20万份文件审查，法院如何看生成式AI

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204,444份文件——LinkedIn用25组检索式筛出的目标文档集，成为这场程序争议的焦点。2026年6月30日，美国加州北区联邦法院就 Schulte 诉 LinkedIn 公司案作出发现程序裁定：生成式AI文档审查工具 Relativity aiR 被归入技术辅助审查（TAR）范畴。原告要求禁止前置筛选、扩大工具处理范围、披露更多质量指标，均被驳回；双方仍需继续协商是否调整检索式。

法院先解决的是程序定位。工具采用生成式AI，并不意味着审查标准需要另行提高。法院依据现有发现程序规则、比例原则和双方达成的电子存储信息协议，审查 LinkedIn 的方案是否合理。

25组检索式引发争议

按裁定披露的方案，LinkedIn 拟先用25组检索式缩小保管人文件范围，再由 Relativity aiR 过滤与案件无关的文档。LinkedIn 称，该工具不依赖种子集或训练集，将对文档响应性作出最终判断；诉讼团队则对不同判断类别进行人工抽样复核。原告提出，Relativity aiR 应处理全部保管人文件，不应在工具审查前以检索式筛选数据，并要求披露预计遗漏率、错误率、参与人工复核的人数等信息。

联邦治安法官 Laurel Beeler 未支持这些请求。裁定将 Relativity aiR 认定为一种 TAR，并指出，在原告未提出具体生产缺陷的情况下，不能只因筛选后的目标文档集达到204,444份，就进一步审查对方的审查方法。检索方案仍有讨论空间，法院要求双方协商是否调整检索式。

裁定只评价本案审查方案

法院处理的是本案的发现程序争议。裁定既未认证 Relativity aiR 的准确率，也未认定生成式AI的审查结果当然可靠。法院依据的是 LinkedIn 方案在本案中的合理性、比例性及双方既有的电子存储信息安排。裁定不涉及文件真实性和最终可采性，适用范围也限于本案发现程序；美国各法院对电子取证协议、TAR方法和质量控制信息的要求本就存在差异，不能推定其他司法辖区照此办理。

从裁定理由看，法院仍在看流程：数据范围如何确定、检索条件怎样形成、自动化工具承担哪一环节的判断、人工抽检能否发现和纠正偏差。生成式AI被纳入既有TAR框架后，争议双方仍需围绕具体生产缺陷和程序安排提出主张。

质量指标应在协议阶段约定

对诉讼团队而言，这案的提示很明确：若一方希望获得精确率、召回率、遗漏率或抽样方法等信息，较稳妥的做法是在电子存储信息协议谈判阶段写明。事后要求对方全面披露模型和审查细节，能否得到法院支持，取决于既有协议、案件规模以及是否已发现具体缺陷。

过程记录也很关键：检索式及其修改版本、纳入和排除的数据范围、工具参数、抽样结果、人工纠偏情况，都可能成为法院判断程序合理性的依据；厂商性能说明可以参考，不能替代案件层面的质量验证。人工复核应形成可执行安排：抽样覆盖哪些判断类别、多大样本、多久一次、出现何种偏差时扩大范围，应结合案件风险预先设计；涉及律师保密特权、商业秘密和核心争点的文件，还需更严格的复核和升级机制。

中国团队可借鉴审查留痕

这项美国联邦法院裁定对中国律师和企业法务没有直接约束力，但处理思路可供跨境诉讼、调查及大规模电子材料审查借鉴：采用生成式AI前，先定数据边界、筛选逻辑、访问权限和质量验证方式，并保留足以说明审查过程的记录。AI可以承担部分文档分类和响应性判断，责任仍在律师及当事人。一旦漏检、错误排除或特权信息披露，团队需要依靠日志、抽样和复核记录说明问题出在哪个环节，以及后续做了什么纠正。涉及诉讼审查工具的团队，也可从AI Skill 与 MCP 库的诉讼技能列表中查找相关资源。

资料来源

• 美国政府信息网站（GovInfo），Schulte v. LinkedIn Corp. Discovery Order（2026年6月30日）：https://www.govinfo.gov/content/pkg/USCOURTS-cand-4_22-cv-00237/pdf/USCOURTS-cand-4_22-cv-00237-26.pdf
• Arnold & Porter，Court Declines to Give Generative AI Review Special Scrutiny, Treats It as TAR：https://www.arnoldporter.com/en/perspectives/blogs/edata-edge/2026/07/court-declines-to-give-generative-ai-review-special-scrutiny
• DISCO，GenAI Review Just Got Its Day in Court（2026年7月24日）：https://csdisco.com/blog/schulte-v-linkedin-genai-document-review