NastępnyNastępny poradnik
AI w edukacji prawniczej i szkołach prawniczych
Przemysły
PRZEWODNIK branżowy
Sztuczna inteligencja w badaniach prawnych i wyszukiwaniu orzecznictwa
Narzędzia do badań prawnych oparte na sztucznej inteligencji wykorzystują wyszukiwanie w języku naturalnym i duże modele językowe do wyszukiwania, oceniania i podsumowywania ustaw, spraw i źródeł wtórnych, zwykle opierając swoje odpowiedzi na wyselekcjonowanej prawnej bazie danych.
Posłuchaj tego przewodnikaOpowiadane przez sztuczną inteligencję · ~3 min
Na tej stronie4 minuty czytania
Przegląd
Mają znaczenie, ponieważ mogą skrócić godziny badań do minut. Prawnicy nadal jednak odpowiadają za każdy złożony przez siebie cytat, a sądy nakładają sankcje na prawników, którzy w swoich zeznaniach powołują się na przypadki wymyślone przez sztuczną inteligencję.
Głębokie nurkowanie
Badania prawne prowadzone są na komputerach od dziesięcioleci. Westlaw i LexisNexis stworzyły wyszukiwanie słów kluczowych i wyszukiwarek logicznych na podstawie orzecznictwa począwszy od lat 70. XX wieku. Nowsza generacja narzędzi dodaje dwie możliwości. Pierwszym z nich jest wyszukiwanie semantyczne, które zamienia zapytania i fragmenty na wektory liczbowe (osadzenia), dzięki czemu narzędzie może znaleźć odpowiednią opinię nawet wtedy, gdy używa innych słów niż zapytanie. Drugi to modele generatywne, które czytają pobrane fragmenty i sporządzają odpowiedź lub notatkę. Do najważniejszych produktów należą CoCounsel firmy Thomson Reuters (oparta na Casetext, którą Thomson Reuters nabył w 2023 r.), funkcje sztucznej inteligencji w Westlaw i Lexis+ AI oraz Harvey, który jest popularny wśród dużych firm. Większość narzędzi prawnych wykorzystuje generowanie wspomagane wyszukiwaniem. Najpierw przeszukują wybraną bazę danych prawdziwych autorytetów, a następnie proszą modelkę o udzielenie odpowiedzi na podstawie tego, co udało się uzyskać, wraz z cytatami odsyłającymi do źródeł. Głównym ryzykiem są halucynacje. Domyślnie ogólny chatbot niczego nie sprawdza. Przewiduje wiarygodny tekst, a wiarygodny cytat prawniczy zawiera nazwę sprawy, tom reportera i numer strony, niezależnie od tego, czy sprawa istnieje. W sprawie Mata przeciwko Avianca (2023) prawnicy złożyli pismo, powołując się na kilka spraw wymyślonych przez ChatGPT, i podtrzymali te sprawy, gdy sąd je przesłuchiwał. Sędzia P. Kevin Castel nałożył karę w wysokości 5000 dolarów. Od tego czasu sądy zgłosiły wiele podobnych incydentów, a niektórzy sędziowie wymagają obecnie od prawników ujawnienia lub poświadczenia, w jaki sposób korzystali z generatywnej sztucznej inteligencji. Powszechnym błędnym przekonaniem jest to, że odzyskanie rozwiązuje problem. Zmniejsza to liczbę sfabrykowanych cytatów, ale narzędzie może nadal przytaczać prawdziwy przypadek w odniesieniu do tezy, której nie popiera, błędnie przedstawiać stanowisko lub pomijać fakt, że sprawa została odrzucona. Badanie przeprowadzone w 2024 r. przez badaczy ze Stanford wykazało, że wiodące narzędzia do badań prawnych nadal udzielały błędnych lub błędnych odpowiedzi na znaczną część pytań testowych, choć rzadziej niż chatboty ogólnego przeznaczenia. Zasady zawodowe nakładają odpowiedzialność na prawnika podpisującego wniosek, a nie na oprogramowanie.
Implementacja w świecie rzeczywistym
Współpracownik pyta asystenta AI w Westlaw lub Lexis+ AI, czy w jej stanie obowiązuje zakaz konkurencji wobec pracownika o niskich zarobkach. Otrzymuje podsumowanie z połączonymi sprawami, a następnie przegląda każdy z nich przez KeyCite lub Shepard's, zanim na nim polega.
Zespół rozpatrujący przesyła opinię obrońcy strony przeciwnej, a narzędzie oznacza cytowane sprawy, które od tego czasu zostały unieważnione, unieważnione lub wyróżnione. Zespół wykorzystuje tę listę jako punkt wyjścia do udzielenia odpowiedzi.
Osoba prowadząca jednoosobową działalność gospodarczą korzysta z wyszukiwania semantycznego, aby znaleźć opinie na temat klienta poślizgniętego na mokrej podłodze supermarketu, mimo że w opiniach tych pojawiają się raczej słowa „odpowiedzialność lokalu” i „rozlany płyn”, a nie jego dokładne słowa.
W sprawie Mata przeciwko Avianca (S.D.N.Y. 2023) prawnicy złożyli krótki wniosek, powołując się na sprawy, które ChatGPT sfabrykował i ich nie zweryfikował. Sędzia ukarał ich grzywną w wysokości 5 tysięcy dolarów.
