NastępnyNastępny poradnik
ChatGPT Podpowiedzi dla księgowych
Aplikacje
PRZEWODNIK Aplikacji
ChatGPT Podpowiedzi dla prawników
Skuteczne podpowiedzi ChatGPT dla prawników nadają modelowi rolę, istotne fakty z usuniętymi szczegółami identyfikacyjnymi, jurysdykcję, precyzyjne zadanie i format wyjściowy.
Posłuchaj tego przewodnikaOpowiadane przez sztuczną inteligencję · ~3 min
Na tej stronie4 minuty czytania
Przegląd
Następnie prawnik weryfikuje wynik. Szybkie wzorce wykrywania problemów, proste listy do klientów i streszczenia dokumentów mogą zaoszczędzić czas na redagowaniu dokumentów. Ma to zastosowanie tylko wtedy, gdy połączy się je z gwarancjami poufności i stanowczą zasadą, że model nigdy nie jest źródłem władzy prawnej.
Głębokie nurkowanie
Najbardziej skuteczne podpowiedzi prawne zawierają te same elementy. Rola mówi modelowi, jaką perspektywę należy przyjąć, na przykład pomagając prawnikowi po stronie najemcy. Kontekst dostarcza faktów i jurysdykcji. Zadanie określa jedno konkretne zadanie. Ograniczenia mówią, czego należy unikać. Format określa strukturę wyniku, np. tabelę, sekcje z nagłówkami lub krótką literę. Niejasne podpowiedzi dają ogólne odpowiedzi. Konkretne podpowiedzi tworzą wersje robocze, które prawnik może sprawdzić. Wykrywanie problemów działa najlepiej, gdy model jest proszony o uporządkowanie analizy, a nie o wyciąganie wniosków. Pytanie o elementy każdego możliwego twierdzenia, fakty potwierdzające lub podważające każde z nich oraz fakty, które są nadal potrzebne, przekształca wyniki w listę kontrolną. Nakazanie modelowi, aby nie cytował przypadków, ma znaczenie. Ogólne chatboty mogą wymyślać władzę, jak przekonali się prawnicy objęci sankcjami w sprawie Mata przeciwko Avianca (2023). Władza prawna powinna pochodzić z baz danych badawczych i być czytana przez prawnika. Pisma do klientów napisane prostym językiem mają docelowy poziom czytania i listę elementów, które nie mogą ulec zmianie: terminy, kwoty i zobowiązania. Poproszenie modelu o wypisanie tego, co uprościł, ujawnia miejsca, w których proste sformułowania mogły zmienić znaczenie prawne. Podsumowania dokumentów są bardziej wiarygodne, gdy model musi zacytować kluczowy język z odniesieniami do sekcji lub stron i wpisać „nie znaleziono” zamiast zgadywać. Następnie prawnik może w ciągu kilku sekund sprawdzić każdy punkt ze źródłem. Poufność jest na pierwszym miejscu. W formalnej opinii ABA nr 512 stwierdzono, że prawnicy na ogół potrzebują świadomej zgody przed wprowadzeniem poufnych informacji do narzędzi, które mogłyby je ujawnić. Praktyczne zabezpieczenia obejmują usuwanie nazwisk i szczegółów identyfikacyjnych, korzystanie z kont firmowych, których warunki wykluczają szkolenia w zakresie danych wejściowych, oraz sprawdzanie ustawień danych. Powszechnym błędnym przekonaniem jest to, że jedna sprytna podpowiedź daje wiarygodną, legalną pracę. Jakość wynika z kontekstu, wąskiego zadania i weryfikacji.
Implementacja w świecie rzeczywistym
Rozpoznawanie problemów: „Wspierasz kalifornijskiego prawnika ds. zatrudnienia. Na podstawie tych zanonimizowanych faktów wypisz możliwe roszczenia i obrony, elementy każdego z nich, które fakty wspierają lub podważają każdy element oraz jakie fakty są mi jeszcze potrzebne. Nie cytuj przypadków”.
List prostym językiem: „Przepisz to wyjaśnienie warunków ugody dla klienta nieposiadającego wiedzy prawniczej, na poziomie czytania mniej więcej ósmej klasy. Zachowaj wszystkie terminy, kwoty w dolarach i zobowiązania bez zmian i wymień wszystko, co uprościłeś, a co mogłoby zmienić znaczenie”.
Podsumowanie dokumentu: „Podsumuj umowę najmu od strony najemcy: strony, okres obowiązywania, podwyżki czynszu, cesja, wypowiedzenie i odszkodowanie. Dla każdego z nich podaj numer paragrafu i zacytuj zdanie kluczowe. W przypadku braku warunku napisz „nie znaleziono”.”.
