L’intelligenza artificiale si fa sempre più strada anche nel campo della ricerca legale, ma occorre prestare attenzione. Può essere utilissima e fare risparmiare tempo, ma se i dati tra cui cerca sono errati o distorti, lo saranno anche i risultati.
“Sebbene il potenziale dell’intelligenza artificiale per trasformare la ricerca legale tradizionale sia immenso, presenta ancora limitazioni significative, che danno adito a preoccupazioni etiche e di altro tipo. SU. Se un modello di intelligenza artificiale si basa su informazioni errate o distorte, ne consegue che tali imprecisioni e pregiudizi si infiltreranno inevitabilmente nei suoi risultati”, scrivono su INside ZS, il blog di Zuckerman Spaeder LLP dedicato a discorsi ponderati su contenziosi emergenti e questioni investigative del giorno.
“Gli avvocati devono riconoscere e affrontare i difetti che possono essere incorporati nei modelli di intelligenza artificiale. Senza un’attenta attenzione, un avvocato può inavvertitamente diffondere un punto di vista distorto o errato derivato da un modello di intelligenza artificiale. Pertanto, mentre l’intelligenza artificiale ha un’immensa promessa nel migliorare la ricerca legale, gli avvocati devono supervisionare diligentemente l’output dell’IA e verificarne in modo indipendente l’accuratezza.
Gli strumenti basati sull’intelligenza artificiale possono setacciare database estesi in pochi secondi, identificando rapidamente le autorità legali pertinenti ed estraendo e presentando approfondimenti chiave in un formato conciso e facilmente digeribile. Se utilizzata in modo strategico, questa tecnologia trasformativa non solo consente di risparmiare tempo prezioso, ma consente ai ricercatori legali di reindirizzare la propria esperienza verso aspetti più strategici e sfumati del proprio lavoro. Ad esempio, molti algoritmi di intelligenza artificiale possono identificare rapidamente gli elementi di diversi reati, standard legali per le mozioni e casi “chiave” su una vasta gamma di argomenti legali.
Per vedere come funziona questa tecnologia nella pratica, poniamo a ChatGPT,1 una piattaforma basata sull’intelligenza artificiale, una domanda sugli standard di perorazione nei tribunali federali.
D: Come può un reclamo sopravvivere al licenziamento in un tribunale federale?
R: Nei tribunali federali, lo standard di istanza di archiviazione è generalmente disciplinato dall’articolo 12(b)(6) delle norme federali di procedura civile, sebbene anche altre norme federali possano richiedere l’esame. Per sopravvivere a una mozione di archiviazione, un reclamo deve presentare fatti “plausibili” che, se considerati veri, dichiarano una richiesta di risarcimento “plausibile in apparenza”, nel senso che deve contenere un contenuto fattuale sufficiente che consenta al tribunale di dedurre ragionevolmente che l’imputato è responsabile per il presunto illecito. Questo standard è stato stabilito dalla Corte Suprema nel caso Bell Atlantic Corp. contro Twombly, 550 U.S. 544 (2007), e ulteriormente chiarito in Ashcroft contro Iqbal, 556 U.S. 662 (2009).
Sebbene questi fatti siano relativamente basilari, consentono ai professionisti legali (dopo aver verificato l’accuratezza dell’intelligenza artificiale, come discusso di seguito) di concentrare il proprio tempo su un lavoro di livello superiore, tra cui analisi strategica, breve scrittura, consulenza ai clienti e simili. Uno studio condotto dal National Legal Research Group nel 2018 suggerisce che gli strumenti di intelligenza artificiale possono ridurre i tempi di ricerca di oltre il 20%,2 una cifra destinata a crescere con il miglioramento delle tecniche di intelligenza artificiale.
Analisi predittiva
Il potenziale dell’intelligenza artificiale nella ricerca legale trascende le ricerche rapide. Sfruttando le tecniche di apprendimento automatico, gli algoritmi di intelligenza artificiale possono analizzare modelli e tendenze all’interno dei dati legali per fare previsioni su esiti di casi, decisioni giudiziarie e potenziali argomentazioni. Questa analisi predittiva consente ai professionisti legali di sviluppare strategie di contenzioso più forti, consentendo loro di anticipare possibili ostacoli, valutare i rischi e prendere decisioni ben informate sulla base di approfondimenti basati sui dati.
Ad esempio, un promettente programma basato sull’intelligenza artificiale, la piattaforma Context di LexisNexis, consente ai suoi utenti di individuare il linguaggio specifico e i casi su cui i giudici si affidano più spesso. Con Context, i professionisti legali possono entrare nel giudice che presiede il loro caso e accedere istantaneamente a informazioni utili sul giudice, su come spesso si pronunciano su diverse mozioni, quali casi trovano persuasivi e persino quali colleghi giudici spesso citano.
Usando Context, vediamo cosa possiamo imparare su un giudice distrettuale statunitense a caso. Dopo aver inserito il suo nome, recuperiamo una rappresentazione grafica delle sue sentenze su varie mozioni, comprese le mozioni per il giudizio sommario, le mozioni di licenziamento e le mozioni di scoperta. Esaminando questo grafico, apprendiamo che questo giudice si è pronunciato su 963 istanze di archiviazione e ha accolto circa il 48% di tali istanze. Facendo un ulteriore passo avanti e filtrando per area di pratica, apprendiamo che questo giudice ha accolto meno del 25% delle mozioni di archiviazione nei casi di segreti commerciali.
Passando agli schemi di citazione di questo giudice, apprendiamo che cita Strickland v. Washington, 466 U.S. 668 (1984), più spesso di qualsiasi altro caso, e che cita un ex giudice distrettuale (e attuale undicesimo circuito) più di ogni altro giudice. Utilizzando i filtri, possiamo ottenere informazioni più specifiche; ad esempio, nelle sue sentenze sulle mozioni di archiviazione nei casi di assistenza sanitaria, questo giudice cita più frequentemente gli Stati Uniti ex rel. Clausen contro Lab. Corp. di Am., 290 F.3d 1301 (11° Circo. 2002).
Mentre i professionisti legali potrebbero passare ore a rintracciare queste preziose informazioni, le piattaforme basate sull’intelligenza artificiale possono farlo in pochi secondi”.
Insomma, si può usare, ma serve comunque un controllo umano per non cadere in errori.
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