جوزفين بيتريك، رئيس منتجات الذكاء الاصطناعي في BriefCatch – سلسلة المقابلات

جوزفين بيتريك كرئيس لمنتجات الذكاء الاصطناعي في BriefCatch، تقدم مزيجاً نادراً من الخبرة في الخصومات القانونية والقضاء والخبرة في المنتجات والكتابة القانونية إلى واحدة من منصات الكتابة القانونية الأكثر تخصصاً في صناعة القانون. في دورها، تقود استراتيجية المنتجات التي تعتمد على الذكاء الاصطناعي في BriefCatch، وتوجه تطوير أدوات توليدية واسترجاعية مصممة لتحسين كيفية صياغة المحامين والقضاة للوثائق القانونية وتحريرها وتنقيحها. تشمل خلفيتها العمل كشريك في شركة نورتون للقانون، والمستشار والمتدخل القضائي في هانسون بريدجيت، والكاتب القانوني للقاضي جيمس دенніس في محكمة الاستئناف الأمريكية للدائرة الخامسة. يوفر هذا الخبرة مزيجاً من وجهات النظر القضائية والاستئنافية والاستشارية لإنشاء أدوات الذكاء الاصطناعي التي ت解决 تحديات الكتابة القانونية بدلاً من مشاكل الإنتاجية المجردة.

BriefCatch هي منصة قانونية تعتمد على الذكاء الاصطناعي للكتابة والتحرير مصممة خصيصاً للمحامين والقضاة ومكاتب المحاماة والمحاكم والوكالات الحكومية. تأسست في عام 2017 وتم بناؤها حول الخبرة القانونية لروس غوبرمان، تساعد المنصة المحترفين القانونيين على تحسين الوضوح والدقة والاقناع والموثوقية مباشرة في تدفق عملهم. تقول BriefCatch إنها تدعم أكثر من 300 مكتب قانوني، بما في ذلك 45 مكتبًا من مكتبات القانون 200، إلى جانب 80 محكمة، ومنتجها الجديد BriefCatch Next يدمج الإرشادات القانونية الخبيرة مع أدوات الذكاء الاصطناعي الاختيارية التي تهدف إلى تعزيز الحكم القانوني بدلاً من استبداله.

لقد انضممت مؤخرًا إلى BriefCatch كرئيس لمنتجات الذكاء الاصطناعي بعد أن عملت كمحامي استئنافي ومختص قانوني معتمد وباني لمنتجات التكنولوجيا القانونية. كيف ساهمت خبرتك في تقاطع القانون الاستئنافي والاستراتيجية القانونية والتكنولوجيا في تشكيل رؤيتك للذكاء الاصطناعي في المهنة القانونية؟

بعد التخرج في اللغة الإنجليزية من جامعة كاليفورنيا، كنت مهتمة دائمًا بالذكاء الاصطناعي وآمل دائمًا أن أ进入 هذا المجال. كنت متأثرة بإمكانية الذكاء الاصطناعي لتوسيع الذكاء البشري ومساعدة حل المشاكل العملية على نطاق واسع. أصبحت محامية لأسباب مماثلة. كانت والدتي محامية دستورية، وتعلمت منها أن القانون يمكن استخدامه لمساعدة الناس بفعالية على نطاق واسع. في وقت ممارستي، افترضت أن مسار مسيرتي في الذكاء الاصطناعي قد انتهى. لذلك يعتبر من المضحك والم满意 أن مسيرتي القانونية قد أعدتني إلى الأسئلة التي interesstني في البداية: كيف نستخدم التكنولوجيا لجعل الخبرة أكثر توفراً وفائدة وإنسانية؟

لقد كنت أجرِّب نماذج اللغة الكبيرة منذ قبل تعبئتها كمحادثات، عندما قدمتها OpenAI كsandbox. من البداية، يمكنني رؤية الإمكانات لحل المشاكل العملية. هل يمكن أن يساعد في استعراض السجلات؟ هل يمكن أن يجعل البحث عن القواعد المحلية أقل إزعاجاً؟ هل يمكن أن يساعد في تتبع القضايا المعلقة في المحكمة العليا في كاليفورنيا، أو تقدير مدة الاستئناف، أو تسهيل ممارسة الحركة بعد المحاكمة؟ هل يمكن أن يساعد شخصًا على الخروج من المأزق؟

