Key Takeaway: 法律专业人士通过验证机制、可抗辩性以及专家指导来逐步建立对Agentic AI（智能代理型人工智能）的信任，从而确保结果的可靠性，推动企业法务部门将 Agentic AI 应用于高风险任务。

代理型人工智能正在重塑法律部门管理工作流程、降低成本以及确保合规性的方式。对于企业法务团队而言，信任建立在可验证性、可抗辩性以及结果的一致性上。然而，对许多法律专业人士来说，让代理型 AI 承担复杂且高风险的任务，仍然像是一次跨越式的尝试。实现落地应用的路径其实很清晰，一切始于理解在法律语境下，对 Agentic AI 的“信任”究竟意味着什么。

对Agentic A的信任始于价值

让我们先从一个核心问题开始：Agentic AI是否真正创造了价值？

答案是肯定的，但需要加以区分。代理型人工智能（Agentic AI）能够显著减少完成诸如文档审阅、合同分析和法律研究等任务所需的人力工时。然而，价值不仅关乎能力，更关乎成本效益和决策优化。例如，若Agentic AI虽能有效执行任务，却未能在效率或质量上显著超越人类工作，其价值主张便难以成立。

这正是为什么法律团队应当聚焦于Agentic AI最适合发挥作用的场景：它能够在哪些环节替代成本高昂、重复性强的工作？又能在哪些方面在不显著增加成本的前提下，切实提升工作成果？真正的价值，正来源于这些契合点—也是信任得以建立的起点。

企业法务团队如何推动Agentic AI的采用 

企业法务部门对采用Agentic AI表现得很积极，因为大多数法务团队的核心目标集中在降低成本和提升效率上。相比之下，律师事务所面临的情况要复杂得多。Agentic AI 往往与律师传统上按小时计费的工作内容高度重叠，这在创新、收入与效率之间制造了紧张关系。再加上对数据安全、监管合规以及职业责任等问题的顾虑，律师事务所在采用这类技术时出现犹豫也就不足为奇了。

关键机会就在于：律师事务所若能审慎地在合适的环节引入 Agentic AI，便可建立差异化优势，并为企业客户带来更大价值。

对 Agentic AI 的“信任”究竟意味着什么 

对 Agentic AI 的信任，意味着你确信数据是安全的，并且其输出结果是可靠的、经过核查并且可被验证的。其中最后一点—可验证性—尤为关键。输出结果越是看起来像人类生成的内容，人们就越容易默认它是正确的；但与此同时，这类结果也更容易被验证。

以“冰棍”的类比为例：如果你把果汁倒进模具里，然后放进冰箱冷冻室（“黑箱”），两周后取出来发现是一根冰棍，那么你就可以确认这个“黑箱”发挥了作用。即使你并不完全理解其中的技术原理，也仍然能够验证其输出结果。但如果两周后你打开冰箱，拿出来的却是一个土豆，那你立刻就能判断，这个输出结果显然是不正确的。

这一类比传达了这样一个观点：即便 Agentic AI 背后的技术非常复杂，其生成的内容依然是可识别的，这也促使我们更容易对其结果进行验证。当输出结果看起来像是由人类创作时，人们往往会不加思考地信任它。然而，如果用户没有对这些结果进行验证，这种信任就是不恰当的—尤其是在任务本身具有高度复杂性或风险较高的情况下。

在这一场景下，逐步推进的采用路径有助于在持续实践中不断强化信心。

建立信任的分阶段路径

第一阶段：让 Agentic AI 与现有工作流程并行运行 
对结果进行对比，重点观察一致性。与其从零开始，不如让 Agentic AI 在现有流程旁并行运行。这种方式可以让你在同一数据基础上，直接对比人工产出与 Agentic AI 产出。当结果持续保持一致时，信任感便会逐步建立。你不是在凭感觉判断，而是在进行验证。

第二阶段：通过低风险任务验证输出结果
在这一阶段，可以单独使用 Agentic AI，但仍需对每一项输出进行复核。建议从简单、低风险的任务入手，例如：总结邮件内容、起草内部笔记，或整理当天的工作安排。这类使用场景重复性高、风险可控，非常适合在不引入额外风险的前提下，逐步建立对 Agentic AI 的信心。

第三阶段：在高风险领域进行抽样核查
当你已经看到输出结果持续保持一致后，可以开始更加主动地使用 Agentic AI。这一阶段通过验证而非假设来建立信任—你不是凭经验或直觉去依赖系统，而是在确认其稳定可靠，并且符合你的专业标准。 

随着信心的不断增强，可以将关注重点逐步转向抽样核查。重点聚焦于高风险或敏感领域，其余工作则交由 Agentic AI 处理。重复使用会强化对系统可靠性的认知—你越是频繁地看到它稳定发挥作用，就越能够信任它持续交付高质量的结果。

第四阶段：与审计追踪全面整合 
在这一阶段，你已经亲眼看到 Agentic AI 的实际效果，也清楚如何让它为你所用。此时，你已准备好将 Agentic AI 纳入标准化流程之中。你对它进行了测试、验证，并不断优化具体的使用方式。集成并非一次跳跃式变革，而是水到渠成、顺理成章的下一步。

设想一次高风险的内部调查：企业法务团队使用Agentic AI自主收集交易日志、员工通讯记录与合规资料。在这一场景下，Agentic AI 会对受特权保护的内容进行筛除，构建事件时间线，标记异常情况并评估监管风险。随后，它会起草一份初步报告，同时保持可辩护性和可审计性。法律顾问会审查并验证输出结果—从而在不损害风险控制的前提下加速调查进程。

携手行业专家

Agentic AI 并非自行运作。它是由深谙法律风险的专家进行架构设计、测试与加固的，这些专家充分理解合规性、可抗辩性以及数据安全所面临的核心挑战。关键在于与值得信赖的服务提供商和合作伙伴携手合作。与专家协作，可以确保 Agentic AI 在接触你的数据之前就已具备充分的安全保障。专家已经替你完成复杂而繁琐的工程工作，你可以将精力集中在创造卓越成果之上。正是通过这种合作关系，许多企业得以成功成为 Agentic AI 的早期采用者。

信任是一段旅程

对 Agentic AI 的信任，并不是“有或没有”的二元选择，而是通过持续使用、不断验证以及切实结果逐步建立起来的。

从小处着手，频繁使用，把重点放在最能创造价值的场景上。同时，与深刻理解技术、监管合规以及法律语境的合作伙伴携手同行。

当你这样做时，你会发现，Agentic AI 不仅能帮助你把工作做得更好，更能帮助你实现超出以往想象的可能性。

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Tiana Van Dyk｜Epiq 加拿大董事总经理
Tiana 在法律与电子证据开示领域拥有近 20 年的从业经验，是一位以电子证据开示、人工智能以及战略性业务领导力见长的卓越管理者。她专注于推动 AI 与先进解决方案的创新，并凭借其在运营战略落地、构建深度客户关系以及带领团队应对复杂挑战方面的成熟经验，持续创造业务价值。