AI 和向量搜索在法律系统中的集成引入了关于偏见、透明度和隐私的伦理问题。向量搜索依赖于将数据嵌入到数字表示中进行基于相似度的检索，这可能会放大法律数据集中已存在的偏见。例如，如果历史判例法或量刑数据反映出系统性歧视（如量刑中的种族差异），那么在此数据上训练的 AI 模型可能会延续这些模式。一个向法官推荐相似案例的向量搜索系统可能会无意中强化过时或不公正的先例。此外，嵌入模型的“黑箱”性质使得难以审查为什么特定结果被优先处理，这会损害影响权利或自由的决策的问责制。
透明度和可解释性在法律环境中至关重要，但向量搜索系统通常缺乏明确的机制来证明其输出的合理性。例如，律师使用 AI 工具查找先例时，可能会收到一份按语义相似度排序的案例列表，但模型不会阐明是哪些因素（例如关键词、法官人口统计信息或地方法律）促成了这些匹配。这种不透明性与要求决策可质疑且逻辑上可辩护的法律原则相冲突。开发者可能会争辩说，注意力可视化或相似度得分细分等技术可以提供帮助，但这些往往是近似值，而非真正的解释。在假释决定或子女监护权裁决等高风险情境中，不可解释的 AI 推荐可能会损害人们对司法系统的信任。
隐私是另一个关键问题。法律文件通常包含敏感的个人数据，处理这些信息的向量搜索系统必须确保强大的保护措施。例如，在机密案例文件上训练的嵌入模型可能会无意中将私人细节（例如病史）编码到向量中，如果模型泄露或重建敏感数据，就会产生风险。即使是匿名化也可能失败，因为向量相似性仍然可能揭示身份。2023 年的一项研究表明，AI 模型可以通过匹配写作风格或案例细节，将匿名法律文件与个人关联起来。开发者还必须考虑同意问题：如果训练数据包含过去的案例，当事方是否知道他们的数据将被用于训练影响未来判决的系统？如果没有明确的协议，这些工具可能会违反法律伦理核心的隐私规范。