Przyszłość sztucznej inteligencji w badaniach prawnych i wyszukiwaniu orzecznictwa
Oczekuj, że sztuczna inteligencja będzie ściślej powiązana z autorami cytowań, aktami sądowymi i zbiorami dokumentów własnych firm, a także spodziewaj się większej liczby narzędzi przypominających agentów, które sporządzają całe notatki badawcze. Sądy i izby adwokackie będą prawdopodobnie w dalszym ciągu udoskonalać swoje zasady dotyczące ujawniania i weryfikacji. American Bar Association wydało swoją pierwszą formalną opinię etyczną na temat generatywnej sztucznej inteligencji, Formalna opinia 512, w 2024 r. Otwarte pytania dotyczą tego, jak niezależnie mierzyć dokładność, jak wyceniać te narzędzia, aby mniejsze firmy i sądy nie pozostały w tyle, oraz w jaki sposób szkoły prawnicze powinny uczyć weryfikacji. Trwała umiejętność się nie zmieniła: przeczytaj autorytet, zanim go zacytujesz.
Wdrażanie tego w praktykę
Dlaczego to ma znaczenie
- Kontekst i zasady. Kontekst branżowy decyduje o tym, czy pomysły AI przetrwają kontakt z rzeczywistością.
- Kontrola jakości. Ograniczenia domeny wpływają na akceptowalne poziomy błędów i modele nadzoru.
- Buduj wybory. Pomyślne wdrożenia łączą możliwości techniczne z przepływami pracy na pierwszej linii frontu.
Uważaj na
- Wymogi prawne mogą unieważnić mocne prototypy.
- Dane historyczne mogą kodować uprzedzenia, które szkodzą konkretnym społecznościom.
- Starsze systemy mogą powodować wąskie gardła w integracji i ukryte koszty.
Kolejne kroki
- Zaangażuj ekspertów dziedzinowych od sformułowania problemu po ocenę.
- Zaprojektuj ścieżki audytu i dokumentację przed uruchomieniem.
- Wcześnie zweryfikuj wymogi dotyczące zgodności i bezpieczeństwa.
- Wdrażaj etapami z jasnymi kryteriami zatrzymania i wycofywania.
Odkrywaj dalej
Darmowy newsletter
Otrzymuj codzienne podsumowanie AI
Trzy zweryfikowane historie AI każdego poranka w dni robocze, napisane prostym angielskim. Bezpłatne na zawsze, bez reklam.
Jedno e‑mail każdego dnia roboczego. Wypisz się jednym kliknięciem. Nigdy nie sprzedajemy ani nie udostępniamy Twojego adresu.
Sprawdź się
Take the AI in Legal Research and Case Law Search quiz
Natychmiastowa informacja zwrotna na każde pytanie oraz udostępnialny certyfikat z weryfikowalnym ID po zaliczeniu kursu.
Wspieraj darmową edukację AI. AI Understanding jest organizacją non-profit 501(c)(3) — bez reklam, bez płatnej ściany, zawsze. Przekaż darowiznę
Często zadawane pytania
Czym jest sztuczna inteligencja w badaniach prawnych i wyszukiwaniu orzecznictwa?
Narzędzia do badań prawnych oparte na sztucznej inteligencji wykorzystują wyszukiwanie w języku naturalnym i duże modele językowe do wyszukiwania, oceniania i podsumowywania ustaw, spraw i źródeł wtórnych, zwykle opierając swoje odpowiedzi na wyselekcjonowanej prawnej bazie danych. Mają znaczenie, ponieważ mogą skrócić godziny badań do minut. Prawnicy nadal jednak odpowiadają za każdy złożony przez siebie cytat, a sądy nakładają sankcje na prawników, którzy w swoich zeznaniach powołują się na przypadki wymyślone przez sztuczną inteligencję.
Dlaczego prawnicy w sprawie Mata przeciwko Avianca (2023) zostali ukarani?
W skrócie przytoczono przypadki, które nie istniały, a które sfabrykował ChatGPT. Prawnicy ich nie weryfikowali i bronili w przypadku ich zakwestionowania, za co sąd ukarał ich grzywną w wysokości 5 tys. dolarów. Prawnik, a nie narzędzie, jest odpowiedzialny za sprawdzenie każdego cytatu.
Do czego służy generacja wspomagana wyszukiwaniem (RAG) w prawnym narzędziu badawczym?
RAG opiera odpowiedź modela na dokumentach pochodzących z prawdziwej prawnej bazy danych, z odniesieniami do tych źródeł. Zmniejsza to ryzyko zmyślonych władz, ale go nie eliminuje.
Dlaczego chatbot ogólnego przeznaczenia może generować przekonujące cytaty na przypadki, które nie istnieją?
Model języka generuje prawdopodobnie brzmiący tekst. Cytat prawniczy ma przewidywalny format (nazwa sprawy, objętość reportera, strona), dzięki czemu model może stworzyć cytat, który wygląda dobrze, nawet jeśli taki przypadek nie istnieje.
Co to znaczy, że prawna odpowiedź AI jest „błędna”?
Błędne uziemienie różni się od fabrykacji. Źródło istnieje, ale nie podaje, co twierdzi odpowiedź. Automatyczne sprawdzanie cytowań tego nie wykryje. Dopiero przeczytanie cytowanego fragmentu pomoże.
Który indeks słów kluczowych (taki jak BM25) jest szczególnie skuteczny w pobieraniu hybrydowym?
Wyszukiwanie słów kluczowych jest precyzyjne w przypadku dokładnych ciągów, takich jak sekcja statutu lub nazwa strony. Osadzanie wyszukiwania obejmuje dopasowania koncepcyjne, a połączenie obu działa lepiej niż każde z osobna.
Ucz się dalej
Powiązane przewodniki
Wybrano więcej przewodników na ten temat