每位法律从业者都应了解的5个关于人工智能安全的误区
关键要点
- 人工智能正在重塑法律工作，已有61%的律师正在使用或计划定期使用人工智能。
- 信誉良好的人工智能服务商均符合《通用数据保护条例》（GDPR）、ISO 27001和SOC 2 Type II等严格标准，这驳斥了“人工智能无法服务于受法规监管行业”这一误区。
- 值得信赖的人工智能工具通过加密、内存处理和端到端安全机制来保护保密性，且不会存储敏感数据。
- 合规性不仅涉及数据安全，还涵盖数据主权、可审计性以及在《通用数据保护条例》（GDPR）、APPI和CCPA等框架下的用户同意。
- “人机协同”模式正日益受到重视，目前已有51%的法律从业者受访者利用人工智能来提升翻译质量。
- 人工智能工具的安全性差异巨大，因此法律团队在采用前应根据认证资质、数据处理方式及合规性对供应商进行评估。
人工智能正以前所未有的方式影响着法律行业，而数据本身已说明一切：
- 61%的律师已经或计划定期使用人工智能。
- 49% 的公司法务预计其所在企业将在未来一年内采用人工智能。
事实上，人工智能已不再是一种选择，而是一项 战略要务。正如怀特·凯斯律师事务所合作伙伴蒂姆·希克曼在最近一次Raconteur圆桌会议上所言：“人工智能将重塑法律行业，并帮助律师更好地胜任工作。”
然而，成功采用AI始终面临一个主要障碍：合规与安全。尽管人工智能潜力巨大，但人们担心误用敏感的客户数据或无意中违反监管要求，这导致对采用人工智能持犹豫态度。
那么，如何克服这些挑战呢？
我们将为法律团队破除关于人工智能安全的五大常见误区，帮助您找到能够保障数据安全的工具。
误区 1.人工智能工具不适用于法规严格的行业
最常见的误区之一是，认为人工智能工具无法满足法律领域所要求的严格合规标准。事实上，情况恰恰相反。
许多人工智能服务商在构建平台时，都确保其符合《通用数据保护条例》（GDPR）等严格法规，并已获得 ISO 27001 和 SOC 2 Type II 等认证。
现代人工智能工具在设计之初就专门考虑了合规管理。通过审查这些认证，法律团队可以放心地部署符合标准的人工智能解决方案：
- 满足全球及本地要求
- 保护敏感的客户数据
- 确保保密性
话虽如此，任何人工智能工具的有效性都取决于用户将其融入日常工作的程度。
正如 DeepL 产品营销主管 Joy Uzuegbu 在 Raconteur 圆桌会议上所强调的：“必须对员工进行培训，确保每个人都清楚自己的职责，以保障准确性与安全性，并遵守全球各地的法规。”
查看 Raconteur 圆桌会议亮点，学习人工智能如何重塑组织。
误区 2.人工智能可能危及客户数据
一些法律从业者担心，将人工智能工具整合到工作流程中会危及客户信息的保密性。鉴于法律工作的敏感性质，这种担忧是可以理解的。然而，这种担忧往往源于过时的技术或未经验证的平台。
信誉良好的 法律人工智能服务商 始终将保密性和安全的数据处理放在首位。值得信赖的人工智能工具通过以下功能，确保敏感的客户数据始终受到保护，并在处理后不会被存储或被访问：
- 加密
- 内存处理
- 端到端安全
在评估法律人工智能工具时，必须考虑 公司如何构建和训练这些工具。例如，应始终优先选择专为单一任务设计的人工智能工具，而非那些试图包揽一切的工具。
正如 DeepL首席技术官（CTO）塞巴斯蒂安·恩德莱因（Sebastian Enderlein） 在 《DeepL 2025年语言人工智能报告》 中所言：
“DeepL 并不试图对所有情况进行测试，而是专注于测试其模型旨在处理的任务。随着时间的推移，随着我们不断修订模型，这种有针对性的测试能确保一流的质量，并大幅减少意外行为。”
误区3.合规性仅关乎数据安全
虽然数据安全是合规性的重要方面，但并非全部。一些法律专业人士在评估人工智能工具时，往往忽略了更广泛的考虑因素，例如数据主权、可审计性和合乎道德的使用。
例如，《通用数据保护条例》（GDPR）不仅涉及数据安全，还涉及数据最小化、透明度和用户同意等问题。
其他监管框架则强调在数据处理的所有阶段都必须重视保密性和合规管理。例如，日本的《个人信息保护法》（APPI）要求组织明确数据使用目的，并从个人那里获得知情同意。
在美国，诸如《加州消费者隐私法案》（CCPA）等各州法规不仅关注数据安全，还纳入了数据访问、删除以及选择退出个人信息销售等权利。
通过选择符合这些全面合规标准的人工智能工具，法务团队可以确保其完全符合全球各地的要求。
下载指南，了解在选择人工智能工具时如何确保安全与合规.
误区 4：人工智能工具无法胜任高风险的法律工作
鉴于法律工作涉及的风险和责任，有些人担心依赖人工智能处理文件审查、案件准备或监管文件翻译等任务可能会导致严重错误。
人工智能工具经过严格测试和持续训练，以确保高准确度和可靠性，特别是在处理复杂的法律术语时。例如，DeepL 就是专门设计来提供 准确且通晓语境的翻译，在保障客户数据安全的同时，确保符合监管标准。
然而，当人工智能与人工监督相结合时，往往能取得最佳效果。以自动化文档生成为例，虽然可以利用人工智能快速生成草稿，但最终成果仍需专家审核，以确保准确性、语义细微差别以及合规性。
这种“人机协同”的方法作为一种经实践验证的、能够最大限度降低风险并提高法律工作准确性的方式，在法律行业内也正日益受到重视。在 DeepL 对 780 位全球企业领袖进行的研究 中，51% 的法律行业受访者表示，他们现在利用人工智能技术来优化内部翻译工作，这表明业界对这种混合方法的信任度正在不断提升。
误区5：所有人工智能工具都一样
许多人认为，各类人工智能解决方案在安全性和合规性方面大同小异，因此仅基于成本或便利性来做出决策。这可能导致选择的工具无法妥善处理敏感的法律数据。
在安全功能、认证资质以及合规性方面，人工智能工具存在显著差异。法律从业者应通过提出以下问题来仔细评估潜在供应商：
- 该工具是否符合《通用数据保护条例》（GDPR）及其他全球法规？
- 该供应商持有哪些认证（例如 ISO 27001、SOC 2 Type II）？
- 该工具如何处理数据处理和存储？
- 该工具是否提供单点登录（SSO）功能，以确保用户访问的安全与便捷？
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