人工智能在法律发现中的应用
人工智能会筛选大量电子邮件、文档和聊天记录，找到与诉讼相关的少数内容，这一过程称为电子取证。
概述
这很重要，因为现代案件可能涉及数百万份文件，而律师的人工审查速度慢、成本高且容易出错。
深入探讨
在诉讼中，双方必须在“证据开示”期间交换相关文件。如今，这通常意味着搜索数 TB 的电子邮件、Slack 消息、合同和电子表格。人工智能驱动的“技术辅助审查”（TAR）使这一切变得容易处理。律师将文档样本编码为相关或不相关，机器学习模型会学习该模式，然后根据可能的相关性对剩余的数百万文档进行排名——这一工作流程称为预测编码。自 2012 年具有里程碑意义的 Da Silva Moore 裁决以来，法院已接受 TAR。除了排名之外，人工智能还可以对相似的文档进行聚类，检测近似重复的文档和电子邮件线程，并使用 NLP 来查找概念（不仅仅是关键字）并标记特权律师与客户之间的通信。生成式人工智能现在更进一步，用简单的语言总结文档并回答有关案件卷宗的问题。结果是：与精疲力尽的人工审核员相比，审核速度更快，成本更低，而且准确性通常更高。
技术洞察
经典 TAR 在文档特征上使用监督文本分类器（逻辑回归、SVM）； “TAR 2.0”采用持续主动学习，模型不断重新排名并提供信息最丰富的文档以供审阅，直到相关材料用尽为止。概念搜索依赖于向量嵌入，因此即使没有共享关键字，语义相似的文档也会出现。生成式人工智能增加了检索增强摘要——提取引用的段落，以便律师可以验证主张，而不是相信黑匣子。
战略影响
背景与规则
行业背景决定了人工智能创意能否与现实接触。
质量控制
领域约束会影响可接受的错误率和监督模型。
构建选择
成功的部署使技术能力与一线工作流程保持一致。
人工智能在法律发现领域的未来
生成式人工智能正在重塑发现过程，从“查找相关文档”转向“回答有关证据的问题”。期望有工具能够起草年表、识别关键证人并揭示数百万个文件中的矛盾。但幻觉是一个严重的风险：律师因引用人工智能生成的虚假案例而受到制裁，因此可验证、有引用支持的输出和人工签字至关重要。法院将就人工智能使用的披露发布更多指导，随着聊天和短暂的消息传递使必须保留的内容变得复杂，特权保护将变得更加复杂。
现实世界的实施
在大型反垄断或欺诈案件中，预测编码会对数百万封电子邮件进行排名，因此律师首先审查最可能相关的电子邮件，从而大大缩短审查时间。
NLP 概念搜索可以查找有关某个主题（例如“定价”）的文档，即使它们从未使用过这些确切的单词。
电子邮件线程和近乎重复的检测将数千个冗余副本分解为少数独特的项目以供审阅。
人工智能特权检测会标记可能的律师与客户之间的通信，这样它们就不会意外地交给对方。
风险与防护栏
监管要求可能会使原本强大的原型失效。
历史数据可能会编码损害特定社区的偏见。
遗留系统可能会造成集成瓶颈和隐性成本。
实施路线图
让领域专家参与从问题框架到评估的整个过程。
在启动前设计审计跟踪和文档。
尽早验证合规性和安全义务。
分阶段推出，并具有明确的停止和回滚标准。
不断探索
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常见问题
什么是法律发现中的人工智能？
人工智能会筛选大量电子邮件、文档和聊天记录，找到与诉讼相关的少数内容，这一过程称为电子取证。这很重要，因为现代案件可能涉及数百万份文件，而律师的人工审查速度慢、成本高且容易出错。
“预测编码”在电子发现中有何作用？
律师将样本标记为相关或不相关；该模型会学习该模式并对剩余文档进行排名，以便首先审查最相关的文档。
2012 年 Da Silva Moore 裁决有何重大意义？
Da Silva Moore 是一项早期的、有影响力的裁决，支持在诉讼发现中使用技术辅助审查 (TAR)。
概念搜索与普通关键字搜索有何不同？
使用向量嵌入，概念搜索可以显示有关某个主题的文档，即使它们不包含字面搜索术语。
“持续主动学习”（TAR 2.0）有什么作用？
TAR 2.0 迭代地对文档进行重新排序，并显示信息最丰富的文档以供审查，直到相关材料耗尽为止，并不断改进。
为什么在法律工作中使用生成人工智能时，幻觉是一个严重的问题？
生成模型可以伪造引文；律师因提交人工智能发明的不存在案件的案情摘要而面临制裁，因此验证至关重要。