美国诉讼中的证据开示程序，是指在正式开庭审理前，当事人可以通过文件调取、书面询问、证人证言录取、传票等方式，向对方当事人或第三方获取与案件有关的信息和材料。与中国诉讼中较多依赖当事人自行举证、法院依申请调查取证的模式不同，美国证据开示程序的范围通常较广，当事人不仅可能要求对方提交已经形成的文件，也可能要求第三方平台提供与案件有关的电子数据。

不过，并非所有与案件有关的信息都可以被调取。美国法下存在若干重要的保护规则，其中最常见的是律师—客户保密特权（attorney-client privilege）和工作成果保护规则（work product doctrine）。律师—客户保密特权主要保护律师与客户之间为寻求或提供法律意见而进行的保密交流；工作成果保护规则则主要保护当事人、律师或其代理人为已经发生或可以合理预期的诉讼所准备的材料，例如法律研究、案件分析、诉讼策略、访谈记录和文件草稿等。

在生成式 AI 使用场景下，如果当事人把案件事实、法律问题、文件草稿或诉讼策略输入 ChatGPT、Claude 等 AI 工具，这些输入和输出究竟只是普通电子数据，还是可能构成受保护的法律交流或诉讼准备材料？近期美国法院的相关裁判，正是在这一背景下展开。

一、AI 聊天记录正在进入证据开示程序的视野之中

在传统的证据开示程序中，诉讼双方通常会围绕案件事实、诉讼主张和抗辩理由，请求对方提供与争议有关的材料，例如合同文件、往来通信、电子邮件等。生成式 AI 普及之后，诉讼准备过程留下了新的数字痕迹：用户向 AI 提问的提示词、上传至 AI 工具的合同或证据材料、AI 生成的法律分析，以及用户与 AI 相互交流所形成的完整对话链条。

这类记录一方面可能包含与案件事实相关的信息，甚至可能反映当事人如何形成某项陈述、主张或抗辩；另一方面，也可能高度集中地呈现当事人的法律判断、取舍过程、诉讼策略和文件起草思路。因此，一旦一方试图通过传票或文件调取请求获取对方的 AI 使用记录，法院就需要在证据开示的范围、律师—客户保密特权以及工作成果保护规则之间进行平衡和取舍。

二、Assini 案：法院撤销针对OpenAI的传票

在Assini v. Hayward一案中，原告向OpenAI发出传票，要求其提供被告Recchio的ChatGPT相关记录。传票请求范围包括用于起草、修改或生成诉讼文件、宣誓陈述或通信内容的提示词、输入内容、上传材料及对应输出；以及引用案件当事人、Alpha Tech Lending LLC、案件请求或抗辩、相关文件或通信的提示词、查询内容、上传文件和输出结果。

被告Recchio 在该案中自行应诉。他主张，传票实质上是在试图进入其私人诉讼准备空间，获取其法律研究、文件草稿、诉讼策略、精神印象、上传材料及无关个人信息。纽约州Nassau县法院的法官支持了被告的核心主张，并撤销了针对OpenAI的传票。

法院将原告要求调取的相关材料，纳入纽约州法下“为诉讼准备而形成的材料”的保护框架。法院认为，在该案的具体情境下，AI使用记录并不只是普通的技术使用记录，而可能反映自行应诉当事人如何进行法律研究、整理案件事实、形成诉讼思路和制定应对策略。法院还参考了 Morgan v. V2X, Inc.案的裁判理由。该案认为，虽然Rule 26(b)(3)是美国联邦民事诉讼规则中关于工作成果保护的规定，通常用于保护律师或当事人为诉讼准备而形成的文件和材料，但其背后的核心目的，是避免一方通过证据开示直接窥探对方的诉讼准备过程、法律判断和策略思考。在自行应诉当事人使用AI辅助诉讼准备的情况下，用户与AI之间的反复问答，往往并不是一次性生成某份文件，而是一个不断提出问题、调整方向、筛选观点、形成诉讼策略的过程。因此，这类AI使用记录在功能上接近于传统意义上受工作成果保护规则保护的诉讼准备材料。

需要注意的是，Assini案目前仅是纽约州一审法院作出的裁定，其适用范围不宜被过度扩大。法院在撤销针对OpenAI的传票的同时，也特别提醒被告Recchio其在诉讼中使用AI的情况已经受到法院注意，并要求其遵守纽约州法院关于AI使用的相关规则。

三、Heppner案：公共 AI 工具并非律师，基于律师—客户保密特权主张可能不被认可

与Assini形成对照的是United States v. Heppner案，该案是一起刑事诉讼案件。被告在收到大陪审团传票并聘请律师后，自行使用了Claude生成与潜在辩护有关的材料。被告主张，这些材料受到律师—客户保密特权和工作成果保护规则的保护，因此政府不应审阅或使用相关材料，但纽约南区联邦法院并未接受被告的主张。

