ਇੱਕ ਸਾਥੀ ਨੇ ਹਾਲ ਹੀ ਵਿੱਚ ਸਾਨੂੰ ਦੱਸਿਆ ਕਿ ਉਸਨੇ ਜੂਨੀਅਰ ਸਹਿਯੋਗੀਆਂ ਨੂੰ ਮਿਆਰੀ ਵਪਾਰਕ ਅੱਖਰਾਂ ਦੇ ਪਹਿਲੇ ਡਰਾਫਟ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਲਈ ਕਹਿਣਾ ਬੰਦ ਕਰ ਦਿੱਤਾ ਹੈ। ਮਾਡਲ ਨੇ ਇਸਨੂੰ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਕੀਤਾ, ਅਤੇ - ਇੱਕ ਚੰਗੇ ਦਿਨ 'ਤੇ - ਬਿਹਤਰ। ਫਿਰ ਉਹ ਰੁਕ ਗਈ। "ਸਮੱਸਿਆ," ਉਸਨੇ ਕਿਹਾ, "ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਮੈਨੂੰ ਹੁਣ ਨਹੀਂ ਪਤਾ ਕਿ ਕਿਹੜਾ ਦਿਨ ਚੰਗਾ ਦਿਨ ਹੈ।"
ਇਹ ਵਾਕ ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਵਿਕਰੇਤਾ ਡੇਕਾਂ ਨਾਲੋਂ ਵਧੇਰੇ ਇਮਾਨਦਾਰੀ ਨਾਲ ਏਆਈ ਕਾਨੂੰਨੀ ਡਰਾਫਟ ਵਿੱਚ ਮੌਜੂਦਾ ਪਲ ਨੂੰ ਕੈਪਚਰ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਲਾਭਦਾਇਕ ਹੈ. ਇਹ ਅਸਮਾਨ ਭਰੋਸੇਮੰਦ ਵੀ ਹੈ, ਅਤੇ ਅਸਮਾਨਤਾ ਉਹ ਹਿੱਸਾ ਹੈ ਜਿਸ ਨੂੰ ਆਕਾਰ ਦੇਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਕਿ ਅੰਦਰੂਨੀ ਟੀਮਾਂ ਅਤੇ ਫਰਮਾਂ ਇਸ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਅਪਣਾਉਂਦੀਆਂ ਹਨ।
ਜਿੱਥੇ AI ਡਰਾਫਟਿੰਗ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਮਜ਼ਬੂਤ ਹੈ
ਵੱਡੇ ਭਾਸ਼ਾ ਮਾਡਲ ਹੁਣ ਕਾਨੂੰਨੀ ਕੰਮ ਦੇ ਇੱਕ ਤੰਗ ਪਰ ਵਪਾਰਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਬੈਂਡ ਵਿੱਚ ਸਮਰੱਥ ਹਨ। ਉਹ ਉਹਨਾਂ ਕੰਮਾਂ ਵਿੱਚ ਚੰਗੇ ਹੁੰਦੇ ਹਨ ਜੋ ਢਾਂਚਾਗਤ ਤੌਰ 'ਤੇ ਦੁਹਰਾਉਣ ਵਾਲੇ, ਭਾਸ਼ਾਈ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸੰਘਣੇ ਹੁੰਦੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਇੱਕ ਮਨੁੱਖੀ ਦੂਜੇ ਪਾਸ ਨੂੰ ਮਾਫ਼ ਕਰਦੇ ਹਨ।
ਅਭਿਆਸ ਵਿੱਚ, ਇਸਦਾ ਅਰਥ ਹੈ:
- ਮਿਆਰੀ ਪੱਤਰ-ਵਿਹਾਰ ਦਾ ਪਹਿਲਾ ਡਰਾਫਟ — ਕਾਰਵਾਈ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਪੱਤਰ, ਚੇਜ਼ਰ ਪੱਤਰ, ਬੁਨਿਆਦੀ ਮੰਗ ਪੱਤਰ, ਹਦਾਇਤ ਨੋਟਸ। ਢਾਂਚਾ ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਰੀਹਰਸਲ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ; ਮਾਡਲ ਘੱਟ ਹੀ ਫਾਰਮੈਟ ਦੀ ਖੋਜ ਕਰਦਾ ਹੈ।
