法律科技伦理与责任

1/1法律科技伦理与责任第一部分法律科技伦理规范的必要性 2第二部分算法偏见与公平性问题 4第三部分数据隐私保护与滥用风险 7第四部分责任认定困境与法律责任 10第五部分透明度与可解释性的要求 12第六部分利益冲突与价值取向 14第七部分数字正义与平等获取 17第八部分法律科技与人类律师的未来 20

第一部分法律科技伦理规范的必要性关键词关键要点主题名称：公平与公正

1.法律科技工具应以公平公正的方式分配和使用，避免产生算法歧视和偏见。

2.算法设计应透明可解释，确保决策的公平和可追溯性。

3.建立纠错机制，允许个人对不公正的算法决策提出质疑和寻求补救。

主题名称：隐私保护

法律科技伦理规范的必要性

技术进步为法律领域带来机遇与挑战

近年来，法律科技的迅猛发展为法律实践带来了巨大的变革。人工智能、区块链、云计算等技术在法律领域的广泛应用，极大地提高了效率、降低了成本，同时也带来了新的伦理挑战。

缺乏伦理规范导致潜在风险

在法律科技快速发展的背景下，如果不建立明确的伦理规范，可能会引发一系列风险：

*偏见和歧视：法律科技算法可能存在偏见，对某些群体施加不公平的待遇。例如，在量刑预测中，用于预测再犯风险的算法可能对少数族裔和贫困人口存在偏见。

*隐私和数据安全：法律科技应用涉及大量个人数据的收集和处理，如果没有适当的保护措施，可能会损害个人隐私和数据安全。例如，电子法律服务平台可能收集大量客户信息，如果不采取必要的安全措施，这些信息可能会遭到泄露或滥用。

*透明度和问责制：法律科技的复杂性可能使得用户难以理解和问责。例如，人工智能辅助决策系统可能做出无法解释或理解的决定，从而损害透明度和问责制。

*专业责任：法律科技的应用可能会改变律师的传统角色和责任。例如，使用人工智能技术提供法律服务可能会引发律师对客户尽职调查标准的疑问。

伦理规范的必要性

为了应对这些风险并确保法律科技的负责任应用，制定明确的伦理规范至关重要。这些规范应提供指导，帮助个人和组织在法律科技的开发、部署和使用中做出符合伦理的决策。

监管部门的行动

世界各地监管部门已经认识到法律科技伦理规范的必要性。例如：

*欧盟通用数据保护条例(GDPR)：GDPR对欧盟境内个人数据的处理和保护制定了严格的规定，包括法律科技应用中的数据处理。

*美国法律协会(ABA)：ABA发布了《法律服务中使用人工智能模型的伦理指南》，为使用人工智能和机器学习提供道德框架。

*英国信息专员办公室(ICO)：ICO发布了《人工智能伦理框架》，为组织在人工智能开发和部署方面的道德考虑提供指导。

行业自律和最佳实践

除了监管机构的努力外，法律科技行业也已采取措施制定自愿伦理规范和最佳实践。例如：

*法律科技行业自律委员会(CISL)：CISL编制了一套《法律科技伦理准则》，为法律科技公司的伦理行为设定了标准。

*国际律师协会(IBA)：IBA发布了《人工智能与执业伦理指南》，为律师在人工智能和相关技术方面的道德考虑提供指导。

伦理规范的原则

有效的法律科技伦理规范应基于以下原则：

*公正和公平：法律科技应用应确保公正和平等的司法结果。

*透明度：法律科技系统的操作和决策应透明和可解释。

*问责制：个人和组织应对法律科技的开发、部署和使用承担责任。

*隐私和数据安全：个人数据应得到保护，防止未经授权的访问或滥用。

*职业责任：法律科技的使用不应损害律师对客户的职业责任。

结论

在法律科技快速发展的背景下，制定明确的法律科技伦理规范至关重要。这些规范为个人和组织提供了指导，有助于确保法律科技的负责任和道德使用，从而保护个人权利、促进透明度和问责制，并维护法律职业的完整性。第二部分算法偏见与公平性问题关键词关键要点【算法偏见与训练数据问题】：

