人工智能已不再是反垄断律师需要面向未来考虑的话题。它正在改变调查、诉讼和并购审查的处理方式，同时也日益成为竞争监管机构重点审查的对象。这种“双重角色”正是近期 Epiq 与 CCBJ 联合举办的一场网络研讨会的核心议题，会议探讨了人工智能如何重塑反垄断法律实践。

本次会议由 Epiq 全球调查与反垄断实践团队副总裁兼负责人 Erin Toomey 主持，与会嘉宾包括企业法务、律师事务所从业者以及技术专家，其中包括：

• Kim Pryor，JBS USA 首席法务与合规官
• Joy Sherrod，Intel 副总法律顾问兼取证事务总监
• David Cross，Goodwin 反垄断与竞争法业务合伙人
• Maria Georges，Covington 律师顾问（Of Counsel）兼电子取证、人工智能与信息治理团队副主席
• Brett Beeman，Epiq 反垄断咨询董事总经理

人工智能作为反垄断审查对象

专家组首先围绕一个核心问题展开讨论：企业使用人工智能是否可能导致反竞争行为？与会者达成了较为平衡的共识。人工智能本身并非天然存在问题，但当其取代独立决策、促进竞争对手之间的协调，或以影响市场行为的方式利用具有竞争敏感性的数据时，就可能带来风险。

专家们强调，反垄断法的基本原则并没有改变。核心问题依然是：企业是否在独立作出商业决策？信息流转是否受到适当治理？团队是否将人工智能工具用于辅助决策，而非自动执行定价、产量、客户分配或竞争策略等竞争性决策？近期围绕算法定价、信息共享工具以及人工智能市场力量的关注进一步凸显了治理机制、文档记录和人工监督的重要性。

人工智能作为调查与诉讼工具

随后，讨论转向律师和监管机构在实际工作中如何使用人工智能。监管机构和私人执业律师越来越多地将人工智能工作流程应用于早期案件评估（ECA）、证据审查、文件优先级排序、主题聚类、数据保管人摘要、关系映射以及识别潜在重要通信内容等工作。在反垄断案件中，由于数据集规模通常十分庞大且时间紧迫，这些能力能够帮助团队更早掌握事实情况，并将法律判断集中于最关键的问题。

与此同时，与会专家强调，人工智能并不能替代律师的专业判断。技术辅助审查（TAR）、持续主动学习（CAL）以及生成式人工智能能够加速分析过程，但结果的可辩护性仍然依赖于验证、质量控制（QC）、透明度以及经验丰富的法律专业人士的监督。即使技术不断发展，关于专业能力、准确性、诚信披露和保密性的职业道德义务依然不会改变。

并购审查、《哈特-斯科特-罗迪诺法案》（HSR）申报与第二次调查请求

人工智能同样正在改变并购审查流程。与会专家讨论了 AI 如何帮助识别竞争重叠、客户关系、企业内部对竞争对手的看法、市场动态、《哈特-斯科特-罗迪诺法案》（HSR）第 4(c) 和 4(d) 条材料，以及与潜在竞争损害理论相关的文件。对于企业法务团队和外部法律顾问而言，这能够显著缩短获取关键洞察的时间，并帮助团队更有效地为监管机构沟通和审查做好准备。

然而，专家组明确指出，人工智能并不能决定市场定义、竞争影响、效率收益或法律结论。这些仍然属于需要专业分析的经济学和法律问题。监管机构或许对技术本身保持中立，但并不会对结果保持中立。他们期望审查流程具备合理性、完整性、可辩护性，并拥有充分的文档记录。

特权审查：高价值、高风险的应用场景

特权审查是讨论中最具吸引力的应用领域之一。人工智能能够帮助识别可能受特权保护的文件，发现关键词搜索可能遗漏的通信内容，对高风险材料进行优先排序，并自动生成初步的特权日志说明。这些能力有助于提高特权审查流程的一致性和效率。

然而，特权认定仍然是一项高度复杂且需要专业判断的工作。由于误判而披露受特权保护的材料，可能带来重大法律风险。与会专家强调，人工智能应被用于辅助和优先排序审查工作，而不应在缺乏律师监督的情况下作出最终的特权判断。针对具体案件的模型训练、抽样验证、结果核验以及持续反馈机制至关重要，尤其是在区分法律意见与商业建议，或评估工作成果保护（Work Product Protection）主张时更是如此。

关键要点

• 人工智能不会改变反垄断法的基本原则。独立决策、基于实力的竞争、消费者福利以及防止排他性行为仍然是核心。
• 治理至关重要。企业应记录人工智能工具的使用方式、所依赖的数据以及人工判断介入的环节。
• 人工智能能够加速法律工作流程。早期案件评估（ECA）、文件审查、并购分析、证词准备以及特权日志编制等工作都能从 AI 工具中受益。
• 可辩护性仍然至关重要。在调查、诉讼或监管提交中使用 AI 时，验证、抽样、质量控制、透明度以及律师监督都是必不可少的。
• 特权审查将不断发展，但自动化不会取而代之。AI 可以提升一致性和效率，但最终的特权判断仍需依靠经验丰富的法律专业人士作出。

总体传达的信息是务实且平衡的：人工智能是一种加速器，而不是法律判断的替代品。在合理使用的情况下，它能够帮助反垄断团队提高工作效率、更早发现关键事实，并更有效地与监管机构沟通。然而，如果缺乏治理、监督或充分的文档记录，在本已复杂的执法环境中，人工智能也可能带来新的风险。对于反垄断从业者而言，未来的重点不仅是采用人工智能，而是以负责任、具备可辩护性且服务于合理法律与商业判断的方式部署人工智能。

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Erin Toomey，副总裁兼反垄断与全球调查实践团队负责人
Erin 在电子取证领域拥有超过 17 年的经验，尤其专注于反垄断和全球调查事务。她曾为反垄断及全球调查客户提供咨询并开展合作，包括就交付标准、技术辅助审查（TAR）合规、外语翻译以及时间安排协议等事项，直接与美国司法部（DOJ）和联邦贸易委员会（FTC）进行沟通和协商。

在其职业生涯中，Erin 负责复杂电子取证项目的客户服务和交付工作，包括为文件收集与处理、技术辅助审查（TAR）、复杂多层级审查流程以及数据交付提供战略咨询和管理支持。
 

Brett Beeman，高级技术董事总经理
Brett 拥有超过十年的项目管理和技术咨询经验，曾参与 Epiq 一些规模最大的电子取证项目，其中包括多项第二次调查请求（Second Requests）。他开发了众多定制化解决方案来应对客户的独特挑战，并凭借其专业知识成为同事和客户都高度信赖的领域专家。


Ed Burke，反垄断与全球调查实践团队董事总经理
作为经验丰富的诉讼律师以及 Epiq 全球调查实践团队的负责人，Ed 为 Epiq 客户带来了深厚的专业经验。他曾负责美国、加拿大和欧洲超过 100 个复杂案件的文件审查项目，其中包括 50 多项反垄断并购审查。Ed 在大型律师事务所拥有超过 15 年的诉讼经验，曾代理众多客户处理诉讼事务，包括 UnitedHealth Group、Shell、Reuters、H&R Block 以及 NBA 球员工会。