法律AI治理：加强监督的四个步骤

随着人工智能（AI）在法律组织中的应用加速，重点正在从制定治理原则转向将其付诸实践。随着监管环境的收紧和客户审查的增加，律师事务所必须确保其AI治理框架有效且可证明。Harvey.ai的最新指南概述了四个关键领域，律师事务所可以在其中评估治理的成熟度：访问控制、协作管理、可审计性和采用可见性。

在2026年，AI治理已成为一个紧迫的优先事项，这一趋势受到了诸如《欧盟AI法案》等扩展的监管框架的推动。该法案从2026年8月2日起对高风险系统实施新的合规义务。在美国，2025年的AI政策行政命令继续塑造国家指南，而诸如ISO/IEC 42001人工智能管理认证等认证也在获得关注。像K&L Gates和Ogletree Deakins这样的公司已经获得了这一认证，标志着法律实践向可审计、标准化治理框架的转变。

1. 执行最小权限访问

有效的治理始于对AI工具和数据访问的控制。Harvey.ai强调基于角色的权限的重要性，这些权限需要与组织需求保持一致。管理员应能够根据客户关系或团队结构的变化快速调整访问权限，确保个人只能访问完成工作所需的资源。Harvey的连接器库通过细粒度控制管理外部数据连接，延伸了这一原则。

成熟的标志包括一致的基于角色的权限、无操作中断的轻松访问撤销以及对访问权限的定期审计。这些能力为律师事务所提供了适应的灵活性，同时保持严格的数据保护标准。

2. 管理外部协作

法律工作日益涉及与客户、共同律师和专家的跨组织协作。律师事务所必须确保外部协作通过受治理的工作流程进行，而非通过非正式的共享实践。Harvey的共享空间提供了解决方案，支持通过详细的权限、管理员批准和审计跟踪进行安全的协作。

在该领域的成熟治理表现为明确的审批工作流程、强制执行的数据共享边界以及在关系或项目需求变化时快速撤销访问的能力。

3. 通过数据展示监督

随着监管机构和客户对透明度的要求增加，律师事务所不能再仅依赖于轶事证据来展示AI治理。Harvey的指挥中心提供了组织内AI活动的集中视图，提供了对采用趋势、高价值用例以及对公司政策的合规性的洞察。

成熟的关键指标包括强大的日志记录和报告能力、可导出的活动数据以及基于证据而非假设的治理讨论。这些工具不仅增强了监督，还增强了客户对负责任AI使用的信心。

4. 理解采用情况和业务影响

治理不仅仅是为了减轻风险，还旨在推动采用并创造价值。跟踪AI使用模式的公司可以更好地分配培训资源、优化部署策略并衡量AI投资的业务影响。Harvey的分析工具使组织能够基准化采用趋势，并将AI使用与可量化的成果联系起来。

成熟的标志包括能够跨团队跟踪采用情况、数据驱动的培训计划以及领导层对AI投资回报的可见性。

AI治理：超越政策

尽管工具和控制是必要的，但它们只是方程式的一部分。成熟的治理框架集成了政策、流程和平台级控制，并得到跨职能委员会和培训计划的支持。这种整体方法确保治理工作在操作上有效，并与不断变化的监管要求保持一致。

随着欧盟AI法案2026年8月的执行截止日期临近，公司必须优先考虑审计准备和与ISO/IEC 42001以及NIST AI风险管理框架等标准的对齐。从理想化的政策到操作化的治理的转变不仅是法律要求，也是一个在快速变化的法律市场中的竞争优势。

Image source: Shutterstock

Bookmark