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IA en la investigación jurídica y la búsqueda de jurisprudencia
Las herramientas de investigación jurídica de IA utilizan búsquedas en lenguaje natural y grandes modelos de lenguaje para encontrar, clasificar y resumir estatutos, casos y fuentes secundarias, generalmente basando sus respuestas en una base de datos jurídica seleccionada.
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Descripción general
Son importantes porque pueden reducir las horas de investigación a minutos. Sin embargo, los abogados todavía responden por cada citación que presentan, y los tribunales han sancionado a abogados cuyos escritos citan casos inventados por una IA.
Buceo profundo
La investigación jurídica se ha realizado en computadoras durante décadas. Westlaw y LexisNexis construyeron búsquedas booleanas y de palabras clave a partir de la jurisprudencia a partir de la década de 1970. La nueva generación de herramientas añade dos capacidades. La primera es la búsqueda semántica, que convierte consultas y pasajes en vectores numéricos (incrustaciones), de modo que una herramienta puede encontrar una opinión relevante incluso cuando utiliza palabras diferentes a las de la consulta. El segundo son los modelos generativos, que leen los pasajes recuperados y redactan una respuesta o una nota. Los principales productos incluyen CoCounsel de Thomson Reuters (basado en Casetext, que Thomson Reuters adquirió en 2023), funciones de inteligencia artificial en Westlaw y Lexis+ AI, y Harvey, que es popular entre las grandes empresas. La mayoría de las herramientas legales específicas utilizan generación de recuperación aumentada. Primero buscan en una base de datos seleccionada de autoridades reales, luego le piden al modelo que responda a partir de lo que se recuperó, con citas que enlazan con las fuentes. El principal riesgo son las alucinaciones. De forma predeterminada, un chatbot general no busca nada. Predice un texto plausible, y una cita legal plausible tiene un nombre de caso, volumen del reportero y número de página, exista o no el caso. En Mata v. Avianca (2023), los abogados presentaron un escrito citando varios casos que ChatGPT había inventado, y los mantuvieron cuando el tribunal los cuestionó. El juez P. Kevin Castel impuso una sanción de 5.000 dólares. Los tribunales han informado de muchos incidentes similares desde entonces, y algunos jueces ahora exigen a los abogados que revelen o certifiquen cómo utilizaron la IA generativa. Un error común es creer que la recuperación resuelve el problema. Reduce las citas inventadas, pero una herramienta aún puede citar un caso real para un punto que no respalda, expresar erróneamente una posición o pasar por alto que un caso fue anulado. Un estudio de 2024 realizado por investigadores de Stanford encontró que las principales herramientas de investigación jurídica todavía daban respuestas incorrectas o erróneas a una parte significativa de las preguntas de las pruebas, aunque con menos frecuencia que los chatbots de uso general. Las reglas profesionales asignan la responsabilidad al abogado que firma la presentación, no al software.
Implementación en el mundo real
Un asociado le pregunta al asistente de IA en Westlaw o Lexis+ AI si una cláusula de no competencia se puede hacer cumplir contra un trabajador con salarios bajos en su estado. Obtiene un resumen con casos vinculados y luego revisa cada uno de ellos en KeyCite o Shepard's antes de confiar en él.
Un equipo de litigios carga el escrito del abogado contrario y una herramienta señala los casos citados que desde entonces han sido revocados, anulados o distinguidos. El equipo utiliza la lista como punto de partida para su respuesta.
Un profesional en solitario utiliza la búsqueda semántica para encontrar opiniones sobre un cliente que se resbala en el suelo mojado de un supermercado, aunque las opiniones dicen "responsabilidad del local" y "líquido derramado" en lugar de sus palabras exactas.
En Mata v. Avianca (S.D.N.Y. 2023), los abogados presentaron un escrito citando casos que ChatGPT había fabricado y no los había verificado. El juez les impuso una multa de 5.000 dólares.
