收益：
- 能够理解取证报告的各个部分，并利用人工智能生成执行摘要、技术简单翻译和测量语言草稿
- 人工智能能够识别捏造的调查结果和过度主张的风险，并通过将其与来源连接并将确定性水平与调查结果相匹配来验证每个句子。
- 能够利用人工智能在专家演讲中进行盘问演练，并理解所说的每句话的责任都在专家身上。
数字取证的所有技术努力最终都体现在一个输出中：报告。收集到的图像、阐明的时间线、确认的调查结果——除非用检察官、法官、律师以及必要时陪审团能够理解的语言编写，否则这些都没有任何用处。数字取证报告是一份官方文件，以即使是非技术读者也可以理解的格式呈现调查结果、方法和结果，并且可以由其他专家重复。在本单元中，我们将讨论人工智能如何加快报告撰写速度、其危险所在以及如何加强专家证人陈述。
一份好的法医报告的剖析
一份可靠的报告通常由以下部分组成：
- 摘要（执行摘要）：为非技术读者提供的 1-2 段调查结果的简化摘要。
- 范围和权限：检查什么、具有什么权限以及回答哪些问题。
- 证据列表和监管链：什么设备/数据、其哈希值、如何收集。
- 方法：使用的工具、版本、步骤（为了重现性）。
- 结果：每个结果都取决于其来源（文件、偏移量、时间戳），采用保留语言。
- 结论/意见：基于调查结果的评估，具有特定的限制。
- 附件：原始数据参考、屏幕截图、日志摘录。
人工智能非常强大，能够生成该结构每个部分的蓝图；但调查结果的准确性、对来源的忠诚度和最终签名属于专家。
人工智能在报告撰写中的力量
撰写报告是法医专家花最多时间、最不喜欢的工作。人工智能在这里提供了真正的缓解：
- 技术简单翻译：将复杂的技术结论翻译成法官可以理解的语言。
- 结构和一致性：填写报告模板，检查各部分之间的一致性。
- 摘要生成：根据一长串调查结果创建执行摘要。
- 语言和规模：将过于自信的陈述（“当然”、“证据”）翻译成更加慎重、更有说服力的语言（“证据表明”、“可能”）。
- 反问的准备：提前列出专家可能遇到的反对意见和弱点。
提示：在让人工智能打印报告之前，告诉它“目标读者是非技术人员”并要求提供“行话词汇表”。法医报告最常受到批评的方面是难以理解。人工智能非常擅长简化语言，同时保持技术准确性。但您会验证每个简化的技术正确性。
最大的危险：捏造的调查结果和过度的主张
该报告指出了人工智能的两大风险。第一个是幻觉：人工智能可以流畅地将不存在的发现、错误的时间戳或虚构的法律参考插入文本中。报告中捏造的一个细节会破坏整个报告（以及专家）的可信度。第二个是极端的说法：人工智能可以将相关性写成因果关系，将概率写成确定性。在法医语言中，诸如“数据证明X有罪”这样的句子既错误又危险；正确答案是“数据显示设备X此时正在执行此操作”。
注意：未经亲自检查来源，请勿在报告中包含 YZ 撰写的任何发现。特别是，数字、日期、文件名和法律参考文献必须单独验证。 “人工智能写的”并不是专家证人的借口；报告中每句话的责任由签署该报告的专家承担。
专家陈述：报告口头答辩
报告写完后，工作还没有结束；专家经常在法庭上口头捍卫自己的调查结果并回答对方的问题（交叉询问）。人工智能作为排练伙伴在这里很有价值：提出潜在的困难问题，起草答案，提出用简单的类比解释技术概念的方法。但演示中所说的每一句话都是专家自己的知识和责任；如果不理解人工智能产生的答案，就背诵并说出它，在遇到第一个难题时就会崩溃。
三个迷你箱子
案例 1——简化加速了决策。一份报告的技术性语言过于繁重，以至于检察官无法理解调查结果。人工智能将相同的发现翻译成简单的语言和类比（“日志就像建筑物进出的日志”），而不牺牲技术准确性。专家证实；决策过程显着加快。
案例2——上次检查时发现幻觉。 YZ制作的报告草稿中写着“事件发生在03点12分”。专家查看源码：实时时间是03点21分； AI 数字发生了变化。签署报告之前的事实与来源匹配步骤避免了法庭上的灾难性错误。
