美国司法机构 AI 指引为司法裁决划出明确界线

美国司法机构 AI 指引工作已识别出超过 60 个问题，但其中一条界线已十分明确：AI 不能裁决联邦案件。

这条界线让政策审查成为对机构问责的考验。联邦法院希望获得有用的自动化能力，但不愿将判断、保密义务或责任转交给可能生成貌似可信错误的系统。

司法会议于 2026 年 9 月 17 日收到了一份进展报告。其 AI 工作组已将工作划分给七个专题小组，并已制定临时指引。

这并非一场关于 AI 是否会进入法院的辩论。一项 2026 年调查发现，超过 60% 的受访联邦法官已使用过至少一种 AI 工具。

真正的较量是行政效率与司法问责之间的平衡。法院可以自动化处理常规工作，但每一项有用的捷径都会带来审查、披露、安全及正当程序方面的问题。

这种张力并不限于法官。书记员、法院工作人员、律师、自行诉讼当事人、技术供应商和公众，都会接触到可能被 AI 改变或误读的信息。

因此，司法机构面临的任务比制定一份可接受使用政策更为艰巨。它必须界定哪些工作仍由人类完成、哪些辅助方式获准使用，以及当界线失守时由谁负责。

美国司法机构 AI 指引带来了哪些变化

联邦司法机构正从零散试验转向协调统一的政策框架，同时将最终权力保留给人类法官。

美国法院行政办公室主任 Robert J. Conrad Jr. 法官于 2025 年任命了一个咨询工作组，其职责涵盖 AI 对整个联邦法院系统产生的影响。

该工作组由第九巡回上诉法院 Sidney R. Thomas 法官担任主席。它已识别出超过 60 个不同问题，并确定了进一步审查的优先顺序。

目前，七个专题小组负责组织这项工作。这个数量很重要，因为它表明司法 AI 政策远不只是应对聊天机器人给出错误答案。

工作组必须考虑司法工作、法院运营、诉讼参与者行为、数据安全、采购、培训以及官方记录的完整性。这些议题往往相互交织。

根据司法机构的 AI 进展更新，Conrad 已发布由工作组制定的临时指引。随着各项问题得到解决，更多指引将陆续出台。

临时立场包含两项直接原则。法院不得将包括裁判和作出决定在内的核心司法职能委托给 AI。

司法机构用户仍须对借助 AI 完成的工作承担责任。当模型输出进入命令、备忘录或法院记录时，模型不能承担专业责任。

这些原则听起来简单，但落实时需要作出细致区分。概述已提交的文件，与评估其可信度并不相同。

起草常规排期通知，也不同于起草决定一方当事人权利的认定意见。同一软件或许能辅助这两类任务。

Thomas 法官告诉记者，最终建议最快可能在 2026 年底出台。不过，工作组本身无法单独实施这些建议。

该小组仅以咨询身份开展工作。相关提案须由司法会议的其他委员会审议，之后才能成为正式的司法机构政策。

这一过程很可能会分阶段形成指引。这也解释了为何司法机构在解决所有运营问题之前便公布了临时界线。

法院已经面临 AI 生成材料。若等待完整政策出台，法官和工作人员只能对当前遇到的工具作出不一致的决定。

因此，这一公告从两个方面改变了联邦层面的应对方式：它建立了全国协调架构，并在详细规则出台前确立了不委托原则。

这一原则是后续一切工作的基础。司法机构并未将 AI 视为独立决策者，即使这项技术能够辅助作出决定的人。

AI 的采用速度已快于法院政策

联邦法官已经在使用 AI，因此该指引必须规范当前行为，而不是为遥远的可能性作准备。

Northwestern University 的一个研究团队对联邦破产法院、治安法官、地区法院和上诉法院法官进行了分层随机抽样调查，共收到 112 名法官的回复。

