案例引文与生成人工智能在法律研究中的交叉探究

白皮书2024年6月 案例引文与生成人工智能在法律研究中的交叉探究 Contents 01引言02法律案例引用中的生成式AI03AI生 成案例引用的局限性04如何避免虚假引用05 结论06作者 01 Introdu ction 案例引用的做法根植于传统和先例原则之中。律师和法官依赖过往的判决来指导当前的法律解释，确保法律能够一致且可预测地发展。对先例的依赖维护了法律体系的稳定性，强调了准确和全面案例引用的重要性。传统的引用实践包括详细参考先前的案件、法规和法律文本，并遵循既定格式以确保清晰和统一性。这些实践受到严格引文手册的管理，例如美国的《蓝皮书》，它为引用各种法律来源提供了详细规则。 然而，在近年来，引文实践出现了新兴趋势，反映了法律研究领域的变化格局。数字数据库和在线法律研究工具已经彻底改变了法律信息的获取和引用方式。这些工具通常提供了自动化引文功能，有助于简化流程并减少错误的可能性。此外，对法律引文的可访问性和透明度也日益重视，一些司法管辖区已经开始采用法律文件的开放访问政策。这些趋势表明，引文实践正朝着更高效和包容的方向发展，同时尊重传统和先例的基本原则。 在我们navigating这些不断演变的实践方法时，先进技术如生成式AI的整合为法律研究开辟了新的领域。通过考察生成式AI如何增强传统引文方法 ，我们可以更好地理解其在解决法律专业人士面临的持久挑战方面的潜在价值。 ©2024HexawareTechnologiesLimited。保留所有权利3 02 法律案例引文中的GenAI 生成式AI可以用于提供准确且验证过的法律案例引用，显著减少研究和引用所需的时间。凭借生成高质量答案并包含引文参考的能力，这项技术可以节省多达60%的常规法律案例研究时间。 以下步骤演示了在处理新案例文件时，genAI如何用于案例引用： 1.输入相位： •案例总结:使用NLP，生成AI总结了客户的案例细节，提供了一个简洁的概述。 •查询提示:律师输入与案件相关的问题，AI处理此输入以理解所需的具体信息。 2.数据预处理： •数据过滤:AI通过删除无关元素来清理输入数据喜欢停止词和标点符号。这一步确保只有相关 信息被考虑进行分析。 •Tokenization:文本被分解成较小的单位，如单词或子单词，使AI算法更容易处理和分析 数据。 •Web刮擦:生成式AI自动从公开中提取数据可访问的网站和法律数据库。重要的是要遵循 网站的使用政策，特别是对于政府网站，通过阅读robots.txt文件。 •Pre-trainedLLMDatabaseSearch:该AI使用预训练的大型语言模型（LLMs）如GPT-3和BERT，这些模型已在大量文本语料库上进行训练。这些模型有助于揭示文本数据中的模式和洞察。 3.分析： 过去的判决和类似案件:AI检索与当前案件相似的以往判决和相关案例法 ，为构建法律论点提供了坚实的基础。 4.输出： •类比推理:然后AI识别并引用具有相似法律原则或事实的过往案例。这一过程称为类比推理，通过使用先前的案例作为先例来帮助做出判断或构建论点 。 •总结建议：最终，AI提供了所有相关案例的列表、潜在行动的摘要以及支持当前案件的辅助条款、以往法律和决定。 03 AI生成案例 引文的陷阱 生成的AI系统可以产生两种类型的错误： 1.AI可能会提供错误的回答，歪曲法律或出现事实错误。 2.AI可能会给出看似准确的法律描述，但引用的来源并不支持其论点，这种情况被称为“未基于事实”的回应。 后者类型的错误尤其令人担忧，因为在法律研究和写作中，来源的可信度至关重要。尽管一个引用可能从技术上存在并看似有效，但如果它并不能真正支持AI的论点，这将削弱法律AI的核心价值，即高效地识别相关法律来源。这种做法可能会误导用户信任不准确的信息，从而可能导致错误的法律判决。 