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。
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。
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)。
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。
一项研究将《美国国家科学院院刊》4,000 篇 ChatGPT 前摘要与 23 个 LLM 版本的改写配对,发现检测器在模型代际边界处会失效:校准为误报 1% 人类摘要时,边界前可检出逾 99% 的改写,边界后仅 3.8%。
一项研究将九种已发表的自动化说服力评估方法适配到同一设置,并在相同的 15 个大语言模型上运行,发现各方法排名仅弱一致(平均 Spearman ρ = 0.25)。
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。
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。
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。
Harvey与LexisNexis联合推出双方共同开发的首个法律工作流,用于起草完整的驳回起诉动议。该工作流由多个AI智能体在律师审核环节中完成策略规划、逐项检索与起草,检索结果经Shepard's Citations验证,并针对加州、纽约等州法院及联邦Rule 12(b)(6)标准适配程序与格式。
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。
研究将 AI 智能体报告置信度的行为形式化为“Confidence Game”——一种不完全监督下的重复信号博弈,并求解两期模型的马尔可夫完美贝叶斯均衡,发现诚实报告不构成均衡,智能体足够短视时虚高置信度是唯一最优反应。
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。
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。
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。
研究团队提出一套 LLM 辅助主题分析流程,从 18 个月(2025 年 1 月至 2026 年 6 月)的 570 万条 Reddit 帖子摘要中识别并追踪新兴 AI 危害,整理发布 57.5 万条 AI 危害相关帖子数据集及包含 12 个类别、47 个子节点的自下而上 AI 危害分类体系。
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。
OpenAI首席战略官Jason Kwon于10月6日向澳大利亚议会人工智能联合专责委员会表示,公司已强化安全协议,将数据安全事件报告改为即时上报,并建立AI智能体越权行为的"即时干预"机制。
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。
Anthropic 推出扩展版 Cyber Verification Program(CVP),将原 Project Glasswing 与 CVP 整合为三级访问体系,向合格安全团队开放 Claude Opus 5.5、Claude Sonnet 5.5、Claude Mythos 5.1 等模型的高级网络安全能力并降低拦截分类器限制。
Microsoft 与 NVIDIA 合作发布主权 AI 白皮书,围绕控制、选择、灵活性和韧性四项原则,提出按工作负载评估数据、访问、治理、基础设施与运营控制需求的框架。
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。
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。
河南省鹤壁市山城区检察院在国庆长假期间发布AI视频出游避坑指南,提醒游客在旅行中警惕潜在法律风险。该指南以“游”法护航为主题,旨在帮助公众安心度过假期。
Relativity CEO Phil Saunders 在芝加哥 Relativity Fest 媒体简报会上确认,自 2028 年 1 月 1 日起所有新事项须托管于其云平台,不再进入本地 Relativity Server。
美国联邦法官对犹他州 SB 73 作出初步禁令,阻止其针对 VPN 的年龄验证条款生效。法院认定该法要求平台对用户地理位置做到"完美定位"以避免严格责任,而这一技术目前不可能实现,且可能违宪加重州外负担。EFF 此前已就犹他州商务部拟议合规规则 R152-78B 提交反对意见。
Noah Waisberg 在五年前将 AI 合同分析公司 Kira Systems 出售给 Litera 后,保留 Kira 底层技术及约 30 名员工创办了 Zuva。
