人工智能输出的法律限制和专业责任 — 法律与合规领域的人工智能

收益：

能够澄清人工智能不提供法律建议，专业责任仍由人类承担
能够在高风险任务中定义人工检查和验证门
能够建立记录人工智能使用情况的内部治理和问责框架

在整个模块中，我们看到人工智能（AI）是合同审查、起草、法律研究和合规工作的强大速度倍增器。在最后一个单元中，我们划定了最重要的界限：人工智能是助手，而不是律师。它不提供法律建议，不会取代专业人员，责任始终由个人承担。这条线不是限制，而是安全、可持续地使用技术的先决条件。同样的原则也适用于其他安全关键型职业：在工程中，人工智能可以起草施工计算书，但在安全关键型工作中，人工智能输出并不能替代有能力、有能力的工程师的批准。在法律上，最终的决定和责任在于有能力的专业人士。在本单元中，我们将建立一个内部治理和问责框架，记录人工智能的使用。

让我们澄清一下这些术语。职业责任是在履行职业要求时产生的法律和道德责任；工作失误可能会导致赔偿和纪律处分。人机参与是指关键决策在生效之前由授权人员进行审查和批准的原则。治理是决定谁将在什么规则和条件下使用人工智能的框架。验证门是输出必须通过才能使用的强制性检查点。可追溯性（审计追踪）是对产出的产生、批准方式和批准人的记录。

底线：人工智能不会给出建议

人工智能生成的文本，无论看起来多么专业，都不是法律建议。这有三个具体原因。首先，AI无法完全了解事件的全部背景、当事人的真实意图以及现行适用的法律；它是从一般模式产生的。其次，由于存在幻觉的风险，他提供的信息可能是捏造的（见第5单元）。三、不能承担法律责任；如果出现错误，总是由专业人士承担责任、补偿或纪律处分。

因此，人工智能输出应被视为专家的“原材料”：有价值、加速，但如果不经过处理和验证就无法使用。

注意：“输出来自人工智能”并不是一种辩护。向客户、法院或监管机构提交的每一份文本的责任在于提交该文本的专业人士。从法律上讲，不可能将责任转移给车辆或撰写提示的人。

按风险等级进行审计

并非每项任务都需要相同级别的监督。对于低影响、易于恢复的任务，光控制就足够了；影响大、难以逆转的决定需要强制性的人工监督和记录。根据任务影响和可逆性对风险进行排名可以保证安全性和效率。

风险等级

样本任务

所需检查

低

内部注释摘要、术语解释

轻度审查

中等

合同摘要、清单

专家把控+来源验证

高

申请书、拟签订合同、法律意见书

强制性人工批准+文档

批评的

向法院陈述、监管声明

多眼审批+全程可追溯

建立治理框架

使用分布式且依赖于人的人工智能迟早会导致错误。公司治理框架；它决定人工智能可以用于哪些任务、可以输入哪些数据（参见第 9 单元和第 11 单元）、哪些身份验证门是强制性的，以及如何记录使用情况。

为我们的法律/合规团队起草一份“人工智能使用政策”。章节：1) 目的和范围2) 允许和禁止的使用（基于任务）3) 数据规则（哪些数据传输到哪个介质；屏蔽；特权文档）4) 验证门（幻觉/归因验证、来源确认）5) 人类监督和批准级别（基于风险级别）6) 文档和可追溯性7) 违规和责任[待填补]留下空白；检查“需要法律批准”以获取合法内容。不要自行制定法律条款。

在每个重要的可交付成果上附加一个简短的“使用标签”也很有用；这使得可追溯性变得切实可行。

生成一个简短的“AI 使用标签”模板，添加到每个 AI 支持的输出中：哪个任务、哪个工具、输入的数据类、执行的验证步骤、验证者、批准人员、日期。使其成为易于填写的 6-8 行表格。

弱提示/强提示

弱方法：将AI输出直接传输给客户/法院；快点。

结果：未经验证、不负责任、一旦出现错误就无法维持。单一的幻觉或上下文错误可能会造成严重的伤害。

强有力的方法：[根据风险级别进行审核+强制验证门+来源确认+授权人员批准+带有用户ID的文档]

结果是：经过验证且可追踪的输出，受益于其速度，但具有明确的责任。人工智能提高效率；该过程提供了保证。

谁负责？快速浏览

输出的准确性：取决于使用它的专业人员。
提交给客户/法院的作品：签名/提交作品的人。
数据保护和隐私：处理数据的团队（而不是工具提供商）。
治理和规则：在机构和管理中。

在任何情况下，责任都不会转移给“人工智能”或“编写提示的助手”。

三个迷你箱

案例 1——责任地点。在一家机构，一名助理将他用人工智能编写的合规报告直接发送给监管机构；该报告包含未经证实的数据。当问题出现时，“人工智能写的”辩护并没有发挥作用；责任被认为属于提交报告的机构和应批准该报告的官员。该机构随后要求“未经授权批准并确认来源，不得对外发出声明”。

