洞察 从犹豫到实施：人工智能在企业中的应用实用指南

本文最初发表于2026年5月《倡导者》（The Advocate）杂志——爱达荷州律师协会的官方刊物。点击此处可在线阅读本文原文。

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介绍

如果有一种方法能够让律师减少被繁琐的行政事务缠身的时间，从而将更多精力投入到积极服务客户和创造计费工时中，那该多好？2022年11月30日，OpenAI发布的ChatGPT标志着一项堪比互联网诞生的技术突破。¹^自此之后，从医疗保健到金融等各行各业都在迅速探索如何整合人工智能（AI）以提高效率和促进创新。人工智能为法律专业人士提供了一个彻底改变工作方式、重新定义服务交付模式的机会。目前，生成式人工智能（Gen AI）能够快速识别大型数据库中的相关资源，从而简化法律研究流程；它还能通过建议条款和自动编辑来增强文件起草和审核能力。² 现在^的问题不再是“我们是否应该采用人工智能？”，而是“我们如何才能正确地应用人工智能？”

然而，法律界在人工智能（AI）的采用方面进展缓慢，这主要是因为许多法律从业人员并不了解AI是什么，也不知道如何在不牺牲专业标准的前提下真正整合AI。本文提出，解决方案在于建立或加强专门负责指导AI整合的技术委员会。这些委员会应领导AI的采用工作，制定全公司范围的政策，试用新工具，监督律师培训，并确保AI整合符合律所的目标和专业义务。本文着重探讨构建和赋能技术委员会的可行策略，为律所提供了一份蓝图，指导其如何在创新与谨慎并重的前提下推进AI整合。

企业为何需要技术委员会

美国律师协会 (ABA) 2023 年的一项研究发现，57% 的受访律师缺乏对人工智能和其他新兴技术的足够知识和理解。^³然而，尽管存在这种知识差距，ABA 2024 年的一项调查发现，30.2% 的律师在其执业中使用基于人工智能的技术工具。^⁴这种脱节给执业律师带来了问题，因为存在一种被称为“人工智能幻觉”的现象。人工智能幻觉是指人工智能“感知到人类观察者无法感知或不存在的模式或物体”，并产生“毫无意义或完全不准确的输出”。^⁵大多数执业律师都应该了解的最著名、最臭名昭著的幻觉案例是，2022 年 6 月，人工智能在纽约的一份美国地区法院案件简报中加入了完全捏造的虚假案例引证。

这种脱节凸显了有效应用人工智能的一个核心障碍。许多律所领导和律师缺乏必要的专业知识，无法就人工智能的实施做出明智的战略决策。如果没有具备相关知识的人员提供内部指导，律所将面临人工智能应用不力、效率低下、伦理风险以及声誉受损等问题。

技术委员会

技术委员会的核心是公司内部的一个董事会委员会，其职责是了解并支持公司的技术战略、投资和风险状况，并将研究成果分享给公司。^⁶该委员会的运作机制在于，它能够支持公司开发多元化的技术项目和计划，使其能够适应不断变化和发展的技术，例如人工智能。^⁷技术委员会作为一个内部咨询机构，集中负责人工智能等技术问题的决策，并确保整个公司决策的一致性。

为了有效运作，技术委员会必须包含拥有多元视角和专业知识的成员，以确保在人工智能集成和技术应用方面做出全面且明智的决策。该委员会至少应包括三个主要群体：律所各级律师、IT专业人员和行政领导。

首先，律师代表应由合伙人和律师助理共同组成。合伙人拥有领导力和权威，能够更有效地推动技术创新，使其更好地契合律所的战略目标。如果没有领导层的支持，即使是精心设计的政策和决策也难以真正落实。另一方面，律师助理则能带来全新的视角，熟悉客户的期望，并且通常更乐于尝试新技术。此外，律师助理也更有可能预见到技术将如何影响日常业务运作。

其次，委员会必须配备信息技术专业人员或技术主管，以提供基础设施、安全、数据隐私以及最重要的运营可行性方面的专业知识。他们的参与对于审查人工智能工具、管理供应商关系以及确保新技术能够安全有效地集成到公司系统中至关重要。

