生成式AI在航运合同应用中的法律风险防控与治理进路

■ 崔正昊（中远海运特种运输股份有限公司）

随着生成式人工智能（生成式AI）和大语言模型的飞速发展，数智化浪潮正深刻重塑航运实践。从智能客服到智能调度，从智能配载到智能航线，航运领域的AI应用层出不穷。其中，将生成式AI用于合同合规管理，构建出的“AI+航运合同”创新场景，成效显著。

生成式AI的高效表现源于其海量数据训练和复杂算法执行，但随之而来的责任归属、数据安全及算法伦理等潜在风险，也引起了各界的广泛关注与担忧。现阶段AI技术仍处于快速发展变革之中，技术准则、行业标准、监管规范和法律规定尚未明确统一。在此背景下，将AI技术深入广泛地应用于具有市场化、涉外性、专业性、高风险、多数据等特点的航运产业链，从应用设计到流程构建，均需高度重视风险防范，尤其是新风险的源头防控。

因此，有必要梳理分析生成式AI在航运合同应用中的风险特征，结合行业实践，探索切实可行的治理进路。这不仅有助于提升AI合同应用质量，确保其合规高效运行，更能为航运科技新质生产力提供有力保障。

一、生成式AI应用于航运合同的场景分析

1. 优势：合同管理高效化

生成式AI及大模型不仅在合同语言的规范表述上进步卓然，还在要素式法律文书的生成，尤其在逻辑结构与文本润色等方面实现了形式与效率的飞跃。通过部署垂直模型、制定审查指引、训练优质数据并建立动态反馈闭环，该应用大幅提升了合同工作效率和准确性，实现了合同起草、审查、对比、履约的全生命周期高效化管理。这些变革赋予AI作为合同工作者得力“助手”的角色，助力企业提升智能化解决方案。

在合同起草方面，AI凭借技术优势，能够基于丰富的历史数据和详细的法律规定，迅速生成各类业务场景所需合同文本。将传统合同的逐条推敲推进至秒级输出。成熟模态的垂直模型不仅可以确保合同内容的准确度和合法合规，还减少了因人为疏忽而导致的错误。

在合同审查方面，生成式AI结合语言处理和智能学习技术，能够迅速捕捉行业关键条款，如海上货物运输合同中的承托双方责任、喜马拉雅条款，以及租船合同中的装卸时间、滞期速遣、停租条款等。进而，AI通过对常见航运标准条款进行智能对比和分析，提出具体修改建议；同时设置“红线标记”，即快速识别并标记出合同中可能存在的风险条款，并附上相应法律依据，帮助使用者迅速掌握和应对潜在法律风险。另外，AI还有益于确保航运法律术语在不同合同版本保持一致，避免术语混淆和法律解释不清的问题。

2. 挑战：专精度有待提升

尽管生成式AI在航运合同应用中展现出巨大潜力，但仍面临诸多挑战，核心在于将技术成果转化为实际业务成效。主要难点是输出专业、准确且真实的高质量内容，其原因可归纳为以下几点：

其一，航运市场的实践性和涉外性增加了AI应用难度。航运从业者在合同洽谈中会广泛运用商业规则和涉外法律，而各国法律及判例的复杂性和专业性要求AI精通主要航运国家的相关规范。这既需要AI强化对不同法系规则和案例的学习与处理能力，避免大模型因“AI幻觉”导致的虚构法律依据与案例引用等问题，也需其具备合规获取各国法律和案例数据的能力。这对AI的信息获取渠道、训练数据合法准确、算力算法稳定，以及跨语言理解和跨法律体系分析能力均提出了极高要求。

其二，非标准合同和新业态合同考验AI智能化。这类合同不同于航运标准合同，具有意定性和不确定性，要求AI在保持专业度的同时，还能够准确理解使用者的需求，并具备适当的灵活处理能力。

其三，AI输出结果的准确专业度是其应用成效的关键。航运合同涉及多国法律规定、国际公约、航运惯例及主要案例的理解适用，审核意见要结合具体事实和商业背景进行分析，更需具备独特的思维方式和价值取向。因此，能否构建和训练出真正意义上精通国际法律、案例惯例和商业规则，并融合航运实践的“智能体”，仍需保持审慎乐观态度。

