Recentemente un partner ci ha detto di aver smesso di chiedere ai soci junior di produrre le prime bozze di lettere commerciali standard. Il modello lo ha fatto più velocemente e, in una buona giornata, meglio. Poi fece una pausa. "Il problema", ha detto, "è che non so più quale sia il giorno migliore".
Questa frase cattura il momento presente nella redazione legale dell’IA in modo più onesto rispetto alla maggior parte dei mazzi dei venditori. La tecnologia è davvero utile. È anche poco affidabile, e la disomogeneità è l’elemento che dovrebbe modellare il modo in cui i team interni e le aziende lo adottano.
Dove la redazione dell'IA è davvero forte
I modelli linguistici di grandi dimensioni sono ora competenti per una fascia ristretta ma commercialmente significativa di lavoro legale. Sono bravi in compiti strutturalmente ripetitivi, linguisticamente densi e tolleranti a un secondo passaggio umano.
In pratica, ciò significa:
- Prime bozze di corrispondenza standard — Letters Before Action, lettere di cacciatori, lettere di richiesta di base, note di istruzioni. La struttura è ben collaudata; il modello raramente inventa il formato.
- Estrazione e confronto delle clausole: estraendo le disposizioni in materia di indennità, limitazione o risoluzione in un portafoglio di contratti con i fornitori e presentandoli fianco a fianco.
- Traduzione in inglese semplice di una redazione densa: trasformazione di una clausola contrattuale o di un atto transattivo in un riepilogo leggibile dal cliente.
- Assemblaggio di pianificazione e tabelle: creazione di uno scheletro di pianificazione delle perdite, un indice di divulgazione o una cronologia da documenti grezzi.
- Gestione multilingue: redazione in inglese ai sensi della legge britannica mentre si spiega il documento a un cliente non anglofono nella propria lingua. È qui che il guadagno di produttività è maggiore e più difendibile.
Niente di tutto questo sostituisce un avvocato qualificato. Tutto ciò riduce la distanza tra una pagina vuota e una bozza rivedibile, che è il punto in cui si concentra la maggior parte degli attriti fatturabili.
Dove la redazione dell'IA fallisce silenziosamente
Le modalità di guasto sono la parte che conta, perché non sono visibili in una demo.
Innanzitutto, fabbricazione di citazioni. I modelli inventano ancora nomi di casi, numeri di paragrafo e riferimenti normativi che sembrano plausibili. Il rischio è massimo quando al modello viene chiesto di sostenere una posizione verso cui è stato spinto, piuttosto che riassumere qualcosa in modo neutrale. Gli operatori del Regno Unito hanno già affrontato critiche giudiziarie per documenti contenenti autorità inesistenti; il clima normativo è spietato.
In secondo luogo, la deriva giurisdizionale. Un modello addestrato prevalentemente su materiale statunitense si avvarrà, senza alcuna sollecitazione, delle convenzioni contrattuali statunitensi: stack di "rappresenta e garantisce", linguaggio di indennizzo, frasi sulla scelta della legge che non si adattano bene a un contratto di diritto inglese. La stesura si legge scorrevole. È anche sottilmente sbagliato.
Terzo, omissione silenziosa. I modelli sono bravi a produrre ciò che chiedi e poveri a segnalare ciò che hai dimenticato di chiedere. A una clausola potrebbe mancare un intero arto – ad esempio, una clausola di limitazione per frode – e il risultato sembrerà completo. Un giovane avvocato, posto alla stessa domanda, direbbe più spesso "dovremmo considerare anche...".
Quarto, atteggiamento di riservatezza. Molti strumenti instradano le richieste attraverso un'infrastruttura di terze parti con finestre di conservazione non sempre trasparenti. Per il materiale riservato, la questione non è se il fornitore sia affidabile, ma se il percorso dei dati è quello che un regolatore, un cliente o un assicuratore accetterebbero in caso di ispezione.
Quinto, il problema della calibrazione. Il modello non sa quando è incerto. Non esiste un segnale onesto "Immagino qui". Ogni output arriva con lo stesso livello di sicurezza, che è esattamente la UX sbagliata per il lavoro legale.
