Інновації в юридичній галузі особливо складні, оскільки очікування точності просто вища, ніж у більшості секторів. “Рухайтеся швидко і зламайте речі” – це не варіант. Незважаючи на це, в той період, коли практично кожен великий бізнес досліджує потенціал генеративного ШІ (Gen AI) та великих мовних моделей (LLM) для підвищення ефективності та забезпечення інновацій, юридична галузь повинна зробити те саме.
В одному повчальному порівнянніми перевірили традиційний робочий процес Cornerstone Research для аналізу документів проти альтернативи, що підтримується LLM. Корпус проаналізованих матеріалів складався близько ста тисяч публічно поданих корпоративних довідників. Підхід, що підтримується LLM, виконував порівняно з оглядом людини лише у виявленні “справжніх позитивних” хітів, правильно визначивши 95% -99% прикладів, знайдених за традиційним підходом. Порівняно з традиційним пошуком ключових слів, підхід, що підтримується LLM, був значно ефективнішим у фільтруванні “помилкових позитивних” ударів, зменшуючи пул документів, для яких вручну огляд вимагав на 85%. Це дозволило команді розширити пошукові терміни та генерувати початковий кількість документів, які зазвичай перевищують здійсненні обмеження людського огляду. Результатом цього було збільшення більш ніж на 67% кількості знайдених відповідних прикладів.
Другий випадок оцінило можливості LLM для всебічного огляду та кодування документів, порівняно з ручними результатами оригінальної команди. Коефіцієнт точності LLM становив від 82% до 96%. Хоча ітеративний процес огляду вручну залишається важливим для вдосконалення питань та забезпечення якості, ці висновки вказують на те, що після початкового вручного огляду пропуск LLM покращує узгодженість отриманих результатів.
Поряд із присутністю переваг LLM, є деякі проблеми для навігації. LLM можуть мати притаманну ступінь випадковості, яка працює на перехрестях з необхідністю відтворюваних результатів. Хоча команди з правильним навчанням та методами можуть боротися з цим питанням, забезпечення відтворюваності може знадобитися компроміс з певної ефективності. Правильний баланс повинен бути вражений.
Крім того, хоча інструменти, що не знаходяться на полиці, можуть бути потужними, вони можуть бути недостатніми для потреб юридичних клієнтів у багатьох випадках. Існує ряд переваг для розробки інфраструктури та програмного забезпечення для розгортання передових, локальних моделей та додатків LLM на додаток до кордонів, сторонніх моделей та інструментів. Цей підхід добре підходить для підтримки масштабу, точності та відтворюваності, а також конфіденційності та безпеки, необхідних для роботи в юридичній галузі.
Надзвичайно швидкий розвиток технології LLM є захоплюючим, але, коли нові моделі випускаються майже на тиждень, існує постійно рухається ціль. Фірми можуть випереджати криву навчальними командами на інструментах та створюючи групи енергетичних користувачів, які готові реалізувати рішення LLM у справах. Важливо постійно оцінювати потенційні ризики та обмеження, пов'язані з використанням LLM та тісно співпрацювати з клієнтами для обговорення запропонованих методів та додатків. Для тих фірм на перший план, що приносять інновації, орієнтовані на AI, імператив полягає в тому, щоб збалансувати ентузіазм для інтеграції нових та захоплюючих технологій проти необхідної точності та точності.
Висловлені тут погляди – це виключно погляди авторів і не обов'язково представляють погляди на дослідження наріжних каменів.