1.训练数据中的偏差或不完整性会影响算法的准确性和公平性，从而导致不公正或歧视性的结果。

2.确保训练数据多样化、代表性和无偏见至关重要，这需要积极主动的措施和持续的监测。

3.缺乏对算法偏见的意识和问责制可能会导致系统性不公正，损害公众对法律科技的信任。

【算法透明度和可解释性问题】：

算法偏见与公平性问题

算法偏见是指算法在做出决策时存在系统性错误，这些错误基于受保护属性（例如种族、性别、宗教）的不公平对待。这种偏见可能源于训练数据中的不平衡或不足，或者算法设计的缺陷。

算法偏见损害了人们的公平性、问责制和透明度，因为它可能导致歧视性结果，例如：

*预测性警务：算法已被用来预测犯罪风险，但在预测少数族裔犯罪风险时表现出偏见。

*贷款决策：贷款算法被发现对女性和少数族裔的拒绝率更高。

*招聘：招聘算法可能会对某些群体表现出偏见，例如女性或少数族裔。

算法偏见的成因

算法偏见通常源于以下因素：

*训练数据偏见：如果训练数据代表性不足或包含偏见，则算法可能会继承这些偏见。

*算法设计偏差：算法的设计可能存在固有的偏见，例如优先考虑某些特征或假设某些关联。

*人际偏见：在算法的设计和开发中的人为因素可能无意中引入偏见。

解决算法偏见的策略

为了解决算法偏见，需要采取多管齐下的方法，包括：

*减少训练数据偏见：收集和使用代表性更强的训练数据，并使用技术来减轻偏见。

*设计公平的算法：创建旨在减少偏见的算法，例如公平机器学习算法。

*审核和评估算法：定期对算法进行审核和评估，以识别和解决偏见问题。

*教育和意识：提高人们对算法偏见的了解并促进责任地使用算法。

伦理和法律责任

算法偏见引发了一系列伦理和法律责任问题，包括：

*歧视：算法偏见可能导致基于受保护属性的不公平对待和歧视。

*透明度和问责制：算法的运作方式和影响可能缺乏透明度，从而难以问责。

*人权：算法偏见可能侵犯人权，例如平等、正义和免受歧视。

国际上的发展

各国都在采取措施解决算法偏见。例如：

*欧盟：《人工智能法案（草案）》提出要求，高风险人工智能系统需要经过偏见评估，并建立算法透明度和问责制度。

*美国：《算法问责法案》要求对某些涉及决策的算法进行影响评估，并促进算法的透明度和公平性。

*中国：《个人信息保护法》要求收集和处理个人信息时采取保护个人免受歧视的措施。

结论

算法偏见是法律科技领域的一个严重问题，需要立即采取行动加以解决。通过采用多管齐下的方法，包括减少数据偏见、设计公平的算法、审核和评估算法以及教育和意识，我们可以建立更公平、负责任和透明的算法生态系统。第三部分数据隐私保护与滥用风险关键词关键要点数据收集与保护

1.数据收集的合法性与透明度：法律科技公司在收集和处理个人数据时，必须遵守相关法律法规，确保获得明确且经过知情同意的授权。透明度原则要求公司对数据收集的目的、范围和处理方式进行充分披露。

2.最小化原则与数据匿名化：法律科技公司应遵循最小化原则，仅收集和处理为实现特定目的所必需的数据。匿名化技术可以通过删除或掩盖个人身份信息来保护个人隐私，同时仍允许对数据进行有意义的分析。

3.数据主体的权利：个人拥有访问、更正、删除和传输其个人数据的权利。法律科技公司有义务建立机制来保护和行使这些权利，例如提供在线门户或响应数据主体请求的流程。

数据安全与隐私泄露风险

1.数据安全措施：法律科技公司必须采用适当的安全措施来保护个人数据免遭未经授权的访问、使用、披露、修改或破坏。这些措施包括加密、多因素身份验证和物理安全控制。

2.隐私泄露的严重后果：个人数据泄露可能会导致身份盗窃、财务损失、声誉受损或情绪困扰等严重后果。法律科技公司应对隐私泄露事件做好充分准备，并制定响应计划以减轻影响。

3.监管与执法：全球监管机构正在加强对数据保护的执法力度。违反数据保护法的企业可能会面临巨额罚款、刑事起诉和声誉损害。数据隐私保护与滥用风险

导言

法律科技的迅速发展带来了数据隐私保护和滥用风险的挑战。法律科技工具会收集和处理大量个人数据，如果没有适当的安全措施，这些数据可能会被泄露、滥用或以有害的方式使用。