Una visione della legge britannica sull'adozione
L’SRA è stata misurata e non restrittiva sull’intelligenza artificiale. Il suo pensiero pubblicato – e la direzione più ampia delle linee guida SRA sull’uso dell’IA nella pratica regolamentata – sottolinea che i doveri esistenti coprono già la maggior parte del territorio: competenza, riservatezza, supervisione e non fuorviare il tribunale. Il regolatore non chiede alle aziende di inventare una nuova etica. Si chiede loro di applicare quelli vecchi a un nuovo strumento.
Questa inquadratura è utile, perché taglia il dibattito binario “dovremmo usare l’intelligenza artificiale o no”. La risposta onesta è che la maggior parte delle aziende lo fa già, spesso in modo informale, e la questione della governance è se tale utilizzo sia strutturato o ombra.
Una posizione difendibile implica almeno:1. Una politica scritta sull'uso dell'IA, che nomina gli strumenti approvati e i casi d'uso vietati (ad esempio, redazione di pareri su punti di diritto contestati senza l'approvazione del partner). 2. Un percorso dati chiaro per qualsiasi strumento che tocca il materiale del cliente: dove vanno i suggerimenti, per quanto tempo vengono conservati, se addestrano modelli futuri. 3. Un modello di supervisione che tratta l'output dell'intelligenza artificiale come se fosse stato prodotto da un assistente legale nella prima settimana: utile, ma mai archiviato, inviato o considerato affidabile senza una revisione qualificata. 4. Trasparenza del cliente adeguata all'incarico. Non tutte le questioni richiedono la divulgazione del fatto che l’AI ha collaborato con una bozza; alcuni clienti e alcune questioni lo fanno. 5. Una disciplina di registrazione in modo che, se una bozza viene successivamente contestata, l'azienda può ricostruire cosa ha prodotto il modello e cosa ha cambiato l'essere umano.
Costruire il flusso di lavoro
Le aziende che traggono valore dalla redazione legale dell’IA non sono quelle con le licenze più costose. Sono loro che hanno scomposto il loro lavoro in fasi e si sono chiesti, onestamente, quale fase dovesse toccare il modello.
Un modello realizzabile assomiglia a questo. Il modello produce una prima bozza strutturata da un modello definito e da un modello di fatti definito. Un avvocato esamina una lista di controllo che verifica esplicitamente le modalità di fallimento note: citazioni inventate, deriva statunitense, esclusioni mancanti, linguaggio giurisdizionale. La bozza rivista viene inviata a un secondo essere umano per l'approvazione sostanziale laddove la questione lo richieda. Niente lascia l'azienda senza un nome contro di essa.
Questo non è affascinante. È, tuttavia, la versione dell’adozione dell’intelligenza artificiale da parte di uno studio legale che sopravvive a un reclamo, a una verifica o a una questione di responsabilità professionale. L'automazione dei documenti ha sempre premiato le aziende che investono nei propri modelli e nella disciplina di revisione; La redazione dell'intelligenza artificiale è lo stesso affare, con vantaggi e svantaggi più netti.
Gli strumenti sono pronti per un lavoro serio. Il flusso di lavoro è ciò che decide se quel lavoro è sicuro.
Domande frequenti
Dovremmo comunicare ai clienti quando è stata utilizzata l'intelligenza artificiale nella stesura dei loro documenti? Non esiste una regola generale del Regno Unito che richieda la divulgazione, ma la posizione dipende dalla lettera di incarico, dalla delicatezza della questione e da ciò che il cliente si aspetterebbe ragionevolmente. Per i lavori ad alto rischio o su misura, la trasparenza è solitamente l’impostazione predefinita più sicura.
Possiamo utilizzare uno strumento di intelligenza artificiale generico o ne abbiamo bisogno di uno specifico per il settore legale? Gli strumenti generali possono gestire attività a basso rischio se il percorso dei dati e la policy sono chiari, ma le piattaforme specifiche per il settore legale offrono in genere una migliore base giurisdizionale, disciplina delle citazioni e atteggiamento di riservatezza, il che riduce sostanzialmente l'onere di revisione.
Qual è l'errore più comune che le aziende commettono quando adottano il drafting basato sull'intelligenza artificiale? Trattandolo come uno strumento di produttività piuttosto che come un redattore supervisionato. Le aziende che si mettono nei guai sono quelle che saltano la fase di revisione strutturata perché il risultato “sembrava a posto”.
Per la redazione di leggi del Regno Unito con revisione da parte di un avvocato umano integrata nel flusso di lavoro (lettere prima dell'azione, contratti, piani di perdita e revisione dei documenti) vedere JustiScript.