顧敏康 | 香港教育大學教授、全國港澳研究會理事

王燕玲 | 華南師範大學教授

本文要討論的主題是：構建香港國安法律案例庫，以香港國安法律裁判觀點為錨點，以人工智能大模型為引擎，開創AI時代香港國安法律的普法新範式。

香港國安法實施5年來，香港社會由亂到治，但“懲治極少數”不等於“理解極少數”。如何讓香港廣大市民與國際社會真正理解國安法律的價值內核？值得大家認真探討。筆者認為，關鍵是要把“紙面上的法”轉化為“行動中的法”，而最可依賴、最具公信力的法律素材，恰恰是法院已公開的每一份判決及其背後具體而微的裁判觀點。

通過系統構建“香港國安法律案例庫”（下稱“案例庫”)，並借助大模型與知識圖譜技術，把法庭的裁判觀點“顆粒化”拆解、標籤化重組、場景化推送，可以把國安法律原則從抽象話語轉譯為可感知、可遵循、可監督的行為指引，並在AI時代形成跨越語言、職業、文化的普法洪流。

案例庫三大特色

首先，案例庫實現從“量刑表”到“價值表”。現有公開判決顯示，香港國安法分裂國家類罪等四類罪名中，判決刑期從6個月到9年不等。法官如何區分“煽動”與“學術討論”？唐英傑案將“暴力手段”與“政治目的”並列為加重要件；岑子傑案則把“和平集會”與“組織分裂”截然區分。這些判決中的“要件─衡量─結論”鏈條，正是香港國安法“懲治極少數、保障大多數”原則的具象化。

其次，案例庫實現從“個案說理”到“規則提煉”。通過自然語言處理（NLP）對裁判文書進行實體識別、關係抽取，可自動沉澱出“分裂國家罪構成要件圖譜”、“煽動型犯罪量刑因數權重表”等知識單元，為公眾與法律工作者提供可檢索、可驗證、可辯論的“微規則”體系。

第三，案例庫實現從“法官獨白”到“公民對話”。把裁判觀點映射到日常場景：一條社交媒體帖文是否構成煽動？一場遊行何時越過合法邊界？案例庫可設計“情景問答”介面，讓市民輸入行為要素，系統即刻匹配類案裁判要旨，輸出“風險等級＋合法建議”，實現“以案釋法”的即時化、個性化。

案例庫讓大模型“長”出國安價值觀

案例庫的數據來源主要是香港司法機構官網、律政司官網等權威網頁。通過結構化清洗判決、條文、立法會紀要、法律釋義，構建“香港國安全域知識圖譜”，節點覆蓋法條、罪名、量刑因數、法官說理、學術評論、媒體報道六類實體，邊權重體現引用頻次與判例級別。

檢索增強（RAG）是案例庫的重點。通過把圖譜作為外部記憶，研發並推廣香港國安法律大模型，提供精準答案。例如，當用戶提問“校園張貼‘光復’標語是否違法？”模型首先檢索圖譜中“煽動分裂國家罪─校園場景─張貼行為─主觀意圖─刑期4個月”的類案鏈，再生成“要件匹配＋風險提示＋合法替代方案”的複合答案，避免大模型因訓練語料偏差而“胡說八道”。

同時，案例庫也確保價值觀對齊。引入“國安法律價值觀干預層”：在模型輸出前，自動比對答案與知識圖譜中“官方釋義”與“終審法院觀點”的語義相似度，低於閾值則觸發重生成或人工覆核，確保每一次交互都在國安法律價值坐標系內運行。

通過場景落地把普法嵌入每一次AI調用

案例庫的教育場景。通過與教育局、辦學團體合作，把案例庫API接入中學通識科、大學法律基礎課。學生完成“虛擬判案”練習，系統即時調用裁判觀點，給出“法官視角”回饋，讓“一國兩制”法治教育從一般學習變深入探究。

案例庫的媒體場景。新聞機構寫作輔助系統接入大模型，記者輸入“某集會發起人被捕”，模型即刻推送“同類案件量刑中位數、法官重點考量、可引用判詞”，既提升報道準確度，又在潛移默化中普及國安法治要義。

案例庫的商業場景。金融機構KYC系統監測到客戶發布疑似分裂言論，可觸發案例庫比對，提示合規團隊“過往類案風險評級”，實現“合規即普法”。

案例庫的國際傳播場景。利用多語種大模型，把關鍵裁判觀點自動翻譯成英、葡、日等版本，並生成數據可視化圖表，向海外用戶展示“香港國安法如何在個案中保障言論自由邊界”，以技術中立形象對沖輿論偏見。

讓“利劍”與“燈塔”共存

國安法是守護香港的“利劍”，案例庫與大模型則讓這把“利劍”同時成為指引航行的“燈塔”。當每一位市民、記者、投資人乃至遊客在手機上的一次簡單提問，都能得到基於真實判例、由法官說理背書的精準答案時，法律就不再是遙不可及的條文，而是內化於心的行為尺規。通過“裁判觀點─知識圖譜─大模型─千行百業”的閉環，不僅在技術層面提升了法治效能，更在價值層面構築了跨越身份、語言與文化的最大公約數，為“一國兩制”行穩致遠寫下智能時代的註腳。

（文章僅代表作者個人觀點）