数据隐私风险

*数据泄露：法律科技系统中存储的个人数据容易遭受网络攻击、内部错误或人为疏忽，导致数据泄露。

*非法收集：某些法律科技工具可能会在未经用户同意或知情的情况下收集个人数据，违反隐私法。

*未经授权的使用：法律科技公司或第三方可能在未经同意的情况下使用个人数据，用于营销、欺诈或其他目的。

*数据操纵：个人数据可能被篡改、破坏或以其他方式操纵，损害个人的声誉或利益。

*算法偏见：法律科技工具中使用的算法可能会受到隐含的或无意的偏见影响，导致对某些群体的歧视或不公平待遇。

滥用风险

数据隐私风险可能导致严重的滥用后果：

*身份盗窃：被泄露的个人数据可被用来创建虚假身份，用于欺诈或犯罪活动。

*勒索：数据泄露可能使个人面临勒索风险，威胁将个人信息公开或用于有害目的。

*歧视：被泄露的个人数据可用于对个体进行歧视，例如根据种族、宗教或性取向。

*政治操纵：收集的个人数据可用于影响选举或政治活动，操纵公众舆论。

*侵犯基本权利：数据隐私侵犯可能会侵犯个人自由、言论自由和隐私权等基本权利。

法律法规

为了应对数据隐私保护和滥用风险，各国政府已制定了一系列法律法规，包括：

*通用数据保护条例(GDPR)：欧盟的一项全面法律，旨在保护个人数据并赋予个人控制其个人数据的权利。

*加州消费者隐私法(CCPA)：美国加州的一项法律，赋予加州居民访问、删除和阻止其个人数据销售的权利。

*个人信息保护法(PIPA)：日本的一项法律，规定了收集、使用和披露个人信息的框架。

责任分配

确定法律科技领域中数据隐私和滥用风险的责任至关重要：

*法律科技公司：有责任实施强有力的安全措施、遵守隐私法并负责任地使用个人数据。

*监管机构：负责制定和执行数据隐私法规，并对违规行为进行调查和处罚。

*用户：有责任了解自己的隐私权利，并采取措施保护自己的个人数据。

最佳实践

为了最小化数据隐私保护和滥用风险，法律科技公司应遵循以下最佳实践：

*实施强有力的安全措施：包括加密、多因素身份验证和定期安全审计。

*制定数据隐私政策：明确说明收集和使用个人数据的目的、期限和范围。

*征得同意：在收集和使用个人数据之前获得明确的同意。

*限制数据访问：仅将个人数据提供给有实际需要的人员。

*定期审查数据处理：监视和审查个人数据的收集、使用和存储，以确保遵守隐私法。

结论

数据隐私保护和滥用风险是法律科技时代的主要挑战。通过了解这些风险，遵守法律法规，并实施最佳实践，法律科技公司、监管机构和用户可以共同努力，保护个人数据，并负责任地使用法律科技。第四部分责任认定困境与法律责任责任认定困境与法律责任