法院的核心理由包括：第一，Claude不是律师，用户与AI平台之间不存在律师—客户关系；第二，被告将信息输入第三方AI平台，而平台政策允许收集用户输入和输出，并在特定情况下向第三方披露，法院据此认为被告难以再主张合理的保密期待；第三，相关材料并非在律师指示下形成，也不能反映律师的诉讼策略。

四、Warner与Morgan案：自行应诉当事人的AI使用记录可能受到工作成果规则的保护

Warner v. Gilbarco, Inc. 和 Morgan v. V2X, Inc. 均涉及自行应诉的当事人在民事诉讼中使用生成式 AI 辅助案件准备。与Heppner案相比，这两个案件体现了法院处理 AI 使用记录的另一种思路。法院并未因为当事人使用了公共 AI 工具，就当然认定其已经失去对相关材料主张保护的权利。

在 Warner 案中，被告要求原告披露其在诉讼中使用第三方 AI 工具的相关文件和信息。密歇根东区联邦法院拒绝了该请求。法院认为，被告所要求的信息并不当然属于证据开示程序中应当披露的材料；即便相关信息在形式上可能落入开示范围，在该案具体情境下，也可能构成原告为准备诉讼而形成的工作成果，因而受到工作成果保护规则的保护。法院同时确认，自行应诉的当事人虽然没有律师代理，但其为了准备诉讼而进行的法律研究、案件分析和文件起草，仍可能受到工作成果保护规则的保护。

Warner 案还进一步区分了律师—客户保密特权和工作成果保护规则在“是否因向第三方披露而丧失保护”这一问题上的不同判断标准。律师—客户保密特权强调律师与客户之间交流的保密性，因此，如果客户主动将受保护的法律意见或保密交流内容披露给无关第三方，通常可能导致保密特权不再适用。但工作成果保护规则的关注重点不同，其保护的是为诉讼准备而形成的材料，目的在于防止诉讼对方通过证据开示程序直接获取一方的法律研究、案件分析和诉讼策略。因此，并不会仅仅因为相关材料曾被提供给某一个第三方，就当然地丧失工作成果规则的保护。

基于这一逻辑，Warner 案法院认为，使用 ChatGPT 等生成式AI工具辅助法律研究或文件准备，本身并不当然等同于向诉讼对方披露工作成果。法院更关注的是该等AI使用记录是否反映了当事人的诉讼准备过程，以及当事人使用AI工具的方式是否实际上使得诉讼对方更容易取得这些材料，通常只有在材料被披露给诉讼对方，或者披露方式显著增加了诉讼对方取得该等材料的现实可能性时，才可能被认为不再受到工作成果保护。

Morgan 案进一步发展了这一分析。该案中，科罗拉多联邦法院重点解释了工作成果保护规则。法院指出，从规则文本看，受保护的工作成果并不必须由律师亲自形成；当事人本人，或者其代理人，为诉讼准备而形成的材料，也可能落入保护范围。这一点对于自行应诉当事人尤其重要。自行应诉当事人没有律师代理，因此在诉讼中不仅是案件的一方当事人，也需要自己完成许多通常由律师承担的工作，例如研究法律问题、整理案件事实、起草诉讼文件并向法院提出主张，不应仅仅因为没有律师参与就当然排除在工作成果保护规则之外。因此，如果自行应诉当事人使用AI工具辅助进行法律研究、案件分析或文件起草，相关AI使用记录在特定情况下也可能被视为其诉讼准备过程的一部分，受到工作成果保护规则的保护。

法院同时指出，ChatGPT、Claude 等公共 AI 系统可能收集、保存或使用用户数据，但这一事实本身并不必然意味着用户对相关内容已经完全失去保密期待，也不意味着其一旦使用公共AI工具，就自动丧失主张工作成果保护的可能。换言之，法院认为使用公共 AI 工具，并不等同于向诉讼对方披露，关键仍在于具体使用方式是否使诉讼对方更容易取得相关材料。不过，Morgan 案并非对 AI 使用记录给予无条件保护。法院虽然认可自行应诉当事人使用 AI 辅助诉讼准备的相关材料在特定情况下可能受到工作成果保护，但仍要求原告披露其使用过的AI平台名称，并强调涉及诉讼保密信息的 AI 使用仍应受到必要限制。

五、目前法院的裁判思路总结

综合上述案件可以看出，对于AI聊天记录能否在诉讼中被调取，美国法院目前尚未形成统一规则，可以初步归纳出以下几项判断因素。

第一，法院会关注使用者身份和使用目的。自行应诉当事人使用AI进行法律研究、整理事实、准备诉讼文件或形成诉讼策略，较容易被理解为诉讼准备活动。相反，如果用户委托律师应诉，却在没有律师指导的情况下自行将敏感案件内容输入公共AI工具，再主张这些交流等同于其与律师沟通，法院可能更加谨慎。