أحد الأمثلة المفضلة لي على السؤال الأخير يأتي من والدي، وهو عالم رياضيات متقاعد لا يزال يعمل على مشاكل مفتوحة. أقنعتُه بمحاولة حساب pro LLM، وهو يستخدمه لإثبات النظريات وإحراز تقدم في المشاكل التي كان يفكر فيها لسنوات. أحد الأسباب التي تجعل LLMs فعالة في حل مشاكل الرياضيات المفتوحة، مثل مشاكل Erdős، هو أن لديهم تدريباً في العديد من مجالات الرياضيات، ويمكنهم نقل تلك التقنيات من مجال إلى حل مشاكل في مجال آخر (على سبيل المثال، استخدام تقنيات من نظرية الأعداد الجبرية لحل مشكلة في الهندسة الإлементية). تلك التجربة ألقت光اً على شيء مهم بالنسبة لي: يمكن للذكاء الاصطناعي أن يوسع نطاقنا الإبداعي، يساعدنا على الاستفادة من معرفة وأخلاقيات إنسانية أوسع مما يمكننا حمله في رؤوسنا بشكل فردي، واستخدام ذلك لتحقيق تقدم في المعرفة الإنسانية والمشاريع التي كانت ستستغرق وقتًا طويلاً بدونها.

لقد رأيت نفس النمط في الممارسة القانونية. كمحامي استئنافي، كانت نفس الأسئلة الإجرائية والاستراتيجية تكرر نفسها مرارًا وتكرارًا. لذلك بنيت قواعد بيانات، ومتعقبين، ورسومات توضيحية، وموارد العملاء، وحاسبات مدة الاستئناف، وأدوات التوقيت بعد المحاكمة، وساعدت في بناء قاعدة بيانات القواعد القانونية. كان الخيط المشترك دائمًا هو نفسه: المعرفة موجودة، ولكنها محبوسة في ملفات PDF أو كتب أو دورات أو ملاحظات داخلية أو رأس خبير. أصبحت مهووسة بمشكلة الذكاء الاصطناعي غير عادي لتحلها: كيف نجعل المعرفة والخبرة متاحة في اللحظة التي يحتاجها الناس؟

ذلك شكل رؤيتي للذكاء الاصطناعي القانوني. معظم منتجات التكنولوجيا القانونية توعد بأن الذكاء الاصطناعي سيتولى المهام الروتينية حتى يتمكن المحامون من التركيز على الاستراتيجية. ذلك صحيح وقيم، لكنه ليس سوى البداية. ما أهتم به الآن هو تفعيل الخبرة. قد يقرأ المحامي الكتاب الصحيح، أو يحضر الدورة الصحيحة، أو يحفظ المنشور الصحيح، أو يتعلم الدرس الصحيح من الممارسة، لكن تلك المعرفة غالبًا ما تكون في طور النوم عندما يقوم المحامي بكتابة أو بحث أو إسداء المشورة للعميل.

BriefCatch تقع مباشرة في تلك الفرصة. الكتابة القانونية ليست مجرد لمسة نهائية. إنها حيث يصبح الحكم القانوني والاستراتيجية والاقناع قابلاً للاستخدام من قبل عقل آخر. أنا متحمس لمستقبل حيث يساعد الذكاء الاصطناعي المحامين على استرجاع وتطبيق القاعدة الصحيحة، أو التقنية، أو الاستراتيجية، أو التحذير، أو الرؤية الاستراتيجية في اللحظة، مع الحفاظ على الحكم المهني والمسؤولية. أعتبره هيكلاً خارجياً للخبرة: تكنولوجيا تساعد المحامين على حمل المزيد من المعرفة، وترى بوضوح أكبر، وتتجنب الأخطاء التي يمكن منعها، وتطبق أحكم حكمهم عندما يهم الأمر أكثر.

إذا بنينا هذه الأنظمة جيدًا، ستستفيد المجتمع لأن الخبرة القانونية تصبح أقل حبوساً في قنوات باهظة الثمن ومتوفرة أكثر للأشخاص والشركات والمحاكم والمؤسسات التي تعتمد عليها.

أطلقت BriefCatch مؤخرًا RealityCheck، أداة مصممة لتحديد الاستشهادات القانونية الخيالية أو غير المدعومة قبل تقديمها. ما كانت أكبر الفجوات في أدوات الذكاء الاصطناعي القانونية الحالية التي جعلت هذه القدرة ضرورية، وكم هو كبير مشكلة موثوقية الاستشهاد اليوم؟

أعلى الفجوات هو أن العديد من الأدوات لا تزال محسنة حول التوليد بدلاً من التحقق. يمكنها مساعدة إنتاج النص بسرعة، وهو ما يبدو مثيراً للإعجاب، لكن العمل القانوني لا ينتهي بنص معقول. لا يبدأ حتى هناك. نظامنا القانوني يعتمد بشكل أساسي على القضاة والمحامين الذين يروون ويطبقون السلطة بدقة. يجب على أي أداة قانونية أن يبدأ بالسلطات التي توجد في الواقع، ويصف بدقة ما تقوله تلك السلطات، وكيف تم تطبيقها، ومدى دعم المقترح الذي يتم استدعاؤه في سياق الذي تم فيه اتخاذ السلطة. أي شيء أقل من ذلك هو خيال قانوني. هناك كلمات أقل لطافة من ذلك، لكنني سأتركه للقضاة الذين تعاملوا معه في محاكمهم.