- ਧਾਰਾ ਕੱਢਣਾ ਅਤੇ ਤੁਲਨਾ — ਸਪਲਾਇਰ ਕੰਟਰੈਕਟਸ ਦੇ ਇੱਕ ਪੋਰਟਫੋਲੀਓ ਵਿੱਚ ਮੁਆਵਜ਼ੇ, ਸੀਮਾ ਜਾਂ ਸਮਾਪਤੀ ਦੇ ਪ੍ਰਬੰਧਾਂ ਨੂੰ ਖਿੱਚਣਾ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਨਾਲ-ਨਾਲ ਪੇਸ਼ ਕਰਨਾ।
- ਸੰਘਣੀ ਡਰਾਫਟਿੰਗ ਦਾ ਸਾਦਾ-ਅੰਗਰੇਜ਼ੀ ਅਨੁਵਾਦ — ਕਿਸੇ ਸਿਰਲੇਖ ਜਾਂ ਸੈਟਲਮੈਂਟ ਡੀਡ ਨੂੰ ਕਲਾਇੰਟ-ਪੜ੍ਹਨਯੋਗ ਸੰਖੇਪ ਵਿੱਚ ਬਦਲਣਾ।
- ਸ਼ਡਿਊਲ ਅਤੇ ਟੇਬਲ ਅਸੈਂਬਲੀ — ਨੁਕਸਾਨ ਦੇ ਪਿੰਜਰ ਦੀ ਇੱਕ ਅਨੁਸੂਚੀ, ਇੱਕ ਖੁਲਾਸਾ ਸੂਚਕਾਂਕ, ਜਾਂ ਕੱਚੇ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਾਂ ਤੋਂ ਇੱਕ ਕਾਲਕ੍ਰਮ ਬਣਾਉਣਾ।
- ਬਹੁ-ਭਾਸ਼ੀ ਪਰਬੰਧਨ — ਯੂਕੇ ਦੇ ਕਨੂੰਨ ਦੇ ਤਹਿਤ ਅੰਗਰੇਜ਼ੀ ਵਿੱਚ ਡਰਾਫਟ ਤਿਆਰ ਕਰਨਾ ਜਦੋਂ ਕਿ ਇੱਕ ਗੈਰ-ਅੰਗਰੇਜ਼ੀ ਬੋਲਣ ਵਾਲੇ ਗਾਹਕ ਨੂੰ ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਆਪਣੀ ਭਾਸ਼ਾ ਵਿੱਚ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰਦੇ ਹੋਏ। ਇਹ ਉਹ ਥਾਂ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਉਤਪਾਦਕਤਾ ਲਾਭ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਡਾ ਅਤੇ ਸਭ ਤੋਂ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਹੈ।
ਇਹਨਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਕੋਈ ਵੀ ਯੋਗਤਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਵਕੀਲ ਦੀ ਥਾਂ ਨਹੀਂ ਲੈਂਦਾ। ਇਹ ਸਭ ਇੱਕ ਖਾਲੀ ਪੰਨੇ ਅਤੇ ਸਮੀਖਿਆਯੋਗ ਡਰਾਫਟ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਦੀ ਦੂਰੀ ਨੂੰ ਛੋਟਾ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜਿੱਥੇ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਬਿਲ ਹੋਣ ਯੋਗ ਰਗੜ ਬੈਠਦਾ ਹੈ।
ਜਿੱਥੇ AI ਡਰਾਫਟ ਚੁੱਪ-ਚਾਪ ਫੇਲ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ
ਅਸਫਲ ਮੋਡ ਉਹ ਹਿੱਸਾ ਹਨ ਜੋ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹਨ, ਕਿਉਂਕਿ ਉਹ ਇੱਕ ਡੈਮੋ ਵਿੱਚ ਦਿਖਾਈ ਨਹੀਂ ਦਿੰਦੇ ਹਨ।