第二，法院会区分律师—客户保密特权与工作成果保护规则，并据此判断相关AI使用记录是否可以被对方调取。律师—客户保密特权主要保护律师与客户之间为寻求或提供法律意见而进行的保密交流。由于公共AI平台本身并不是律师，用户与公共AI 工具之间的交流通常难以直接被认定为律师—客户保密特权项下的通信。因此，当事人仅以“我是在用AI咨询法律问题”为由，通常不足以阻止对方调取相关记录。

但工作成果保护规则的分析重点不同。它关注的不是交流对象是否为律师，而是相关材料是否为已经发生或可以合理预期的诉讼而准备。如果AI使用记录反映的是当事人的法律研究、案件分析、诉讼文件草稿修改形成过程，那么即使这些内容并不构成律师—客户保密通信，也仍可能被认为属于诉讼准备材料，从而成为法院限制对方调取的理由。换言之，AI记录能否被调取，并不只取决于AI平台是否具有律师身份，还取决于相关记录的形成目的、内容性质以及披露后是否会暴露一方的诉讼思路。

第三，法院会关注用户是否仍然对相关AI使用记录具有合理的保密期待。换言之，法院会考察用户把信息输入AI平台后，这些信息是否仍然在相对可控的范围内。平台的服务条款、隐私政策、数据保存规则，是否会将用户数据用于模型训练，是否允许人工审查，用户数据是否可能向第三方披露等因素都可能影响法院对保密性的判断。如果用户将敏感案件信息输入一个条款宽泛、数据使用方式不清晰的公共AI工具，之后再主张这些内容完全保密，法院可能不会轻易接受。

第四，法院还会关注当事人使用AI工具是否实际增加了诉讼对方取得相关材料的可能性。例如，当事人使用搜索引擎、文档编辑软件或法律研究工具，并不当然意味着其诉讼准备材料就可以被对方调取。生成式AI工具也可以被类似地理解为一种辅助工具。

第五，法院会审查传票或文件调取的请求本身是否过于宽泛。即使AI使用记录在某些情况下可能成为证据开示对象，对方也不能以一揽子的方式要求调取所有提示词、输入内容、上传材料和输出结果，因为这类宽泛的请求很容易触及一方的法律研究和诉讼策略。Assini 案中，法院就针对OpenAI调取请求予以拒绝，正是考虑到了过于宽泛的请求可能以调取AI记录为名义，实质上进入对方的诉讼准备过程。

六、合规启示

目前这些最新案件给我们的合规启示是，不要默认AI聊天记录是天然保密的。目前看来，生成式AI可以作为法律研究、文件起草和诉讼准备的辅助工具，但不应将其视为天然保密的法律顾问。公共AI平台不是律师，因此不会当然地承担律师职业的保密义务。AI提问内容、上传材料和聊天记录，很可能在诉讼中被纳入为证据、成为可被调取的材料。

从实务角度看，如果确实需要在法律研究、证据整理或诉讼准备中使用AI工具，较稳妥的做法是由律师先明确AI工具的使用目的、使用范围、保密要求，并保留相应的记录。企业员工也不宜在没有法务部门或外部律师指导的情况下，自行将敏感案件的内容输入公共AI工具。

在工具选择上，企业也应尽量避免将敏感信息输入开放式公共AI平台。相比之下，如果企业级 AI 工具具备数据隔离、不将输入内容用于模型训练、访问权限控制等安排，企业在主张相关内容具有保密性时，可能会更有说服力。不过，使用企业级AI工具的法律效果仍有待更多法院案例的进一步确认。目前尚不能仅仅因为使用的是企业级AI工具而非公共 AI 平台，就当然认为相关聊天记录一定不会被法院调取。

企业有必要尽早建立清晰的AI使用规则，明确哪些信息不得输入AI工具，哪些场景必须经过法务部门或外部律师审核。将AI工具的使用纳入日常合规管理体系之中，企业才能在利用AI提高效率的同时，尽量降低敏感信息外泄的风险，同时规避后续可能产生的诉讼证据相关隐患。

[参考案例]

1. Assini v. Hayward, 2026 NY Slip Op 26086 (Sup. Ct., Nassau County June 4, 2026).

2. United States v. Heppner, No. 25 Cr. 503 (JSR), 2026 WL 436479 (S.D.N.Y. Feb. 17, 2026).

3. Warner v. Gilbarco, Inc., No. 2:24-cv-12333, 2026 WL 373043 (E.D. Mich. Feb. 10, 2026).

4. Morgan v. V2X, Inc., No. 1:25-cv-01991-SKC-MDB, 2026 WL 864223 (D. Colo. Mar. 30, 2026).