ذلك هو السبب في أن أداة مثل RealityCheck مهمة للغاية. المشكلة ليست مقصورة على القضايا المزيفة بالكامل، على الرغم من أن تلك هي بالتأكيد مخيفة. هناك أنماط فشل أكثر دقة وأكثر شيوعًا: حالة حقيقية تم الاستشهاد بها لنقطة خاطئة، أو حكم مبالغ فيه، أو اقتباس تم تعديله قليلاً، أو بين قوسين يسهل تجاوز فرق غير مريح، أو استشهاد يبدو مناسبًا على ظاهره ولكن لا يدعم الجملة التي يتبعه.

هذه ليست مشاكل جديدة في ممارسة القانون، لكنها теперь تم تضخيمها. كان المحامون دائمًا مسؤولين عن التحقق من عملهم، لكن حجم وسرعة الكتابة التي تعتمد على الذكاء الاصطناعي تجعل التحقق أكثر أهمية. السؤال ليس فقط “هل خيّمت الذكاء الاصطناعي؟” بل “هل يحتوي المستند المقدّم على تأكيدات قانونية دقيقة ومدعومة ومحترفة وقابلة للدفاع عنها؟”

أنا أيضًا أعتقد أنه يجب علينا أن نكون حذرين في عدم معاملة العمل البشري فقط كالمعيار الذهبي. البشر يخطئون ويبالغون ويفوتون الأشياء، خاصة تحت ضغط الوقت. بغض النظر عن مصدر النص، فإن أفضل الممارسات هي المراجعة المتعددة الطبقات: الحكم البشري، والأدوات الموجودة في المصدر، والتحقق التحكمي حيثما كان ذلك مناسبًا، وعمليات تدقيق تجعل الأخطاء أكثر سهولة في الكشف عنها قبل أن تصبح أمرًا لتقديم السبب.

ما هي الخطوات العملية التي يمكن أن يتخذها شركات التكنولوجيا القانونية لبناء الثقة وتشجيع اعتماد مسؤول؟

المنتجات الموثوقة يجب أن تجعل حدودها مرئية. يجب أن تظهر المصادر عندما تهم المصادر. يجب أن يُظهر النظام عندما يتم توليد اللغة مقابل التحقق من الاستشهاد أو تطبيق قاعدة تحكمية. يجب أن يكونوا صريحين بشأن القيود، لأن المبالغة في الإدعاء هي واحدة من أسرع الطرق لفقدان ثقة المحامين.

يجب بناء اعتماد مسؤول في تدفق العمل. يجب ألا يضطر المحامون إلى أن يصبحوا مهندسي تحفيز أو مسؤولي مخاطر الذكاء الاصطناعي لاستخدام هذه الأدوات جيدًا. يجب على المنتجات الجيدة توجيه المستخدمين نحو الاستخدام المسؤول من خلال التصميم: الحفاظ على السرية، ودعم الإشراف، وتمكين المراجعة، والحفاظ على سجلات التدقيق حيثما كان ذلك مناسبًا، وتبسيط التحقق.

لقد عملت على نطاق واسع مع تقنيات توليد تعزيز الاسترجاع (RAG) وغيرها من التقنيات المصممة لتحسين موثوقية أنظمة الذكاء الاصطناعي. أين تعتقد أن منتجات الذكاء الاصطناعي القانونية الحالية لا تزال تقصُر، وما هي التقدم التقني اللازم لسد تلك الفجوات؟

منتجات الذكاء الاصطناعي القانونية قوية بالفعل في الصياغة والتلخيص والتفكير الإبداعي والاسترجاع. بعضها لا يزال يفتقر إلى معيار دقيق يطالب به الممارسة القانونية: الدقة الصارمة التي يعتمد عليها نظامنا العدلي.

سأفكر في فجوة الموثوقية كمشكلة في النظام، وليس مشكلة في النموذج الفردي. ستساعد النماذج الأفضل، لكن موثوقية الدرجة القانونية تأتي من طبقات عديدة تعمل معًا: استرجاع وترتيب، ودوائر التحقق، والذاكرة، وتصميم التدفق، والهندسة المعمارية الهجينة للنماذج التحكمية واللغة.