依赖公共面向的生成式AI工具（如ChatGPT）可能会削弱您的可信度并导致法庭制裁。提交虚假意见可能会引发以下问题： •对方浪费时间和资源揭露虚假信息。 •客户可能会错过基于真正司法先例的论点。 •如果法官和法院的名字与虚假意见错误地关联起来，这将损害法官和法院的声誉，而一方可能会因被归咎于虚构的行为而遭受损失。 •未来的诉讼当事人可能会质疑司法裁决的真实性，以逃避遵守。 因此，盲目接受AI生成的引用可能导致严重后果。没有律师愿意因使用虚假引用而受到法官的谴责或成为头条新闻，尽管生成式AI可以提供竞争优势。关键在于避免被虚假引用欺骗，同时充分利用AI带来的好处。随着生成式AI工具成为法律实践的重要组成部分，律师必须学会如何负责任地使用它们。 GenAI来源的法律引用有多可靠？ 1.0 0.9 0.8 0.7 0.6 平均幻觉率 0.5 0.4 0.3 0.2 0.1 0 3种流行LLM的法律幻觉率 0.88 0.69 0.72 GPT3.5PaLM2Llama2 生成型AI工具（如ChatGPT）可能会产生幻觉，编造听起来合理但实际上并不存在的信息。它们自信地引用完全虚构的案例作为参考。尽管生成型AI可能正确地格式化这些虚假的引文，并且甚至可以引用实际存在的案例，但其准确性仍然不可靠。生成型AI工具可能会歪曲基本的法律概念或法律事实细节。 案例，依赖于不正确或过时的法律学说。最近的研究发现： •合法幻觉发生在ChatGPT3.5的时间为69％，而Llama2的时间为88％1当被问及关于随机法庭案件的具体、可核实的问题时。 •大型语言模型（LLMs）往往无法在反事实问题设置中纠正用户错误的法律假设。 •LLM不能总是预测或识别他们何时产生合法幻觉。 1https://arxiv.org/abs/2401.01301 04 如何避 免幻觉引文 人工智能工具在法律研究中的应用尚未完全解决幻觉问题。因此，用户仍需确保关键断言能够得到引证的准确支持。尽管如此，这些工具相比传统的关键词搜索方法和通用的人工智能系统，在作为法律研究的初步步骤时提供了显著的优势。以下是一些确保所使用引证的准确性和可信度的方法： 仔细检查每一次引用 生成性AI工具，包括法律专用工具，可以提供看似可靠的参考和引文。然而 ，这些工具并非无懈可击，有时可能会生成不准确或伪造的引文。为了避免潜在的风险： •ManualVerification:始终手动验证AI工具提供的每个引用。不要以面值获取提供的信息。 •使用受信任的法律数据库：利用现有的法律研究平台，如LexisNexis、Westlaw、Casetext和Fastcase。这些平台提供了法院认可的案例法访问权限，并因其可靠性和全面覆盖而广受认可。 •Cross-Reference:如果一条引用在多个可靠数据库中均可找到，交叉引用可以帮助确认其真实性与准确性。 批判性地思考，让人类处于循环中 即使拥有最先进的AI工具，人类的专业知识仍然不可替代。虽然AI可以辅助法律研究和验证，用户仍需确认结果。这可能会耗费更多时间，但保持可靠性比提高效率更为重要。以下是有效利用法律知识和批判性思维的方法： •应用法律推理：运用法律原则和推理来评估引文的相关性和准确性 。AI工具可以协助查找信息，但它们缺乏法律培训和经验所带来的细微理解。 •Fact-Check:独立核实由AI工具提供的事实和法律解释，这可能涉及审查所引用案例、法规或条例的全文。 •Delegatethoughtfully:初级律师助理、法律实习生或其他法律辅助人员可以在这一过程中提供帮助。确保他们接受过培训，能够批判性地评估AI输出，并通过可靠来源验证信息。 •了解您的模型的知识截止日期：AI工具依赖于截至某个截止日期的数据 。确保您了解该工具的知识局限性，并结合最新的资料补充AI研究。 利用检索增强生成 在各个行业,检索增强生成(RAG)被推崇为减少专业化领域内幻觉的关键方法。