在法律科技领域，确定法律责任具有挑战性。责任认定困境源于以下因素：

技术复杂性：法律科技系统通常复杂且不透明，这使得确定责任方变得困难。

算法决策的责任：法律科技系统通常依赖于算法，对决策进行自动化处理。这引发了关于算法决策责任的问题，即谁应对决策的后果负责。

多方参与：法律科技系统通常涉及多个参与方，例如开发人员、供应商和用户。这导致了确定责任的复杂性，因为各方可能承担不同程度的责任。

现行法律框架的适用性：传统法律框架可能不适用于法律科技中的新兴情况，例如算法决策的责任。这造成了法律责任的不确定性。

法律科技中法律责任的三种主要理论：

1.产品责任：将开发人员和供应商视为产品制造商，并对因系统缺陷造成的损害承担责任。

2.过失责任：要求证明开发人员或供应商在设计、开发或维护系统时疏忽大意。

3.严格责任：无论是否有过错，都将开发人员或供应商对因系统缺陷造成的损害承担责任。

责任认定困境的解决方法：

为了解决责任认定困境，采用了以下方法：

1.清晰的法律框架：制定明确的法律框架，明确各方的责任，并解决算法决策的责任问题。

2.伦理准则：建立伦理准则，指导法律科技开发和使用，并促进负责任的创新。

3.风险管理：实施风险管理策略，识别和缓解法律科技系统中的潜在责任风险。

4.保险：考虑提供保险政策，以涵盖与法律科技系统相关的责任。

5.国际合作：促进国际合作，制定协调一致的法律责任标准和最佳实践。

案例分析：

*迈克尔·奥本海默诉脸书公司案：原告声称脸书的算法决策导致对其声誉造成损害。法院裁定脸书不受产品责任法约束。

*梅丽莎·图康特勒斯诉美国新闻与世界报道案：原告声称该报的算法决策导致其在招聘中受到歧视。法院裁定该报不对算法决策造成的损害承担责任。

这些案例突显了在法律科技领域确定法律责任的挑战。需要制定明确的法律框架和伦理准则，以解决责任认定困境并促进负责任的创新。第五部分透明度与可解释性的要求关键词关键要点透明度要求：

1.法律科技系统应提供有关其决策和预测过程的明确信息，包括使用的算法、训练数据和权重。

2.利益相关者应能够了解这些系统如何使用个人数据，并可以对其收集、使用和处理方式进行审查。

3.系统应提供可审计的日志，记录所有决策和预测，以便进行审查和问责。

可解释性要求：

透明度与可解释性的要求

透明度和可解释性是法律科技伦理与责任的基石。透明度要求法律科技系统的设计、操作和结果应向用户和利益相关者清楚地披露，使他们能够理解和评估系统。可解释性则进一步要求系统能够对自己的决策和行动提供合理且易于理解的解释。

透明度的重要性

*促进问责制：透明度使利益相关者能够监督法律科技系统的运营并追究其责任，从而促进问责制。

*建立信任：向用户和利益相关者披露信息有助于建立信任并减少对法律科技系统的疑惑和不信任。

*支持决策制定：透明度使利益相关者能够根据对系统操作的理解来做出明智的决策。

*促进创新：透明度有助于识别和解决法律科技系统的潜在缺陷，从而促进创新和改进。

可解释性的重要性

*确保公平公正：可解释性使利益相关者能够评估法律科技系统是否公平和无偏见地做出决策。

*维护程序正当性：可解释性对于维护程序正当性至关重要，因为它使利益相关者能够理解和审查法律科技系统的决策过程。

*促进辩论和审查：可解释性促进对法律科技系统决策的辩论和审查，从而提高透明度和问责制。

*支持用户理解：可解释性使普通用户能够理解法律科技系统的操作和决策，从而提高系统的可用性和实用性。

实现透明度和可解释性的机制

实现透明度和可解释性有几种机制：

*文档和记录：详细记录法律科技系统的设计、运作和结果。

*用户界面：为用户提供易于理解的界面，解释系统操作并提供决策解释。

*审核日志：记录法律科技系统活动并提供可审计的跟踪。

*可视化和解释器：使用可视化和交互式工具来解释系统决策和操作。

*报告和总结：向利益相关者定期报告法律科技系统的性能和影响。

重要的是要注意，透明度和可解释性要求的具体实现可能因法律科技系统的类型和目的而异。然而，这些要求的基本原则对于确保法律科技系统符合伦理和责任标准至关重要。第六部分利益冲突与价值取向关键词关键要点利益冲突

1.定义和识别：利益冲突是指法律科技产品或服务中存在着相互竞争的利益或目标，可能影响决策的公正性。识别利益冲突至关重要，因为它可能导致偏见、利益权衡以及决策失误。

2.预防和管理：为了防止利益冲突，法律科技从业者应建立清晰的政策和程序，包括利益申报、回避制度和利益冲突管理机制。同时，第三方认证和监管框架可以提供额外的保障。

3.透明度和责任：利益冲突应及时披露并向相关方透明化。定期审查和评估利益冲突管理措施对于确保合规性和问责至关重要。

价值取向

1.公平性与包容性：法律科技产品和服务应促进社会公平和包容性，不应基于种族、性别、宗教或其他受到保护的特征进行歧视。算法和数据收集方法应经过公正性审核，以减少偏见和歧视。

