澳洲 Fair Work 委员会判 AI 法律建议"明显错误" 当事人拟组合多模型上诉

澳大利亚 ALDI 超市前员工 Sadnan Khan 因在公平工作委员会（Fair Work Commission）的解雇申诉中依赖 ChatGPT 提供的"明显错误"法律建议，被裁定败诉，并被命令向 ALDI 支付 1230 澳元诉讼费用。Khan 表示，他将在上诉阶段同时调用两到三个不同的 AI 助手来准备材料。

Khan 案：AI 当"准法律顾问"的代价

Khan 在被 ALDI 解雇后，自行向公平工作委员会提起申诉，并付费使用 ChatGPT 帮助解读案件中引用的判例。但他既未受过法律训练，又以英语为第二语言，在与 AI 沟通时遇到理解障碍。更严重的是，他在提交给委员会的文件中忘记删除 AI 对话的提示语，被对方抓住破绽。

负责本案的副主席 Michael Easton 在裁决书中写道："如果 Khan 先生认真阅读过他自己用 AI 生成的回复……他就会知道这个案子毫无胜算。" Easton 强调，他"极少"作出让败诉方承担对方律师费的决定，但 Khan 的不合理行为让 ALDI 不得不承担本可避免的诉讼开支。

Khan 接受 ABC News 采访时承认错误，并反思道："我之前一直在把橙子当成苹果来思考。"他计划下一步同时使用 Claude、ChatGPT 等多款模型，"综合不同视角"准备上诉。

AI 提交量激增：法庭如何应对？

公平工作委员会原本就是为"无律师代理当事人"设计的平台，但委员会委托的一项报告显示，近年来涉及生成式 AI 的案件数量出现"急剧上升"。委员会在裁决中承认，对真正有合理诉求的申请人而言，AI 降低了接近司法资源的门槛；并且 AI 本身并不是问题，关键在于使用者是否具备足够能力，把 AI 作为"众多工具之一"来批判性使用。

Monash 大学法学教授 Genevieve Grant 分析称，AI 的"讨好式倾向"（sycophantic tendency）可能让用户误以为自己提出的诉求有法律依据。她指出，Khan 案的关键问题是他一直未能聚焦正确的法律问题，即使委员会尝试把他拉回正轨。Grant 认为，法院和仲裁庭可用工具有限，成本处罚只是其中之一，未来可能会引入更严格的标准，对 AI 辅助诉讼者提出更高的程序要求。

反例：Macquarie 大学讲师用 AI 打赢官司

并非所有 AI 用户都铩羽而归。Macquarie 大学计算机科学讲师 Gregory Baker 是第一个利用 AI 团队成功挑战澳洲临时雇佣制度的人。他原本只是请 ChatGPT 帮自己规划职业方向——大学拒绝将他从临时讲师转为永久雇员——结果在交互过程中发现，自己正是新修订的"员工选择法"的典型适用对象。

Baker 把整个申诉当作一个软件开发项目来管理：建立代码仓库存放法律文书、设置自动化校验流程，检查引用是否准确、逻辑是否连贯。在听证中，他还使用 ChatGPT 模拟交叉质询，与代表大学的律师和出庭大律师对辩。

不过 Baker 也提醒，AI 模型之间存在明显差距："最前沿的模型加上良好提示词，可以完成高质量工作；但最基础、往往是免费的模型，效果可能非常糟糕。"他估算这种差距大约相当于五年技术代差，对无力每月支付数百美元订阅费的人来说，将进一步拉大不平等。

核心启示

Khan 案和 Baker 案形成鲜明对照：决定结果的不是 AI 本身，而是使用者能否识别 AI 输出中的法律错误、能否把 AI 当作工具而非"神谕"。随着 AI 普及，仲裁庭与法院可能会在程序规则、AI 披露义务、提示词质量等方面出台更明确的要求。