الأساسيات الميكانيكية للاسترجاع مفهومة جيدًا، لكنه يحتاج إلى الكثير من الاختبار والتكرار للحصول على استدعاء وترتيب صحيحين. يصبح الوكيل المعادي وال环 أكثر شيوعًا، لكن التحدي في التصميم هو جعل تلك التحقق مبدأية بدلاً من خلق “توسع مكلف ومتأخر في التحقق”. مع ذاكرة LLM، تشمل التحديات التقنية مكان الذاكرة (الذاكرة العامة مقابل تدفق عمل معين؛ يمكن أن تشعر أنظمة الذاكرة بالارتباط بالغريزة) والشكل الذي يجب أن تأخذه لضمان وصول العامل إليها عندما يُطلب منه ذلك. لا يزال تصميم التدفق مهمًا؛ إذا تم إعطاء النظام سؤالًا طويلًا وغامضًا، فسيؤدي إلى نتائج غير مكتملة أو عامة. يحتاج الذكاء الاصطناعي القانوني إلى تدفق عمل أكثر هيكلة، ويتطلب كسر المهمة إلى خطوات متعمدة لضمان حصوله على السياق الذي يحتاجه والقيام بجميع الخطوات اللازمة لإنتاج نتائج عمل قانونية دقيقة وممتازة.

ميزان آخر يمكن سحبه هو مزيج القواعد التحكمية مثل regexes والنماذج الاحتمالية. LLMs مفيدة للغاية في مرحلة البروتوتايب لأنها تساعدك على اكتشاف شكل المشكلة. لكن بمجرد حصولك على بروتوكول عمل جيد وتفهم النمط، قد تريد سحب أجزاء من التدفق العكسي إلى منطق تحكمي. وبالرغم من أن LLMs قد تكون غير متسقة، إلا أنها ممتازة في تعزيز ما لا تكون القواعد التحكمية مرنة بما فيه الكفاية لالتقاطه، واستخدام القواعد التحكمية / الشفرة نفسها. لن تكون الأنظمة الأقوى نقية التحكم أو نقية LLM. ستستخدم القواعد التحكمية حيث يتم فهم المشكلة، وستستخدم LLMs حيث يُطلب التوجيه أو الحكم أو فهم اللغة الحساس للسياق.

عندما تبدأ في ترسيخ هذه التقنيات، يمكنك تحقيق تحسينات كبيرة في فجوة الموثوقية، لكن التبادل هو تعقيد الهندسة، وتكلفة الرمز، والتأخير. أتوقع أن تتحسن هذه الأمور مع التقدم التقني ومع أن الذاكرة والضغط تصبح أكثر فعالية ومتاحة في النماذج الأساسية.

الكتابة القانونية غالبًا ما تتطلب دقة واقناع وتفسير دقيق للسابقة. ما الجوانب التي تعتقد أنها يمكن أن تحسنها الذكاء الاصطناعي بشكل حقيقي اليوم، وأي العناصر لا تزال تتطلب حكمًا بشريًا فريدًا؟

يمكن للذكاء الاصطناعي تحسين الكتابة القانونية بالفعل، خاصة عندما تكون المهمة محددة جيدًا. يمكن أن يساعد في تحديد الجمل الغامضة، والنقاط المدفونة، والتناقضات، والضعف، والتنظيم الضعيف، والادعاءات غير المدعومة، ومشاكل الاستشهاد، والأماكن التي لا توجّه الوثيقة القارئ جيدًا. يمكن أن يساعد المحامين أيضًا على التفكير الإبداعي، واختبار الحجج، وتطبيق مبادئ الكتابة والاقناع في لحظة الصياغة بدلاً من الاعتماد على الذاكرة وحدها.

ذلك الجزء الأخير هو ما يثيرني بشكل خاص. قد يعرف المحامي نظريًا أن الالتماس يحتاج إلى مقدمة أقوى، أو بيان قاعدة أنظف، أو بيان حقيقة أكثر قراءة، لكن عندما تكون في ضغط الصياغة، فإن المعرفة والتطبيق ليسا نفس الشيء. يمكن للذكاء الاصطناعي أن يساعد في جلب إرشادات الكتابة الخبيرة إلى التدفق عندما يمكن أن تحسن الوثيقة فعلاً.

لكن الكتابة القانونية الجيدة ليست مجرد حرفة أو تحسين النص. إنها القدرة على تحديد التفاصيل الأكثر أهمية، والأكثر إثارة للاهتمام، والأكثر تحديداً للقضية، و تحويلها إلى نظرية تجعل القارئ يفهم لماذا هذه المنازعة مهمة. في تجربتي، ذلك هو المكان الذي يتفوق فيه المحامون البشر على LLMs. ربما يكون ذلك ذوقًا، أو خبرة، أو شيء أعمق حول كيفية عمل هذه الأنظمة. LLMs مدربة على توليد استمرار محتمل للنص، مما يخلق جذبًا تجاه النص الذي يبدو عاديًا إحصائيًا. في العديد من السياقات القانونية، ذلك مفيد. غالبًا ما لا تريد الكتابة القانونية أن تجذب الانتباه إلى نفسها. تريد الأفكار، والحقائق، والسلطات أن تبرز.

