心理法律报告的不可妥协原则
作者：娜塔莎·格伯（Natasha Gerber） · 2025年9月27日 04:04
图片：Bill Gallery/AdobeStock
第一部分已明确指出：人工智能无法替代专家证人的独立判断。本周，我们将聚焦问题的尖锐面——当技术未经测试和问责便进入法庭时，所面临的法律和伦理风险。
伦理与专业保障：心理法律报告的不可妥协原则
心理法律报告是受伦理、法律和证据标准约束的专业产物，不能外包给非人类工具。
南非健康专业委员会（HPCSA）明确要求所有注册从业者必须对自身撰写和提交的专业内容承担个人责任，包括在医疗法律语境中。
根据HPCSA《行为伦理准则》（第2册规则13(a)）：“从业者须对其专业决策和行为承担个人责任……”
参阅：平衡算法与共情：人工智能在南非心理法律实践中的角色
在实践中，这意味着工业心理学家（IOP）必须能够解释并捍卫报告中的每个观点，无论是在专家证词还是同行评审中。任何软件自动化都无法转移这一责任。过度依赖人工智能进行职业和收入预测或轨迹分析——尤其在缺乏人工监督的情况下——将使从业者面临伦理违规、专业制裁和法律挑战。
尽管本文基于工业与组织心理学范畴撰写，但专家报告的法律维度同样关键。正如Brits Law知识产权与商业法律部门董事兼律师安里奇·范·斯特赖普（Anrich van Stryp）所指出，生成式AI在心理法律报告中的应用引发了关于证据可采性、专业责任、知识产权和数据隐私的重大风险。南非法律要求专家意见必须来自行使独立判断的合格专业人士。不可验证的机器输出既无法满足1988年第45号《证据法修正案》的可靠性要求，也无法达到《法院统一规则》第36(9)条规定的独立性标准。
范·斯特赖普补充指出，在霍尔茨豪森诉鲁特案1997 (4) SA 766 (W)中，法院确认可采性需要可经交叉质证验证的透明方法论——而晦涩的“黑箱”AI方法恰恰缺乏这些标准。国际法也反映类似要求：英国《民事诉讼规则》第35部分要求专家具备独立性和方法透明度，而欧盟《人工智能法案》(2024)将法医和医疗AI应用归类为“高风险”，要求人工监督和可审计性。由AI生成的心理法律证据无法满足这些证据保障措施。
生成式AI存在公认的幻觉内容风险，其定义为：“幻觉文本呈现出流畅表象……实则背离事实且无意义。它看似基于真实语境，但实际难以指定或验证此类语境的存在。”（Ji等人，2023年《自然语言生成中幻觉现象调查》，《ACM计算调查》）
这并非理论担忧。生成式AI系统常被证实会曲解法律引用、虚构作者、捏造参考文献，或以不透明且不可验证的方式从不完整输入中推断。在专家证据语境中，特别是在法庭作证或接受交叉质证时，单个不可验证主张就可能成为质疑报告可信度、损害从业者专业声誉的依据。
在数据隐私方面，HPCSA第5册（保密指南）和《个人信息保护法》(PoPIA)对健康专业人员存储、处理和传播个人及医疗信息设定了严格义务。将索赔人记录提交至无安全保障平台用于“AI起草”即违反这些标准，使敏感数据面临真实风险。
范·斯特赖普进一步强调，当心理法律报告包含第三方雇主记录、教育记录或心理测量测试材料时，未经事先同意将此类专有信息上传至AI平台构成版权侵权和违反合同保密义务。这不仅是法律风险，还可能违背负责任数据处理和专业信任的伦理标准。
参阅：将人工智能引入法庭：心理法律工作的新时代
目前，没有任何公开可用的AI系统能满足所需的加密、同意或专业可审计标准；且AI无法签署报告、出庭作证或对其内容承担问责。
警示而非规范：AI无法形成心理法律意见
在高诉讼量案件中，自动化看似高效。但心理法律意见是高风险的专业推理行为，需满足科学、伦理和法律可采性要求。
关键在于，当前没有AI工具能满足以下专业、证据和法律门槛：
- HPCSA《行为伦理准则》（第2册第6.2节）：从业者须证明所有专业决策并亲自核实报告内容
- HPCSA《保密指南》（第5册第4.1.1节）：向第三方披露敏感信息需明确同意和严格安全措施
形成心理法律意见的过程远不止于将事实与公式对齐。它要求工业心理学家解读索赔人背景、既定限制与公开劳动力市场现实之间最可能的职业轨迹的复杂相互依存关系。若不经模板化或半自动化处理，这一过程将面临违反专业和法律标准的风险。
生成式AI工具在受监管的心理法律实践中仍属固有不可靠。如Ji等人(2023)所证实，当提示包含歧义或需领域特定验证时，这些系统常生成看似合理但缺乏依据的回应。准确性幻觉可能带来专业危险。
心理法律报告并非数据呈现，而是在不确定性和后果条件下进行的应用判断。它需要案例特定推理、基于证据的纪律性和伦理约束，这些都无法通过自动化复制。
责任担忧同样显著。范·斯特赖普指出，根据南非法律，过失性错误陈述适用于其报告用于诉讼的专家。若工业心理学家整合的AI生成材料被证实不准确、捏造或误导，将同时面临侵权责任和HPCSA制裁。值得注意的是，AI提供商排除对其输出专业使用的责任，使责任完全落在从业者身上。国际法亦呼应此点：英国法院裁定专业人士依赖有缺陷的AI建议时仍需担责，而欧盟AI法案要求对高风险系统的操作承担人工问责。
数据保护与隐私框架进一步加剧这些风险。范·斯特赖普强调，2013年第4号《个人信息保护法》(PoPIA)强化的宪法第14条施加了严格安全控制，并禁止无保障的跨境数据传输。未经明确同意将索赔人记录上传至境外AI服务器属非法出口，使从业者面临民事责任和监管制裁。这些规定与《通用数据保护条例》和英国《数据保护法》一致，均限制在无明确同意、充分保护和人工监督情况下处理或出口敏感个人、职业及健康数据。
前进方向：锚定式创新而非AI主导替代
将技术融入心理法律实践本身并非问题。事实上，负责任的创新——在理解工作伦理、证据和专业要求的人员指导下——可支持及时、准确且可辩护的产出。
然而，AI必须作为增强工具而非假设替代品。它或可协助从业者验证的合法参考文献检索；但绝不能用于形成或证明核心专业意见——尤其是该意见将作为诉讼中的专家证据时。
风险并非假设。在心理法律报告中不当使用生成式AI可能损害证据可采性、违反伦理和保密义务、影响证据准确性——使工业心理学家面临纪律处分或法律制裁。
算法无法在心理功能、职业能力和劳动力市场动态的交叉点上替代工业心理学家的角色。
心理法律界必须摒弃将AI视为替代品的做法，转而发展以协作、验证和法律-伦理审查为基础的伦理AI支持规范——而非市场热情。
最终说明
本文基于专业视角撰写。其目的并非否定技术，而是强调心理法律应用必须始于清晰界定、法律忠实性和伦理约束。
娜塔莎·格伯（Natasha Gerber），工业心理学家——比勒陀利亚大学工业心理学硕士（M.Com Ind Psych）
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