超过 60% 的受访者表示，他们在司法工作中使用过至少一种 AI 工具。但仅有 22.4% 的受访者表示每周或每天使用。

这种组合表明，AI 的接触面广泛，但依赖程度并不一致。许多法官已测试过 AI，但只有较小一部分人将其纳入经常性工作。

报告中的使用场景也表明，一刀切的禁止措施会忽略重要差异。法律研究占 30%，文件审查占 15.5%。

这些活动能够节省时间，但也可能影响法官理解案卷或寻找适用法律的方式。在任何裁决起草之前，辅助功能就可能塑造推理过程。

这项 联邦法官调查 还发现，AI 的采用与培训之间存在差距。这一差距促使法院管理人员必须界定可接受的工作流程。

培训不能只讲解如何编写提示词。它还必须教导用户核验引文、保护机密信息、识别模型局限性，以及记录具有实质影响的使用情形。

紧迫性还来自法官办公室之外。律师和自行诉讼当事人越来越多地提交可能包含 AI 生成分析、措辞或法律依据的材料。

法官随之成为其他环节错误的最后检查点。他们必须在管理自身对类似技术使用的同时，识别存在缺陷的提交材料。

AI 幻觉是指将虚构或缺乏依据的内容呈现为事实的输出。在法律工作中，这种失误可能制造不存在的判例、不准确的引文或错误的程序主张。

伪造引文并不只是编辑失误。它可能浪费法院资源、误导对方当事人，并削弱人们对司法记录的信任。

生成式 AI 也降低了制作精致文件的成本。这一优势可以改善诉讼可及性，但也可能增加需要仔细核验的提交材料数量。

自行诉讼当事人可能使用聊天机器人整理起诉书或理解表格。即使其法律基础并不可靠，生成的文件仍可能显得很专业。

因此，法院必须将可及性与可靠性区分开来。更容易起草文件，并不保证法律准确、证据可采，或符合程序规则。

首席大法官 John Roberts 在其 2023 年年终报告中预见了这场冲突的两面。他承认，AI 有潜力帮助资源有限的人获得法院服务。

他也警告称，使用 AI 需要谨慎与谦逊。他的评论紧随法律文件中出现虚构法律依据的公开案例之后。

Roberts 预测，AI 将显著影响司法工作，尤其是在审判层面。但他并未预测人类法官会消失。

司法机构当前的项目将此前的判断转化为一项行政计划。问题已不再是 AI 是否应当接近法律工作。

问题在于，哪些用途值得批准，哪些需要控制措施，以及哪些越过了法院不应允许的界线。

行政效率与司法问责相遇

法院使用 AI 的最有力理由在于常规运营，但即使最安全的用途也仍需明确的责任归属、审查和限制。

Thomas 法官表示，公众注意力一直集中在法官办公室内使用 AI 的问题上。他认为，法院运营或许提供了更重要、更显著的机会。

这一区分指向一种务实的折中方案。法院可以追求运营收益，而无需让软件裁决有争议的事实或解释含糊的法律。

可能的行政用途包括整理文件、分流咨询、检查提交要求及准备常规通信。每种用途都可围绕明确任务进行设计。

明确任务具有可观察的输入和可审查的输出。司法决策往往需要裁量、可信度判断、结合语境的推理，以及以案卷材料为依据的说明。

这些差异使运营成为联邦法院 AI 最可能的试验场。相比对裁决产生不可见影响的情况，运营部署也更容易接受审计。

例如，据 法院 AI 报道，第五巡回法院已提供 AI 辅助，帮助律师正确提交文件。这类用途针对的是程序，而非法律结果。

提交助手可以识别缺失字段，或引导用户选择正确的提交类别。任何有争议的后果仍由法官裁决。

即使这种狭窄用途也需要保障措施。系统不得泄露机密信息、改变提交文件的实质内容，或对用户造成不平等对待。

