关键要点：大多数法律和合规团队已经在尝试应用人工智能，但仅靠实验无法产生具有法律说服力的结果。要取得进展，必须将人工智能的应用从新奇尝试转向调查支持。这包括分析完整的证据集、保留人类判断，以及使用安全且专为特定目的设计的环境，以确保透明度、可追溯性和信任。 

可以肯定地说，如今大多数组织已经走出了对人工智能的好奇阶段。许多法律和合规团队已经进入实验阶段。他们正在测试工具、开展试点项目并探索应用场景。然而，一种熟悉的矛盾依然存在：团队如何在不增加风险的情况下，从试探性试验过渡到可靠的成果？ 

这种矛盾在内部调查中表现得最为明显，因为在内部调查中，准确性、可辩护性和信任度与速度同样重要。 

为何调查工作中的AI实验常常陷入停滞 

在调查工作中，AI的应用通常从一些范围狭窄或风险较低的任务开始，例如起草大纲、总结文件或寻找规律。这些初期的成功虽然能增强信心，但也可能引发犹豫。团队难免会担心数据安全、输出结果不可靠，或者过度依赖自动化。结果就是陷入一种尴尬境地：AI虽然存在，却未得到充分利用。它虽有帮助，但尚未带来根本性的变革。 

要从实验阶段转向取得实际成果，需要重新定义人工智能的作用。随着人工智能消除了证据密集型工作中的阻力，调查人员有了时间和精力专注于分析、决策和访谈。然而，当人工智能取代专业判断而非辅助专业判断时，风险便随之而来。如果敏感的调查数据未得到妥善隔离，风险也会随之增加。人工智能必须在安全、专为特定目的构建的环境中运行，以防止数据泄露、混淆或超出当前案件范围的重复使用。负责任的人工智能指导需要治理、透明度和人类监督，而不是盲目依赖输出结果。这种框架既鼓励采用人工智能，又确保了问责制。 

调查本质上是证据问题 

从根本上说，调查的成败取决于团队收集和分析证据的能力。电子邮件、聊天记录、文档、语音文件、日历条目、财务记录等，这些都对开展全面且符合规定的调查至关重要。协调、收集和审查这些信息需要时间，且往往导致团队忽略重要数据。 

人工智能通过实现全面审查，改变了这一局面。调查团队无需为了赶在截止日期前完成工作而缩小调查范围，而是能够高效地分析所有相关材料，更早地识别规律，并更快地发现矛盾之处。这种转变不仅缩短了调查周期，同时也提高了调查结果的可信度。 

在不影响效率的前提下管理人工智能风险 

对安全性和准确性的担忧是合理的。敏感的调查数据不能与无关信息混杂，且输出结果必须可追溯至原始资料。这些要求指明了一个明确的原则：环境与模型同样重要。当人工智能在安全且专为调查设计的环境中运行时——该环境将分析范围限定在已收集的证据之内，并提供明确的来源归属——团队便能建立信心。当每一条洞察都能追溯到基础数据时，对“幻觉”现象的担忧便会减弱。重要的是，这恰恰反映了人类审核员的工作方式——从证据中得出结论，而非凭空猜测。 

此外，还需记住，人为失误的风险在调查中本就无处不在。遗漏的电子邮件、不一致的解读以及疲劳等因素都会影响调查结果。关键问题不在于人工智能是否完美，而在于与现有流程相比，它能否提高一致性和透明度。 

调查人员在使用人工智能时如何保持掌控 

人工智能无法判定意图或可信度。调查人员仍需询问证人、权衡背景情况并作出判断。变化的是基础工作。由于能够更快地获取经过整理的证据，对话变得更加聚焦。询问可以针对具体事件，而非模糊的回忆。调查结果由更清晰的审计轨迹作为支撑。 

这种“自动化负责准备工作，人类负责判断”的平衡推动了转型。利用人工智能来增强现有人工审查能力的团队表示，工作流程更加顺畅，瓶颈更少，同时并未牺牲严谨性。最重要的是，对业务的影响被降至最低，从而实现了更快的恢复。 

法律负责人在调查中推广应用人工智能前应思考的问题 

法律和合规负责人可通过以下几个实用问题评估准备情况： 

• 团队能否在规定时限内轻松分析所有相关数据？ 
• 调查所得的洞察能否追溯至原始来源？ 
• 当前的工作流程能否让调查人员从手动审查中解放出来，从而专注于分析和访谈？ 
• 人工智能是否被视为具有明确边界的支持工具，而非“黑箱”？ 

如果这些问题的答案始终是“是”，那么相关实践很可能已发展为一种可重复的能力。 

人工智能在内部调查中的未来发展 

调查领域人工智能应用的下一阶段不再侧重于新颖性，而是聚焦于可靠性、速度和信任。随着组织积累经验，讨论的焦点已从“人工智能是否应应用于调查”转向“它如何支持调查工作”。那些从试验阶段迈向自信应用的团队，将能够有效控制成本、加快响应速度并验证合规性。 

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杰里·克拉尔（Jerry Kral），合规咨询负责人 

在Epiq，杰里·克拉尔负责领导合规咨询与技术业务部门，常驻Epiq芝加哥办公室。 

25多年来，杰里一直担任总法律顾问和首席合规官的值得信赖的顾问，协助建立、完善和优化基于风险的合规计划及基础设施。