NästaNästa guide
AI i tillgång till rättvisa och rättshjälp
Industrier
BranschGUIDE
AI i juridisk forskning och rättspraxissökning
AI juridiska forskningsverktyg använder naturliga språksökningar och stora språkmodeller för att hitta, rangordna och sammanfatta stadgar, fall och sekundära källor, vanligtvis förankrade deras svar i en kurerad juridisk databas.
På denna sida4 min läsning
Översikt
De betyder något eftersom de kan skära ner timmar av forskning till minuter. Advokater svarar dock fortfarande för varje stämning de lämnar in, och domstolar har sanktionerat advokater vars mandat citerade fall som en AI uppfann.
Djupdykning
Juridisk forskning har körts på datorer i decennier. Westlaw och LexisNexis byggde nyckelord och boolesk sökning över rättspraxis med början på 1970-talet. Den nyare generationen verktyg lägger till två funktioner. Den första är semantisk sökning, som omvandlar frågor och passager till numeriska vektorer (inbäddningar), så att ett verktyg kan hitta en relevant åsikt även när det använder andra ord än frågan. Den andra är generativa modeller, som läser de hämtade avsnitten och utarbetar ett svar eller ett memo. Viktiga produkter inkluderar Thomson Reuters CoCounsel (byggd på Casetext, som Thomson Reuters förvärvade 2023), AI-funktioner i Westlaw och Lexis+ AI och Harvey, som är populär bland stora företag. De flesta juridiskt specifika verktyg använder hämtning-augmented generation. De söker först i en kurerad databas över verkliga auktoriteter, och ber sedan modellen att svara utifrån det som hämtats, med citat som länkar tillbaka till källorna. Den största risken är hallucinationer. Som standard letar inte en allmän chatbot upp någonting. Den förutsäger rimlig text, och en rimlig juridisk hänvisning har ett ärendenamn, reportervolym och sidnummer oavsett om fallet existerar eller inte. I Mata v. Avianca (2023) lämnade advokater in en skrivelse som citerade flera fall som ChatGPT hade uppfunnit, och de stod vid dessa fall när domstolen förhörde dem. Domare P. Kevin Castel införde en sanktion på 5 000 dollar. Domstolar har rapporterat många liknande incidenter sedan dess, och vissa domare kräver nu att advokater avslöjar eller intygar hur de använde generativ AI. En vanlig missuppfattning är att hämtning löser problemet. Det minskar påhittade citat, men ett verktyg kan fortfarande citera ett verkligt fall för en punkt som det inte stöder, felaktigt ange ett innehav eller missa att ett fall åsidosattes. En studie från 2024 av Stanford-forskare fann att ledande juridiska forskningsverktyg fortfarande gav felaktiga eller felaktiga svar på en meningsfull del av testfrågor, men mindre ofta än chatbotar för allmänna ändamål. Professionella regler lägger ansvaret på advokaten som undertecknar ansökan, inte på programvaran.
Strategisk inverkan
Kontext och regler
Branschkontext avgör om AI-idéer överlever kontakt med verkligheten.
Kvalitetskontroll
Domänbegränsningar påverkar acceptabla felfrekvenser och tillsynsmodeller.
Byggval
Framgångsrika implementeringar anpassar teknisk kapacitet till frontlinjens arbetsflöden.
Framtiden för AI i juridisk forskning och rättspraxissökning
Förvänta dig att AI kommer att knytas närmare till citatorer, domstolshandlingar och företags egna dokumentsamlingar, och förvänta dig fler agentliknande verktyg som skapar hela forskningsmemon. Domstolar och advokatsamfund kommer sannolikt att fortsätta att förfina sina regler om utlämnande och kontroll. American Bar Association utfärdade sitt första formella etikutlåtande om generativ AI, Formal Opinion 512, 2024. Öppna frågor inkluderar hur man mäter noggrannhet oberoende, hur man prissätter dessa verktyg så att mindre företag och domstolar inte hamnar på efterkälken, och hur juristskolor ska lära ut verifiering. Den bestående färdigheten har inte förändrats: läs auktoriteten innan du citerar den.
