论文摘要 · 2026-07-20 · Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America
法律领域人工智能性能验证的必要性与制度性课题分析
There is no free benchmark: An institutional view of legal AI benchmarking
- 做了什么
- 分析了为验证法律AI工具的性能与风险而进行公共基准测试的必要性以及制度设计课题。
- 核心结果
- 指出法律AI生态系统缺乏信息透明度，在设计基准测试制度时需要采取谨慎的方法以防止操纵或扭曲。
- 意义
- 表明为了在法律领域安全且负责任地使用AI，符合资源和约束条件的定制化基准测试策略至关重要。
研究背景
尽管对在法律领域应用AI的期望很高，但缺乏关于广泛销售的工具的实际性能和风险的信息。特别是美国首席大法官的年度报告中指出了模型捏造事实和法律等幻觉现象的风险。
方法
诊断了法律AI生态系统的黑箱问题，并分析了设计AI性能评估基准测试制度时面临的挑战。此外，讨论了使制度模式与资源及约束条件相匹配的方案。
主要结果
表明与其他领域不同，法律AI面临缺乏性能和设计信息的透明度缺失问题，且基准测试也存在被扭曲或滥用的风险。因此提出，与其寻求单一的最佳方案，不如根据可用资源采取多样化的基准测试策略。
局限与待确认之处
摘要中未给出具体的基准测试数值或针对特定AI模型的实证测试结果。
术语解释
- 基准测试 — 客观测量和比较人工智能性能与安全性的评估方式
- 幻觉 — 人工智能生成看似合理但完全虚假的事实、法律或先例的现象
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