DeepSeek：市场监管执法人员利用DeepSeek制作法律文书的五大风险...

一、法律专业性风险

1. 法律条款适用错误

• AI可能因语义理解偏差或训练数据局限，错误匹配法律条文（如混淆《反不正当竞争法》第20条与《广告法》第55条），导致文书法律依据错误。
• 示例 ：对“虚假宣传”行为误引《消费者权益保护法》而非更精准的《反不正当竞争法》，可能引发行政诉讼败诉。

• AI缺乏对案件证据链的动态审查能力，可能机械套用模板，导致文书中的“违法事实”描述与证据材料矛盾（如忽略当事人陈述的免责证据）。

• 行政处罚的“情节轻重”需结合《行政处罚法》第32条综合裁量，AI若基于过往案例生成建议，可能违背“过罚相当”原则，引发复议风险。

二、程序合规性风险

1. 法定程序遗漏

• 文书需完整体现《市场监督管理行政处罚程序规定》第51-53条要求的程序步骤（如听证权利告知、陈述申辩期限），AI可能遗漏关键程序性内容，导致行政行为无效。

• 根据《行政处罚法》第59条，行政处罚决定书必须包含“处罚依据、救济途径”等法定要素，AI生成内容若缺失或错位，可能被法院认定为程序违法。

三、责任认定与追责风险

1. 执法人员主体责任不可转移

• 即使使用AI辅助，执法人员仍须对文书内容负全责（《公务员法》第60条）。若因AI错误导致处罚决定被撤销，执法人员可能因“未履行审慎审查义务”被追责。

• AI的“黑箱”特性可能引发当事人对处罚决定公正性的质疑，若无法合理解释裁量理由（如《行政处罚法》第44条要求），可能加剧行政争议。

四、数据安全与保密风险

1. 敏感信息泄露

• 案件材料可能含商业秘密（《反不正当竞争法》第9条）或个人隐私（《个人信息保护法》第28条），通过外部AI处理存在数据跨境传输或第三方滥用的风险。

• 若AI训练数据未及时更新（如未纳入最新修订的《食品安全法实施条例》），可能导致文书引用已失效法规。

五、技术局限性风险

1. 复杂案件处理能力不足

• 对跨领域、多法律关系的案件（如网络传销+虚假广告复合违法），AI可能无法准确拆分违法构成要件，导致文书逻辑混乱。

• AI生成的“事实描述”可能过于模板化，缺乏对个案特殊性的针对性分析，降低文书说服力。

风险防控建议

1. 严格限定使用场景

• 仅允许AI处理格式化内容（如当事人基本信息录入），禁止参与违法定性、法律适用等核心判断。

• 实行“AI生成→执法人员逐条核验→法制部门合法性审查”三级校验，重点关注法律条款匹配度和程序完整性。

• 采用通过等保2.0认证的本地化部署工具（如市场监管总局“文书智能辅助系统”），规避外部通用AI的数据风险。

• 要求执法人员对AI生成内容标注修改痕迹，存档备查，确保履职留痕（《行政处罚法》第47条）。

结论

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