法院还需要可靠机制，将不确定案件转交给人工处理。当用户把建议误认为权威性的法院指示时，自动化就会变得危险。

问责规则从机构层面应对了这一问题。司法机构员工不能通过指向生成错误的软件来为错误辩解。

因此，人工审查不能只是按下批准按钮。审查者必须拥有充足时间、相关专业知识，并能查阅源材料。

该规则也提出了采购问题。若不了解供应商如何存储数据、更新模型、处理日志及报告故障，法院便无法评估问责问题。

面向公众的消费级工具可能会保留提示词，或以与法院义务冲突的方式使用提交材料。私有系统能减少部分风险，但无法消除模型错误。

敏感法院数据可能包括密封提交文件、个人身份标识信息、商业秘密、合作信息及司法材料草稿。一次不慎的提示输入就可能引发保密问题。

因此，最终指引必须将安全与准确性并列考量。事实正确的输出仍可能源自不可接受的过程。

法院还需要为检索增强生成制定标准，这是一种让模型在回答前获得选定源文件的方法。基于材料的回答可改善可追溯性，但无法保证正确性。

模型可能引用错误段落、遗漏具有约束力的权威依据，或误解文件之间的关系。即使答案附有引文，仍需要法律审查。

Federal Judicial Center 的 司法 AI 指南 已为法官提供技术背景并指出法律问题。该指南并未认可 AI 用于任何特定司法用途。

这种教育方式仍然具有价值，因为固定规则无法预见每一种模型或功能。法院需要能够经受产品更新考验的原则。

持久有效的区分并不只是公共模型与私有模型之别，而是辅助与替代之别。

当用户理解输入内容、核查输出结果，并保留决策权时，AI 可以辅助人类完成任务。当其结论在事实上具有决定性作用时，它便是在替代判断。

只有当法院工作人员能够将这一区分应用于实际工作流程时，美国司法系统最终的 AI 指引才会奏效。抽象的警告无法解决边界案例。

全国性框架必须容纳地方差异

司法系统需要一致的最低保障措施，因为各个法院已经针对同样的 AI 风险形成了不同的应对方式。

联邦法院历来对地方程序和法庭管理保有相当大的自主权。这一结构允许试验，但也可能导致相互冲突的 AI 要求。

一些法官已经发布了涉及 AI 辅助提交文件的常设命令。另一些则依赖既有的坦诚、准确和职业责任义务。

这可能让同时在多个法院执业的律师感到困惑。一个法庭要求披露的信息，在另一个法庭可能既非必要，甚至不受鼓励。

全国性政策不必消除所有地方选择，但应确立核查、保密、责任和禁止授权方面的共同底线。

针对诉讼参与者的规则，与针对法官的规则面临不同挑战。法院可以直接管理自身工作人员，但外部提交文件是通过程序体系进入法院的。

一些法官已要求就 AI 使用情况作出证明。批评者认为，针对特定技术的声明可能很快过时，或给审慎使用者带来不必要的负担。

证明也可能让人将注意力放在工具上，而非提交文件的准确性。律师无论以何种方式起草材料，仍须对其提交内容负责。

支持者回应称，常规义务并未阻止虚构引文的出现。直接证明会迫使使用者进行最后一次核查，并表明法院严肃看待这一问题。

司法系统的民事规则制定程序已审议与 AI 幻觉相关的提案。这场讨论说明，单一政策文件无法回答所有问题。

内部员工指引可以规范法院工作人员。程序规则则规范诉讼参与者，并可能需要公开征求意见、委员会审议以及更长的采纳流程。

伦理规则、证据规则、地方命令、采购控制和网络安全政策，可能分别处理同一问题的其他部分。协调与措辞同样重要。

州法院提供了另一种参考。一些州已为法官或法院工作人员制定政策，形成了有关获批工具、培训要求和数据限制的实际案例。

纽约州 2025 年临时政策将法官和工作人员的使用范围限定为获批的生成式 AI 产品，并要求接受培训。该政策还限制将机密材料输入公共系统。

