একজন অংশীদার সম্প্রতি আমাদের বলেছেন যে তিনি জুনিয়র সহযোগীদের স্ট্যান্ডার্ড বাণিজ্যিক চিঠির প্রথম খসড়া তৈরি করতে বলা বন্ধ করেছেন। মডেলটি এটি দ্রুত করেছে, এবং - একটি ভাল দিনে - আরও ভাল৷ তারপর সে থেমে গেল। "সমস্যা," তিনি বললেন, "আমি আর জানি না কোন দিনটি ভালো দিন।"
এই বাক্যটি বেশিরভাগ বিক্রেতার ডেকের চেয়ে বেশি সততার সাথে AI আইনি খসড়ার বর্তমান মুহূর্তটিকে ক্যাপচার করে। প্রযুক্তি সত্যিই দরকারী. এটি অসমভাবে নির্ভরযোগ্যও, এবং অসমতা এমন একটি অংশ যা ঘরের দল এবং সংস্থাগুলি কীভাবে এটি গ্রহণ করে তা গঠন করা উচিত।
যেখানে AI খসড়া সত্যিই শক্তিশালী
বড় ভাষার মডেলগুলি এখন আইনি কাজের একটি সংকীর্ণ কিন্তু বাণিজ্যিকভাবে উল্লেখযোগ্য ব্যান্ডে সক্ষম। তারা কাঠামোগতভাবে পুনরাবৃত্তিমূলক, ভাষাগতভাবে ঘন এবং একজন মানুষের দ্বিতীয় পাসকে ক্ষমা করার কাজে ভালো।
অনুশীলনে, এর অর্থ:
- প্রমিত চিঠিপত্রের প্রথম খসড়া — অ্যাকশনের আগে চিঠি, চেজার চিঠি, মৌলিক চাহিদাপত্র, নির্দেশনা নোট। গঠন ভালভাবে মহড়া করা হয়; মডেল খুব কমই বিন্যাস উদ্ভাবন.
- ক্লজ নিষ্কাশন এবং তুলনা — সরবরাহকারী চুক্তির একটি পোর্টফোলিও জুড়ে ক্ষতিপূরণ, সীমাবদ্ধতা বা সমাপ্তির বিধানগুলিকে টেনে আনা এবং সেগুলি পাশাপাশি উপস্থাপন করা।
- ঘন খসড়ার সরল-ইংরেজি অনুবাদ — একটি হেড-অফ-টার্মস বা একটি সেটেলমেন্ট ডিডকে ক্লায়েন্ট-পঠনযোগ্য সারাংশে পরিণত করা।
- সূচি এবং টেবিল সমাবেশ — ক্ষতির কঙ্কালের একটি তফসিল, একটি প্রকাশ সূচক, বা কাঁচা নথি থেকে একটি কালানুক্রম তৈরি করা।
- বহুভাষিক হ্যান্ডলিং — যুক্তরাজ্যের আইনের অধীনে ইংরেজীতে খসড়া তৈরি করা যখন একজন নন-ইংরেজি-ভাষী ক্লায়েন্টকে তাদের নিজস্ব ভাষায় নথিটি ব্যাখ্যা করে। এখানেই উৎপাদনশীলতা লাভ সবচেয়ে বড় এবং সবচেয়ে রক্ষাযোগ্য।
এর কোনোটিই একজন যোগ্য আইনজীবীকে প্রতিস্থাপন করে না। এটি সবই একটি ফাঁকা পৃষ্ঠা এবং একটি পর্যালোচনাযোগ্য খসড়ার মধ্যে দূরত্বকে ছোট করে, যেখানে বেশিরভাগ বিলযোগ্য ঘর্ষণ বসে।
যেখানে AI খসড়া নিঃশব্দে ব্যর্থ হয়
ব্যর্থতার মোডগুলি সেই অংশ যা গুরুত্বপূর্ণ, কারণ সেগুলি একটি ডেমোতে দৃশ্যমান নয়৷
প্রথমত, উদ্ধৃতি বানোয়াট। মডেলগুলি এখনও কেসের নাম, অনুচ্ছেদ নম্বর এবং সংবিধিবদ্ধ রেফারেন্সগুলি আবিষ্কার করে যা বিশ্বাসযোগ্য বলে মনে হয়। ঝুঁকি সবচেয়ে বেশি হয় যখন মডেলটিকে নিরপেক্ষভাবে কিছু সংক্ষিপ্ত করার পরিবর্তে একটি অবস্থানকে সমর্থন করার জন্য বলা হয়। যুক্তরাজ্যের অনুশীলনকারীরা ইতিমধ্যেই অস্তিত্বহীন কর্তৃপক্ষের ফাইলিংয়ের জন্য বিচারিক সমালোচনার সম্মুখীন হয়েছে; নিয়ন্ত্রক মেজাজ ক্ষমাহীন.
