应用指南

ChatGPT 律师提示

有效的 ChatGPT 提示律师为模型赋予角色、删除了识别细节的相关事实、管辖权、精确的任务和输出格式。

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  1. 概述
  2. 深入探讨
  3. 战略影响
  4. ChatGPT的未来对律师的提示
  5. 现实世界的实施
  6. 风险与防护栏
  7. 实施路线图
  8. 不断探索
  9. 常见问题

概述

然后律师验证结果。问题发现的提示模式、简单语言的客户信件和文档摘要可以节省起草时间。只有当它们与保密保护措施和模型绝不是法律权威来源的严格规则相结合时,这一点才成立。

深入探讨

大多数有效的法律提示都包含相同的要素。角色告诉模型要采取的观点,例如协助租户方律师。上下文提供了事实和管辖权。该任务指定了一项特定的工作。约束说明了要避免什么。格式指定输出的结构,例如表格、标题部分或简短的字母。模糊的提示会产生通用的答案。具体提示会产生律师可以检查的草稿。当模型被要求组织分析而不是得出结论时,问题发现效果最好。询问每一种可能的主张的要素、支持或削弱每一种主张的事实以及仍然需要的事实,将输出变成一份清单。告诉模型不要引用案例很重要。正如在 Mata v. Avianca (2023) 案中受到制裁的律师所了解到的那样,一般聊天机器人可以创造权威。法律权威应来自研究数据库并由律师阅读。简单语言的客户信函受益于目标阅读水平和不得更改的项目清单:截止日期、金额和义务。要求模型列出它简化的内容会暴露简单措辞可能改变法律含义的地方。当模型必须用章节或页面引用引用关键语言并写“未找到”而不是猜测时,文档摘要会更可靠。然后律师可以在几秒钟内根据来源检查每个点。保密是第一位的。 ABA 正式意见 512 表示,律师在将机密信息输入可能暴露该信息的工具之前通常需要获得知情同意。实际的保护措施包括删除名称和识别详细信息、使用条款不包括输入培训的企业帐户以及检查数据设置。一个常见的误解是,一个巧妙的提示就能产生可靠的法律工作。质量来自于背景、狭窄的任务和验证。

战略影响

构建选择

应用级设计决定了人工智能是否能改善实际结果。

团队与工作流程

良好的工作流程集成可以创造用户值得信赖的生产力收益。

风险与安全

范围明确的用例可以减少变更疲劳和实施风险。

ChatGPT的未来对律师的提示

提示正在从键入指令转变为内置工作流程。法律研究平台、文档管理系统和文字处理器越来越多地将经过测试的提示打包在按钮后面,并且公司维护共享的提示库。模型在遵循结构和处理长文档方面变得越来越好,这可能会减少对详细提示措辞的需要。基本原则不太可能很快改变:删除识别细节,提供精确的背景,要求可追踪的报价并验证结果。律师指南继续将输出的责任归咎于律师,无论使用什么工具或提示产生输出。

现实世界的实施

问题发现:“您正在协助加州就业律师。从这些匿名事实中,列出可能的索赔和辩护、每个要素的要素、哪些事实支持或削弱每个要素,以及我仍然需要哪些事实。不要引用案例。”

通俗易懂的信件:“为没有法律背景的客户重写和解条款的解释,大约八年级的阅读水平。保持每个截止日期、金额和义务不变,并列出您简化的任何可能改变含义的内容。”

文件摘要:“从租户方面总结此租约:当事人、期限、租金上涨、转让、终止和赔偿。对于每一项,请给出章节编号并引用关键句子。如果缺少条款,请写下“未找到”。”

自我检查:起草论证后,“列出该论证中的三个最弱点以及对方律师最有可能提出的反驳。”

风险与防护栏

  • 将损坏的流程自动化可能会加剧现有问题。

  • 团队可能会过度自动化并消除所需的人工判断。

  • 如果不持续评估输出,质量可能会出现偏差。

实施路线图

  1. 绘制当前工作流程并确定摩擦最大的步骤。

  2. 在完全自动化之前定义人工检查点。

  3. 对用户进行提示、升级路径和质量标准方面的培训。

  4. 跟踪任务级结果以确认持续价值。

不断探索

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常见问题

ChatGPT 给律师的提示是什么?

有效的 ChatGPT 提示律师为模型赋予角色、删除了识别细节的相关事实、管辖权、精确的任务和输出格式。然后律师验证结果。问题发现的提示模式、简单语言的客户信件和文档摘要可以节省起草时间。只有当它们与保密保护措施和模型绝不是法律权威来源的严格规则相结合时,这一点才成立。

为什么问题发现提示模式告诉模型“不要引用案例”?

通用聊天机器人可以伪造引文,例如马塔诉阿维安卡案。该提示使模型能够组织分析,并将权限留给经过验证的研究工具。

在简单语言的客户信函模式中,模型必须保持什么不变?

简化措辞不得改变实质内容。截止日期、金额和义务是客户采取行动的细节。

为什么摘要模式要求模型引用带有章节编号的关键句子?

与部分编号相关的引号使每个声明都可追踪,因此验证只需几秒钟,而不是重新阅读整个文档。

当某个术语丢失时,告诉模型写“未找到”的目的是什么?

如果没有允许说某些东西不存在,模型可能会用看似合理的发明来填补这个空缺。 “未找到”给了它一个真实的选择。

使用 ChatGPT 时哪种做法最能保护客户机密?

删除名称和识别详细信息会限制暴露,而业务术语则排除了数据流向的培训控制。提示中的标签不会改变数据的处理方式。