कानूनी खोज में एआई

It matters because modern cases can involve millions of files, and manual review by lawyers is slow, costly, and error-prone.

मुकदमेबाजी में, दोनों पक्षों को 'खोज' के दौरान प्रासंगिक दस्तावेजों का आदान-प्रदान करना चाहिए। आज इसका मतलब अक्सर टेराबाइट्स ईमेल, स्लैक संदेश, अनुबंध और स्प्रेडशीट खोजना होता है। एआई-संचालित 'प्रौद्योगिकी-सहायता प्राप्त समीक्षा' (टीएआर) इसे सुव्यवस्थित बनाती है। वकील दस्तावेजों के एक नमूने को प्रासंगिक या गैर-प्रासंगिक के रूप में कोड करते हैं, और एक मशीन-लर्निंग मॉडल पैटर्न सीखता है, फिर शेष लाखों को संभावित प्रासंगिकता के आधार पर रैंक करता है - एक वर्कफ़्लो जिसे पूर्वानुमानित कोडिंग कहा जाता है। 2012 के ऐतिहासिक दा सिल्वा मूर फैसले के बाद से अदालतों ने टीएआर को स्वीकार कर लिया है। रैंकिंग से परे, एआई समान दस्तावेज़ों को क्लस्टर करता है, निकट-डुप्लिकेट और ईमेल थ्रेड का पता लगाता है, और अवधारणाओं (केवल कीवर्ड नहीं) को खोजने और विशेषाधिकार प्राप्त वकील-ग्राहक संचार को ध्वजांकित करने के लिए एनएलपी का उपयोग करता है। जेनरेटिव एआई अब आगे बढ़ता है, दस्तावेजों का सारांश देता है और केस फ़ाइल के बारे में सरल भाषा में सवालों के जवाब देता है। परिणाम: थके हुए मानव समीक्षकों की तुलना में तेज़ समीक्षा, कम लागत और अक्सर उच्च सटीकता।