一个程序员可以指向任何代码行，看到谁在何时编写了它，以及过去某一天该文件的样子。阅读联邦法令的律师通常无法做到，至少不需要花一个下午查看该节脚注的笔记。但是，为什么他们不能拥有同样方便的记录系统呢？考虑到如今大量初步法律研究通过语言模型进行，特别相关，而这些模型常常无法利用法的正确源流，从而限制了其提供解释的能力。美国法典除国会颁布为积极法的标题外，该法典仅是法律的表面证据，而《法律汇编》在两者有差异时起着管辖作用。[1] 法律修订顾问办公室将其发布为一系列发布点，每个点都通过指定的公共法律进行更新，并不断重新组织；一项将第41标题颁布为积极法的法案于2025年9月提出。[2] 哪部公共法律写了一句句子记录在修正草稿中，以散文形式记录。何时生效的更改通常在单独的生效日期说明中，而国会如果没有说明，默认为法律在颁布之日生效。[3] 在11 USC § 1182(1)中的小企业债务人的定义显示了这些答案可以相差多远。它是在2019年创建的，伴随着现有的小企业债务限额。[4] 《CARES法案》于2020年3月将限额提高至750万美元，作为临时措施，后来延长至2022年3月。[5] ,[6] 该增加于2022年3月27日到期，2022年6月21日国会为仍在进行的2020年3月27日及之后开始的案件恢复了它，为案件提供了追溯效力。[7] 较高的限额在2024年6月再次到期，并在2025年4月的三年一次调整后为3,424,000美元。[8] ,[9] 对于2022年5月提交的案件，发布点当时打印的限额为较低限额，只有稍后的法律更改了答案。对律师有用的历史必须包含文本、每次更改生效的日期，以及任何追溯适用的法律的范围。今年慕尼黑工业大学的一项研究发现了模型在回答德国法律问题时的两个失败：它们应用了在培训截止后被取代的规则，并且即使旧的规定适用于事实，它们也更倾向于新的条款。一个模型在没有任何帮助的情况下正确回答了24%的截止后问题，当相关法定文本被检索时，正确率提升到了87%，作者得出结论，时间有效性必须被视为一个硬约束。[10] 其他近期的研究训练搜索代理人尊重问题所涉及的日期，获得了一致性的大幅提升。[11] 要求模型生成旧文本并不能解决这个问题。当同一慕尼黑团队让一个模型将德国修订法律应用于早期版本时，输出结果与官方文本看起来93-99%相似，但只有一半的单项修正和五分之一的修正链完全匹配，专家在差距接近的地方发现了法律上重要的错误。[12] 历史必须是可核查的。对于2017年以后发布的每一对发布点，我们采取了其间颁布的公共法律，按日期顺序对旧文本进行了修订说明，并将结果与新版本进行了比较。在九个标题中共进行了365次更改，其中361次完全重现了下一个发布点。剩下的四次用标签标示了它们能够确认的距离。每次更改都载有法律文本和生效日期：261次默认为在颁布时生效，72次根据生效日期说明生效，29次根据修正草案本身中的日期生效。一项取决于一个可能永远不会出现的机构决定，我们在文本中省略了它，而不是猜测。有了这一记录，读者可以回答律师提出的问题。您选择一个日期并获得当时生效的文本，其中不同的词语被标记。每个短语由撰写它的法律着色。对定义术语的更改列出了每个使用它的其他条款，您可以跟踪一个章节，查看自上次访问以来发生的变化。限制它尚未显示较晚法律对早期日期的追溯效力，因此对于在2022年间隙提交的案件，它仅显示较低限额，而没有警告2022年6月的法律更改了答案。生效日期说明通过模式读取，特殊措辞退回到法案生效日期。每次更改都链接到法律自身的措辞，对于任何重要的内容，必须查看原文。我们仍在思考这应该采取的正确形式因素。参考资料 1 USC § 204(a) <www.law.cornell.edu/uscode/text/1/204> 法律修订顾问办公室，‘积极法编码：第41标题’（H.R.