AI法律报告：证据效力溯源与审计
警务部门及其他机构日益采用人工智能生成报告和法律叙述，这引发了关于证据性质的重大疑问。传统上，警察报告、保险索赔和法律声明等文件都基于人类的观察、证词或直接经验。然而，AI系统现在能够根据随身摄像头音频、警官口述和元数据等输入，创建完整的书面报告。尽管这些系统提供了速度、标准化和一致性，但它们与人类作者有着根本区别：它们从未直接目睹所描述的事件。
这种转变意味着，具有重要法律效力的语言正在未经人类直接感知的情况下被生成。这些AI生成的报告通常模仿法律证词的权威语气，包括因果关系陈述、证据引用和行动描述。这引发了一个关键的法律和伦理困境：一句话即使没有人真正说过、没有人目睹它所描述的事件，或者没有人审查过它的生成过程，它是否仍能被视为证据？令人不安的是，答案往往是肯定的，这可能在法律和行政环境中产生问题性影响。
最近一篇名为《预测性证词：AI生成警察报告和司法叙述中的编译语法》的论文，深入探讨了这些AI系统如何充当“编译语法引擎”。这意味着它们通过应用预定义的语言规则、模板和语法结构，将原始、通常非结构化的输入转化为精炼的、具有法律共鸣的文本。在此过程中，论文识别出了一种它称之为“操作符条件证据”的引入——即AI做出的微妙选择，这些选择可以显著改变句子的感知权威性、确定性和解释。
该论文强调了影响报告作为证据功能的六个核心“操作符”：
- 主体删除（Agent Deletion）：删除执行动作的主体，模糊了谁做了什么。
- 情态衰减（Modal Attenuation）：用“可能”、“可以”或“似乎”等较弱、不那么明确的词语替代强烈的断言。
- 证据框架插入（Evidential Frame Insertion）：添加诸如“记录显示……”之类的短语，而不提供访问底层记录的权限。
- 时间锚定转移（Temporal Anchoring Shift）：更改事件报告时间以与系统处理时间对齐，而非实际发生时间。
- 系列名词化（Serial Nominalization）：将动态动作转化为静态名词，这会使事件去人格化。
- 准引用（Quasi Quotation）：使转述的陈述听起来像直接引用，可能改变其原始意图或上下文。
这些语言操纵中的每一种都可以在报告中微妙地塑造责任、确定性和因果关系如何被理解，超越单纯的描述来影响感知。
这些AI生成的报告的影响是深远的，因为它们被积极用于现实世界的决策中，包括逮捕、保险索赔拒绝和法庭文件。通常，这些句子生成的过程未经审查。例如，像“在发出命令后，嫌疑人被拘留”这样的陈述，缺乏关于谁发出命令或命令内容的关键细节。同样，“系统记录显示嫌疑人否认涉案”引发了关于这些“系统记录”的位置和可验证性以及谁实际听到了否认的疑问。而“可能存在强行闯入”这样的短语则模糊了合理怀疑与单纯猜测之间的界限。
这种语言之所以能够在法律系统中畅行无阻，正是因为它“听起来正确”并符合机构预期。然而，它在结构上可能空洞，缺乏明确的主体、可验证的来源或对现实的坚实锚定。
该论文并未主张禁止AI生成的报告，而是提出了一种更实用的解决方案：使语法可审计。它概述了追踪报告从原始输入到最终形式演变的四个阶段路径：
- 输入流（Input Stream）：初始原始数据，如音频记录、时间日志或表格。
- 编译日志（Compilation Log）：系统用于生成文本的内部过程和规则的记录。
- 操作符追踪（Operator Trace）：识别哪些特定的语言操作符被应用以及在文本中的位置。
- 证据表面（Evidentiary Surface）：最终的、精炼的报告。
这个框架将允许机构追踪特定句子是如何构建的，识别哪些操作符影响了它的措辞，并评估任何由此产生的证据弱点。论文还建议进行一项筛选测试：任何缺乏已知说话者、引用不可验证来源或显示时间引用转移的条款都应被标记、纠正或排除在考虑之外。
这种方法是创新的，因为它不试图推断AI的“意图”（AI缺乏意图）。相反，它侧重于生成语言的客观结构，将每个句子视为一个动作。如果结构在没有底层实质的情况下制造出证据的外观，那么该结构必须经过严格测试。这个解决方案广泛适用于律师、法官、工程师和伦理学家，而且至关重要的是，它不需要拆除现有的自动化工作流程，因为许多所需的工件——例如日志、提示和编辑历史——已经存在于这些系统中。关键在于利用它们来增强透明度和问责制。