ਸਭ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ, ** ਹਵਾਲਾ ਬਣਾਉਣਾ**। ਮਾਡਲ ਅਜੇ ਵੀ ਕੇਸ ਦੇ ਨਾਮ, ਪੈਰਾਗ੍ਰਾਫ ਨੰਬਰ, ਅਤੇ ਵਿਧਾਨਕ ਸੰਦਰਭਾਂ ਦੀ ਕਾਢ ਕੱਢਦੇ ਹਨ ਜੋ ਮੰਨਣਯੋਗ ਦਿਖਾਈ ਦਿੰਦੇ ਹਨ। ਖ਼ਤਰਾ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਕਿਸੇ ਅਜਿਹੀ ਸਥਿਤੀ ਦਾ ਸਮਰਥਨ ਕਰਨ ਲਈ ਕਿਹਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਵੱਲ ਉਸ ਵੱਲ ਧੱਕਿਆ ਗਿਆ ਹੈ, ਨਾ ਕਿ ਕਿਸੇ ਚੀਜ਼ ਨੂੰ ਨਿਰਪੱਖ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸੰਖੇਪ ਕਰਨ ਦੀ ਬਜਾਏ। ਯੂਕੇ ਦੇ ਪ੍ਰੈਕਟੀਸ਼ਨਰਾਂ ਨੂੰ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਗੈਰ-ਮੌਜੂਦ ਅਥਾਰਟੀਆਂ ਵਾਲੀਆਂ ਫਾਈਲਿੰਗਾਂ ਲਈ ਨਿਆਂਇਕ ਆਲੋਚਨਾ ਦਾ ਸਾਹਮਣਾ ਕਰਨਾ ਪਿਆ ਹੈ; ਰੈਗੂਲੇਟਰੀ ਮੂਡ ਮਾਫ਼ ਕਰਨ ਵਾਲਾ ਹੈ।
ਦੂਜਾ, ਅਧਿਕਾਰ ਖੇਤਰ ਦਾ ਵਹਾਅ। ਮੁੱਖ ਤੌਰ 'ਤੇ ਯੂ.ਐੱਸ. ਸਮੱਗਰੀ 'ਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਾਪਤ ਮਾਡਲ, ਬਿਨਾਂ ਪ੍ਰੇਰਕ, ਯੂ.ਐੱਸ. ਇਕਰਾਰਨਾਮੇ ਦੇ ਸੰਮੇਲਨਾਂ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚ ਜਾਵੇਗਾ - "ਪ੍ਰਤੀਨਿਧਤਾ ਅਤੇ ਵਾਰੰਟ" ਸਟੈਕ, ਮੁਆਵਜ਼ੇ ਦੀ ਭਾਸ਼ਾ, ਕਾਨੂੰਨ ਦੀ ਚੋਣ-ਦੇ ਵਾਕਾਂਸ਼ ਜੋ ਅੰਗਰੇਜ਼ੀ ਕਾਨੂੰਨ ਦੇ ਇਕਰਾਰਨਾਮੇ ਵਿੱਚ ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਨਹੀਂ ਬੈਠਦੇ ਹਨ। ਖਰੜਾ ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਪੜ੍ਹਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਵੀ ਸਰਾਸਰ ਗਲਤ ਹੈ।
ਤੀਜਾ, ਚੁੱਪ ਭੁੱਲ। ਮਾਡਲ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਮੰਗਦੇ ਹੋ ਉਸ ਨੂੰ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਚੰਗੇ ਹੁੰਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਮੰਗਣਾ ਭੁੱਲ ਗਏ ਹੋ ਉਸਨੂੰ ਫਲੈਗ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਾੜੇ ਹੁੰਦੇ ਹਨ। ਇੱਕ ਧਾਰਾ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਪੂਰਾ ਅੰਗ ਗੁੰਮ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ — ਕਹੋ, ਇੱਕ ਸੀਮਾ ਧਾਰਾ ਵਿੱਚ ਧੋਖਾਧੜੀ ਲਈ ਇੱਕ ਉੱਕਰੀ-ਆਊਟ — ਅਤੇ ਆਉਟਪੁੱਟ ਸੰਪੂਰਨ ਦਿਖਾਈ ਦੇਵੇਗੀ। ਇੱਕ ਜੂਨੀਅਰ ਵਕੀਲ, ਉਹੀ ਸਵਾਲ ਪੁੱਛਦਾ ਹੈ, ਅਕਸਰ ਕਹੇਗਾ "ਕੀ ਸਾਨੂੰ ਵੀ ਵਿਚਾਰ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ..."।
