بهروزرسانی شده برای ۲۰۲۶
«هوش مصنوعی آن را انجام داد» در دادگاه شکست میخورد
ابزارهای هوش مصنوعی یک ریسک قانونی جدید ایجاد کردهاند. وکلا اغلب نمیتوانند توضیح دهند چرا یک سیستم محتوا را مسدود کرد. وقتی قاضی میپرسد، «الگوریتم آن را علامتگذاری کرد» کافی نیست.
FRCP Rule 26(b)(5) معیار را تعیین میکند. طرفی که مواد را نگه میدارد باید ادعا را بیان کند. باید اسناد را هم توصیف کند. آن توصیف باید به طرف دیگر اجازه دهد امتیاز را ارزیابی کند — بدون فاش کردن محتوا.
«مدل ML آن را حذف کرد» آن معیار را برآورده نمیکند. طرف دیگر نمیتواند بفهمد چه چیزی تشخیص داده شد. نمیتواند بفهمد چرا.
حذف بیش از حد اختلافات را دامن میزند
تحقیق e-discovery Q1 2025 Morgan Lewis حذف بیش از حد را به عنوان منبع اختلاف فعال در دادگاههای فدرال علامتگذاری کرد. این روند به ابزارهای هوش مصنوعی با حساسیت بالا مرتبط است. این ابزارها بازیابی را ترجیح میدهند. هر چیزی که ممکن است حساس باشد را میگیرند.
عوارض جانبی قابل پیشبینی هستند. تاریخهای نزدیک به نام مسدود میشوند. شمارههای نمایش مسدود میشوند. زمینه نادیده گرفته میشود.
وکیل طرف مقابل سپس هر مورد مسدود شده را به چالش میکشد. طرف تولیدکننده باید هر کدام را توضیح دهد. هیچ رکورد موجودیتمحوری وجود ندارد یعنی هیچ توضیحی در دسترس نیست.
ابزارهای هوش مصنوعی تنظیمشده برای حداکثرسازی بازیابی طراحی شدهاند تا همه چیز را بگیرند. آن طراحی برای برخی موارد استفاده مناسب است. برای تولیدات e-discovery، مسئولیت ایجاد میکند.
وقتی موارد به چالش کشیدهشده نمیتوانند توضیح داده شوند، دادگاهها ممکن است دستور به تولید مجدد دهند. تولید مجدد زمان و پول میبرد. در برخی موارد تحریمها را دعوت میکند.
سه چیزی که سیستمهای قابل دفاع نیاز دارند
دادگاهها موارد به چالش کشیدهشده را یک به یک بررسی میکنند. آنها یک سوال محدود میپرسند. مبنای این مورد خاص در این سند خاص چیست؟
اکثر ابزارهای هوش مصنوعی نمیتوانند پاسخ دهند. سه ویژگی آن را ممکن میکنند.
امتیازهای اطمینان به ازای موجودیت. هر مورد مسدود شده باید به یک تشخیص امتیازدار ردیابی شود. «نام تشخیص دادهشده با اطمینان ۹۴٪» قابل دفاع است. «توسط ML علامتگذاری شده» نیست. برای نحوه کارکرد امتیازدهی در عمل، چرا تشخیص دودویی PII در انطباق شکست میخورد را ببینید.
طبقهبندی نوع موجودیت. هر مورد مسدود شده باید به یک نوع تشخیصدادهشده نگاشته شود. نام شخص. SSN. تاریخ تولد. آن نوع در گزارش امتیاز میرود. دلیل نگهداری را بدون فاش کردن محتوا توضیح میدهد.
رکوردهای آستانه. پیکربندی باید مستند باشد. کدام سطوح حساسیت استفاده شد؟ کدام انواع موجودیت در محدوده بودند؟ وکیل طرف مقابل میتواند این رکوردها را درخواست کند. طرف تولیدکننده باید آماده توضیح هر انتخاب باشد.
دستورالعمل حاکمیت ۸۳٪
تحقیق IAPP 2025 نشان داد که ۸۳٪ از چارچوبهای حاکمیت هوش مصنوعی کمینهسازی داده را در لایه ورودی هوش مصنوعی نیاز دارند.
چارچوبهای قبلی بر خروجیهای هوش مصنوعی تمرکز داشتند. حالا آنچه وارد سیستمهای هوش مصنوعی میشود را هم پوشش میدهند. این تغییر قابل توجه است.
برای تیمهای حقوقی، تأثیر مستقیم است. همان وظیفه کمینهسازی برای ابزارهای بررسی هوش مصنوعی استفادهشده روی پروندههای مشتری اعمال میشود. تیمها باید قبل از رسیدن دادههای حساس به ابزار، آنها را کاهش دهند.
دو وظیفه حالا همپوشانی دارند. رکوردهای امتیاز اطمینان ادعاهای امتیاز را در اختلافات پشتیبانی میکنند. کمینهسازی ورودی قوانین حاکمیت هوش مصنوعی را برآورده میکند. با هم، پایه انطباق برای کارهای حقوقی کمکشده با هوش مصنوعی در ۲۰۲۵ را تعریف میکنند.
آنچه گزارش بازرسی باید ثبت کند
گزارش باید شش چیز برای هر سند پردازششده ثبت کند.
اول: شناسه سند. دوم: نوع موجودیت. سوم: امتیاز اطمینان. چهارم: روش اعمالشده — برچسب یا جعبه سیاه. پنجم: نسخه پیکربندی در حال استفاده. ششم: تاریخ و زمان پردازش.
این گزارش دو هدف دارد. وقتی یک تولید به چالش کشیده میشود گزارش امتیاز را پشتیبانی میکند. همچنین به ناظران نشان میدهد که دادههای حساس قبل از ترک شرکت کمینه شدند.
برای نحوه رسیدگی دادگاهها به نگهداری نامناسب و تحریمهایی که به دنبال میآید، تحریمهای E-Discovery: وقتی حذف هوش مصنوعی بیش از حد پیش میرود را ببینید.
ساختن این گزارش سربار نیست. این چیزی است که به یک تیم حقوقی اجازه میدهد انتخابهایش را دفاع کند — به یک قاضی، به وکیل طرف مقابل، یا به مرجع حفاظت از داده.