夜雨聆风本期周报收集了近两周内部分AI法律应用中信息泄漏风险、数据安全等相关案例和政策法规动态。通过真实发生的案例，以及正在建设/推进中的政策法规，客观看待AI目前在法律领域应用中的天然局限性和潜在可能性。这些局限对各个法律细分领域具有一定普适性，也希望能够为刷到本篇内容的各位朋友，在如何妥善使用AI方面带来一些思考和启发。
周报最后还有本篇周报制作的”幕后花絮“，为大家呈现这篇内容在人工审核过程中都被发现了哪些AI幻觉情况。无论大模型自身能力多强，计价多贵，幻觉现象始终不可避免。
声明：本内容为使用AI agent+自建技能辅助生成，已通过人工二次审核。搬运需标明出处。
AI 领域案例与法规动态
时间范围：2026年03月29日–2026年04月13日
一、AI 领域案例
【案例1】使用开源人工智能导致沟通保密性及法律职业特权的丧失 [2026] UKUT 81 (Hamid / Munir)（已有裁判）
案件名称：UK v Secretary of State for the Home Department [2026] UKUT 81 (Hamid / Munir)
法院级别：英国上级裁判所（移民与庇护分庭）
案件背景：本案是英格兰法院/裁判所首次直接裁定使用开源AI工具上传保密文件对法律职业特权（legal professional priviledge）的影响。案件涉及两起独立案件的合并判决：一名法律顾问将客户通信和内政部决定书上传至公共AI工具（如ChatGPT）用于制作摘要，随后意识到构成数据泄露并自行向监管机构（ICO和SRA）报告。裁判所同时处理了AI生成的虚假法律引用问题。
法院裁判要点：上级裁判所明确裁定：将保密文件上传至开源AI工具，等同于将信息置于互联网公共领域，因此构成违反客户保密义务并放弃法律职业特权。裁判所特别区分了开源AI工具（如ChatGPT）与封闭源AI工具（在安全网络内运行），指出只有后者可能保持保密性。裁判所还指出，一旦特权被放弃，即不可恢复。
猪蹄洞察：① 这是英国法域首个直接将使用公共AI平台与特权放弃挂钩的司法裁决，与美国Heppner案(见后文）形成跨大西洋呼应——两个主要普通法法域现已一致认为公共AI平台上传保密信息将导致保密性和特权丧失。② 实务建议：企业需要审查并妥善指引员工正确使用公共AI工具处理信息；律所工作流如想融入AI需明确AI工具闭源性质但也需同时评估此类工具是否真的好用达到提升效率的成果；制定AI使用政策区分"开源/公共"与"封闭/企业"AI工具。③ 本案虽产生于移民法背景，但裁判所明确指出其原则适用于任何处理特权或保密信息的组织。
来源链接：https://www.nortonrosefulbright.com/en/inside-disputes/blog/202604-court-guidance-that-use-of-open-source-ai-waives-confidentiality-and-legal-professional
【案例2】Brigandi AI幻觉制裁案（已有裁判）
案件名称：Brigandi AI幻觉制裁案
法院级别：美国俄勒冈联邦地区法院
案件背景：2026年4月4日，美国联邦治安法官 Mark Clarke 作出了美国法律史上因AI生成幻觉导致的最高金额律师制裁判决。律师 Stephen Brigandi 在三份法庭文件中提交了23个虚构法律引用和8个虚假引语，均由人工智能生成。法院认定这不仅是疏忽，而是构成了对司法系统完整性的持续欺骗行为。Brigandi 还销毁了可能提供AI使用证据的电脑。
法院裁判要点：法院判处Brigandi $96,000的直接制裁（含$15,500纪律处罚和$80,500对方律师费），加上对其共同律师的处罚，总金额超过$110,000。
猪蹄洞察：① 此案代表了AI幻觉制裁的一个新里程碑——$110,000的总罚款金额是此前最高记录的数倍。② 实务建议：不要因为某款大模型市场份额大、定价高、输出常附带来源链接，就默认其产出可靠（见花絮）。所有大模型均存在不同程度的幻觉风险，法律从业者必须对AI产出逐一人工核验，尤其是案例引用、法条编号和判决内容。③ 电子数据取证（digital forensics）可用于开示AI使用证据，销毁可能包含AI使用证据的设备将被视为加重情节。
来源链接：https://www.theethicsreporter.com/article/stephen-brigandi-ai-hallucinations-110000-sanctions-april-2026
【案例3】学者评析：United States v. Heppner以及Warner v. Gilbarco, Inc.