Verklig implementering
En medarbetare frågar AI-assistenten i Westlaw eller Lexis+ AI om en icke-tävling kan verkställas mot en låglönearbetare i hennes delstat. Hon får en sammanfattning med länkade fall och kör sedan var och en genom KeyCite eller Shepard's innan hon förlitar sig på den.
Ett rättstvistteam laddar upp motstående ombuds uppdrag, och ett verktyg flaggar citerade fall som sedan dess har vänts, åsidosatts eller särskiljts. Teamet använder listan som utgångspunkt för sitt svar.
En ensamutövare använder semantisk sökning för att hitta åsikter om en kund som halkar på ett vått stormarknadsgolv, även om åsikterna säger "lokalansvar" och "spilld vätska" snarare än hans exakta ord.
I Mata v. Avianca (S.D.N.Y. 2023) lämnade advokater in en kortfattad hänvisning till fall som ChatGPT hade tillverkat och inte verifierade dem. Domaren bötfällde dem med 5 000 dollar.
Risker & skyddsräcken
Regulatoriska krav kan ogiltigförklara annars starka prototyper.
Historisk data kan koda för partiskhet som skadar specifika samhällen.
Äldre system kan skapa integrationsflaskhalsar och dolda kostnader.
Färdplan för genomförande
Involvera domänexperter från problemformulering till utvärdering.
Designa revisionsspår och dokumentation före lansering.
Validera efterlevnad och säkerhetsförpliktelser tidigt.
Rulla ut i etapper med tydliga stopp- och återrullningskriterier.
Fortsätt utforska
Free newsletter
Get the daily AI briefing
Three verified AI stories every weekday morning, written in plain English. Free forever, no ads.
One email each weekday. Unsubscribe in one click. We never sell or share your address.
Test yourself
Take the AI in Legal Research and Case Law Search quiz
Instant feedback on every answer, and a shareable certificate with a verifiable ID once you pass a course.
Support free AI education. AI Understanding is a 501(c)(3) nonprofit — no ads, no paywall, ever. Make a donation
Vanliga frågor
Vad är AI i juridisk forskning och rättspraxissökning?
AI juridiska forskningsverktyg använder naturliga språksökningar och stora språkmodeller för att hitta, rangordna och sammanfatta stadgar, fall och sekundära källor, vanligtvis förankrade deras svar i en kurerad juridisk databas. De betyder något eftersom de kan skära ner timmar av forskning till minuter. Advokater svarar dock fortfarande för varje stämning de lämnar in, och domstolar har sanktionerat advokater vars mandat citerade fall som en AI uppfann.
Varför sanktionerades advokaterna i Mata v. Avianca (2023)?
Kortet citerade fall som inte fanns, som ChatGPT hade tillverkat. Advokaterna verifierade dem inte och försvarade dem när de blev ifrågasatta, och domstolen bötfällde dem med 5 000 USD. Advokaten, inte verktyget, är ansvarig för att kontrollera varje citat.
Vad gör retrieval-augmented generation (RAG) i ett juridiskt forskningsverktyg?
RAG motiverar modellens svar i dokument hämtade från en riktig juridisk databas, med hänvisningar till dessa källor. Detta minskar risken för påhittade myndigheter, men det tar inte bort det.
Varför kan en chatbot för allmänt bruk producera övertygande citat till fall som inte existerar?
En språkmodell genererar troligt klingande text. En juridisk hänvisning har ett förutsägbart format (ärendenamn, reportervolym, sida), så modellen kan producera en som ser rätt ut även när inget sådant fall existerar.
Vad betyder det när ett lagligt AI-svar är "felaktigt"?
Felgrundning skiljer sig från tillverkning. Källan finns, men den säger inte vad svaret påstår. Automatiska citeringskontroller kommer inte att fånga det. Endast läsning av det citerade avsnittet kommer att göra det.
Vad är nyckelordsindexet (som BM25) speciellt bra på att fånga vid hybridhämtning?
Sökordssökning är exakt för exakta strängar som en stadgardel eller ett partis namn. Inbäddning av sökning täcker konceptuella matchningar, och att kombinera de två fungerar bättre än båda ensamma.
Fortsätt lära dig
Relaterade guider
Fler guider har valts för detta ämne