二、风险识别与防控策略

1. 责任悬空风险

将生成式AI应用于航运合同，从业者需提前识别梳理出超越传统合同起草审核方式的新问题新风险，并将解决方案贯穿于模型配置、数据投喂、模型训练及动态修正全过程。

因AI错误或失误导致合同违约或损害发生，其责任归属问题会变得尤为复杂。首先，系统开发方、运营方和使用方都可能成为潜在责任主体，而法律规则不明确将导致责任主体难以直接认定的适用困境。其次，此类责任涵盖范围较广，不仅有侵权责任、合同责任、竞合责任，甚至涉及监管行政责任。鉴于此，为了明确责任划分，建议在应用AI生成合同时采取相应策略：

●一是系统开发方、平台运营方、应用操作方应构建清晰的责任机制，基于具体的AI应用场景和风险，通过订立合同的方式合理划分各类责任；

●二是推进落实AI生成合成内容的合规标识制度，发挥数据标识的监督溯源作用；

●三是鼓励市场推出AI责任保险，作为风险分摊方式，为AI系统引发的损失提供保险保障；

●四是加强企业内部管理和培训，提高全员对AI应用的风险识别及应对能力。

2. 数据安全风险

AI应用架构中，数据是核心运行要素，贯穿于数据的收集、储存、处理、分析与商用等环节。这些数据不仅涉及企业商业信息，还可能包含商业秘密、敏感信息、隐私数据及知识产权等重要内容，若未得到妥善保护，将直接诱发数据安全风险敞口。

例如，2025年2月，印度德里高等法院受理了一起要求禁止某人工智能产品使用的申请，申请方主张该产品涉嫌侵犯了该国的数据隐私安全。可以预料，如若航运公司历史合同中的运费定价策略一旦泄露，将对其市场竞争力造成严重负面影响。故此，企业应采取严格的数据防护措施，不限于加密存储、访问控制、数据脱敏等方式，以确保数据安全管理。

此外，AI系统或涉跨境传输数据，类似船舶位置、船员信息等敏感数据的国际流通。由于各国港口当局对数据的合规要求和法律规范并不统一，轻率地进行数据跨境流通可能会违反当地法规。为规避此类风险，企业应加强数据出入境合规管理，建立完善的数据跨境传输审批机制，根据不同等级对数据进行分层分级审查和负面清单机制。

3. 算法伦理风险

生成式AI输出的合同条款可能因样本不足或设计缺陷而潜藏算法偏见和歧视。例如，系统若默认优先选择某类代理或港口供应商，而忽视其他潜在选项。这种隐性偏见不仅会损害其他供应商利益，还可能影响企业自身，并加剧行业资源分配的不均衡。

为应对此类风险，企业应采取多元化数据源策略，以确保AI系统能够更全面、客观地反映实际情况。同时，建立严格的算法审查与监督机制至关重要。通过定期审查算法逻辑和决策结果，及时发现并纠正潜在偏见，有效保障合同审查的公正性和准确性。这也有助于在日益严格的监管环境下，避免因算法偏见而引发竞争法违规风险。

4. 监管合规风险

伴随AI技术的飞速变革发展，国际上关于人工智能的监管要求也日益复杂，并呈现出一定政策壁垒、竞争监管的特征。因此，航运业在构建垂直大模型及深化AI应用过程中，有必要密切关注相关法律监管动态，加强监管力度，尤其在涉及数据跨境流通、数字化供应链以及与人工智能机构合作等方面，对AI应用进行合规性审查和安全评估。企业还可以通过加强与监管机构沟通合作，从被动适应规则到主动引领规则，进而推动AI技术在航运业的健康有序发展。

三、“AI+航运合同”生态治理进路

1. 技术层治理

面对生成式AI合同应用的法律合规风险，航运上下游企业、保险、经纪及法律机构等主体亟需从技术维度强化风险规避。

一是强化数据安全防护。

AI驱动航运合同场景，数据安全及数据治理至关重要。航运主体应主动升级风险防控体系，完善安全机制，紧跟新技术的风险预防。可采用“以技术规制技术”的思路，例如：

●实施“联邦学习”技术，在不暴露原始数据的前提下，实现跨主体数据协同训练，既保护隐私数据，又提升模型精度；

●构建“红队攻击”及“蓝队防护”机制，通过模拟攻击来检测AI系统的薄弱环节，及时设置防护补丁，消除安全隐患。

二是将合规性嵌入系统。

在构建“AI+航运合同”生态时，深度整合航运规则，构建全面的法律合规图谱，涵盖IMO规则、海运公约及数据安全法规等关键规范，为AI提供明确的合规指引。同时，开发实时合规检测功能，自动识别并标注与法规相冲突的条款。通过合规数据精准采集与优化标注规则，并将合规风控机制嵌入合同全流程，增强应用的稳定性及准确性。