LawNext 作者将担任 Masters AI 会议主持人,Dallas 场于 10 月 7 日举行,后续为 Philadelphia 11 月 11 日和 Miami 12 月 8 日。
随着 iOS 27 上线,Apple 为语音助手 Siri 推出多项新 AI 功能,EFF 在最新一期 EFFector 通讯中讨论 AI 手机功能的隐私问题,并介绍如何限制 Apple 新 Siri AI 可访问的数据。EFF 的 Thorin Klosowski 还解释了在设备端计算与在外部服务器计算的 AI 手机功能之间的区别及其对数据保护的影响。
在 Harvey FORUM 悉尼场,Macpherson Kelley 全国首席管理律师 Grant Guenther、Phi Finney McDonald 董事总经理 Ben Phi 与 Gilchrist Connell 首席 AI 与知识官 Samantha Hocking 分享了各自精品律所应用 AI 的做法。
美国联邦民事诉讼 Rule 26(a)(1) 要求当事人无需等待证据开示请求即须主动披露可能掌握可开示信息的人员、文件与 ESI、损害赔偿计算及保险协议,披露范围以当时合理可获得的信息为限。默认期限为 Rule 26(f) 会议当日或会后 14 天内,会后被送达或追加的当事人一般为送达或追加后 30 天。起草应以现行诉状界定争点,再对照案卷材料核实人员、文件与损害数额,而非套用模板。
Harvey 的 Connector Library 让管理员启用连接器、用户一次授权后,即可在 Harvey 内调用 Outlook、Gmail、iManage 等外部服务,目前用户已持有超过 110,000 个连接,AI 智能体每周发起数万次连接器工具调用。
Harvey 将于今年秋季在波士顿开设办公室,以更紧密服务新英格兰地区的律所与企业法务团队。其客户包括 Ropes & Gray、Mintz、Foley Hoag、Verrill 等律所,以及 DraftKings、athenahealth、Toast 的法务团队,并与波士顿大学法学院项目合作。Harvey 目前在波士顿已有 10 名员工,正招聘销售、招聘、法律工程和客户成功岗位。
随着欧盟《人工智能法案》基本权利影响评估(FRIA)要求临近,隐私与 AI 治理团队普遍只评估 AI 系统本身,却忽视决定系统能访问、组合和暴露哪些信息的连接器与检索层权限。实践中连接器被赋予的权限往往比模型架构更关键:再先进的模型也无法检索其触及不到的信息,而权限过宽的普通模型反而会带来隐私与保密风险。
美国第三巡回上诉法院就 Thomson Reuters 与已关闭的 AI 法律研究公司 ROSS Intelligence 的版权纠纷发布意见,但该意见目前处于密封状态,公众无法查看。法院同时下令双方在 10 日内提交拟议的删减内容及理由,法院随后决定是否采纳并择机解封。
哈佛与南加大法学教授 2025 年发表于《芝加哥大学法律评论》的研究显示,大型企业破产的平均时长已从约三年降至约三个月。重组工作依赖对海量、杂乱数据的语境理解,而输出必须精确、稳定、可追溯,通用 AI 工具在此容易失效。专用 AI 以 DIP 命令、关键供应商动议和重整计划确认听证等重组专属材料为基础,可提升精确性与可追溯性。
Anthropic 研究发布机器人暴露指数,基于当前机器人执行工作任务的能力评估:机器人可完成美国 74% 的体力任务,占全部工时的 34%,但大多限于受控环境。
监管前瞻扫描是系统性识别和评估新兴法律、法规、指南及执法趋势的流程,帮助法律团队提前判断变化是否适用于自身并启动合规工作。文章区分了前瞻扫描(关注将发生什么)、监管监测(追踪已生效变化)与监管变化管理(落实义务、责任人和期限),并指出更多监管警报不等于更好的情报,关键在于按监管边界排定优先级。识别变化只是起点,后续仍需完成适用范围判断、义务映射、政策与合同审查及差距分析。
Model Context Protocol(MCP)已成为 AI 智能体连接内外部数据源的事实标准,其最新版本新增企业托管授权支持,企业可通过 Okta、Microsoft Entra ID 等现有身份提供商为智能体建立集中访问控制平面,决定哪些智能体可访问哪些系统。但文章指出,当 AI 智能体出错时,多数企业仍无法查明其行为及授权来源,问责缺口依然存在。
Harvey 推出 Agentic Search,可在 iManage、SharePoint 和 Google Drive 中以自然语言描述需求,无需先选定文件即可检索关联文档,结果附来源引用。该功能已上线 Harvey Assistant 和 Harvey for Word Add-in,并沿用各人在原系统中的访问权限,无权查看的文档不会出现在检索结果中。
电子前沿基金会(EFF)推出播客《隐私捍卫者》,首集由刚结束 26 年 EFF 任职(含 11 年执行董事)的 Cindy Cohn 对话 EFF 联合创始人 John Gilmore,回顾其与 Mitch Kapor、John Perry Barlow 共同创立 EFF 的经过。