评析人：Steven Teppler，Mandelbaum Barrett PC 律所律师
评析来源：“Does Using AI Waive Attorney-Client Privilege? Recent Federal Courts Say: It Depends”，发表于JD Supra
发表时间：2026年3月12日
核心要点：
Heppner案中，法官Rakoff裁定被告使用公共AI平台（Anthropic的Claude个人版）生成的文件不受律师-客户特权保护 Warner案中，法院则认定AI生成材料可受工作成果保护 两案结论相反，取决于律师是否参与指导AI使用 Heppner案确立三项关键原则：AI不是律师，与AI的沟通不构成特权通信；公共AI平台的服务条款允许披露用户输入，因此不存在合理保密期待；事后将AI生成文件分享给律师不能追溯获得特权保护
猪蹄补充：两个案件多维度对比见下表
United States v. Bradley Heppner (S.D.N.Y.) | Warner v. Gilbarco, Inc. (E.D. Mich.) | |
① 虽然两起案件的法院分属不同州，但均为联邦法院，均适用《联邦民事诉讼规则》（Federal Rules of Civil Procedure）中关于工作成果保护原则（work product doctrine）的Rule 26(b)(3)(A)细则。由于两案均涉及在AI时代背景下对同一法律条款的理解与适用，且最终判决结果完全相反，因此具有较高的对比价值。
② 两个当事人均在没有律师指导的情况下自行使用AI，但两个法院在工作成果（work product）的分析角度存在差异：Heppner 法院侧重于相关AI材料是否在律师指导下生成；Warner 法院则侧重于使用AI工具是否构成向对方当事人披露。该角度差异可能受到刑事案件与民事案件属性差异的影响。在刑事案件中，当事人通常不会成为 pro se 自诉人（若拒绝律师辩护，法院还需启动额外程序进行确认）；而在民事案件中，当事人成为 pro se 自诉人则相对更为便捷且普遍。因此，法院在刑事与民事案件中对当事人使用AI的态度及分析路径可能存在差异，从而导致在该争议问题上出现不同判决结果；后续相关案件仍有待持续观察。
来源链接1：https://www.jdsupra.com/legalnews/does-using-ai-waive-attorney-client-1921114/
来源链接2：https://perkinscoie.com/insights/update/heppner-and-gilbarco-courts-apply-privilege-and-work-product-protection-generative
来源链接3：https://harvardlawreview.org/blog/2026/03/united-states-v-heppner/
【案例4】学者评析：基于 United States v. Heppner 案的客户AI使用风险分析
评析人：Sarah Sawyer、Russell Berger，Offit Kurman律所
评析来源：“Protecting Privilege in the Age of AI”，发表于JD Supra
发表时间：2026年3月31日
核心要点：
客户在公共AI平台上输入保密信息可能等同于向第三方披露 律师有义务告知客户AI使用的风险，并在聘用协议中明确AI使用政策 客户在会见律师前使用AI分析自己的法律问题，可能无意中使后续与律师的沟通丧失保密特权 律师不仅需要管理自身的AI使用风险，还需主动教育客户关于AI使用的保密影响
来源链接：https://www.jdsupra.com/legalnews/protecting-privilege-in-the-age-of-ai-64740/
【案例5】学者评析：Trinidad v. OpenAI 自愿披露与商业秘密保护的丧失
评析人：IPWatchdog分析文章
评析来源：“Navigating Recent Developments in Generative AI and Trade Secret Protection”，发表于IPWatchdog
发表时间：2026年4月5日
核心要点：
法官裁定原告未能证明其采取了合理保密措施，因其承认使用OpenAI的产品ChatGPT开发了声称的框架，这意味着她'自愿'将声称的商业秘密分享给了OpenAI。 这是首个直接裁定向公共AI平台自愿披露信息导致商业秘密保护丧失的判例 OpenAI的使用条款明确规定用户的输入和输出可被用于其服务，进一步削弱了商业秘密保护主张 AI平台的使用条款（尤其是关于数据再利用的条款）现已成为商业秘密保护的关键考量因素
来源链接：https://ipwatchdog.com/2026/04/05/navigating-recent-developments-in-generative-ai-and-trade-secret-protection/