案例 3——盘问演练成功了。一位专家询问人工智能“对方律师如何攻击这一发现？”他问道。 AI 询问“时间戳是否已被操纵？”以及“其他用户也可以访问吗？”它产生了 8 个难题，例如。专家提前做好了这些准备；法庭上的任何问题都没有让他措手不及。
四个可复制模板
1) 执行摘要（通俗易懂）：
您的角色：数字取证报告编辑。目标读者是非技术性的。将以下经过验证的发现转化为两段执行摘要。不要使用行话；如果使用它，请在括号中进行解释。避免过度断言；使用“表明/可能”的语言。添加新信息、预测或发现。
2）技术-简单翻译+类比：
将这一技术发现翻译成法官能够理解的简单语言，并提出适当的日常生活类比。技术准确性的破坏；还要说明类比的局限性。不要夸大或缩小发现的结果；按原样简化。
3）适度的语言控制：
检查以下报告段落中是否存在“极端断言”。标记诸如“当然、证明、有罪”之类的短语，并提出清醒的、可辩护的替代方案，例如“证据表明、很可能、是一致的”。改变含义；只需将精确度与结果相匹配即可。
4）交叉询问预演：
你的角色：强硬但公平的对方律师。根据以下发现生成 10 个最具挑战性的问题，这些问题可以在交叉检验中提出：时间戳、访问、方法可靠性、替代解释、人工智能的使用。对于每个问题，请提供有关专家如何根据来源诚实回答的简短提示。
弱提示/强提示
弱提示：
根据这些发现写一份法医报告。
没有验证、没有指标、没有来源；人工智能生成的文本流畅，但包含捏造的细节和过度的主张，这些将在法庭上被驳斥。
强力提示：
您的角色：数字取证报告编辑。以下是我已验证的结果，每个结果都有其来源（文件/偏移/时间）。任务：根据这些发现撰写执行摘要+草稿调查结果部分。只需使用我给出的发现即可；添加新的发现、日期或参考。将每个发现与其来源联系起来。使用谨慎的语言（“表明/可能”）；不要说“肯定/有罪”。目标读者不是技术人员；解释一下行话。
“只是我的发现”，链接到来源，以及适度的语言限制使该报告站得住脚。
报告部分和 AI 角色表
部分
人工智能贡献
人类责任
执行摘要
简单的轮廓
准确性验证
范围/权限
模板
法律正确性
证据/链
表格布局
哈希/CoC确认
方法
步骤清单
重复性
研究结果
草稿写作
链接到来源
结论/意见
适度的语言推荐
最终判决、签字
常见错误
- 无需查看来源即可获取人工智能撰写的调查结果。它破坏了编造的历史/文件/参考报告。
- 使用过于自信的语言。与调查结果相适应的确定性程度，而不是“有罪/肯定”。
- 像因果关系一样书写相关性。设备的作用和人的意图是不同的。
- 在不理解 AI 答案的情况下在演示中使用 AI 答案。在盘问的第一个棘手问题上，他就崩溃了。
- 在报告中隐藏人工智能的使用情况。透明度提高了防御性（第 9 单元）。
综上所述
该报告是数字取证的所有努力都在法庭上体现和测试的结果。人工智能;它在执行摘要、技术简单翻译、精确的语言控制和交叉考试排练方面增加了巨大的速度和价值。但每项发现都必须基于来源并经过验证，语言必须对于发现足够精确，并且最终签名必须由专家保留。 AI帮助撰写报告；他是在法庭上为该报告辩护并承担责任的专家。
应用任务
从之前单元的实践中获取 3-4 个经过验证的发现（每个都有其来源）。使用“执行摘要”和“强力提示”模板制作报告草稿；然后通过查看源代码来验证每个句子，并使用“测量语言检查”模板纠正至少一个过度的声明。最后通过“盘问预演”准备5道疑难题。
清单
- [ ] 在将每项发现纳入报告之前，我都从其来源处对其进行了确认。
- [ ] 我将语言调整到适合发现结果的精确度（中等）水平。
- [ ] 我区分了相关性和因果关系；我没有将设备与意图混淆。
- [ ] 我在报告中透明地阐述了人工智能的使用。
- [ ] 我演练了盘问，并根据消息来源给出了我的答案。