ਚੌਥਾ, ਗੁਪਤ ਸਥਿਤੀ। ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਟੂਲ ਰੂਟ ਰਿਟੇਨਸ਼ਨ ਵਿੰਡੋਜ਼ ਦੇ ਨਾਲ ਤੀਜੀ-ਧਿਰ ਦੇ ਬੁਨਿਆਦੀ ਢਾਂਚੇ ਦੁਆਰਾ ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਕਰਦੇ ਹਨ ਜੋ ਹਮੇਸ਼ਾ ਪਾਰਦਰਸ਼ੀ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦੇ ਹਨ। ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਅਧਿਕਾਰ ਪ੍ਰਾਪਤ ਸਮੱਗਰੀ ਲਈ, ਸਵਾਲ ਇਹ ਨਹੀਂ ਹੈ ਕਿ ਕੀ ਵਿਕਰੇਤਾ ਪ੍ਰਤਿਸ਼ਠਾਵਾਨ ਹੈ ਪਰ ਕੀ ਡੇਟਾ ਮਾਰਗ ਇੱਕ ਰੈਗੂਲੇਟਰ, ਗਾਹਕ, ਜਾਂ ਬੀਮਾਕਰਤਾ ਨਿਰੀਖਣ 'ਤੇ ਸਵੀਕਾਰ ਕਰੇਗਾ ਜਾਂ ਨਹੀਂ।
ਪੰਜਵਾਂ, ਕੈਲੀਬ੍ਰੇਸ਼ਨ ਸਮੱਸਿਆ। ਮਾਡਲ ਪਤਾ ਨਹੀਂ ਕਦੋਂ ਅਨਿਸ਼ਚਿਤ ਹੈ। ਕੋਈ ਇਮਾਨਦਾਰ "ਮੈਂ ਇੱਥੇ ਅਨੁਮਾਨ ਲਗਾ ਰਿਹਾ ਹਾਂ" ਸਿਗਨਲ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਹਰ ਆਉਟਪੁੱਟ ਉਸੇ ਪੱਧਰ ਦੇ ਭਰੋਸੇ ਨਾਲ ਪਹੁੰਚਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਕਾਨੂੰਨੀ ਕੰਮ ਲਈ ਬਿਲਕੁਲ ਗਲਤ UX ਹੈ।
ਗੋਦ ਲੈਣ 'ਤੇ ਯੂਕੇ-ਲਾਅ ਲੈਂਸ
SRA ਨੂੰ AI 'ਤੇ ਪਾਬੰਦੀ ਲਗਾਉਣ ਦੀ ਬਜਾਏ ਮਾਪਿਆ ਗਿਆ ਹੈ। ਇਸਦੀ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਿਤ ਸੋਚ - ਅਤੇ ਨਿਯੰਤ੍ਰਿਤ ਅਭਿਆਸ ਵਿੱਚ AI ਦੀ ਵਰਤੋਂ 'ਤੇ SRA ਮਾਰਗਦਰਸ਼ਨ ਦੀ ਵਿਆਪਕ ਦਿਸ਼ਾ - ਇਸ ਗੱਲ 'ਤੇ ਜ਼ੋਰ ਦਿੰਦੀ ਹੈ ਕਿ ਮੌਜੂਦਾ ਡਿਊਟੀਆਂ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਖੇਤਰ ਨੂੰ ਕਵਰ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ: ਯੋਗਤਾ, ਗੁਪਤਤਾ, ਨਿਗਰਾਨੀ, ਅਤੇ ਅਦਾਲਤ ਨੂੰ ਗੁੰਮਰਾਹ ਨਾ ਕਰਨਾ। ਰੈਗੂਲੇਟਰ ਫਰਮਾਂ ਨੂੰ ਨਵੀਂ ਨੈਤਿਕਤਾ ਦੀ ਖੋਜ ਕਰਨ ਲਈ ਨਹੀਂ ਕਹਿ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਇਹ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਇੱਕ ਨਵੇਂ ਸੰਦ ਵਿੱਚ ਪੁਰਾਣੇ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਲਈ ਕਹਿ ਰਿਹਾ ਹੈ.