通过利用RAG（Retrieval-AugmentedGeneration）技术，知名法律研究提供商推出了基于AI的产品，声称可以确保无幻觉的法律引文。这些RAG系统旨在通过将语言模型与全面的法律文件数据库相结合，提供更为精确和可靠的法律信息。 RAG结合了两个过程：信息检索和文本生成。 该模型接收用户的问题并将其（可能进行一些修改后）传递给数据库。数据库查询结果随后被反馈给模型，模型识别相关段落或片段，并将这些上下文信息连同用户的问题一并返回。这种方法可以减少模型产生幻觉的情况，因为模型的响应仅限于从数据库接收到的源文档。 有些产品还使用向量嵌入为了提高检索文档的精度。向量嵌入将单词、短语或整个文档表示为数值向量，捕捉语义相似性。例如，关于“因违约而终止合同”的查询可能会返回与“因违反规定而解除协议”相关的结果，这是因为嵌入中捕捉到了语义上的细微差别。结合使用向量嵌入和RAG（ReadingandAugmentingGenerations）可以提供相关结果并减少幻觉的发生。 法律检索增强生成（RAG）系统幻觉率的下降相较于通用目的的大规模语言模型（LLM）令人鼓舞。它们挑战错误假设的能力进一步提升了其可靠性。尽管人工智能工具在提高法律工作质量和效率方面展现出巨大的潜力 ，但在使用这些工具时应谨慎行事，并基于确保安全的原则进行。 Conclusion0 5 将AI集成到法律研究和案例引用中，在法律领域提升效率和准确性方面具有巨大的潜力。然而，为了充分实现这些益处，采用透明的方法至关重要。在AI应用中确保透明性可以保证法律专业人士信任并验证AI生成的输出，从而维护法律流程的完整性。 在Hexaware，我们认识到精准案例引用在法律实践中的关键作用。我们的创新解决方案赋予律师轻松查询LLM（大型语言模型）以获取先前案例参考的能力，并通过与正式法律数据库比对验证确保准确性。我们的应用提供可靠摘要，并通过访问先进LLM（如Anthropic的Claude）检索相关先例案件并附上适当的引证。 这项前沿AI技术的集成显著提升了法律研究的效率和准确性。此外，我们的解决方案目前包含一个人在环（Human-in-the-loop）验证过程，该过程涉及将引文细节与最高法院数据库等可信来源进行交叉比对。 作为我们持续改进努力的一部分，我们计划通过API将解决方案与已识别的数据库集成，这将进一步提高效率，减少手动获取引用案例详细信息的需要。此外，我们正在努力将现有的案件管理系统集成，以实现客户和律师之间无缝的实时沟通。 虽然人工智能带来了前景广阔的进步，但在法律实践中负责任地整合它需要建立在透明度和验证的基础上。Hexaware对这些原则的承诺确保了我们的解决方案不仅提高了效率，还维护了法律职业所必需的严格准确性和信任标准。 Authors 06 ArunNarayanan 高科技和专业服务(HTPS)垂直业务负责人 NehaJain 内容领先、高科技和专业服务(HTPS)垂直 阿鲁尼·纳拉亚南是一位业务和技术领域的领导者，拥有超过25年的前销售、思想领导力、战略、账户管理及销售经验。 尼哈是一位经验丰富的内容经理 ，拥有超过8年的经验。她擅长管理跨多个行业的内容，并能够创作支持特定领域思想领导力目标的多样化内容。 关于Hexaware Hexaware是一家全球性的技术与业务流程服务公司。我们拥有超过30,000名Hexawarian员工，他们每天怀着一个共同的目标醒来；通过优质的人力和科技创造微笑。随着这一目标逐渐实现，我们正稳步迈向成为世界上最受喜爱的数字化转型合作伙伴的愿景。我们也致力于保护地球，为我们的客户 、员工、合作伙伴、投资者以及运营所在的社区构建更美好的未来。 在全球范围内，我们凭借在19个国家设立的50个办事处，通过与企业合作 ，帮助他们构建、转型、运行和优化技术及业务流程，实现大规模和高速的数字化转型。 在https://www.hexawa