2.隐私与安全：法律科技必须平衡用户隐私和数据安全。从业者应优先考虑隐私增强技术，并确保敏感信息的保护，同时符合适用的法律和法规。

3.创新与监管：法律科技的快速发展需要平衡创新和监管。监管框架应适应不断变化的行业，同时保护消费者利益并促进负责任的创新。从业者应积极参与立法过程，以塑造监管格局。利益冲突

利益冲突是指法律科技专业人士在履行职责时，存在因个人利益或与他人利益存在关联而影响公正判断的可能性。在这种情况下，专业人士可能倾向于做出有利于自己或关联方利益的决策，损害客户或公众利益。

法律科技行业中常见的利益冲突包括：

*财务利益冲突：专业人士从客户处获得或期待获得超出合理报酬以外的经济利益，如股份、投资或其他形式的补偿。

*非财务利益冲突：专业人士与客户或其他利益相关方存在个人或职业关系，如亲属关系、友谊或政治关联。

*知识产权利益冲突：专业人士拥有或有权使用与客户工作相关的知识产权，可能影响其做出公正判断。

价值取向

价值取向是指个人或群体在做出决策和采取行动时优先考虑的道德原则和价值观。法律科技专业人士的价值取向可能会影响他们对伦理问题的看法和应对方式。

法律科技行业中主要的价值取向包括：

*公正性：确保法律科技系统和工具公平和公正地对待所有用户。

*透明度：向用户和利益相关方公开法律科技系统和工具的设计、算法和操作。

*问责制：法律科技专业人士对他们开发、部署和使用法律科技系统的后果负责。

*隐私：保护法律科技系统和工具收集、存储和处理的个人信息。

*可访问性：确保所有用户都可以使用法律科技系统和工具，无论其经济状况、残疾或其他因素如何。

利益冲突和价值取向的潜在风险

利益冲突和价值取向可能会给法律科技行业带来以下风险：

*道德风险：利益冲突和价值取向可能会导致专业人士违反道德准则和法律。

*声誉风险：利益冲突和价值取向的指控可能会损害法律科技公司的声誉，使其难以赢得客户信任。

*法律风险：利益冲突和价值取向问题可能会导致法律纠纷，如违反合同或疏忽指控。

减轻利益冲突和价值取向风险的最佳实践

为了减轻利益冲突和价值取向风险，法律科技专业人士可以采用以下最佳实践：

*制定清晰的利益冲突政策：明确利益冲突的定义，并规定专业人士识别、披露和管理利益冲突的步骤。

*独立审核：定期由独立第三方审核法律科技系统和工具的道德影响和潜在的利益冲突。

*透明和问责制：披露法律科技系统和工具的设计、算法和操作，并为专业人士提供符合道德准则和法律义务的问责机制。

*定期培训：为专业人士提供关于利益冲突和价值取向的道德方面的培训，并强调遵守道德准则的重要性。

*支持多元化和包容性：促进多元化和包容性的工作环境，确保所有专业人士都有平等的机会参与道德决策。

通过采用这些最佳实践，法律科技专业人士可以减轻利益冲突和价值取向的风险，并维持他们对公正、透明、问责制和道德行为的承诺。第七部分数字正义与平等获取关键词关键要点数字正义与平等获取

1.技术偏见：法律科技算法可能植根于现有社会偏见，从而加剧不平等。有必要实施措施来减轻偏见，确保算法公平公正。

2.数据隐私：个人数据是法律科技应用程序的关键，但它们也引发了隐私问题。必须制定明确的指南和法规，以保护个人数据免遭滥用，并确保公民对数据使用的知情同意。

3.数字鸿沟：技术访问和能力的差距加剧了不平等。政府和组织必须投资于数字扫盲项目和基础设施，以缩小数字鸿沟，确保每个人都有平等的机会获得法律服务。

超越传统法律服务

1.个性化法律咨询：法律科技平台利用人工智能和机器学习算法提供个性化的法律咨询，使人们能够负担得起且容易获得法律信息和建议。

2.在线争议解决：替代性争议解决机制，例如在线仲裁和调解，通过利用技术降低成本并提高效率，为当事方提供了快速、方便的解决途径。

3.预测性法律分析：法律科技工具可以分析大量法律数据，识别模式和预测结果，帮助律师做出明智的决策并制定有效的战略。

促进法律教育和研究

1.远程法律教育：法律科技平台开启了远程法律教育的新可能性，使学生能够从世界任何地方获得高质量的法律教育。

2.虚拟模拟：沉浸式虚拟现实和增强现实技术用于创建逼真的法律模拟，让学生在安全的环境中体验真实世界的法律情境。

3.法律研究自动化：人工智能算法可以协助法律研究，通过分析庞大的法律文献并确定相关案例和法律原则来节省时间和工作。数字正义与平等获取

引言

法律科技的迅猛发展引发了对数字正义和平等获取法律服务及其益处的担忧。数字正义旨在确保所有人都能平等获得司法救助，而平等获取法律服务则关注消除传统障碍，例如成本、地理位置和缺乏信息。