国际法院也采取了类似的审慎立场。英格兰和威尔士针对法官的指引允许有限度的辅助，同时强调个人责任和独立核查。

该项司法 AI 政策警告，不应使用无法独立核查的公共聊天机器人开展新的法律研究。对于熟悉材料，它允许更受限的辅助。

这些例子支持以原则为基础的联邦方案，但并不能解决每一个美国程序问题。美国拥有独特的规则、机构和上诉体系。

联邦司法系统还必须决定内部 AI 使用应有多高的透明度。强制披露听起来令人安心，但披露规则需要明确的门槛。

拼写检查功能与 AI 生成的法律分析不应受到完全相同的对待。然而，现代软件往往嵌入 AI，却未向用户呈现清晰边界。

供应商可通过常规更新加入摘要、起草或推荐功能。因此，一款获批产品可能在法院完成审查后发生变化。

可行的全国性框架应针对能力和风险等级，而不仅是品牌名称进行管理。产品功能发生实质变化时，也应要求重新审查。

地方法院对于专门记录或特殊程序仍可能需要更严格的控制。全国性指引应让这些补充措施易于理解，而不是与其产生矛盾。

一致性对于公众信任尤为重要。人们不应怀疑，一项联邦裁决的完整性是否取决于哪个地区采用了最严格的聊天机器人政策。

指引无法消除幻觉或隐性影响

书面政策可以明确责任归属，但无法证明每项 AI 辅助决策都是准确、公正且经过独立推理的。

核心风险并不是未来某台机器公开取代法官，而是软件悄然塑造中间工作，最终却呈现为完全由人完成的成果。

AI 摘要可能决定哪些细节受到关注。一项研究回答可能引导书记员关注某一系列判例，同时遗漏另一系列判例。

在审阅者形成独立观点之前，草稿便可能先行界定问题。即使法官亲自签署最终命令，每一种影响都可能举足轻重。

这正是禁止授权原则需要操作性定义的原因。法官可能保留形式上的权力，却高度依赖系统未经审查的框架。

法院应区分最终批准与有实质意义的人类判断。审阅输出内容的人必须拥有足够的信息和独立性，能够否定其结构。

自动化偏见使这项工作变得困难。人们往往过度重视计算机化建议，尤其是当输出看起来精确，或通过可信软件提供时。

法律 AI 产品可以通过将答案关联至精选材料来减少部分幻觉，但无法免除核实引文、判决要旨、管辖权和后续判例发展的必要性。

2026 年司法调查反映出另一项不确定性。超过 60% 的受访者曾尝试使用 AI，但只有少数人每周或每天使用。

这一发现无法揭示任何工具对具体案件产生了多深的影响，也不能证明常见使用方式是安全还是有害。

基于自愿回复的研究可以描述报告中的行为，却无法覆盖每一位联邦法官。政策应将这些发现视为采用信号，而非完整普查。

涉及司法工作人员的错误让风险更加具体。曾有 AI 辅助工作促成法院命令中出现不正确或虚构依据的情况，引发了公众争议。

这些事件挑战了一种令人安心的假设：法官能够可靠地发现律师提交的每一项错误。法官办公室与其他工作场所一样，面临时间压力和认知局限。

答案不能是永久怀疑每一种数字工具。法院早已依赖电子研究、提交系统、文件检索和自动化行政流程。

相反，指引应使控制措施与后果相匹配。安排会议的工具，不需要与总结争议证据的工具接受同等审查。

高风险用途需要保留来源、记录核查、访问控制和明确的监督责任。有些用途应继续被禁止，因为审查无法充分控制其影响。

偏见带来相关问题。模型可能复制训练数据中的模式，或针对不同用户、语言和案件类型产生不平等结果。

法院不能仅靠引文核查来管理这种风险。它们需要测试模型在真实司法场景中的表现。

供应商的不透明性可能限制此类测试。专有系统可能不会披露训练来源、内部保障措施或某一特定输出产生的原因。

