2026 年 2 月，纽约南区联邦地区法院在 United States v. Heppner 案中对生成式 AI 聊天记录的特权属性作出里程碑式裁决：被告与 AI 聊天机器人的通信及由此产生的记录，不受律师 - 客户特权（attorney-client privilege）或工作成果原则（work-product doctrine）保护。这一判断直接挑战了企业界对 “AI 对话天然具备保密预期” 的假设，为内部合规与数据治理敲响警钟。
核心判理围绕三个递进层次展开。 首先，法院认定 AI 聊天机器人并非执业律师，无法建立传统意义上的律师 - 客户关系，因而通信不符合特权保护的首要前提 —— 保密的律师 - 客户关系。其次，案卷显示被告与 AI 的对话内容虽涉及案件相关事实，但其目的并非向律师寻求法律建议，而是将 AI 作为事实梳理或文本生成的普通工具，法院据此认定其不满足 “为获取法律建议” 的特权实质要件。第三，AI 聊天通常依托第三方平台运行，平台服务商对数据的存储与处理实践本身即构成对传统保密预期的根本性削弱 —— 当通信路径涉及潜在第三方可见性时，特权主张便失去事实基础。
对企业合规的启示远超出法律团队的职责范畴。 无论是员工使用生成式 AI 辅助合同审查、案件事实整理，还是管理层通过 AI 工具预演诉讼策略，相关对话记录在诉讼或监管调查中均可能面临强制披露风险。这一风险在刑事调查、证券执法及跨境合规场景中尤为突出，因为特权失效意味着原本寄望于受保护的商业敏感信息将直接暴露于对方举证范围之内。企业 IT 与信息安全部门若仍沿用传统文档分类标签（如 “律师 - 客户通信” 或 “诉讼 privileged”）来管理 AI 交互记录，将产生系统性漏洞。
可行的防御性策略应在技术、流程与法律三条轴线上同步推进。 在技术层面，企业应优先部署内部部署的 AI 模型或经过安全审计的私有化 AI 服务，避免将敏感业务信息提交给公有云 AI 平台；对话日志应纳入与电子邮件同级的加密与访问控制体系，而非散落于个人账号或非托管终端。在流程层面，法务部门需牵头制定 AI 使用指引，明确定义哪些业务场景允许使用外部 AI、哪些场景必须使用内部 AI，以及员工在 AI 交互中应避免输入的信息类别 —— 例如未决诉讼的核心事实、商业秘密或可识别的个人数据。在法律层面，特权主张的成立应基于 “律师主导”（lawyer-in-the-loop）原则：AI 仅作为律师的效率工具，生成内容经律师审核后才进入正式通信链条，此时方能主张特权覆盖 —— 这一架构在 Heppner 案中被法院明确视为 privilege reconstituted 的关键路径。
综合来看，Heppner 案的示范意义在于：法律对特权的认定仍严格锚定于 “人与律师之间的保密关系” 这一古典框架，AI 的介入本身并不自动激活保护机制。企业若将 AI 对话视为与律师通信的替代品而非律师工作的辅助工具，将面临显著的信息泄露风险。唯有在技术架构、流程设计与法律策略三个维度上同步建立防御工事，方能在 AI 深度嵌入业务的同时，维护信息的保密性与诉讼中的举证优势。
资料来源： JD Supra, "When clients use AI: SDNY Court signals boundaries of privilege" ; Bloomberg Law, "Heppner Shows Attorney-Client Privilege's Fragility in AI Era"