案例 2 — 风险级别审计。当法律团队对所有任务应用同样繁琐的审批流程时，人工智能没有得到任何结果。他们建立了一个风险审计矩阵：内部备忘录摘要经过严格审查，合同和签名请愿书必须经过强制双盲批准。因此，在低风险工作中保持速度的同时，高风险工作中的安全性有所提高；团队开始广泛而自信地使用人工智能。

案例 3 — 可追溯性的价值。在审计中，“这个合同审核你是怎么做的，有没有用AI，有没有验证？”问题来了。应用使用标签的团队通过文档显示了每个输出是使用哪个工具生成的、它经历了哪些验证步骤以及谁批准了它。审计员发现该过程受到控制，因此没有写下任何其他调查结果。文档将人工智能的使用从风险转变为托管流程。

常见错误

将责任转移给车辆。 “人工智能写的”并不是一种辩护；而是一种辩护。责任始终在于人。
对每项任务应用相同的控制。要么效率下降，要么高风险得不到控制；按风险级别评分。
绕过验证门。特别是，在没有归属和来源确认的情况下，输出不应流出。
没有将治理书面化。个人、不规范的使用迟早会导致错误。
不保持可追溯性。如果谁生产了什么以及如何验证它没有记录下来，就会出现控制差距和争议。
让人工智能不受监管，因为它“足够先进”。能力的增强并不意味着人们的责任消失。

综上所述

AI在法律上是强大的速度倍增器，但它不提供法律建议，也不取代专业人士；最终的分析、决定和责任始终在于当权者。实现这种可持续发展的方法是使用治理框架：按风险级别对任务进行评级，对高风险工作实施强制性的人工审计和验证门，执行数据和隐私规则，并使每个输出都可以通过使用标签进行追踪。这样您就可以从人工智能的速度中受益，并保持责任感和信任。 AI产生并加速；有能力的专业人士决定所呈现的内容及其后果并承担责任。

应用任务

列出您的团队使用人工智能执行的任务。 (1) 根据风险审计矩阵提示，根据影响和可逆性对每项任务进行评级，并分配审计门。（2）制定人工智能使用政策草案；收集“需要法律批准”标志。 (3) 创建使用标签模板并将其应用到最终的打印输出中。（四）制定“未经批准、来源确认，不得对外申报”的规定。

清单

[ ] 任务是否按风险级别（影响+可逆性）进行评级？
[ ] 是否为高风险任务定义了强制人类同意？
[ ] 流程中是否包含归属/来源验证门？
[ ] 数据和隐私规则（第 9 单元和第 11 单元）是否已添加到框架中？
[ ] 是否可以通过使用标签来跟踪每个重要的输出？
[ ] 是否已书面澄清责任在于人？
[ ] AI使用政策是否已经准备好并获得法律批准？

模块考试

1. 当人工智能总结一份长期合同时，哪种应用程序最能提高输出的可靠性？

A) 将摘要中的每个测定与相关文章编号和简短引用链接到来源 ✔
B) 要求摘要尽可能短，在一个段落中
C）指示模型“不要犯错误”并相信结果
D) 完全不阅读摘要，仅根据摘要签署合同

注释：将人工智能摘要中的每个发现与相关项目编号和简短引用链接到来源，使摘要可验证，并允许您快速捕获捏造的信息（幻觉）。这是法律审查最关键的可信度检验。

2. 在评估供应合同中的风险条款时，人工智能最有效的输入是什么？

A) 只是“这份合同有风险吗？”询问
B) 提供包含机构标准职位的手册，并根据这些标准对项目进行分类 ✔
C) 要求 AI 重写合同以支持另一方。
D) 仅计算项目的字符数

描述：提供组织标准职位的剧本，允许人工智能根据您的标准将项目分类为“可接受/应该协商/拒绝”。它比一般的“是否有风险”问题有用得多。

3. 为什么人工智能“缺失条款”分析在合同审查中很有价值？

A）因为它仅对查找拼写错误有用
B）因为它缩短了合同
C) 因为它引入了本应存在但从未包含在合同中的保护条款 ✔
D）因为它决定了对方是谁

解释：部分风险不在书面条款中，而是在合同中应有但没有的条款中（例如知识产权转让、数据处理、终止后的责任）。我问 AI“此类合同中预期有哪些条款，但这里却缺失了？”提问：揭示这些差距。

4. 使用人工智能起草合同时，哪种方法最能提高质量和一致性？

A）要求人工智能从头开始编写主题，而不提供任何上下文
B) 复制在互联网上找到的任何合同并直接使用
C) 草案未经审查即付诸实施
D) 提供机构认可的模板和场景信息，让AI进行适配✔

描述：不是从一张白纸开始制作，而是给出一个机构认可的模板和场景信息，让AI进行适配；它既保持了制度标准，又降低了产生幻觉的风险。批准的模板充当“锚”并防止模型偏离文本。

5. 在审查与AI的保密协议（NDA）时，一开始就应该明确哪些区别？

A) NDA 是单向还是双向以及哪一方承担义务 ✔
B) 文件的总页数
C) 合同是用什么字体写的？
D) 对方是否有标志

披露：保密协议是单向（仅一方披露信息）还是双向（相互披露）决定了整个义务的平衡。首先让人工智能进行查询是正确阅读保密期、排除和退货义务等条款的关键。

6. 使用人工智能进行法律研究时最严重的风险是什么以及如何管理？

A）AI太慢；使用更强大的硬件
B）人工智能捏造不存在的先例/引证的能力；每个来源均经过原始文本验证 ✔
C) AI 用非常正式的语言编写文本；风格是手工修正的
D) AI仅输出英文；翻译完成

