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正策关注｜穿透司法AI黑箱：智能化进程中的技术风险
人工智能技术正以空前的速度渗透司法领域，从智能文书生成到案件要素分析，AI应用已逐步覆盖诉讼全流程。全球法律科技市场规模已突破百亿美元，中国司法系统信息化建设投入也正逐年加速，然而这场司法智能化变革带来效率革命的同时，也孕育着系统性风险。AI技术在诉讼服务中的应用依赖于经海量法律数据训练的模型。这些数据包括司法判决、案件卷宗、合同条款、客户隐私信息等。目前，许多法律垂直领域大模型都需要接入企业内网或律所内部数据库进行本地化部署，但若安全防护不足，可能导致数据泄露或被恶意攻击。此外，由AI自动化生成的法律文件若未进行脱敏处理，则可能暴露客户的商业信息或秘密，进而引发法律纠纷。对此，笔者结合实务研究，给予如下应对策略：设计多层级加密与权限管理机制。法律垂直大模型在接入内网或本地数据库时，建议采用端到端加密技术，并建立严格的访问权限体系，如在打通数据壁垒的同时利用区块链技术为电子卷宗添加“防伪锁链”，确保数据流转全程可追溯、不可篡改；如从成本角度考虑，也可以进行混合单套制改革，仅保留关键纸质原件，其余文书通过加密的电子卷宗系统生成和流转，有效降低数据泄露风险。对数据进行匿名化与脱敏处理。在模型训练阶段的隐私数据治理环节，建议实施分级分类的数据安全管控机制。针对包含个人隐私信息及商业机密的数据，应建立覆盖数据全生命周期的标准化脱敏处理流程，具体技术路径如下：构建标准化的办案流程，对案件信息采集、清洗、标注等环节进行模块化管理；部署智能化数据采集系统，通过预置规则引擎实现敏感字段(包括但不限于身份证号码、金融账户信息等关键数据项)的自动识别与过滤，运用差分隐私技术对结构化数据进行匿名化处理；最终形成仅保留案件核心要素的合规数据集。值得关注的是，当前部分法院已开始试行“要素式智能审判系统”，以实现案件要素的智能提取与法律事实的自动归集，其在数据要素提取与结构化处理方面的实践经验具有重要的参考价值。
从法律科技应用的风险管控角度，当前人工智能司法辅助工具的主要风险集中在技术可靠性与数据真实性两大方面。根据笔者研究，AI在诉讼律师实务中的风险敞口主要体现在以下方面：生成式算法的本体性缺陷导致法律专业输出失准。无论是国际前沿的ChatGPT抑或国内主流大模型(如DeepSeek等)均存在不同程度的算法性事实失真现象，典型表现为杜撰不存在的司法解释或编撰错误判例编号。此外，当前大模型训练数据的时效性滞后也进一步放大了上述风险。主流法律数据库判例更新平均延迟三个月甚至更久，导致AI难以适配最新司法解释动态。AI对复杂法律场景的认知推理存在结构性局限。在处理涉及多层嵌套SPV、转换型对赌与多层跨境担保、技术型不正当竞争纠纷等复杂交易结构时，AI对非标准化合同条款解析、案件重点分析、真实法律关系认定的准确率骤降，难以有效识别特殊权利义务。这种技术瓶颈在涉及复杂商事合作、金融衍生品、跨境并购纠纷、新兴技术开发等领域的争议解决中尤为凸显。
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AI技术在司法诉讼领域的深度应用还将带来算法权力异化与公平性风险。当前法律服务市场已出现“算力鸿沟”趋势，头部律所依托资本、人力、信息优势构建算法及数据壁垒，建立本地化、封闭式的算法生态系统，而中小律所对于AI技术的投入远不及头部律所。在目前监管尚未完善的情况下，此类数据及技术壁垒将加速固化，最终形成事实性技术垄断。更需警惕的是，AI在司法领域的应用存在算法黑箱与历史数据隐性歧视的耦合风险，可能引发“偏见迭代循环”的系统性风险。具体而言，凭借算法优势形成技术垄断的机构，其算法模型通过吸收历史裁判中的非标准化因素，在自动化决策系统中形成带有结构偏见的参数体系。这些技术产物凭借机构的学术权威性被赋予“技术中立”表象，经网络平台的算法推荐，获得信息传播优势，法律事实的数字化重构过程受算法逻辑主导，头部机构的分析模型可能在一定程度上扭曲案件要素的认定标准与权重分配机制，导致司法认知框架出现系统性偏移。这种技术权力的扩张将产生双重负面效应：一方面，算法输出的“权威结论”通过公众认知反馈形成事实标准，逐步侵蚀法官的自由裁量空间；另一方面，技术鸿沟加剧诉讼主体间的能力失衡，当事人因缺乏算法解释权而难以有效质证，最终动摇对抗式诉讼制度的程序正义基础。因此，笔者认为，只有当技术服务于司法本质，AI才能真正成为正义的“数字助手”，而非颠覆法治的“特洛伊木马”。文章内容仅为作者独立观点，不代表本所立场
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