El futuro de la IA en la investigación jurídica y la búsqueda de jurisprudencia
Espere que la IA esté más estrechamente vinculada a los citadores, los expedientes judiciales y las colecciones de documentos de las propias empresas, y espere más herramientas estilo agente que redacten memorandos de investigación completos. Los tribunales y los colegios de abogados probablemente seguirán perfeccionando sus normas sobre divulgación y verificación. La Asociación de Abogados de Estados Unidos emitió su primera opinión formal sobre ética sobre la IA generativa, la Opinión Formal 512, en 2024. Las preguntas abiertas incluyen cómo medir la precisión de forma independiente, cómo fijar el precio de estas herramientas para que las empresas y los tribunales más pequeños no se queden atrás, y cómo las facultades de derecho deberían enseñar verificación. La habilidad duradera no ha cambiado: lea la autoridad antes de citarla.
Poniéndolo en práctica
Por qué es importante
- Contexto y normas. El contexto de la industria determina si las ideas de IA sobreviven al contacto con la realidad.
- control de calidad. Las restricciones de dominio influyen en las tasas de error aceptables y en los modelos de supervisión.
- Construir opciones. Las implementaciones exitosas alinean la capacidad técnica con los flujos de trabajo de primera línea.
cuidado con
- Los requisitos reglamentarios pueden invalidar prototipos que de otro modo serían sólidos.
- Los datos históricos pueden codificar sesgos que perjudican a comunidades específicas.
- Los sistemas heredados pueden crear cuellos de botella en la integración y costos ocultos.
Próximos pasos
- Involucrar a expertos en el campo desde la formulación del problema hasta la evaluación.
- Diseñar pistas de auditoría y documentación antes del lanzamiento.
- Valide anticipadamente las obligaciones de cumplimiento y seguridad.
- Implementación en fases con criterios claros de parada y reversión.
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Preguntas frecuentes
¿Qué es la IA en la investigación jurídica y la búsqueda de jurisprudencia?
Las herramientas de investigación jurídica de IA utilizan búsquedas en lenguaje natural y grandes modelos de lenguaje para encontrar, clasificar y resumir estatutos, casos y fuentes secundarias, generalmente basando sus respuestas en una base de datos jurídica seleccionada. Son importantes porque pueden reducir las horas de investigación a minutos. Sin embargo, los abogados todavía responden por cada citación que presentan, y los tribunales han sancionado a abogados cuyos escritos citan casos inventados por una IA.
¿Por qué fueron sancionados los abogados de Mata v. Avianca (2023)?
El escrito citaba casos que no existían, que ChatGPT había inventado. Los abogados no los verificaron y los defendieron cuando fueron impugnados, y el tribunal les impuso una multa de 5.000 dólares. El abogado, no la herramienta, es responsable de comprobar cada citación.
¿Qué hace la generación de recuperación aumentada (RAG) en una herramienta de investigación jurídica?
RAG fundamenta la respuesta del modelo en documentos recuperados de una base de datos jurídica real, con citas de esas fuentes. Esto reduce el riesgo de autoridades inventadas, pero no lo elimina.
¿Por qué un chatbot de uso general puede producir citas convincentes de casos que no existen?
Un modelo de lenguaje genera un texto que suena probable. Una cita legal tiene un formato predecible (nombre del caso, volumen del reportero, página), por lo que el modelo puede producir una que parezca correcta incluso cuando tal caso no existe.
¿Qué significa que una respuesta legal de IA sea "infundada"?
La conexión errónea difiere de la fabricación. La fuente existe, pero no dice lo que afirma la respuesta. Las comprobaciones automáticas de citaciones no lo detectarán. Sólo la lectura del pasaje citado lo hará.
En la recuperación híbrida, ¿qué es especialmente bueno para detectar el índice de palabras clave (como BM25)?
La búsqueda de palabras clave es precisa para cadenas exactas como una sección de un estatuto o el nombre de un partido. La búsqueda integrada cubre coincidencias conceptuales y combinar las dos funciona mejor que cualquiera de ellas por separado.
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