ਇਹ ਫਰੇਮਿੰਗ ਲਾਭਦਾਇਕ ਹੈ, ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ ਬਾਈਨਰੀ ਦੁਆਰਾ ਕੱਟਦੀ ਹੈ "ਕੀ ਸਾਨੂੰ ਏਆਈ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ ਜਾਂ ਨਹੀਂ" ਬਹਿਸ. ਇਮਾਨਦਾਰ ਜਵਾਬ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਫਰਮਾਂ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਹਨ, ਅਕਸਰ ਗੈਰ-ਰਸਮੀ ਤੌਰ 'ਤੇ, ਅਤੇ ਪ੍ਰਸ਼ਾਸਨ ਦਾ ਸਵਾਲ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਕੀ ਇਹ ਵਰਤੋਂ ਢਾਂਚਾਗਤ ਹੈ ਜਾਂ ਸ਼ੈਡੋ।
ਇੱਕ ਬਚਾਅਯੋਗ ਸਥਿਤੀ ਵਿੱਚ ਘੱਟੋ ਘੱਟ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦਾ ਹੈ:1. ਇੱਕ ਲਿਖਤੀ AI ਵਰਤੋਂ ਨੀਤੀ, ਪ੍ਰਵਾਨਿਤ ਔਜ਼ਾਰਾਂ ਅਤੇ ਵਰਜਿਤ ਵਰਤੋਂ ਦੇ ਮਾਮਲਿਆਂ ਦਾ ਨਾਮਕਰਨ (ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਪਾਰਟਨਰ ਸਾਈਨ-ਆਫ਼ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਕਾਨੂੰਨ ਦੇ ਵਿਵਾਦਿਤ ਨੁਕਤਿਆਂ 'ਤੇ ਵਿਚਾਰਾਂ ਦਾ ਖਰੜਾ ਤਿਆਰ ਕਰਨਾ)। 2. ਕਲਾਇੰਟ ਸਮੱਗਰੀ ਨੂੰ ਛੂਹਣ ਵਾਲੇ ਕਿਸੇ ਵੀ ਟੂਲ ਲਈ ਇੱਕ ਸਪਸ਼ਟ ਡੇਟਾ ਮਾਰਗ — ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਕਿੱਥੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ, ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਕਿੰਨੀ ਦੇਰ ਤੱਕ ਬਰਕਰਾਰ ਰੱਖਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਕੀ ਉਹ ਭਵਿੱਖ ਦੇ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੰਦੇ ਹਨ। 3. ਇੱਕ ਨਿਗਰਾਨੀ ਮਾਡਲ ਜੋ AI ਆਉਟਪੁੱਟ ਨੂੰ ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਵਰਤਦਾ ਹੈ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਇਹ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਪਹਿਲੇ ਹਫ਼ਤੇ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਪੈਰਾਲੀਗਲ ਦੁਆਰਾ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਸੀ: ਉਪਯੋਗੀ, ਪਰ ਕਦੇ ਵੀ ਇੱਕ ਯੋਗ ਸਮੀਖਿਆ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਦਾਇਰ, ਭੇਜਿਆ ਜਾਂ ਭਰੋਸਾ ਨਹੀਂ ਕੀਤਾ ਗਿਆ। 4. ਕਲਾਇੰਟ ਪਾਰਦਰਸ਼ਤਾ ਸ਼ਮੂਲੀਅਤ ਲਈ ਉਚਿਤ। ਹਰ ਮਾਮਲੇ ਲਈ ਖੁਲਾਸੇ ਦੀ ਲੋੜ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਕਿ AI ਨੇ ਡਰਾਫਟ ਵਿੱਚ ਸਹਾਇਤਾ ਕੀਤੀ ਹੈ; ਕੁਝ ਗਾਹਕ ਅਤੇ ਕੁਝ ਮਾਮਲੇ ਕਰਦੇ ਹਨ. 5. ਇੱਕ ਲੌਗਿੰਗ ਅਨੁਸ਼ਾਸਨ ਤਾਂ ਕਿ, ਜੇਕਰ ਬਾਅਦ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਡਰਾਫਟ ਨੂੰ ਚੁਣੌਤੀ ਦਿੱਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਤਾਂ ਫਰਮ ਇਸ ਦਾ ਪੁਨਰਗਠਨ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ ਕਿ ਮਾਡਲ ਨੇ ਕੀ ਪੈਦਾ ਕੀਤਾ ਹੈ ਅਤੇ ਮਨੁੱਖ ਨੇ ਕੀ ਬਦਲਿਆ ਹੈ।
