数字检察战略下，检察机关推动数字检察改革，通过对大数据、人工智能等科技创新成果的深度融合，建立法律监督模型及配套系统，发现与推动破解执法司法活动及社会治理中的深层次问题。实践中，监督模型、算法、系统所依托的数据往往超出检察办案内部数据的范畴，高效、安全地实现数据共享是做好检察办案工作的重要一环。

从政策视角看，中央对于司法数据共享有明确要求。中央政法委2021年印发了《关于充分运用智能化手段推进政法系统顽瘴痼疾常治长效的指导意见》，明确要求“完善执法司法数据跨部门共享机制”，提出建设“跨部门大数据办案平台”等打破数据壁垒的创新举措。

然而，数据共享问题并没有得到充分解决，不愿分享、不敢分享，甚至不能分享数据的情况时有发生。从共享主体看，现有的多数大数据法律监督平台应用于检察机关内部，跨单位、跨系统的平台较少，即便有外部单位参与，往往也限于司法执法机关，行政机关积极性不高；从平台接入的数据类型看，绝大多数来自检察业务应用系统的内部数据，主要服务于提升检察办案效率、加强内部监督管理等目标。外部数据相对匮乏，数字检察的协同社会治理功能难以充分发挥；从数据安全看，数据安全、隐私保护等问题不仅是抽象的技术问题，更是切实的主体责任。当数据汇总到大数据法律监督平台后，数据使用主体发生变化，但责任主体并未完全转移。

造成上述困局的根源主要在于数据共享机制的局限性。现有的大数据法律监督平台多采用以平台为中心的数据共享机制，各方数据汇聚至检察业务应用系统，检察机关依托平台开展数字检察工作。这种平台中心模式在数据集中管理方面有一定优势，但容易引发相关方对数据所有权、使用权及相关隐私问题的担忧。同时，由于数据权利主体和责任主体错位，平台中心模式很难由数据共享主体自发形成，而是高度依赖于自上而下的行政驱动。要进一步完善数据共享机制，需在共享机制的底层逻辑上解决痛点、消除顾虑。

从平台中心模式转型为去中心化的数据共享模式，有助于从源头破解数据共享面临的困局。在架构设计上，可以在保障数据安全和数据权益的前提下，实现多源异构数据的协同处理。具体来说，去中心化的数据共享模式，其基本框架由平台层、数据层、应用层组成。

平台层由数据站和不特定数量的数据节点组成，通过网络连接。在数字检察的数据共享体系中，大数据法律监督平台是数据站，每个参与数据共享的单位（部门）可以看作是一个数据节点，数据站和各数据节点之间采用分布式架构。

数据层解决的是数据安全和权益保障问题。数字检察涉及的相关数据，可转化视角细分为以下三类：一是开放数据，即依法应当向社会公开的数据，对此类数据应尽可能接入数据站并公开公示。二是限制数据，即可以在特定范围内共享但不得公开的数据，对其采用两权分离的方式（数据所有权归本地节点所有，数据站享有使用权）。为保障数据安全，不能直接对限制数据进行复制或转移。数据站在使用数据时，通过隐私计算、多方安全计算等加密机制对数据进行计算和分析，使数据得到最大程度的利用。三是保密数据，即依法不能共享流通的数据。此类数据一律不出本地，一般也不能使用。开展数字检察工作确有需求时，可以将数据分析需求提交至保密数据的本地节点，按相关规定一事一议。

应用层解决的是共享数据的应用领域和场景问题，主要围绕数字检察法律监督的具体工作展开。各数据节点与数据站处于平等地位，相关应用工作既可以依托平台开展，也可以在某个节点实施。上述安排有助于提升数据共享的交互性，激发不同部门参与数据共享的积极性，强化数字检察工作的部门协同。

数据共享问题的解决是一个贯穿政策、管理、技术、思想观念的系统性问题，是数字中国建设面临的一个基础性问题。要建立完善的数据共享机制，尚需更加深入、细致的理论研究和实证检验持续跟进。

（瞭新社）