编写法律 FAQ 以降低 LLM 责任风险
在数字产品和网站中，法律常见问题（FAQ） 是用户获取法律信息的首选入口。然而，如果 FAQ 编排不当、内容过时或由大型语言模型（LLM）自动生成且未经校对，就可能给企业和用户带来法律风险。
提醒：LLM 能快速产出看似正确的答案，但它们可能忽略法律细节或引用过时法规。若用户据此采取行动，企业可能面临误导、赔偿或违规的责任。
本文总结了降低 LLM 法律风险的重点做法，帮助您在保证清晰、准确、合规的同时，为用户提供易于理解的法律信息。
关键要点
通俗易懂：使用简单直白的语言，避免晦涩法律术语。
定期更新：法律条文经常变动，FAQ 至少每季度审查一次。
添加免责声明：声明 FAQ 为一般信息，非正式法律意见。
专家审阅：邀请持牌律师或法务团队把关内容。
监控 LLM 输出：持续抽检 LLM 生成的答案，及时纠正错误与偏差。
LLM 常见法律风险
1. 误解法律信息
LLM 可能忽视上下文或细微法律差异，导致答复失真，用户进而做出错误决定。
2. 信息过时或错误
模型训练语料具有滞后性，若未补充最新法规，容易输出过时内容，例如隐私或税法的新规。
3. 擅自提供法律建议
在部分司法辖区，未经许可提供法律意见属于违规行为（如 Janson v. LegalZoom 案例）。
4. 因误导信息产生责任
若用户因 FAQ 采取行动而遭受经济或法律损失，企业可能被指“过失陈述”或“虚假宣传”。
构建安全法律 FAQ 的四大原则
1. 朴素易读
避免行话：用「法律要求」替代「法定义务」。
拆分长句：一行一句，增加列表与小标题。
2. 信息准确可核
仅引用权威来源：政府官网、官方公报、经同行评审的论文。
标注参考文献与发布日期，便于用户核实。
3. 明确免责声明与范围
本 FAQ 仅提供一般法律信息，不构成针对任何个人或机构的法律建议。如需具体意见，请咨询执业律师。
4. 消除模糊与歧义
定义专业术语，如「合理注意义务」。
用实例解释抽象概念，例如违约情形。
避免「可能」「或许」等含糊表述，给出判断标准。
不同行业 FAQ 示例
场景 | 高效问答示例 | 结构亮点 |
|---|---|---|
劳动法 | 问：被无故解雇怎么办？ | 引用条文 + 维权流程 |
合同法 | 问：合同一方违约可要求哪些救济？ | 列表展示违约金、解除权、损害赔偿 |
知识产权 | 问：如何在中国申请商标？ | 步骤式流程 + 官方链接 |
针对特定场景的定制化建议
企业合规（公司法）
制定反骚扰政策并定期培训。
建立内部举报渠道，保障匿名性。
消费者保护
用情景故事解释退货、保修、欺诈识别。
提示用户保留交易凭证与沟通记录。
国际合规
制作对照表比较 GDPR、CCPA 关键要求。
提醒企业根据数据所在地采取本地化合规措施。
道德与隐私考量
数据最小化：FAQ 中不披露任何可识别个人信息。
公平性检测：定期评估 LLM 输出是否存在性别、种族偏见。
透明度：公开 FAQ 更新流程与审核周期，增加信任。
落地实施步骤
与律师协作：建立内容发布前的强制法律审阅。
建立更新机制：关注立法动态，使用监控脚本或订阅邮件提醒。
可用性测试：邀请非法律背景用户阅读，收集不懂之处并改进。
持续监控 LLM：设定准确性、口吻、合规性指标，结合自动检测与人工抽检。
记录与文档：对错误案例、修订理由进行追踪，方便审计。
常见问题
如何确保 FAQ 始终准确？
设立季度审查。
追踪权威信息源并及时修订。
免责声明真的有效吗？
在大多数辖区，清晰可见的免责声明能显著降低企业被诉风险，但不等于完全免责。
LLM 能取代律师吗？
不能。LLM 只能辅助生成草稿，最终发布仍需律师确认。
应多长时间更新一次 FAQ？
视行业变化速度而定，建议至少每 3 个月一次，或法律重大调整后 2 周内更新。
