关键要点：权限审查已进入一个由监管压力、更高的可辩护性要求以及日益复杂的数据所定义的环境。只有先进的人工智能工作流才能满足这些新需求所要求的速度、一致性和可追溯性。

特权审查已到了临界点。传统的工作流程无法应对数据量激增、监管压力加剧、客户期望扩大以及司法审查力度增强等多重挑战。监管机构坚持要求对每通电话进行明确记录，企业要求决策具备可审计性，法院则要求特权认定理由保持一致，在此背景下，现有的特权审查方法既低效又存在风险。

现代特权审查需要的不仅仅是更快的标记。团队需要一致且可追溯的推理与分析，这种分析应超越每份文件的字面范围，而传统工具既无法解释决策，也无法在大规模情况下可靠地重现逻辑。应对现代特权审查挑战的唯一可行方法是先进的人工智能，即代理式人工智能。这些先进的人工智能工作流能够感知上下文、规划下一步行动、与多个系统交互，并朝着目标迈进。先进的人工智能专为满足特权审查的需求而设计；其独特的能力不仅能满足法律团队当前面临的期望，还能使其做好准备，应对不断演变的特权相关要求。

人工智能角色的演变

基于规则的人工智能工具和大型语言模型（LLMs）虽能改善审查工作的部分环节，但二者均无法完全应对特权工作流程所面临的新挑战。

虽然人工智能能够辅助您的工作流程，但人类始终牢牢掌控着主导权。人工智能作为一种“力量倍增器”，能够放大领域专家的经验和判断力。与此同时，诸如特权判定、指令微调和边界案例解决等高风险决策无法由人工智能解决，因此仍需人工审查。

规则引擎只有在输入数据干净整洁时才能正常工作。但在实际中，法律数据往往杂乱无章。人们使用昵称，律师会更换律所，而邮件链中还包含未指名律师的法律建议内部摘要。法律数据的现实情况不可避免地暴露了基于规则的系统的阿喀琉斯之踵：一旦出现新的沟通模式，这些系统就会失效。

至于大型语言模型（LLMs），它们虽然能很好地理解语言，但无法保证推理的一致性，也无法在大规模应用中复现相同的逻辑。它们对每个提示独立作答，这导致在大型审查数据集中不可避免地出现结果漂移。

例如，基于规则的系统可能会标记客户与律师之间直接发送的电子邮件，但通常无法识别该法律建议的内部转发。而大型语言模型（LLM）可能今天正确分类了该转发邮件，明天却将其误分类。

此类结果无法满足监管机构、法院和客户的新要求。

为何现在需要先进的人工智能

先进的人工智能工作流利用智能代理来弥补这些不足，这是旧版模型无法做到的。它们能够遵循指令、运用结构化推理、记录每个步骤，并在评估新信息时进行自适应调整。它们能够基于上下文理解对内容进行评估、应用管辖权逻辑，并追踪决策路径以确保决策的可辩护性。就像经过培训的人类审核员一样，这些工作流遵循明确的规范，并在大规模应用中提供一致的结果，其效率远超任何使用传统工具和工作流的人类审核团队所能合理达到的水平。

关于用于特权审查的高级人工智能，有几个方面值得详细阐述。首先，这些工作流能够理解对话的发展脉络，按顺序阅读消息，追踪参与者的变化，并识别个人何时提出或重复法律建议。高级人工智能把握上下文的能力至关重要，因为受特权保护的材料往往出现在对话链的中间部分，或者通过简短引用先前的指导意见而出现。高级人工智能能够理解讨论的完整脉络，而不仅仅是孤立的消息。

先进人工智能的第二个关键方面在于其应对各国特权规则差异的能力。它不仅能遵循每套保管规则中的正确规定，并准确识别某份通信是否符合美国律师-客户特权、英国法律咨询特权或其他框架的要求，还能向审阅者展示其所采用的推理逻辑。

第三，先进的人工智能工作流在审查新材料时能够动态调整，识别反复出现的模式并一致地应用这些模式，始终遵循审阅人员的指导，并在未收到直接指示的情况下保持其行为一致。这使团队确信，审查开始时应用的保密特权逻辑与审查结束时应用的逻辑完全一致。

最后，高级 AI 工作流采取的每项操作都会被记录在案，包括所使用的规则、检测到的上下文信号以及遵循的分类路径。审阅人员可以清楚地了解系统是如何得出结论的。这种透明度有助于有效应对审计请求、对方律师的质疑以及内部审查。

先进人工智能平台的价值

先进的人工智能工作流需要一个专为自主决策而构建的平台。那些在旧有基础设施上简单叠加人工智能功能的旧系统，无法提供特权审查所需的可追溯性和一致性。

而以人工智能为核心设计的平台，则将智能直接嵌入工作流、决策过程以及系统随时间推移的运行机制中。对于寻求集成化质量控制、在海量文档中保持逻辑一致性、系统操作记录透明，以及能够大规模顺畅执行指令的团队而言，这是不可或缺的。

例如，与“传统系统加AI”的架构相比，基于AI原生平台的先进AI工作流在检测到某位律师仅在漫长的通信链中出现一次时，仍能通过评估关系、上下文和元数据，识别出完整的特权通信集。审查人员由此能够深入了解完整的分类路径。

面向新世界的新投资回报率（ROI）模型

先进的人工智能工作流的另一个特点是，它们将关注点从每份文档的成本转向了整体成果。

目前采用这些工作流的团队发现，审阅周期缩短、特权遗漏减少、返工减少、可辩护性增强，且时间表更具可预测性。一个过去需要完成四轮审阅的团队，现在只需完成一轮。智能代理从一开始就应用一致的逻辑，仅将边界案例上报处理。因此，质量控制（QC）的工作量大幅减少，相关费用也相应降低。

世界已经改变，特权审查也必须随之改变

如今，特权审查正面临严密审查，诉讼压力也丝毫未减。每一项决策都必须具有可解释性、可辩护性且保持一致性。简而言之，传统工作流——即便是那些采用人工智能的工作流——也无法满足这些要求。先进的工作流专为特权审查的新时代而设计，能够确保清晰性、一致性和可辩护性。

依然固守传统工具的团队将难以跟上时代步伐，而借助先进人工智能实现现代化的团队则将能够从容且果断地应对挑战。

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乔恩·拉文德（Jon Lavinder），产品管理高级总监
乔恩·拉文德负责最新一代电子取证（eDiscovery）和监管人工智能工具、聊天与协作数据，以及早期案件评估（ECA）技术。乔恩与律师事务所及企业法务专业人士紧密合作，共同开发面向下一代法律取证和信息治理的工具与服务。他在技术辅助审查（TAR）、电子取证中的人工智能以及诉讼策略等主题上发表了大量文章。乔恩经常在电子取证会议上发表演讲，探讨人工智能的应用及该行业的未来发展。


凯文·麦康奈尔，先进技术高级总监
凯文·麦康奈尔与客户通力合作，运用先进技术、案例洞察和机构知识，提供高效、经济且具有说服力的成果。他负责开发Epiq专有的特权审查和日志记录解决方案，并担任Epiq AI for Privilege产品开发与测试工作的首席领域专家。