二、AI时代政策法规变化
【政策法规1】CNCERT AI Agent（OpenClaw）安全风险提示 & MIIT AI Agent使用安全建议（已生效）
政策法规名称：国家互联网应急中心AI Agent（OpenClaw）安全风险提示 & MIIT AI Agent使用安全建议
发布机构：国家互联网应急中心(CNCERT) & 工业和信息化部(MIIT)
时间：2026年2月（MIIT首次预警）/ 2026年3月10日（国家互联网应急中心高优先级安全公告）/ 2026年3月23日（国家互联网应急中心与中国网络空间安全协会联合发布安全使用指南）
适用范围：适用于中国境内所有部署或使用AI Agent的政府机构、国有企业、金融机构和个人用户
主要内容：
CNCERT于2026年3月10日发布高优先级安全公告，警告OpenClaw存在四大安全风险：默认配置安全性弱、需要高系统权限、恶意插件威胁、提示注入攻击（prompt injection），发现超过4万个暴露在公网的未受保护实例 MIIT和国务院国资委发出通知，要求政府机构和国有企业限制OpenClaw部署，部分机构要求卸载并清除数据 2026年3月23日，CNCERT与中国网络空间安全协会联合发布面向个人用户、企业、云服务提供商的安全使用最佳实践指南；4月4日，全国网络安全标准化技术委员会（TC260）发布2026年工作成果总结，明确列出AI应用安全分类分级和AI数据安全与个人信息保护研究方向和计划
猪蹄洞察：① 实务建议：企业需审计AI Agent的部署情况，确保符合国家层面各安全建议（最小化权限、隔离部署、审核插件来源、持续监控补丁）和最佳实践；跨国企业应注意与国内的跨境数据流动和技术协作。② AI Agent时代的数据泄露风险已从"被动泄露"升级为"主动操作风险"。
来源链接1：https://www.globaltimes.cn/page/202603/1356733.shtml
来源链接2：https://www.cert.org.cn/publish/main/11/2026/20260323113411436406469/20260323113411436406469_.html
来源链接3: https://www.security.land/china-openclaw-ai-security-alert-cve-2025-11251/
来源链接4: https://www.tc260.org.cn/portal/article/2/3d841d17f2d1419eba45379231171242（猪蹄：真正有用的信息在页面最下方的附件，可下载到本地。公众号文章不支持直接上传附件）
【政策法规2】多项政策法规综述：加州行政令 N-5-26、白宫国家AI政策框架、NAIC 2026春季会议-AI/网络安全决议
多项政策法规综述：加州行政令 N-5-26、白宫国家AI政策框架、NAIC 2026春季会议-AI/网络安全决议
时间：2026年3月30日（加州行政令）/ 2026年3月20日（白宫框架）/ 2026年3月22-25日（NAIC春季会议）
主要内容：
加州州长纽森于2026年3月30日签署行政令N-5-26，规范加州州政府AI采购和部署，要求在120天内完成多项交付成果，建立负责任的生成式AI使用原则 白宫框架提出七大立法建议支柱，包括联邦统一AI监管、消费者保护、AI开发者责任义务（duty of care）等，总体鼓励联邦法律优先于州法 NAIC 2026春季会议（3月22-25日在圣地亚哥举行）审议了第三方数据和模型监管、保险公司AI使用、网络安全准备和消费者隐私等关键议题
猪蹄洞察：① 与AI信息泄露/保密义务的关联：加州行政令对AI采购的规范直接涉及政府数据在AI系统中的保密性和安全性，为私营部门AI采购提供参考模板。加州的AI采购标准可能成为其他州的参照基准。
来源链接1：https://www.alstonprivacy.com/california-jumps-into-ai-procurement-with-state-governing-principles-in-an-executive-order/
来源链接2: https://www.alstonprivacy.com/key-ai-cybersecurity-and-privacy-takeaways-from-the-naic-2026-spring-meeting/
来源链接3: https://www.hklaw.com/en/insights/publications/2026/03/white-house-releases-a-national-policy-framework-for-artificial
新闻来源已标明。2026年04月14日
幕后花絮
本篇周报内容中被猪蹄发现的AI幻觉总结如下：
1. 跨源污染：案件A信息被“张冠李戴”到案件B上
2. 多条信息融合，但未提供精确来源
3. 同上，多信息源拼接，但并未提供所有来源链接
4. 所提供来源链接无法打开、AI“犯懒”不进行新一轮验证，仅基于过往经验回答
