أتمتة المستندات القانونية باستخدام الذكاء الاصطناعي

لقد كانت الأتمتة القائمة على القالب موجودة منذ عقود. تعمل أدوات مثل HotDocs وClio Draft (Lawyaw سابقًا) وGavel (Documate سابقًا) وDocassemble مفتوح المصدر على تحويل مستند Word إلى قالب يحتوي على متغيرات وأقسام شرطية وكتل متكررة. يجيب المستخدم على المقابلة، ويقوم البرنامج بتجميع المستند بنفس الطريقة في كل مرة. المخرجات جيدة مثل القالب فقط، ولكن يمكن التنبؤ بها. نفس الإجابات تنتج نفس النص، ويمكن مراجعة التغيير مرة واحدة ثم إعادة استخدامه. يضيف الذكاء الاصطناعي التوليدي قدرة مختلفة. بدلاً من الاختيار من بين الفقرات المكتوبة مسبقًا، يكتب النموذج نصًا جديدًا: بيان حقائق، أو خطاب مخصص، أو مسودة أولية، أو خطوط حمراء مقترحة. تعمل أدوات مثل Spellbook وHarvey بهذه الطريقة، كما تفعل ميزات الذكاء الاصطناعي في برامج التدريب السائدة. وهذا يساعد في حالة عدم وجود مستندين متشابهين. الجانب السلبي هو أن الإخراج يختلف من تشغيل لآخر ويمكن أن يحتوي على أخطاء مؤكدة. في قضية Mata v. Avianca (S.D.N.Y. 2023)، تمت معاقبة المحامين بعد تقديم ملخص يتضمن الاستشهادات بالقضية التي اختلقتها ChatGPT. يتم الاستشهاد بالقضية على نطاق واسع كتحذير بشأن صياغة الذكاء الاصطناعي التي لم يتم التحقق منها. تظل القوالب أكثر أمانًا في أربع حالات: عندما تفرض المحكمة أو الوكالة نموذجًا، وعندما يجب ألا تتغير اللغة التي تم التفاوض عليها أو الموافقة عليها، وعندما يكون الحجم مرتفعًا جدًا بحيث لا يمكن مراجعة كل جملة، وعندما تحتاج إلى إثبات المنطق الدقيق الذي أدى إلى إنتاج المستند. يناسب الذكاء الاصطناعي المسودات الأولى للأقسام السردية، وتحويل الحقائق إلى نثر، وتكييف اللغة المعتمدة مع الحقائق الجديدة، مع المراجعة. الاعتقاد الخاطئ الشائع هو أن الذكاء الاصطناعي يجعل القوالب قديمة. العديد من الشركات تجمع بين الاثنين. يقوم الذكاء الاصطناعي بسحب البيانات من المستندات المستلمة لملء متغيرات القالب، أو يقوم بصياغتها داخل أقسام محددة بوضوح من قالب ثابت، بحيث تظل الأجزاء الخاضعة للتحكم خاضعة للتحكم.