لكن الكتابة القانونية الاقناعية غالبًا ما تعتمد على العثور على ما هو مختلف. ما هي التفاصيل التي تجعل القضية حية؟ ما هو الحقيقة الذي يغير التأثير العاطفي للنزاع؟ ما هي النقطة القانونية التي ستجعل القاضي يجلس ويلاحظ المشكلة؟ كمحامي استئنافي، غالبًا ما تكون تلك هي الخيط الذي تحاول العثور عليه. أنت تبحث عن نسخة من القضية التي تكفي لجعل الهيئة القضائية تهتم.

ذلك هو الجزء الذي لا أريد أن يبخس الذكاء الاصطناعي. يمكن للنظام أن يقترح صياغة أوضح، أو يُحذّر من الضعف، أو يُخضع الاستشهادات لاختبار الضغط، أو يُذكر المحامي بالتقنيات الاقناعية. لكن على المحامي أن يقرر ما يهم، وما يجب الإعتراف به، وكيفية التعبير عن عدم اليقين، وكيف شرح الجانب العاطفي والأخلاقي للقضية.

أنا حذر من قول “الذكاء الاصطناعي لن يكون قادرًا على فعل ذلك أبدًا”، لأن تلك التنبؤات كانت خاطئة عدة مرات. الذكاء الاصطناعي يؤدي بالفعل العديد من المهام المنفصلة بشكل أسرع وأكثر دقة من البشر، ولا أعتقد أن من المعقول الشعور بالتهديد من ذلك. إنه أداة. لكن على الأقل اليوم، أهم أجزاء الاقناع القانوني لا تزال تتطلب حكمًا بشريًا: اختيار التفاصيل الصحيحة، وفهم لماذا تهم، وبناء قصة تثير الانتباه العاطفي.

كما يدمج الذكاء الاصطناعي نفسه بشكل أعمق في تدفقات العمل القانونية، كيف ترى دور المشاركين والمحامين الشباب يتطور؟ هل يمكن للذكاء الاصطناعي أن يغير بشكل أساسي كيف يطور المحامون التاليون مهارات الكتابة والبحث القانونية؟

نعم، وينبغي لنا أن نكون مقصدين في ذلك. يتعلم المحامون الشباب تقليديًا من خلال القيام بالعمل الصعب ببطء: البحث، والصياغة، والتنقيح، والحصول على تعليقات، وتنمية الحكم تدريجياً. سيتغير الذكاء الاصطناعي هذا المسار، لكنه لا يحتاج إلى إضعافه. يمكن أن يجعل التدريب أكثر صرامة وأكثر فعالية.

المخاطر هي أن المحامين الشباب يغفلون عن الكفاح الذي يبني الحكم. إذا أنتجت الأداة صياغة مقبولة بسرعة كبيرة، قد لا يتعلم المحامي الجديد كيف تم بناء الحجة، أو أين نقاط الضعف، أو لماذا إطارية أفضل من أخرى. ذلك سيكون خسارة حقيقية.

لكن الفرصة هائلة. يمكن للذكاء الاصطناعي أن يؤدي دورًا كمعلم، ومحاكي، ومدرب كتابة، ومصدر للتعليقات الفورية. يمكن أن يُظهر هياكل بديلة، ويحدد الادعاءات غير المدعومة، ويفسر لماذا قد لا يدعم الاستشهاد المقترح، أو يُقارن بالمعايير الفعالة للكتابة القانونية. يمكن أن يمنح المحامين الشباب المزيد من الفرص. الحصول على فرصنا و الحصول على تعليقات هو كيف نتعلم ونتطور.

الشركات والقسم القانوني الذين يفعلون ذلك بشكل أفضل لن يقدموا فقط للمحامين الشباب الذكاء الاصطناعي ويتوقعون الأفضل. سيعيدون تصميم التدريب حولها. سيسألون المبتدئين أن يشرحوا اختياراتهم، ويفحصوا النواتج، ويقارنوا بين البديلين، ويتعلموا الإشراف على العمل الذي تعتمد على الذكاء الاصطناعي بنفس الطريقة التي سيشرفون عليها العمل البشري في النهاية.

لقد قدمت المشورة للعملاء عبر قطاعات مختلفة، بما في ذلك العملات الرقمية وتكنولوجيا المستهلك والمنازعات القانونية المعقدة. هل هناك قطاعات معينة تعتقد أنها سوف تتسارع فيها اعتمادية الذكاء الاصطناعي بشكل أسرع، ولما؟

أعتقد أن اعتمادية الذكاء الاصطناعي القانوني ستتحرك بشكل أسرع عندما

1. تملك المنظمة تدفقات عمل تعمل بشكل جيد مع LLMs،
2. تكون المنظمة مفتوحة على الابتكار، و
3. تكون المنظمة محفزة لجعل تغيير.