法院不应假定合同承诺等同于独立验证。采购团队需要有关准确性、安全性、日志记录、留存和事件响应的证据。

公共问责同样需要审慎的透明度。完全披露内部审议可能威胁司法保密性，以及法官办公室内部受保护的意见交流。

然而，完全不披露会使有意义的监督变得不可能。司法系统必须找到一条边界，既保护审议过程，又维护公众对人类作者身份的信心。

这种平衡可能需要针对行政任务、研究辅助、起草和裁判推理制定不同规则。单一披露标签会掩盖重要差异。

最终指引还必须避免另一种过度主张。人类决策同样无法免于错误、偏见、不一致和信息过载。

AI 政策不应将不完美的模型与理想化的法官相比较。它应当问的是：某一具体系统能否在不削弱法律保障的前提下，改进一个明确界定的流程。

这一标准需要来自实际部署的证据。在扩大敏感用途之前，法院需要经过审慎衡量的试点、记录在案的失败案例和独立审查。

三项信号将显示政策是否奏效

接下来的考验在于，司法系统能否将宽泛原则转化为法院、诉讼参与者和供应商都能理解并执行的工作流程。

第一项信号是最终工作组建议的内容与时间安排。Thomas 法官表示，指引可能在 2026 年年底前出台，但正式实施还需要委员会进一步采取行动。

具体规则将强化当前方向。它们应区分行政辅助、法律研究、起草、证据审查和司法决策。

若一份文件只是重复一般性谨慎原则，却未界定审查义务，将削弱这项工作的效果。法院已经知道 AI 可能犯错。

第二项信号是程序规则制定者如何处理 AI 生成的提交文件。首席法官 Jeffrey Sutton 表示，诉讼参与者的使用可能需要修改法院规则。

全国性的核查标准可以减少当前的碎片化局面。然而，披露要求必须避免将审慎的 AI 辅助视为不可靠的证据。

最佳的程序应对措施将聚焦于可核实的提交材料和承担责任的签署人。它还应让使用 AI 获取基本协助的自诉当事人也能够实际遵循。

第三项信号来自受控的法院部署证据。行政工具应带来可衡量的改进，同时不增加更正次数、隐私事件或未解决的用户投诉。

这些衡量标准不应仅包括速度。如果一个更快的工作流程将隐性工作转移给书记员，或制造新的审查负担，它就并不更好。

司法系统应公布足够的信息，使公众了解获批用途类别和保障措施。它无需披露机密审议或涉及安全敏感的细节。

在这三项信号中，培训将构成另一项实际指标。用户必须知道何时某项功能包含生成式 AI，以及何时其输出需要加强核查。

获批工具清单也必须保持更新。产品的模型、数据或功能发生重大变化后，法院应重新评估。

影响不止于联邦司法系统。法院政策往往会影响法律实践、政府采购以及公众对负责任 AI 的期待。

审慎的框架可以展示，机构如何在不放弃责任的前提下采用有用的自动化。模糊的框架则可能使隐性依赖常态化，却提供很少保护。

美国司法系统的 AI 指导工作以正确的核心原则开局：法官和法院工作人员仍须对司法工作负责。

更困难的部分才刚刚开始。政策制定者必须将这一原则转化为可在真实法庭压力下发挥作用的许可、禁止、审计、升级路径与后果机制。

对律师、技术人员和法院使用者而言，眼下的行动很明确：关注最终建议将哪些事项界定为核心司法职能。

随后，审视相关规则是否约束裁决作出前那些不可见的辅助环节，而非仅关注最终签字。跟进针对 AI 生成诉讼文件及其核验的任何拟议程序变更。

最后，寻找行政试点的公开证据。决定性问题并非法院是否会使用 AI——它们已经在使用。

问题在于，联邦法院能否在获取行政价值的同时，确保每一项具有实质影响的裁决都可追溯至一名承担责任的人类决策者。