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#法律科技

今日 1 条
10月8日周四
  1. arXiv cs.CY12

    风险上限与发展截止期限:安全生产率不确定下如何为 AI 发展定速

    针对安全生产率未知时监管者能否同时承诺风险上限与发展截止期限的问题,研究指出若最终模型未受保护的风险高于上限,则需具备最低安全知识存量,两项承诺只有在能排除低效研究时才成立。在仅含状态风险、安全产出恒定且知识完全迁移的校准下,先学习再重放开发、并为安全预留闲置算力,所需生产率仅比必要下限高 3.3%。固定算力分配的规则锁定的是日期而非风险。

  2. arXiv cs.CY38

    无规则裁决:LLM 合规系统中的监管规则敏感性诊断与审计

    一项针对五个模型、20 个监管与平台政策领域的研究发现,删除、替换或否定所依据的监管规则后,模型合规裁决往往不变,内部合规表征也几乎不移动。其中 guard 模型规则敏感性最低、准确率仅 51%,接近随机水平,而通用模型为 90-92%。在删除规则会改变原正确预测的案件上,模型能紧密跟踪规则;更好的提示或对内部表征的直接干预均无法弥合这一差距。

  3. arXiv cs.CY22

    德国初创企业 AI 洗白审计:营销主张与认知的混合方法研究

    一项针对德国初创市场的混合方法研究审计了 100 家初创企业并访谈 63 位专家,发现 AI 洗白主要表现为无实证依据的能力主张、无方法论的性能数字和未披露局限的宣称。38% 的样本被标记存在中度或严重伦理问题,涉及监控及受监管领域的自动化决策。研究建议将初创企业的 AI 主张纳入披露要求,并向监管机构、投资者和消费者保护机构提供该标注手册用于常规审计。

  4. Anthropic Research28

    Anthropic 推出开源软件漏洞扫描服务 OSS Scanner

    Anthropic 推出面向开源生态的自愿加入式漏洞扫描服务 OSS Scanner,由最强模型免费提供定期安全扫描,输出完全由模型生成、不经人工复核。此前六个月扫描发现逾 29,000 个候选漏洞,仅人工复核约 6,000 个,已向主动索取的维护者直接发送近 5,000 份报告。在 48 个项目 97 个高危漏洞的验证中,85 个(88%)达到其协同漏洞披露流程标准,仅 1 个为误报。

  5. Harvey Blog15

    Harvey:合同义务管理必须跟随合同变更

    合同义务管理需追踪已签署协议对各方的要求、到期时间及触发条件,而非仅记录条款摘要。World Commerce & Contracting 2025年8月研究显示,合同管理不善导致平均价值侵蚀达8.6%。Harvey 可读取已签署合同并识别义务内容、触发条件及影响因素,使登记册反映条款实际要求。

  6. arXiv cs.CY62

    研究审计法律思维链忠实性:模型援引法条与裁判结论依赖脱节

    一项针对法律推理的研究对七个开源模型(8B至70B)在四个基准上做反事实审计,固定案件事实后替换模型援引的法律依据,观察裁判结论是否随之改变。结果显示,模型在66.7%至100%的生成中援引了正确依据,但结论随依据变化的比例仅为0.0%至21.7%(CaseHOLD)、30.0%至76.7%(ECHR与SCOTUS)和43.3%至50.0%(ContractNLI)。

  7. arXiv cs.CY12

    恶意 AI 集群对非洲民主与发展的风险分析:以马里和埃塞俄比亚为例

    研究将"恶意 AI 集群"定义为用于影响行动的协调、持续、自适应多智能体系统,并区分于 AI 辅助内容生产与集中管理的合成人设。作者以马里和埃塞俄比亚为例,分析自动化影响如何渗透社区、制造虚假共识并侵蚀对治理与发展的信任,指出非洲语言与训练数据不对称可能既限制影响能力也削弱防御。文章提出将技术保障与平台问责、公民机构及区域协调相连接的分层治理路径。

10月7日周三
  1. arXiv cs.CY21

    研究:在线研究平台中 AI 辅助提交虽罕见且高度集中,却普遍获批准

    一项针对高质量在线研究平台 2,500 名参与者的调查发现,AI 辅助提交仅占 1%,且 3 年多未见增长,但 5% 的参与者贡献了 64% 的辅助提交。在明确禁止使用 AI 的研究中,参与者几乎仍能获得报酬,批准率与未辅助提交相近;半数辅助提交为封闭式回答,超出平台大语言模型检测器的覆盖范围。

  2. arXiv cs.CY22

    Telegram 诱骗陷阱代币(Bait-and-Trap):DEX 拉高出货骗局的检测与分析

    研究监测 83 个用于协调拉高出货的 Telegram 频道,在 BNB Smart Chain 和以太坊上收集 3,677 起事件,发现 DEX 上的骗局机制与中心化交易所根本不同:组织者围绕蜜罐代币设计骗局,智能合约允许 Telegram 订阅者买入却禁止卖出,受害者无法收回资金,该机制被命名为 Bait-and-Trap。