في النقطة الأولى، القانون هو مجال طبيعي للنماذج اللغوية لأن القانون هو، في nhiều طرق، سلوك بشري وقيم محكمة في اللغة. العمل القانوني يحول الحقائق المضطربة إلى فئات، وقواعد، وواجبات، وحجج، ومخاطر، ونتائج. هذا هو بالضبط التضاريس التي يمكن للنماذج اللغوية أن تكون قوية فيها، شريطة أن تكون محددة، ومدعومة، ومصممة حول كيفية عمل المحامين. لذلك أعتقد أن معظم المنظمات القانونية هي مرشحين جيدين باستثناء، ربما، تلك التي نموذج الخدمة الأساسي هو التفاعل بين البشر.

العامل الثاني، انفتاح على الابتكار، قد يكون أكثر حواجز. هذا هو السبب في أنني أعتقد أن الفرق القانونية الداخلية في وضع ممتاز بشكل خاص. أنها تقع داخل منظمات تحاول بالفعل تحسين السرعة، وتقليل التكلفة، وتحويل المعرفة إلى تشغيل. أنها تدير العقود، والمنازعات، والسياسات، والالتزامات التنظيمية، ومشاكل العملاء، والمسائل القانونية للعمالة، والمشورة على المنتجات، وتقييم المخاطر على نطاق واسع. تلك التدفقات العمل قابلة للتكرار بدرجة كافية لدعم اعتمادية الذكاء الاصطناعي، في حين لا تزال تتطلب حكمًا قانونيًا كافياً لجعل أدوات أفضل فرقًا حقيقية.

أعتقد أيضًا أن الخصومات، وممارسة الاستئناف، والصناعات الخاضعة للرقابة، والتقنية المالية والعملات الرقمية، وتكنولوجيا المستهلك، والتأمين، والرعاية الصحية ستكون مجالات مهمة. على سبيل المثال، في الخصومات والاستئناف، يمكن للذكاء الاصطناعي أن يساعد في استعراض السجلات، وتتبع القضايا، واختبار الاستشهادات، والقواعد الإجرائية، وتحليل الحفظ، وتنظيم الحجج، وتعليقات الصياغة. المخاطر عالية، لذلك يجب أن تكون الأدوات جادة. لكن ذلك ليس سببًا لتجنب الاعتماد، بل هو سبب لبناء منتجات أفضل.

العامل الثالث – الحافز للتغيير – هو أيضًا عامل حاسم. يجب أن يكون قطاع القانون ككل محفزاً للتغيير. النظام القانوني بطيء، باهظ التكلفة، وغائب عن الكثير من الناس. السؤال الأصعب هو ما إذا كان للمهنة مفتوحة للتغيير. أعتقد أنها تتفتح بشكل متزايد. بعض أجزاء الصناعة كانت بطيئة في الحركة لأن النموذج الحالي كان مربحًا ومألوفًا. لكن المحامين也是 حلول للمشاكل. العديد منا يهتم بالعدالة، والإصلاح، والstubborn في المعنى المفيد. لقد تم تدريبنا على الحجة من أجل التغيير عندما يكون الجواب الحالي خاطئًا.

القطاع الخاص قد يتحرك أولاً لأنه أكثر مرونة وأفضل تمويلًا. الحكومة، والمساعدة القانونية، والمنظمات التطوعية تواجه قيودًا مختلفة وغالبًا ما يجب أن تركز على العمل العاجل أمامها. لكن تلك القطاعات لا ينبغي أن تقلل من شأن نفسها. إذا كان الذكاء الاصطناعي يمكن أن يساعد في جعل الخدمات القانونية أكثر كفاءة، ويمكن الوصول إليها، ومتاحة بتكلفة أقل، فإن الفرصة طويلة الأجل ليست مقصورة على أي قطاع واحد. إنها ذات صلة بالجميع الذين يهتمون بجعل النظام القانوني يعمل بشكل أفضل.

المحاكم، والمنظمات التنظيمية، والهيئات القانونية تزداد دراستها لاستخدام الذكاء الاصطناعي في الممارسة القانونية. ما هي الإطارات التنظيمية أو الأخلاقية التي تتوقع أن تظهر في السنوات القليلة القادمة، وكيف يجب على مزودي التكنولوجيا القانونية الاستعداد؟

يمكن أن يتعامل الإطار الأخلاقي الحالي مع معظم هذه المخاوف. كان على المحامين دائمًا أن يضمنوا أن كل ما ي представونه للمحكمة يعتمد على الحقيقة. يجب عليهم أن يكونوا صادقين عندما تذهب القضية ضدهم، وشفافين عندما يرتكبون أخطاء، ويديرون قضاياهم بكفاءة، ويشرفون على المحامين الشباب وغير المحامين الذين يساعدهم. يجب عليهم أيضًا الحفاظ على سرية المعلومات الحساسة للعملاء.

