律所采购法律 AI：先问供应商这七个问题
一份面向律所主任、IT 与合规负责人的法律 AI 安全选型指南，覆盖案卷去向、出网控制、权限隔离、模型训练、引文核验、人工定稿和数据退出。
30 秒结论
采购法律 AI 时，先确认案卷去向、权限和责任边界，再比较模型能力。供应商如果不能用具体路径、系统设置和合同条款回答下面七个问题，就不应让真实客户材料进入试用。
为什么这七个问题比“模型有多强”更重要？
法律材料包含客户秘密、个人信息、商业安排和诉讼策略。模型效果可以通过测试比较，但数据一旦越过不清楚的边界，后续很难靠补救恢复。因此，安全选型应先验证系统事实上能做什么，再判断供应商承诺了什么。
这份清单适合律所主任、合伙人、IT、风控与合规负责人共同使用。每个问题都包含“合格答案”和“警示信号”，可以直接放进采购访谈或试用验收表。
1. 客户案卷最终在哪里存储和处理？
合格答案应明确到具体位置：律师电脑、律所私有服务器，还是供应商云端；还应说明文件、向量索引、缓存、备份和日志分别在哪里。
只回答“符合行业标准”“已加密”或“使用国内云”，但不说明实际处理位置。
2. 系统是否存在把案卷送到公网模型的路径？
应当区分敏感案卷任务和一般问题，并说明谁能批准出网、系统如何阻止误传、管理员能否彻底关闭公网能力。仅靠员工承诺或操作手册不够。
默认调用商业大模型，只在提示词里要求模型“保密”，或把脱敏等同于绝对安全。
3. 权限是否真正围绕案件和利益冲突设置？
需要检查权限是否落实到数据库查询和文件访问，而不只是页面隐藏。冲突团队、离职人员和临时协作者应有明确的不可见规则与回收机制。
所有成员共享同一个知识库，或者管理员之外没人能解释某位成员为什么能看到某个案件。
4. 客户材料会不会用于训练模型？
供应商应清楚区分产品改进日志、模型训练、人工支持和故障排查，并在合同、部署说明和技术设置中保持一致。客户案卷不应因默认勾选而进入训练。
只说“我们重视隐私”，却无法指出合同条款、模型供应商政策和关闭训练的技术设置。
5. AI 结论能否回到原文核验？
尽调、合同审查和事实整理中的关键结论，应能定位到文件、页码、条款或证据片段；材料冲突和缺口应单独标记，不能用流畅措辞掩盖不确定性。
系统只给结论或评分，不显示依据；引用内容无法在原文件中复现。
6. AI 能否绕过律师确认直接形成交付？
产品应区分 AI 草稿、待确认事项和律师定稿。事实判断、法律意见、关键修改与对外发送必须保留明确的人工确认节点和责任记录。
把“全自动生成成品”当作核心卖点，却没有待确认区、版本记录或交付前复核。
7. 停止使用时，数据如何导出、删除和验证？
采购前就应确认导出格式、迁移方式、备份保留期限、删除责任和验证方法。私有部署还要明确供应商退出后，机构能否继续访问自己的案卷与产物。
只有在线查看，没有批量导出；合同终止后的备份、索引和日志处理没有书面安排。
如何做最后决定
- 先做路径演示：让供应商用一份虚构材料演示上传、处理、模型调用、导出和删除的完整路径。
- 再核对书面材料：检查演示结果是否与合同、隐私政策、数据处理说明和部署责任表一致。
- 最后做小范围验证：先使用脱敏或虚构案件，验证权限、引文、审计和退出能力，再决定是否进入正式部署。
真正可信的产品，不会要求律所在“更强能力”和“客户保密”之间二选一。
查看 LexWork 如何回答这七个问题
从数据边界、利益冲突隔离、模型调用到审计与律师定稿，逐条查看对应机制。