দ্বিতীয়, অধিক্ষেত্রগত প্রবাহ। প্রধানত মার্কিন উপাদানের উপর প্রশিক্ষিত একটি মডেল, বিনা প্ররোচনায়, মার্কিন চুক্তি কনভেনশনে পৌঁছাবে — "প্রতিনিধিত্ব করে এবং পরোয়ানা" স্ট্যাক, ক্ষতিপূরণের ভাষা, আইনের পছন্দের বাক্যাংশ যা ইংরেজি আইন চুক্তিতে ভালভাবে বসে না। খসড়াটি সাবলীলভাবে পড়ে। এটাও সূক্ষ্মভাবে ভুল।
তৃতীয়, নীরব বর্জন। মডেলগুলি আপনি যা চান তা উত্পাদন করতে ভাল এবং আপনি যা চাইতে ভুলে গেছেন তা পতাকাঙ্কিত করতে খারাপ৷ একটি ধারা একটি সম্পূর্ণ অঙ্গ অনুপস্থিত হতে পারে - বলুন, একটি সীমাবদ্ধতার ধারায় জালিয়াতির জন্য একটি খোদাই করা হয়েছে - এবং আউটপুট সম্পূর্ণ দেখাবে৷ একজন জুনিয়র আইনজীবী, একই প্রশ্ন জিজ্ঞাসা করেছিলেন, প্রায়শই বলবেন "আমাদেরও বিবেচনা করা উচিত..."।
চতুর্থ, গোপনীয়তার ভঙ্গি। অনেক টুলস রুট রিটেনশন উইন্ডো সহ তৃতীয় পক্ষের অবকাঠামোর মাধ্যমে প্রম্পট করে যা সবসময় স্বচ্ছ হয় না। সুবিধাপ্রাপ্ত উপাদানের জন্য, প্রশ্নটি বিক্রেতা সম্মানিত কিনা তা নয় কিন্তু ডেটা পথটি একটি নিয়ন্ত্রক, ক্লায়েন্ট বা বীমাকারী পরিদর্শনে গ্রহণ করবে কিনা।
পঞ্চম, ক্রমাঙ্কন সমস্যা। মডেল কখন অনিশ্চিত তা জানেন না। কোন সৎ "আমি এখানে অনুমান করছি" সংকেত নেই. প্রতিটি আউটপুট একই স্তরের আত্মবিশ্বাসের সাথে আসে, যা আইনি কাজের জন্য ঠিক ভুল UX।
দত্তক নেওয়ার উপর একটি ইউকে-আইন লেন্স
AI-তে সীমাবদ্ধতার পরিবর্তে SRA পরিমাপ করা হয়েছে। এটির প্রকাশিত চিন্তাভাবনা - এবং নিয়ন্ত্রিত অনুশীলনে AI ব্যবহারের উপর SRA নির্দেশনার বৃহত্তর দিকনির্দেশনা - জোর দেয় যে বিদ্যমান দায়িত্বগুলি ইতিমধ্যেই বেশিরভাগ অঞ্চলকে কভার করে: যোগ্যতা, গোপনীয়তা, তত্ত্বাবধান এবং আদালতকে বিভ্রান্ত না করা। নিয়ন্ত্রক সংস্থাগুলিকে নতুন নীতিশাস্ত্র উদ্ভাবন করতে বলছে না। এটি তাদের একটি নতুন টুলে পুরানোগুলি প্রয়োগ করতে বলছে।