ਵਰਕਫਲੋ ਬਣਾਉਣਾ
AI ਕਾਨੂੰਨੀ ਡਰਾਫਟ ਤੋਂ ਮੁੱਲ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਵਾਲੀਆਂ ਫਰਮਾਂ ਸਭ ਤੋਂ ਮਹਿੰਗੇ ਲਾਇਸੈਂਸ ਵਾਲੀਆਂ ਨਹੀਂ ਹਨ। ਉਹ ਉਹ ਹਨ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੇ ਆਪਣੇ ਕੰਮ ਨੂੰ ਪੜਾਵਾਂ ਵਿੱਚ ਵਿਗਾੜ ਦਿੱਤਾ ਹੈ ਅਤੇ ਇਮਾਨਦਾਰੀ ਨਾਲ ਪੁੱਛਿਆ ਹੈ ਕਿ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਕਿਸ ਪੜਾਅ ਨੂੰ ਛੂਹਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ।
ਇੱਕ ਕੰਮ ਕਰਨ ਯੋਗ ਪੈਟਰਨ ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਦਿਸਦਾ ਹੈ। ਮਾਡਲ ਇੱਕ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਟੈਂਪਲੇਟ ਅਤੇ ਇੱਕ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਤੱਥ ਪੈਟਰਨ ਤੋਂ ਇੱਕ ਢਾਂਚਾਗਤ ਪਹਿਲਾ ਡਰਾਫਟ ਤਿਆਰ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇੱਕ ਵਕੀਲ ਇੱਕ ਚੈਕਲਿਸਟ ਦੇ ਵਿਰੁੱਧ ਸਮੀਖਿਆ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਸਪੱਸ਼ਟ ਤੌਰ 'ਤੇ ਜਾਣੇ-ਪਛਾਣੇ ਅਸਫਲ ਮੋਡਾਂ ਲਈ ਟੈਸਟ ਕਰਦਾ ਹੈ - ਬਨਾਵਟੀ ਹਵਾਲੇ, ਯੂਐਸ ਡ੍ਰਾਈਫਟ, ਗੁੰਮ ਕਾਰਵ-ਆਊਟ, ਅਧਿਕਾਰ ਖੇਤਰ ਦੀ ਭਾਸ਼ਾ। ਸਮੀਖਿਆ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਡਰਾਫਟ ਸਾਰਥਕ ਸਾਈਨ-ਆਫ ਲਈ ਦੂਜੇ ਮਨੁੱਖ ਕੋਲ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਮਾਮਲਾ ਇਸਦੀ ਵਾਰੰਟੀ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਫਰਮ ਨੂੰ ਇਸਦੇ ਵਿਰੁੱਧ ਨਾਮ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਕੁਝ ਵੀ ਨਹੀਂ ਛੱਡਦਾ.
ਇਹ ਗਲੈਮਰਸ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਇਹ ਕਨੂੰਨੀ ਫਰਮ AI ਗੋਦ ਲੈਣ ਦਾ ਸੰਸਕਰਣ ਹੈ ਜੋ ਸ਼ਿਕਾਇਤ, ਆਡਿਟ, ਜਾਂ ਇੱਕ ਪੇਸ਼ੇਵਰ ਮੁਆਵਜ਼ੇ ਦੇ ਸਵਾਲ ਤੋਂ ਬਚਦਾ ਹੈ। ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ ਨੇ ਹਮੇਸ਼ਾ ਉਹਨਾਂ ਫਰਮਾਂ ਨੂੰ ਇਨਾਮ ਦਿੱਤਾ ਹੈ ਜੋ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਖਾਕੇ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਸਮੀਖਿਆ ਅਨੁਸ਼ਾਸਨ ਵਿੱਚ ਨਿਵੇਸ਼ ਕਰਦੇ ਹਨ; AI ਡਰਾਫਟਿੰਗ ਉਹੀ ਸੌਦਾ ਹੈ, ਤਿੱਖੇ ਉਪਰਲੇ ਅਤੇ ਤਿੱਖੇ ਨਨੁਕਸਾਨ ਦੇ ਨਾਲ।