موجة الأولى من أخلاقيات الذكاء الاصطناعي لا تتطلب نظامًا أخلاقيًا جديدًا بالكامل. يجب علينا تطبيق هذه الواجبات المألوفة بجدية جديدة. لا يمكن للمحامي أن يفرض الحكم ثم ينكر المسؤولية. ذلك الجزء لا ينبغي أن يكون مثيرًا للجدل.

شيء يجب أن نبدأ في فعله أكثر هو التدريب المحدد للتكنولوجيا حتى لا يفاجأ المحامون ولا يتحققون من مخرجات الذكاء الاصطناعي بشكل كافٍ. على سبيل المثال، تتطلب كاليفورنيا الآن كفاءة التكنولوجيا كجزء من التعليم القانوني المستمر، وأعتقد أن ذلك هو الاتجاه الصحيح. لكن ساعة واحدة كل بضع سنوات ليست كافية. يجب على مكاتب المحاماة والقسم القانوني والمحاكم ومنظمات الخدمات القانونية تطوير سياسات الذكاء الاصطناعي الخاصة بهم والتدريب الإلزامي: ليس فقط “لا تستشهد بمصادر خيالية”، ولكن عندما استخدام هذه الأدوات، ومتى لا تستخدمها، وكيفية التحقق من المخرجات، وكيفية حماية المعلومات الحساسة، وكيفية التفكير في توزيع المسؤولية بين الإنسان والآلة.

对于 مزودي التكنولوجيا القانونية، يجب أن تعامل الأخلاقيات كهندسة المنتج، وليس علامة تحذير ملصقة على المنتج في النهاية. يجب على الأدوات الجيدة أن تجعل الاستخدام المسؤول أسهل من خلال التصميم: شفافية المصدر، ومراقبة السرية، وعمليات تدفق تسهل المراجعة.

لذلك لا توجد مشاكل جديدة التي نراها حاليًا. لكن هناك سؤالاً أخلاقياً حقيقياً على الأفق. حاليًا، يتفق几乎 الجميع على أن الذكاء الاصطناعي يجب أن يساعد المحامين والقضاة، ولا يستبدلهم. أتفق مع ذلك الاستinct، بالنظر إلى حيث توجد التكنولوجيا اليوم. لكن ماذا يحدث إذا أصبحت أنظمة الذكاء الاصطناعي أسرع، وأقل تكلفة، وأكثر موثوقية، وأقل تحيزًا من البشر في المهام القانونية؟ هل سنقول بعد ذلك أن البشر يجب أن يبقوا دائمًا في الحلقة؟

ذلك سؤال غريب ومزعج، لكن أعتقد أننا يجب أن نكون صادقين بما فيه الكفاية لسؤله. لا أعتقد أننا قريبون من استبدال القضاة أو المحامين في النزاعات البشرية عالية المخاطر، وسأكون متشككًا بشكل عميق في أي نظام يزعم العكس اليوم. لكن ذلك يحدث بالفعل في سياقات منفصلة: الذكاء الاصطناعي ي解决 بالفعل بعض النزاعات مع مقدم رئيسي للتحكيم و على X، Grok يُ giải quyết بشكل متكرر نزاعات التحقق من الحقائق.

نحن غالبًا ما ن假 أن الحكم البشري هو الحاجز الأخلاقي. غالبًا ما يكون كذلك. البشر يأتون بالمسؤولية الأخلاقية، والشرعية المؤسسية، والتعاطف، والحكمة العملية، وفهم السياق الذي لا تملكه الآلات بعد. لكن البشر يأتون أيضًا بالتأخير، والتكلفة، والتناقض، والارهاق، والتحيز، والتحكم في البوابة، وعدم المساواة في الوصول. إذا أصبحت حلول الذكاء الاصطناعي أكثر دقة، ومتاحة بتكلفة أقل، وأكثر سهولة، فالسؤال الأخلاقي يجب ألا يتم الإجابة عليه بالانعكاس. السؤال يجب أن يكون، “ما هي العملية التي تنتج نتيجة أكثر عدالة، ودقة، وشفافية، ومساءلة؟”

إذا أصبحت الأنظمة الآلية أو التي تعتمد على الذكاء الاصطناعي تتعامل مع المزيد من النزاعات الروتينية، قد يصبح الإشراف البشري أكثر أهمية على الحواف: الحالات غير العادية، ووضع الفشل غير المريح، والأماكن التي يبدو فيها التماسك الصارم أكثر مثل القانونية التقليدية من العدالة. ذلك هو كيف يجب على مزودي التكنولوجيا القانونية الاستعداد. بناءً على القواعد الأخلاقية الحالية، ولكن أيضًا لمستقبل حيث يجب على المهنة مقارنة الأداء البشري والأداء الآلي بصدق.

الهدف يجب أن لا يكون الحفاظ على كل طقوس موجودة في الممارسة القانونية. الهدف يجب أن يكون الحفاظ على ما تلك الطقوس يهدف إلى حمايته: العدالة، والدقة، والمساءلة، والشرعية، وصولاً إلى العدالة.