数字正义的必要性

*成本障碍：传统法律服务成本高昂，对于许多人来说难以负担。数字科技可以通过提供低成本甚至免费的在线法律信息、文件生成器和在线争议解决来降低法律服务的成本。

*地理位置障碍：生活在农村或偏远地区的个人可能难以接触合格的法律援助。数字科技可以通过提供远程法律咨询、在线调解和基于网络的法律诊所来解决这一障碍。

*信息障碍：法律术语的复杂性可能使个人难以了解自己的权利和选择。数字科技可以通过提供易于理解的法律信息、在线法学字典和人工智能驱动的聊天机器人来解决这一障碍。

平等获取法律服务

实现平等获取法律服务需要采取以下方法：

*普及法律知识和教育：提高对数字法律资源的认识，并为弱势群体提供法律素养培训。

*促进多元化的法律专业：确保法律科技行业代表法律服务欠缺的社区。

*支持法律援助组织：为法律援助组织提供技术和资金支持，以扩大其覆盖范围和影响力。

数字科技促进数字正义的用例

*在线法律信息库：如法律援助协会和法律服务公司等组织提供免费的在线法律信息和资源。

*文件生成器：在线平台，如RocketLawyer和LawDepot，提供易于使用的文件生成器以创建遗嘱、合同和其他法律文件。

*在线争议解决：提供在线调解和仲裁服务的平台，如Modria和ResolveDisputeOnline。

*远程法律咨询：通过视频会议或电话提供的远程法律服务，这使得个人可以轻松地与律师联系。

*基于网络的法律诊所：由法学院或法律援助组织运营的在线平台，提供免费或低成本的法律咨询。

挑战与担忧

*数字鸿沟：许多弱势群体的互联网接入有限，这可能会加剧数字正义差距。

*算法偏见：用于确定资格和服务的算法可能存在偏见，从而加剧不平等。

*数据隐私和安全：数字法律平台收集的大量个人数据可能会引起隐私和安全问题。

*法律执业的非人格化：数字科技可能导致法律服务的非人格化，这可能会影响与律师建立信任关系。

应对挑战的建议

*投资宽带基础设施：政府和服务提供商应投资改善宽带接入，尤其是在农村和欠发达地区。

*解决算法偏见：法律科技公司应采取措施，例如使用包容性数据集和定期进行审计，以确保其算法不偏向。

*加强数据保护：制定明确的数据保护法规和政策，以保护数字法律平台收集的个人信息。

*确保法律服务的可访问性：鼓励法律科技公司为低收入和弱势群体提供低成本或免费服务。

结论

数字科技为促进数字正义和平等获取法律服务提供了巨大的潜力。然而，要充分利用这一潜力，需要解决数字鸿沟、算法偏见和数据隐私等挑战。通过采取适当的措施，我们可以确保数字科技造福所有人，无论其背景或处境如何。第八部分法律科技与人类律师的未来关键词关键要点【法律科技与人类律师的未来】：

1.法律科技将继续增强法律职业的效率和准确性，从而提高整体法律服务质量。

2.律师将需要适应不断变化的技术格局，发展新的技能和知识，以利用这些工具。

3.人类律师在提供同理心、创造性和判断力等方面将继续发挥至关重要的作用，这些方面难以由技术自动化完成。

【法律科技对法律教育的影响】：

法律科技与人类律师的未来

引言

法律科技（LegalTech）的兴起对法律行业产生了深远影响。人工智能（AI）、大数据分析和自动化等技术正在改变律师的工作方式，并引发了关于法律科技与人类律师未来关系的讨论。

法律科技对律师工作的潜在影响

法律科技有可能通过以下方式影响律师的工作：

*自动化重复性任务：AI可以执行合同审查、尽职调查和文件起草等任务，从