最后，委员会应包括行政领导，例如业务经理和首席运营官。这些人了解律所的运营流程、预算和资源管理，并能支持新系统在各部门的推广应用。他们的意见对于理解技术（尤其是人工智能）将如何影响法律业务以外的其他工作流程至关重要，例如计费、人力资源、市场营销和客户沟通。

委员会应重点关注哪些方面

技术委员会最重要的职能之一是为公司的技术进步制定政策。委员会必须拥有明确的职责范围，否则就有可能失去重点或效率低下。为了使委员会尽可能高效，它应该重点关注以下四个方面：

1. 政策制定；
2. 培训和教育；
3. 试点项目和测试；
4. 反馈收集和迭代改进

政策发展

技术委员会的核心职责之一是制定清晰的、全公司范围内的AI使用政策。目前尚无通用标准，但有效的政策应着重解决三个主要问题：负责任的使用、专业监督和透明度。

首先，政策应明确人工智能工具的合理用途并设定清晰的界限，例如禁止将客户的机密信息输入不安全的第三方人工智能平台。其次，必须要求律师像​​审查新入职的初级律师的工作一样，对所有人工智能生成的内容进行严格审查。人工智能工具可以辅助起草文件或进行研究，但最终的责任在于律师，以确保其准确性、符合伦理规范且合法有效。最后，律所应就人工智能的使用制定信息披露预期——包括内部和外部——以保持对客户以及更重要的法院的透明度。沟通人工智能工具的使用时间和方式有助于建立信任，并明确决策过程中人的作用。

作为切入点，为了最大限度地发挥人工智能的优势，委员会应确定哪些日常任务可以通过自动化提高效率，例如自动化计费流程、整理案件档案或简化案件受理表格。此外，委员会还应制定相关政策，利用人工智能协助律师起草文件、总结大量文本或标记法律文件中的不一致之处。通过重点关注这些领域，委员会可以确保人工智能的应用具有战略性、管理完善，并与律所的整体目标保持一致。

培训和教育

委员会应为所有律师和工作人员提供人工智能素养培训。这包括对生成式人工智能（Gen AI）工作原理的实用概述，以及对其局限性的清晰解释。广义而言，当我们使用“人工智能”一词时，指的是“使计算机和机器能够模拟人类学习、理解、解决问题、决策、创造力和自主性的技术”。^⁸虽然这个定义让人联想到未来主义和科幻小说，但我们当今所拥有的人工智能更准确地说是生成式人工智能（Gen AI）。生成式人工智能是指“根据用户的提示或请求创建原创内容——例如文本、图像、视频、音频或软件代码”的人工智能。^⁹

要了解 Gen AI 的工作原理，必须先了解“深度学习”这一过程。深度学习是机器学习的一个子集，Gen AI 的创建者试图利用人工神经网络 (ANN) 来模拟人脑神经元之间的连接。在人工神经网络中，存在处理和传递信息的节点（相当于神经元），以及为流经节点的信息赋予数值或重要性的加权边（相当于突触）^。

该过程始于将真实世界的数据和信息输入到第一层节点，即输入层。^¹¹数据随后通过加权边传递到多个隐藏层节点，并在这些层中进行分析和转换。每一层都会提取和提炼数据的特定特征，直到数据传递到最后一层，即输出层。^¹²输出层最终会根据输入的信息生成结果或预测。^¹³本质上，该网络会生成一个高度智能的猜测，该猜测反映了系统在训练过程中识别出的模式。

为了教会这些新一代人工智能（Gen AI）如何理解和生成信息，它们需要通过大型语言模型（LLM）进行训练。LLM本质上是一个包含来自各种来源的大量数据和文本的集合。^¹⁴人工智能随后分析这些数据，并开始识别“模式、结构和上下文”，从而使新一代人工智能能够针对用户的提示生成连贯且与上下文相关的回复。^¹⁵这种训练过程使新一代人工智能能够从其数据中进行泛化，并创建模仿人类交流或其他形式输出的内容。

试点项目和测试

为确保安全有效的整合，技术委员会应首先开展试点项目。试点项目是一种众所周知的教育工具，它允许企业“进行小规模实验，并利用实验结果来确定大规模可行性”。^¹⁶通过小规模试点，委员会可以更轻松地控制实施过程、监控结果并根据需要进行调整。

