为而无效。《人民检察院公益诉讼办案规则》第72条规定，检察机关认定行政机关监督管理职责的依据为法律、法规、规章，可以参考行政机关的“三定”方案、权力清单和责任清单等。依托数字技术构建适格被监督主体判断模型，应以法律法规为根本依据，搭建包含法律、行政法规、部门规章、地方性法规、“三定”方案、权责清单在内的数据库，适格被监督主体应包含法定主体和被授权主体两类。

　　履职可能性原则。行政主体及法律、法规、规章授权的组织违法行使职权或者不作为的表现形式，是违法实施或不实施行政行为。若相关主体缺乏履职可能性，无法作出保护“两益”的行政行为，则会阻断可诉性。因此，依托模型智能化辅助判断适格被监督主体，需从行政主体的主要、次要、必要与辅助监管职责等角度进行考量，结合其行政行为类型、实际履职能力等要素综合研判，摒弃以结果论或过程论作为唯一判断标准的片面做法。

　　最佳履职效果原则。公益诉讼的根本目的是保护国家利益与社会公共利益，而履职效果的评判离不开人的价值判断。因此，数字赋能辅助判断适格被监督主体时，应充分发挥检察官的能动作用。针对多头监管、交叉监管的复合监管领域，融入检察官专业价值判断，精准区分公益受损背后对应的监管履职症结，厘清是行政检查缺位、失范，还是行政处罚失灵、失效造成公共利益受损；同时尊重行政机关职权运行边界与分工规则，秉持检察权谦抑审慎行使理念，对适格被监督主体作出综合、精准的判断。

　　生成式人工智能辅助判断适格被监督主体模型的构建

　　基于上述三个原则，可构建“底层数据+监管模式+智能赋分”的生成式人工智能辅助判断适格被监督主体模型，辅助检察官进行全局性、结构化判断。

　　构建分层分类的底层数据库。系统应动态接入以下几类数据源：规范性文件库，即法律、法规、规章、“三定”方案；权责清单库：本地区政府的权力清单与责任清单，包含事项名称和清单类型；重点案例库：汇总过往公益诉讼及行政诉讼中关于被告资格认定的判例数据；机构编制库：录入本地区行政主体的组织架构与职能内容。同时，将上述法律文本转化为结构化数据，建立“法律法规—职责事项—责任主体—机构职能”的关联网络，解决权责交叉辨别难题。

　　引入“三种监管模式”逻辑。将行政监管模式分为三类，嵌入不同算法逻辑，辅助检察官制定个性化监督策略：一是综合统一监管模式，以生态环境和资源保护、安全生产、军人地位和权益保障等领域为代表。此类领域法律明确统一监管部门，同时按地域、层级、具体监管事项等标准划分出专门的监管内容交给相关部门监管。模型逻辑采用“统一+专管+属地监管”，综合判断适格被监督主体。二是过程监管模式，以国有土地使用权出让、国有财产保护、文物保护等领域为代表。此类领域存在大量阶段性、过程性、中间性行政行为，其虽非最终处理决定，但具备对外法律效力和外部社会影响力，一旦履职失范便可能侵害“两益”，因而属于公益诉讼监督范畴，模型逻辑侧重于通过全过程判定，提醒检察官确定行政机关是否构成违法行使职权或不作为。三是系统监管模式，以食品药品安全、个人信息保护、无障碍环境建设等领域为代表。此类领域各主体独立履职但共同影响“两益”。模型逻辑可采用区块分析法，将复杂的公益受损问题拆解为若干监管区块，分别对应不同的法定监管主体，辅助检察官进行分块判定，实现精准监督。例如，在食品药品安全领域，将整个过程分为生产环节、经营环节、流通环节、消费环节，不同环节对应不同适格被监督主体。

　　建立基于实践的智能赋分体系。依托公益诉讼办案实践，建立适格被监督主体智能量化赋分体系，从权责来源、职责描述、行政行为类型三大维度设置分级赋分标准，实现主体适格性的可量化、可比较判断。权责来源维度以法律效力层级为依据设定分值，职责描述维度按职责重要程度赋分，行政行为类型维度依照行为对公益保护的影响程度分级，通过计算各行政主体的总分，辅助检察官识别出主要责任主体、次要责任主体及辅助责任主体，为选择适格被监督主体提供科学参考。

　　当然，生成式人工智能在辅助办案中仅承担技术向导职责，绝非最终决策者。检察官应结合案情，重点审查模型辅助识别的适格被监督主体是否存在客观履职不能情形、是否应当对“两益”受损后果承担法律责任。通过人机协同，既能利用生成式人工智能打破海量数据检索、比对效率偏低的瓶颈，又能坚守检察官对案件实体法律关系的最终判断权，实现司法公正与技术效能的有机统一。