Kasvava määrä AI: n luomia epäonnistumisia, jotka on löydetty tuomioistuimille esitetyistä oikeudellisista asiakirjoista, on johtanut lakimiehet suurimpaan tarkastukseen.
Tuomioistuimet ympäri maata ovat rankaisemassa lakimiehiä avoimen lähdekoodin LLM: n väärinkäytöstä, kuten CHATGPT Openaiista ja Claude de Anthropeista, jotka ovat muodostaneet “kuvitteelliset” tapaukset, ehdottivat, että lakimiehet keksivät oikeudellisia päätöksiä vahvistaakseen väitteitään ja virheellisiä nimityksiä oikeudellisille asiakirjoille.
Asiantuntijat kertovat omaisuudesta, että esiintyy enemmän näistä tapauksista, ja yhdessä heidän kanssaan jyrkän pakotteiden kanssa lakimiehille, jotka käyttävät AI: tä huonosti.
Haly Pariisin lakimies ja tutkija Damien Charlotin suorittaa tietokannan AI: n hallusinaatiotapauksista. Tähän mennessä hän on laskenut 376 tapausta, joista 244 on Yhdysvaltain tapauksia.
“Et voi kieltää sitä, että olimme eksponentiaalisessa käyrässä”, hän kertoi Fortunelle.
Charlotin kertoi, että lakimiehet voivat olla erityisen alttiita valvontaan, koska heidän ammatinsa ihmiset delegoivat laitteille tehtävät, eivät usein lue kaikkia työtovereiden keräämiä materiaaleja sekä kopioida ja liittää nimitysketjuja ilman riittäviä todentamismenetelmiä. Nyt AI tekee käytännöstä ilmeisemmän, kun lakimiehet noudattavat uutta tekniikkaa.
“Meillä on tilanne, jossa nämä (avoimen lähdekoodin mallit) muodostavat lakia”, sanoi Pohjois -Amerikan, Yhdistyneen kuningaskunnan ja Irlannin Lexisnexis Pohjois -Amerikan toimitusjohtaja Fitzpatrick. “Vedot ovat yhä korkeammat, ja se on asianajaja.”
Esimerkiksi tuomioistuimelle valmiiden asiakirjojen laatiminen tapauksille, joihin voi liittyä Medicaidin kattavuuspäätöksiä, sosiaaliturvaetuja tai rikossyytteitä, ei ole varaa saada AI: n luomia virheitä, hän lisäsi.
Muut riskit
Syötä luottamukselliset tiedot avoimen lähdekoodin malleissa on myös asianajaja-asiakkaan etuoikeuden rikkomisen riski.
Indianan yliopiston kansainvälisen ja vertailevan lakikeskuksen toimitusjohtaja Frank Emmert ja Legal AI: n asiantuntija kertoi Fortunelle, että avoimen lähdekoodin mallit voivat saada niitä käyttäviä etuoikeutettuja tietoja.
Jos joku muu tietää sen, hän voisi kääntää esimerkiksi asiakkaan ja asianajajan välisen suunnittelusopimuksen oikealla viitteellä.
“Et löydä koko sopimusta, mutta löydät tarpeeksi tietoa, jos olet lataamassa näitä sopimuksia”, Emmert sanoi. “Mahdollisesti löydät asiakkaiden nimet … tai ainakin, tiedät, tiedot, jotka tekevät asiakkaasta tunnistettavissa.”
Jos asianajaja nousee ilman lupaa, siitä voi tulla julkisia hakutietoja, koska avoimen lähdekoodin mallit eivät suojaa etuoikeutta, Fitzpatrick sanoi.
“Mielestäni on vain ajan kysymys, ennen kuin lakimiehet menettävät lisenssinsä tähän”, hän sanoi.
Fitzpatrick kertoi, että hänen yrityksensä Lexis+ AI: n generatiivinen työkalu, joka allekirjoitti seitsemän vuoden sopimuksen maaliskuussa liittovaltion oikeuslaitoksen tiedon tarjoajana, voi olla vastaus hallusinaatioiden ja asiakkaan yksityisyyden riskeihin.
LexisNexis ei kouluta LLM: ää asiakkaidemme tietoihin ja merkinnät on salattu. Lisäksi tekniikka on “varusteltu” hallusinaatioongelmien ratkaisemiseksi, koska se poimii “sisällön seinämäisestä sisällöstä” tai suljetusta ja patentoidusta järjestelmästä, joka päivitetään päivittäin, Fitzpatrick sanoi.
Silti LexisNexis ei väitä ylläpitävänsä etuoikeutta ja tunnustaa, että velvoite kuuluu aina asianajajaan, yritys sanoi.
Mutta asiantuntijat sanovat, että Fortune AI: llä käytetään laillisia tarkoituksiin luonnostaan riskejä, avoimen lähdekoodin tai ei.
AI: n laillinen lapsuus
Emmert sanoo luokitteleen mallit kolmeen koriin: avoimen pääsyn työkalut, kuten chatgpt, sisäiset sovellukset, joita kutsutaan “pieniksi kielimalleiksi” ja “keskisuuriksi kielimalleiksi”, kuten LexisNexis -tuote.
Virheiden pelko on ylentanut yrityksiä rajoittamaan avoimen lähdekoodin mallien käyttöä ja sen sijaan kehittämään sisäisiä sovelluksia, jotka ovat pohjimmiltaan palvelin yrityksessä, jossa lakimiehet kantavat sopimuksiaan ja asiakirjojaan ja alkavat kouluttaa AI -mallin, Emmert sanoi.
Mutta verrattuna avoimen lähdekoodin malleihin käytettävissä olevaan suureen tietoon, sisäisillä sovelluksilla on aina alhaisemmat vastaukset, Emmert sanoi.
Hän sanoi, että keskikokoisia malleja voidaan käyttää auttamaan sopimuksen laatimisessa, asiakirjojen tarkistamisessa, todisteiden arvioinnissa tai löytömenettelyissä, mutta ne ovat edelleen rajoitetusti sitä, mitä ne voivat purkaa verrattuna Internet -avoimeen.
“Ja kysymys on, voimmeko luottaa heihin täysin? … Yksi, että he eivät hallustele, ja toiseksi, että tiedot ovat todella etuoikeutettuja ja yksityisiä”, Emmert sanoi.
Hän sanoi, että jos hän olisi osa lakiasiaintoimistoa, hän epäröi palkata tämän tyyppisiä toimittajia ja käyttää paljon rahaa jotain, joka on edelleen hänen lapsuudessaan ja voi lopulta olla todella hyödyllinen.
“Henkilökohtaisesti mielestäni nämä AI -työkalut ovat fantastisia”, Emmert sanoi. “Ne voivat todella auttaa meitä tekemään enemmän työtä korkeammalla laatutasolla huomattavasti pienemmällä aikainvestoinnilla.”
Silti hän varoitti, että teollisuus on uudella aikakaudella, joka vaatii kiihdytettyä koulutusta jotain, joka hyväksyttiin nopeasti ilman täysin ymmärrystä.
“Alkaen akatemiasta, mutta jatkaen ammatissa, meidän on koulutettava kaikkia lakimiehiä, jokaista tuomaria, tullaksemme keinotekoisten älykkyyden opettajiksi, ei teknisessä mielessä, vaan käyttää sitä”, Emmert sanoi. “Haaste on todella.”