对于每个试点项目，委员会应设定具体目标，例如减少日常任务耗时或提高文档审核的准确性。随后，委员会应跟踪绩效，记录错误和局限性，并评估该工具与公司政策的契合度。这些发现可为委员会提供信息，指导如何在全公司范围内推广人工智能工具，以及可能需要对培训或政策进行哪些调整。

意见收集

人工智能的成功实施需要所有相关人员的持续反馈。技术委员会应建立正式流程，收集律师和员工的意见，因为有效的反馈能够带来建设性的见解，帮助组织蓬勃发展。^¹⁷这可以包括调查问卷、用户访谈或试点推广后的简短讨论。委员会应利用这些反馈来识别问题、风险和机遇，从而扩展或改进人工智能的应用。委员会随后可以根据收到的反馈更新政策、改进培训或修改人工智能应用程序。

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蓝图：企业检查清单

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结语

人工智能为法律行业带来了变革性的机遇，使其能够在快速发展的专业环境中提升效率并保持竞争力。然而，为了负责任地利用这一潜力，律师事务所必须以结构化、谨慎和明确的目标来推进人工智能的整合。成立专门的技术委员会是一条切实有效的途径，它能够帮助律师事务所从战略、合乎伦理的角度出发，并履行其专业义务，从而指导人工智能的应用。

通过遵循本文概述的蓝图（以及上面提供的简要概述），企业可以整合人工智能，这不仅可以改善内部运营，还可以加强客户服务，维护专业标准，并使企业在日益数字化的未来中取得长期成功。

尾注

1. 伯纳德·马尔 ChatGPT简史：我们如何走到今天 （可能是19，2023）。 https://www.forbes.com/sites/bernardmarr/2023/05/19/a-short-history-of-chatgpt-how-we-got-to-where-we-are-today/.
2. Id.; 人工智能在法律研究中的力量LexisNexis（2023年5月16日） https://www.lexisnexis.com/community/insights/legal/b/thought-leadership/posts/the-power-of-artificial-intelligence-in-legal-research/.
3. 达拉·怀农·凯特-杰克逊 2023年人工智能（AI）技术报告美国律师协会（2024年1月15日） https://www.americanbar.org/groups/law_practice/resources/tech-report/2023/2023-artificial-intelligence-ai-techreport/.
4. 马尔·卡拉高斯 2024年人工智能（AI）技术报告美国律师协会（2025年4月25日） https://www.americanbar.org/groups/law_practice/resources/tech-report/2024/2024-artificial-intelligence-ai-techreport/.
5. 什么是人工智能幻觉？，IBM， https://www.ibm.com/topics/ai-hallucinations/ （最后访问时间为 21 年 2024 月 XNUMX 日）。
6. 威廉·福雷斯特、西德尼·李、伊莎贝尔·坦布罗和史蒂夫·范·奎肯， 高效董事会如何进行技术治理麦肯锡数字报告（2022年9月15日） https://www.mckinsey.com/capabilities/mckinsey-digital/our-insights/how-effective-boards-approach-technology-governance/.
7. Id.
8. 科尔·史赛克和埃达·卡夫拉科格鲁， 什么是人工智能（AI）？ （16年2024月XNUMX日）， https://www.ibm.com/topics/artificial-intelligence/.
9. 科尔·斯特赖克和马克·斯卡皮基奥 什么是生成式人工智能？ （2024年3月22日） https://www.ibm.com/topics/generative-ai/.
10. 莱昂·佩特鲁， 变形金刚详解：了解 ChatGPT 背后的模型 （2024年3月5日） https://www.youtube.com/watch?v=Pnd8bCJ4Z3A/.
11. Id.
12. Id.
13. Id.
14. 伊桑·莫利克 协同智能，10（2014）。
15. Id.
16. 亚当·布莱恩特 在瞬息万变的商业世界中，飞行员的重要性，《福布斯》（2022年6月） https://www.forbes.com/councils/forbestechcouncil/2022/06/08/the-significance-of-pilots-in-a-rapidly-changing-business-world/.
17. 莫娜·安德鲁斯 反馈的力量：领导力和员工发展中的催化剂，《福布斯》（2024年7月）， https://www.forbes.com/councils/forbesbusinesscouncil/2024/07/18/the-power-of-feedback-a-catalyst-for-growth-in-leadership-and-employee-development/.

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