描述：人工智能可以捏造不存在的先例、法规或引文（幻觉）。因此，人工智能做出的每一个来源、决策和参考都必须从主要/官方文本（官方立法、决策文本）进行验证。 AI只是初步研究，不是最终权威。

7. 用人工智能起草请愿书时，哪一步最能强化内容？

A）用尽可能长和华丽的语言写请愿书
B）只写你自己的请求并忽略反驳
C) 提前询问可能的反驳意见，并根据事实法律要求予以答复 ✔
D) 未经核实直接向法院提交诉状

说明：一份好的请愿书不仅要预见到自己的论点，还要预见到对方可能提出的反对意见。询问人工智能“此请求可能会出现哪些反对意见以及如何回应每个反对意见？”提出这样的问题，可以将草案建立在事实-法律-需求的框架之上，并提前弥补薄弱环节。

8. 将法规转化为可操作的合规检查清单时，向 AI 请求的最有用的输出形式是什么？

A) 仅打印编辑的标题和日期
B) 将所有项目组合成一个长段落
C) 满足于按字母顺序排列要求
D) 将要求放入控制图中，其中包含负责角色、所需证据和满意度状态栏 ✔

描述：每一个要求；将其放入包含负责角色、证据/文档和满意度状态（是/否/部分）的表格中，使该列表可审核且可操作。不能单独遵循抽象项目列表。

9. 为了使公司政策草案可审计，AI 要求的最有价值的补充是什么？

A) 将每项义务与负责的角色/RACI 相匹配 ✔
B) 使政策尽可能抽象和笼统
C) 仅列出合法引用
D) 在政策中添加大量法律术语。

说明：将每项义务与 RACI（负责/批准/咨询/通知）或至少“负责角色”进行映射，明确了“谁将做什么”的政策，并确定了谁将在审计中负责。没有角色的政策是无法实施的。

10. 专家想要用AI汇总包含客户TR ID号、姓名和案件详细信息的文档时该怎么办？

A) 按原样粘贴文档并快速获得结果
B) 对个人数据进行屏蔽和匿名化和/或使用具有公司数据保证的批准工具 ✔
C) 只需在文档末尾添加“机密”
D) 发送一次文档即可，然后删除聊天记录

说明：不应直接输入个人数据和客户机密。正确的方法；掩盖和匿名身份信息和/或使用具有机构数据保证的批准工具（不在教育、数据保留政策中使用）。这是 KVKK 和保密义务的要求。

11.评估人工智能文本的知识产权和版权状况时，哪种方法是正确的？

A) AI 输出始终自动专有且完全独特
B) AI输出在任何情况下都不能使用
C) AI输出不被假定为原创/免费；评估来源、相似性风险和所有权 ✔
D) 版权仅对音乐有效，因此对文本不重要。

披露：人工智能输出的版权归属可能因国家和情况而不确定；此外，输出可能类似于第三方受保护的内容。因此，人工智能输出不应未经验证就被认为是原创/免费的，应评估来源和相似性风险，并应通过合同明确企业所有权。

12. 在律师-委托人特权（机密/特权文件）方面使用人工智能的经验法则是什么？

A) 特权文档可以自由输入到每个人工智能工具中
B）人工智能的使用无关紧要，因为该特权仅适用于法庭
C) 如果文档被加密，则将其输入到哪个工具中并不重要。
D) 机密/特权文件只能在具有适当保障措施的批准车辆中进行处理，否则特权和机密性可能会受到损害 ✔

说明：当通过没有数据安全和保密承诺的第三方工具访问特权和机密文档时，特权可能会受到损害，保密性可能会受到侵犯。因此，此类文件只能在具有适当合同和技术保障的批准车辆上进行处理。

13.企业法律/合规团队使用人工智能的专业责任在哪里？

A) 最终的分析、决定和责任始终由有能力的专业人员负责； AI只是一个支持工具✔
B）由于输出来自AI，因此责任在于工具提供者
C）如果人工智能足够先进，就不需要人工验证
D) 责任由撰写提示的助理人员承担。

描述：AI是速度倍增器和蓝图生成器；它不提供法律建议，也不能替代专业人士。最终的分析、决定和责任始终由有能力的专业人士承担；输出必须由专家验证。

14.哪种治理控制最适合在高风险的法律任务中使用人工智能（例如合同的最终批准）？

A) 直接提交AI输出进行审批以节省时间
B) 需要经过合格专业人员审查和批准的人工检查门并使用文件✔
C) 撰写提示的人单独给予批准。
D) 只需询问人工智能“你确定吗？”询问并相信答案

说明：对于影响大且难以逆转的决策，不应该直接应用AI输出；必须要求进行人机交互移植，并由合格的专业人员进行审查和批准，并且必须记录这种使用情况。