BriefCatch بنيت سمعتها حول تحسين الكتابة القانونية بدلاً من مجرد تلقين العمل القانوني. كيف توازن بين مكاسب الإنتاجية من الذكاء الاصطناعي وضرورة الحفاظ على التفكير النقدي، والاستدلال القانوني، والمسؤولية المهنية؟

لا أعتقد أن الإنتاجية والتفكير النقدي يجب أن يكونا في تناقض. في الواقع، عندما يكون المحامي أكثر كفاءة في المهام الروتينية، يخلق ذلك المزيد من المساحة للتفكير الإبداعي والنقدي. السؤال هو ما نوع الإنتاجية التي ننشئها. إذا ساعد الذكاء الاصطناعي فقط المحامين على توليد المزيد من الكلمات بشكل أسرع، ذلك ليس بالضرورة تقدمًا. العمل القانوني يحتوي بالفعل على الكثير من الكلمات.

الهدف الأفضل هو مساعدة المحامين على إنتاج عمل أوضح، وأكثر دقة، وأكثر اقناعًا، وأكثر دفاعًا. ذلك هو السبب في أن تركيز BriefCatch على الكتابة مهم. الكتابة القانونية ليست الطبقة الزخرفية على قمة التحليل القانوني. إنها حيث يصبح التحليل دقيقًا، ويمكن اختباره، ويمكن استخدامه من قبل القارئ.

طريقة الحفاظ على المسؤولية هي تصميم الذكاء الاصطناعي كطبقة خبرة، وليس بديلاً للسلطة. يمكن للأداة أن تقترح، وتحذر، وتنسخ، وتنسخ، وضغط. يمكن أن تساعد في تطبيق مبادئ الكتابة، وتحديد الضعف، واكتشاف المشاكل. لكن على المحامي أن يأخذ القرار النهائي وتبقى مسؤولاً عن العمل. كما قال معلمي في Peloton المفضل، “الذكاء الاصطناعي يقترح، وأنت تتخذ القرارات”.

من وجهة نظري، الذكاء الاصطناعي هو الأكثر قيمة عندما يجعلك أكثر انخراطاً. يجب أن يُحazor النظام انتباه المحامي. يجب أن يسأل السؤال الذي قد يكون المحامي قد فاته، أو يُظهر السلطة التي تحتاج إلى التحقق، أو يقترح طريقة أوضح للتعبير عن النقطة. يجب ألا يُخدع المستخدم في التفكير بأن النص المقبول هو عمل مكتمل.

في النظر إلى الخمس سنوات القادمة، ما هي العلاقة المثالية بين المحامين والذكاء الاصطناعي؟ هل تتخيل الذكاء الاصطناعي يخدم بشكل أساسي كمساعد، أو شريك، أو شيء أقرب إلى مساعد قانوني موثوق به؟

أفضّل “هيكل خارجي للخبرة”. النظام المثالي للذكاء الاصطناعي القانوني يجب أن يساعد المحامين والقضاة على القيام بما هم مسؤولون عنه بالفعل، ولكن مع نطاق أفضل، وذاكرة أفضل، وثبات أفضل، وأدوات تحقق أفضل.

في غضون خمس سنوات، آمل أن يكون المحامون قد حصلوا على أنظمة الذكاء الاصطناعي التي أصبحت متأصلة sâu في تدفقات عملهم وأكثر تخصصًا من Chatbots العام 目前. يجب على المحامي الذي يصيغ الالتماس أن يكون قادرًا على الاستفادة من خبرة الكتابة، والقانون، ومواد السجل، والقواعد الإجرائية، واختبار الاستشهاد، والمشورة الاستراتيجية دون مغادرة التدفق. لكن النظام يجب أن يكون شفافًا أيضًا حول ما يعرفه، وما تم التحقق منه، وأين يحتاج المحامي إلى ممارسة الحكم.

العلاقة المثالية ليست تفويض الفهم أو الحكم. إنها ثقة معيّنة. يجب على المحامين أن يعرفوا ما هي المهام التي يمتاز فيها النظام، وأي المهام تتطلب الإشراف، وأي المهام تنتمي حصريًا إلى الحكم البشري.

إذا فعلنا ذلك بشكل صحيح، سوف يجعلك الذكاء الاصطناعي الخبرة أكثر توفرًا. سوف يساعدك على الكتابة بشكل أفضل، والتفكير بعناية أكبر، وتجنب الأخطاء التي يمكن منعها، وإنفاق المزيد من الوقت على أجزاء العمل التي تتطلب الحدس والقضاء. أجد فكرة “ميكا المحامين” أكثر إثارة وإيجابية من التلقين البسيط.

شكرًا على المقابلة الرائعة، القراء الذين يرغبون في التعلم أكثر يجب أن يزوروا BriefCatch.