  3. arXiv cs.CY15

    用理解审计缓解自动化 AI 研究风险

    针对前沿 AI 实验室大部分代码已由 AI 编写、人类监督不足的安全风险,研究者提出"理解审计"机制:由负责人员向独立审计员解释研发贡献以证明其理解,未通过则暂停该贡献的开发直至整改,重复失败后果升级。对领先开源 AI 项目的分析发现,代码产出增加而每行代码的人工审查评论率下降,自动化批量账号的评论率更低。研究者主张实验室配备嵌入式独立审计员开展此类审计。

  4. IAPP News20

    将数据最小化原则应用于 AI 治理

    文章主张将隐私领域的"数据最小化"原则改造为"治理最小化",用于 AI 治理的组织设计。作者指出,企业常对动态技术套用一刀切蓝图,多部门叠加重复管控流程,拖慢价值交付;EU AI Act 要求按风险分类合规,且需区分"提供者"与"部署者"角色。简单企业聊天机器人、自主 AI 智能体与主权 RAG 架构的合规要求各不相同,不应强行套用同一流程。

  5. Harvey Blog45

    Harvey 构建 MCP 政策引擎:为 AI 智能体调用合作方 MCP 工具设置运行时管控

    Harvey 在重建 Connector Library 时构建了 MCP 政策引擎,在模型之外的编排层执行策略,管控 AI 智能体在工作流中使用合作方 MCP 工具的方式。该引擎针对工具投毒和“拉毯”两类攻击,从参数的信息承载量与控制权限评估工具风险,并在接入前对每个 MCP 服务器进行安全审查。

  6. arXiv cs.CY22

    CYBERFORT:面向中小企业落地欧盟《网络弹性法案》的合规链平台

    开源合规平台 CYBERFORT 面向欧盟《网络弹性法案》(CRA),通过范围自评估、挂钩附件一与漏洞处理义务的题库及合规检查引擎,将每项答案关联到控制措施、政策与机器验证证据。其核心“合规链”把产品风险经控制与政策追溯至所满足的 CRA 义务,再经证据延伸至技术文档与欧盟符合性声明。平台已部署并服务首批 43 家机构,并完成针对 SIEM/XDR 产品的端到端案例研究。

  7. IAPP News18

    私募资本机构如何为 AI 智能体建立决策权登记册

    私募资本机构的隐私团队在完成隐私项目与 AI 政策后,仍面临政策无法回答的问题:AI 智能体参与投资流程时,是否有一名具名人员对决策负责、并留有记录。文章指出,这一缺口即隐私领域长期讨论的"问责缺口",而 AI 治理更快走到了同一步;面向普通软件的控制措施默认系统照指令行事,但 AI 智能体在既定范围内自行选择行动,使缺口进一步扩大。

10月6日周二
  1. EU AI Act Newsletter38

    EU AI Act Newsletter #112:欧盟推动全球 AI 安全监管机构,本土执法进度与资源遭质疑

    欧盟科技主管 Henna Virkkunen 在 RAID 会议上承诺,尽管美国反对,仍将继续推动达成 AI 安全国际协议,并支持由芬兰、挪威牵头、另有 20 国签署的国际 AI 安全监测机构倡议。与此同时,欧盟在 AI Act 执法进度和资源投入上面临内部批评。

  2. arXiv cs.CY12

    纽约市高中匹配中的个性化推荐与拥堵缓解:避免推荐引发拥堵、缩小机会差距

    针对纽约市高中匹配,研究者提出拥堵感知的双层“优化—模拟”推荐分配方法,并在2025-26招生周期开展随机对照试验。结果显示,16.4%的处理组申请人将推荐项目列入志愿,对照组为10.5%(相对提升57%,p=0.011);5.6%的处理组申请人匹配到此类项目,对照组为3.3%(相对提升71%,p=0.071),且无处理组申请人被推荐项目拒绝。

  3. arXiv cs.CY12

    从算法边缘化到AI中介的文化再中心化:文化根基AI能否让客家语言文化重回主流社会?

    一篇概念性研究笔记提出连接算法文化边缘化、文化根基与AI中介文化再中心化的框架,以台湾客家话为例,提出八项命题供后续实证研究。算法文化边缘化包含表征不对称、功能排斥、同质化改造与递归反馈四重互动;文化再中心化则关注可及性、实际语言使用、公共可见度、参与和新知识流通的变化。核心论点是AI可及性的扩大应与语言变体保留和社区权威并行评估,且不应假定AI能替代代际传承。

10月5日周一
  1. arXiv cs.CY12

    功率消耗能否约束隐蔽算力?AI 治理中模拟验证的局限

    针对前沿 AI 条约中限制算力的外部验证问题,研究推导出功率轨迹无法排除的最大隐藏算力占比 β 的闭式解。在 NVIDIA A100 GPU 上实测最坏情况下 β = 1.16,对抗性等能量策略至少可隐藏 β = 0.41 的算力,表明仅靠模拟功率测量对算力的约束较弱。若验证方能在观测工作点重新执行申报任务,最大受限情形下 β 可降至 0.059。

  2. Future of Privacy Forum38

    前沿 AI 隐私基准测试:为何需要标准化隐私基准

    前沿 AI 系统在匿名化、数据最小化和数据共享等方面带来隐私风险,但目前缺乏评估 AI 系统隐私风险的标准化方法。Future of Privacy Forum 的文章指出,标准化隐私基准可为开发团队提供可追踪的具体目标,为第三方评估者提供统一工具,并帮助部署方比较供应商和开展风险评估。

10月4日周日
10月2日周五
10月1日周四