সেই ফ্রেমিংটি দরকারী, কারণ এটি বাইনারি "আমাদের AI ব্যবহার করা উচিত কি না" বিতর্কের মধ্য দিয়ে কেটেছে। সৎ উত্তর হল যে বেশিরভাগ সংস্থাগুলি ইতিমধ্যেই, প্রায়শই অনানুষ্ঠানিকভাবে, এবং গভর্নেন্স প্রশ্ন হল যে ব্যবহারটি কাঠামোগত বা ছায়াময় কিনা।
একটি প্রতিরক্ষাযোগ্য অবস্থান অন্তত জড়িত:1. একটি লিখিত AI ব্যবহারের নীতি, অনুমোদিত সরঞ্জামগুলির নামকরণ এবং নিষিদ্ধ ব্যবহারের ক্ষেত্রে (উদাহরণস্বরূপ, অংশীদার সাইন-অফ ছাড়াই আইনের প্রতিদ্বন্দ্বিতার বিষয়ে খসড়া মতামত)। 2. ক্লায়েন্ট উপাদান স্পর্শ করার জন্য যেকোন টুলের জন্য একটি পরিষ্কার ডেটা পাথ — যেখানে প্রম্পট যায়, কতক্ষণ সেগুলি ধরে রাখা হয়, তারা ভবিষ্যতের মডেলগুলিকে প্রশিক্ষণ দেয় কিনা৷ 3. একটি তত্ত্বাবধানের মডেল যা AI আউটপুটকে এমনভাবে আচরণ করে যেন এটি তাদের প্রথম সপ্তাহে প্যারালিগাল দ্বারা উত্পাদিত হয়েছে: দরকারী, কিন্তু যোগ্য পর্যালোচনা ছাড়া কখনোই ফাইল করা, পাঠানো বা নির্ভর করা হয়নি। 4. ক্লায়েন্টের স্বচ্ছতা ব্যস্ততার জন্য উপযুক্ত। প্রতিটি বিষয়ে প্রকাশের প্রয়োজন হয় না যে AI একটি খসড়া তৈরিতে সহায়তা করেছিল; কিছু ক্লায়েন্ট এবং কিছু বিষয় করে। 5. একটি লগিং শৃঙ্খলা যাতে, যদি একটি খসড়া পরে চ্যালেঞ্জ করা হয়, ফার্মটি মডেলটি কী তৈরি করেছে এবং মানুষ কী পরিবর্তন করেছে তা পুনর্গঠন করতে পারে।
কর্মপ্রবাহ তৈরি করা
যে সংস্থাগুলি AI আইনি খসড়া থেকে মূল্য পাচ্ছে তাদের কাছে সবচেয়ে ব্যয়বহুল লাইসেন্স নেই৷ তারাই যারা তাদের কাজকে পর্যায় বিভক্ত করেছে এবং জিজ্ঞাসা করেছে, সৎভাবে, কোন পর্যায়ে মডেলটি স্পর্শ করা উচিত।
একটি কার্যকরী প্যাটার্ন এই মত দেখায়. মডেলটি একটি সংজ্ঞায়িত টেমপ্লেট এবং একটি সংজ্ঞায়িত ফ্যাক্ট প্যাটার্ন থেকে একটি কাঠামোগত প্রথম খসড়া তৈরি করে। একজন উকিল একটি চেকলিস্টের বিরুদ্ধে পর্যালোচনা করে যা স্পষ্টভাবে পরিচিত ব্যর্থতার মোডগুলির জন্য পরীক্ষা করে — বানোয়াট উদ্ধৃতি, ইউএস ড্রিফ্ট, অনুপস্থিত খোদাই-আউট, বিচার বিভাগীয় ভাষা। পর্যালোচনা করা খসড়াটি সারগর্ভ সাইন-অফের জন্য দ্বিতীয় মানুষের কাছে যায় যেখানে বিষয়টি এটির ওয়ারেন্টি দেয়। ফার্মের বিরুদ্ধে নাম ছাড়া কিছুই ছাড়ে না।