Samokontrola: po przygotowaniu argumentacji „Wymień trzy najsłabsze punkty tej argumentacji i kontrargumenty, które najprawdopodobniej podniesie przeciwnik”.
Przyszłość ChatGPT podpowiada prawnikom
Podpowiadanie odchodzi od instrukcji wpisywanych na rzecz wbudowanych przepływów pracy. Platformy badań prawnych, systemy zarządzania dokumentami i edytory tekstu coraz częściej umieszczają przetestowane podpowiedzi za przyciskami, a firmy utrzymują wspólne biblioteki podpowiedzi. Modele coraz lepiej radzą sobie z przestrzeganiem struktury i obsługą długich dokumentów, co może zmniejszyć potrzebę stosowania skomplikowanych, szybkich sformułowań. Jest mało prawdopodobne, aby podstawowe dyscypliny szybko się zmieniły: usuwanie szczegółów identyfikujących, podawanie dokładnego kontekstu, proszenie o identyfikowalne cytaty i weryfikacja wyników. Wytyczne adwokackie w dalszym ciągu nakładają odpowiedzialność za wyniki na prawnika, niezależnie od narzędzia lub podpowiedzi, które je wytworzyły.
Wdrażanie tego w praktykę
Dlaczego to ma znaczenie
- Buduj wybory. Projektowanie na poziomie aplikacji określa, czy sztuczna inteligencja poprawia rzeczywiste wyniki.
- Zespół i przepływ pracy. Dobra integracja przepływu pracy zapewnia wzrost produktywności, któremu użytkownicy mogą zaufać.
- Ryzyko i bezpieczeństwo. Dobrze określone przypadki użycia zmniejszają zmęczenie zmianami i ryzyko wdrożenia.
Uważaj na
- Automatyzacja uszkodzonego procesu może spotęgować istniejące problemy.
- Zespoły mogą nadmiernie zautomatyzować i wyeliminować niezbędny ludzki osąd.
- Jakość może się wahać, jeśli wyniki nie są stale oceniane.
Kolejne kroki
- Zamapuj bieżący przepływ pracy i zidentyfikuj etap o największym tarciu.
- Zdefiniuj ludzkie punkty kontrolne przed pełną automatyzacją.
- Szkoluj użytkowników w zakresie podpowiedzi, ścieżek eskalacji i standardów jakości.
- Śledź wyniki na poziomie zadań, aby potwierdzić trwałą wartość.
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 ChatGPT Prompts for Lawyers 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
Co to są monity ChatGPT dla prawników?
Skuteczne podpowiedzi ChatGPT dla prawników nadają modelowi rolę, istotne fakty z usuniętymi szczegółami identyfikacyjnymi, jurysdykcję, precyzyjne zadanie i format wyjściowy. Następnie prawnik weryfikuje wynik. Szybkie wzorce wykrywania problemów, proste listy do klientów i streszczenia dokumentów mogą zaoszczędzić czas na redagowaniu dokumentów. Ma to zastosowanie tylko wtedy, gdy połączy się je z gwarancjami poufności i stanowczą zasadą, że model nigdy nie jest źródłem władzy prawnej.
Dlaczego wzorzec podpowiedzi dotyczący wykrywania problemów informuje model „Nie cytuj przypadków”?
Chatboty ogólnego przeznaczenia mogą sfabrykować cytaty, jak w sprawie Mata przeciwko Avianca. Podpowiedź utrzymuje model w organizacji analizy i pozostawia władzę zweryfikowanym narzędziom badawczym.
Co model musi zachować bez zmian we wzorcu liter klienta w prostym języku?
Uproszczenie sformułowań nie może zmieniać istoty. Terminy, kwoty i zobowiązania to szczegóły, na których opiera się klient.
Dlaczego wzorzec podsumowujący prosi model o przytoczenie kluczowych zdań z numerami sekcji?
Cytaty powiązane z numerami sekcji umożliwiają prześledzenie każdego roszczenia, więc weryfikacja zajmuje kilka sekund, a nie ponowne czytanie całego dokumentu.
Jaki jest cel nakazania modelowi, aby zapisał „nie znaleziono”, gdy brakuje terminu?
Bez pozwolenia na stwierdzenie, że czegoś brakuje, model może wypełnić lukę wiarygodnym wynalazkiem. „Nie znaleziono” daje prawdziwą alternatywę.
Która praktyka najlepiej chroni poufność klienta podczas korzystania z ChatGPT?
Usunięcie nazw i szczegółów identyfikacyjnych ogranicza ekspozycję, a warunki biznesowe wykluczają kontrolę nad szkoleniem, dokąd trafiają dane. Etykieta w monicie nie zmienia sposobu obsługi danych.
Ucz się dalej
Powiązane przewodniki
Wybrano więcej przewodników na ten temat