ਸੰਦ ਗੰਭੀਰ ਕੰਮ ਲਈ ਤਿਆਰ ਹਨ. ਵਰਕਫਲੋ ਉਹ ਹੈ ਜੋ ਇਹ ਫੈਸਲਾ ਕਰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਉਹ ਕੰਮ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਹੈ ਜਾਂ ਨਹੀਂ।
ਅਕਸਰ ਪੁੱਛੇ ਜਾਂਦੇ ਸਵਾਲ
ਕੀ ਸਾਨੂੰ ਗਾਹਕਾਂ ਨੂੰ ਦੱਸਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਾਂ ਦਾ ਖਰੜਾ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਵਿੱਚ AI ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕੀਤੀ ਗਈ ਹੈ? ਖੁਲਾਸੇ ਦੀ ਲੋੜ ਵਾਲਾ ਕੋਈ ਯੂਕੇ ਨਿਯਮ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਪਰ ਸਥਿਤੀ ਸ਼ਮੂਲੀਅਤ ਪੱਤਰ, ਮਾਮਲੇ ਦੀ ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲਤਾ, ਅਤੇ ਗਾਹਕ ਵਾਜਬ ਤੌਰ 'ਤੇ ਕੀ ਉਮੀਦ ਕਰੇਗਾ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਉੱਚ-ਦਾਅ ਜਾਂ ਬੇਸਪੋਕ ਕੰਮ ਲਈ, ਪਾਰਦਰਸ਼ਤਾ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਡਿਫੌਲਟ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।
ਕੀ ਅਸੀਂ ਇੱਕ ਆਮ-ਉਦੇਸ਼ ਵਾਲੇ AI ਟੂਲ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਾਂ, ਜਾਂ ਕੀ ਸਾਨੂੰ ਇੱਕ ਕਾਨੂੰਨੀ-ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ? ਜੇ ਤੁਹਾਡਾ ਡੇਟਾ ਮਾਰਗ ਅਤੇ ਨੀਤੀ ਸਪੱਸ਼ਟ ਹੈ, ਤਾਂ ਜਨਰਲ ਟੂਲ ਘੱਟ-ਜੋਖਮ ਵਾਲੇ ਕੰਮਾਂ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਪਰ ਕਾਨੂੰਨੀ-ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਬਿਹਤਰ ਅਧਿਕਾਰ ਖੇਤਰ, ਹਵਾਲਾ ਅਨੁਸ਼ਾਸਨ ਅਤੇ ਗੁਪਤਤਾ ਦੀ ਸਥਿਤੀ ਦੀ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਕਰਦੇ ਹਨ - ਜੋ ਸਮੀਖਿਆ ਦੇ ਬੋਝ ਨੂੰ ਭੌਤਿਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਘਟਾਉਂਦਾ ਹੈ।
ਏਆਈ ਡਰਾਫਟ ਨੂੰ ਅਪਣਾਉਣ ਵੇਲੇ ਫਰਮਾਂ ਸਭ ਤੋਂ ਆਮ ਗਲਤੀ ਕੀ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ? ਇਸ ਨੂੰ ਇੱਕ ਨਿਰੀਖਣ ਕੀਤੇ ਡਰਾਫਟਰ ਦੀ ਬਜਾਏ ਇੱਕ ਉਤਪਾਦਕਤਾ ਟੂਲ ਵਜੋਂ ਵਰਤੋ। ਜਿਹੜੀਆਂ ਫਰਮਾਂ ਮੁਸੀਬਤ ਵਿੱਚ ਆਉਂਦੀਆਂ ਹਨ ਉਹ ਉਹ ਹਨ ਜੋ ਢਾਂਚਾਗਤ ਸਮੀਖਿਆ ਪੜਾਅ ਨੂੰ ਛੱਡ ਦਿੰਦੇ ਹਨ ਕਿਉਂਕਿ ਆਉਟਪੁੱਟ "ਠੀਕ ਦਿਖਾਈ ਦਿੰਦੀ ਹੈ"।
ਵਰਕਫਲੋ ਵਿੱਚ ਬਣੀ ਮਨੁੱਖੀ ਵਕੀਲ ਸਮੀਖਿਆ ਦੇ ਨਾਲ ਯੂਕੇ-ਕਾਨੂੰਨ ਦਾ ਖਰੜਾ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਲਈ — ਐਕਸ਼ਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਪੱਤਰ, ਇਕਰਾਰਨਾਮੇ, ਨੁਕਸਾਨ ਦੀਆਂ ਸਮਾਂ-ਸਾਰਣੀਆਂ ਅਤੇ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਸਮੀਖਿਆ — ਵੇਖੋ JustiScript।