এটি গ্ল্যামারাস নয়। যাইহোক, এটি আইন সংস্থা এআই গ্রহণের সংস্করণ যা একটি অভিযোগ, একটি অডিট বা একটি পেশাদার ক্ষতিপূরণ প্রশ্ন থেকে বেঁচে থাকে। নথি স্বয়ংক্রিয়তা সবসময় তাদের টেমপ্লেট এবং তাদের পর্যালোচনা শৃঙ্খলায় বিনিয়োগকারী সংস্থাগুলিকে পুরস্কৃত করেছে; এআই ড্রাফটিং একই দর কষাকষি, তীক্ষ্ণ উল্টোদিকে এবং তীক্ষ্ণ নেতিবাচক দিক সহ।
সরঞ্জামগুলি গুরুতর কাজের জন্য প্রস্তুত। কর্মপ্রবাহই সেই কাজটি নিরাপদ কিনা তা নির্ধারণ করে।
প্রায়শই জিজ্ঞাসিত প্রশ্ন
আমাদের কি ক্লায়েন্টদের বলা উচিত যখন তাদের নথির খসড়া তৈরিতে AI ব্যবহার করা হয়েছে? প্রকাশের প্রয়োজনে যুক্তরাজ্যের কোন নিয়ম নেই, তবে অবস্থানটি বাগদানের চিঠি, বিষয়টির সংবেদনশীলতা এবং ক্লায়েন্ট যুক্তিসঙ্গতভাবে কী আশা করবে তার উপর নির্ভর করে। হাই-স্টেক বা বেসপোক কাজের জন্য, স্বচ্ছতা সাধারণত নিরাপদ ডিফল্ট।
আমরা কি একটি সাধারণ-উদ্দেশ্য AI টুল ব্যবহার করতে পারি, নাকি আমাদের একটি আইনি-নির্দিষ্ট প্রয়োজন? আপনার ডেটা পথ এবং নীতি পরিষ্কার থাকলে সাধারণ সরঞ্জামগুলি কম-ঝুঁকির কাজগুলি পরিচালনা করতে পারে, তবে আইনি-নির্দিষ্ট প্ল্যাটফর্মগুলি সাধারণত আরও ভাল বিচার বিভাগীয় গ্রাউন্ডিং, উদ্ধৃতি শৃঙ্খলা এবং গোপনীয়তার ভঙ্গি অফার করে - যা বস্তুগতভাবে পর্যালোচনার বোঝা হ্রাস করে।
এআই ড্রাফটিং গ্রহণ করার সময় একক সবচেয়ে সাধারণ ভুল সংস্থাগুলি কী করে? এটিকে তত্ত্বাবধানে থাকা ড্রাফটারের পরিবর্তে একটি উত্পাদনশীলতার সরঞ্জাম হিসাবে বিবেচনা করা। যে সংস্থাগুলি সমস্যায় পড়ে তারাই স্ট্রাকচার্ড রিভিউ স্টেজ এড়িয়ে যায় কারণ আউটপুট "ভাল লাগছিল"।
কর্মপ্রবাহে অন্তর্নির্মিত মানব সলিসিটর পর্যালোচনা সহ ইউকে-আইনের খসড়া তৈরির জন্য — অ্যাকশনের আগে চিঠি, চুক্তি, ক্ষতির সময়সূচি এবং নথি পর্যালোচনা — দেখুন JustiScript।