2. 企业层治理

优化应用流程是保障AI合同质量的重要策略。由于大模型在处理法律类文本时可能陷入“AI幻觉”和“深度伪造”等风险，法律语言的严谨性及法律依据的确切性对AI合同应用风险提出了较高防范要求。

首先，确保合同文本专业合规。

建议设置专家终审与第三方认证机制。法律语言的高度精确性和严谨性要求合同文本的表述需精准无误。因此，若涉及突破责任限制、管辖权异常等关键事项，必须强制引入人工复核，由领域专家或专业律师进行审查把控。同时，应构建定期审查AI决策的机制，避免算法偏见带来的合规风险。

其次，为满足证据链完整性，企业应构建区块链存证体系。

记录AI生成合同的决策过程及修改记录。区块链的不可篡改性和可追溯性能够确保合同版本的真实唯一，为合同争议解决提供坚实的证据支持，提升合同可靠性，进而降低法律风险。

3. 法治层治理

AI技术应用的推广，必将引发相关责任与治理规范的重塑与调整，从而为AI应用提供法治指引。

首要路径，在于密切跟踪国际立法及司法动态。

●欧盟《人工智能法案》已于2024年8月正式生效，其设置了不同的合规义务，并规定了较高罚则；

●2025年4月，英国官方发布了最新修订版《英国司法人员人工智能指南》，对AI幻觉产生的错误或误导性结果等风险给出应对指引；

●澳大利亚新南威尔士州最高法院发布指南，禁止生成式AI用于生成宣誓书、证人陈述或其他交叉询问材料，若用于生成书面意见须核实引用及法源的准确性，且未经法院许可不得使用AI生成专家报告。

进而，推进国内规则体系构建进程。

我国将在2025年9月起实施《人工智能生成合成内容标识办法》，规范了人工智能生成合成内容的标识制度，积极回应了社会各界对构建AI治理体系的关切。

再者，司法机构应强化对AI参与合同生成过程的审查。

例如，厦门海事法院在近期一起案件中裁定，相关代理人需对在诉讼文书和证据中使用AI的情况进行全过程持续性披露，体现出我国司法系统对技术变革的积极响应。

4. 监管层治理

在AI航运合同监管方面，应平衡强制监管与行业软监管，构建行政监管、司法审查、行业自律和企业自治的协同共治机制。

●法律强制监管为AI合同设定原则底线，通过“监管沙盒制度”降低风险并确保创新产品测试；

●行业软监管通过自律机制与最佳实践共享，推动技术创新与合规发展。例如，国际航运组织（如BIMCO）可发布AI航运合同生成指南，为行业提供关键指引。

此外，加强跨行业国际合作是提升AI合同质量的重要路径。航运界、法律界及科技界应加强协同，共同制定并优化AI合同的监管框架，整合各方资源与专业评价，共同应对技术挑战与法律风险，推动生成式AI的国际化发展。

结语

人工智能的核心价值在于深度融合跨领域知识与数据，破解企业在追求竞争时所面临的难题，实现智能与效率双重提升，进而增强核心竞争力。

在航运合同领域，生成式AI 1.0的应用显著提升了工作效率。随着迈向2.0阶段，智能航运合同的发展亟需在专业权威性与风险警觉性方面实现突破，并实施有效治理路径。

这一进程迫切需要跨领域专业人才作支撑。他们需兼具对人工智能技术的敏锐洞察力与快速学习能力，同时拥有航运领域的专业实践经验，并深刻理解行业痛点。如此，才能以复合型人才资源为依托，实现技术创新与风险治理的动态平衡，从而高质量推动科技成果向现实生产力转化。

载于《中国远洋海运》2025年6月刊