Перегруженность административной работой встречается не только в медицинской области. Согласно исследованию 2017 года, проведенному среди 2915 работников судебной системы в Соединенных Штатах, адвокаты тратят более половины своего времени на административные задачи4. Большинство частных адвокатов и фирм используют систему оплачиваемых часов, при которой сотрудники отслеживают время, потраченное на работу над конкретным делом, часто с шестиминутным интервалом. Но административные задачи, напрямую не связанные с судебными делами, не оплачиваются клиентами, и поэтому юридические фирмы могут быть особенно заинтересованы в автоматизации таких задач. Например, LLM можно использовать для составления ответов на сообщения существующих или потенциальных клиентов. Но реальная ценность LLM в том, что они могут решать самые насущные задачи в адвокатской практике: досудебное раскрытие информации, юридические расследованиях и составление документов.
Досудебное раскрытие информации – «формальный процесс обмена между сторонами информацией о свидетелях и доказательствах, которые они будут представлять в суде»5. В зависимости от судебного процесса это может происходить в течение нескольких месяцев или лет и включать в себя обмен тысячами документов. Программное обеспечение E-discovery – приложение, предназначенное для индексации документов, чтобы найти важную информацию, – уже более десяти лет является стандартным инструментом в юридической практике. Однако обычно пользователь должен сам осуществлять поиск по определенному термину, почти как в поисковой системе. Если для LLM провести тонкую настройку или даже сформулировать задачу с помощью промпта, то она сможет предоставить краткое содержание документов и даже указать, какие материалы подтверждают то или иное заявление в деле.
Еще одним ключевым компонентом юридической практики является ознакомление с прецедентами и предыдущими решениями по подобным делам для проведения сравнения и сопоставления. Существующие технологии на основе ИИ уже идеально подходят для поиска похожих дел и прецедентов с помощью таких методов, как векторное представление документов и вычисление их сходства (см. обсуждение векторного представления слова в главе 1). Большие языковые модели благодаря своим богатым внутренним представлениям могли бы лучше выполнять работу по поиску соответствующих случаев, а также объяснять их сходства и различия, что значительно превосходит возможности более примитивных методов.
Составление документов – более сложная задача, и применение генеративного ИИ для ее решения может иметь огромный потенциал. Эндрю Перлман, декан и профессор юридической школы Саффолкского университета, является автором статьи под названием «Последствия применения ChatGPT для юридических служб и общества», которая была опубликована в журнале The Practice, издаваемом Центром юридических профессий Юридической школы Гарварда, но на самом деле у статьи есть соавтор: как открыто заявляет Перлман, большую ее часть написал ChatGPT6. В статье Перлман приводит в качестве примера написанные с помощью ChatGPT юридическую жалобу, завещание и договор по продаже недвижимости и автомобиля. Каждый документ был создан с помощью отдельного промпта. Например, промпт для договора по автомобилю звучит так:
«Создай договор на продажу Toyota Prius 2018 года выпуска между Джейн Смит и Джоном Доу в Массачусетсе по цене 15 000 долларов. Договор должен содержать обычные заверения и гарантии, связанные с такой продажей».
Оценивая ответы чат-бота, Перлман назвал эти юридические документы неполными, но на удивление продуманными. Хотя ChatGPT в ближайшее время не заменит ведущих юристов, Перлман сказал, что Bing Chat «уже работает на уровне студента-юриста, учащегося на четверки (B/B+), и со временем станет только лучше». Как и врачи, опробовавшие ChatGPT, он считает ИИ инструментом, который будет играть важную роль в юридической профессии:
«ИИ не сведет к нулю потребность в юристах, но он предвещает конец той адвокатской практики, которую мы знаем. Многим клиентам, особенно тем, кто сталкивается со сложными проблемами, по-прежнему будут нужны юристы, которые могут предложить экспертные знания, суждения и советы, но этим юристам все чаще будут требоваться инструменты ИИ для эффективного и продуктивного выполнения работы».
Перлман также отмечает, что 90 % американцев с низким уровнем дохода и большинство американцев со средним уровнем не получают «никакой существенной помощи при решении важных гражданско-правовых вопросов», включая вопросы опекунства, лишения имущества по суду, лишения права выкупа заложенного имущества и взыскания долгов. Если бы можно было безопасно использовать инструменты на базе ИИ, чтобы простым языком объяснить, какими правами обладают люди в подобных ситуациях, как показано в примере на рис. 6.2, то эти инструменты могли бы стать чрезвычайно эффективным механизмом уменьшения дискриминации в подобных случаях – очень распространенных, несложных, как правило, с юридической точки зрения, но оказывающих огромное влияние на жизни людей.
Рис. 6.2. Часть ответа от Bard на запрос арендатора о споре с арендодателем