AI ได้ถูกฝังอยู่ในงานวิจัยทางกฎหมาย, การร่าง, และการตรวจสอบ. มันมีประโยชน์จริง ๆ — และมันจะ, ด้วยความมั่นใจอย่างเต็มที่, มอบกฎหมายที่ไม่มีอยู่จริงและการอ้างอิงที่ไม่เคยถูกเขียน. คู่มือนี้ครอบคลุมว่าการหลอกหลอนของ AI ทางกฎหมายคืออะไร, ทำไมแม้แต่เครื่องมือที่ "มีพื้นฐาน" ก็ยังผลิตมัน, หลักฐานที่แท้จริงพูดว่าอย่างไร, และ — ส่วนที่การรายงานส่วนใหญ่ข้ามไป — กระบวนการที่ชัดเจนเพื่อปกป้องตัวคุณ.
การหลอกหลอนของ AI ทางกฎหมายคืออะไร
ภาพหลอนคือผลลัพธ์ที่มั่นใจและฟังดูน่าเชื่อถือแต่เป็นเท็จ โดยไม่มีสัญญาณภายในใด ๆ ที่บ่งบอกว่ามีบางอย่างผิดปกติ ในงานด้านกฎหมายจะมีรูปแบบที่สามารถจดจำได้บางอย่าง:
- กรณีที่สร้างขึ้น: การตัดสินใจที่ประดิษฐ์ขึ้นทั้งหมดโดยมีชื่อที่สมจริงและการอ้างอิงจากผู้สื่อข่าวที่ไม่ตรงกับความคิดเห็นจริงใดๆ
- กฎหมายที่ผิดหรือระบุไม่ถูกต้อง: มาตราในกฎหมายที่อ้างอิงจริงสำหรับข้อเสนอที่พวกเขาไม่สนับสนุน หรือข้อกำหนดที่สรุปไม่ถูกต้อง
- คำพูดที่สร้างขึ้นภายในการอ้างอิงที่แท้จริง: ชนิดที่อันตรายที่สุด — กรณีที่แท้จริงและอ้างอิงอย่างถูกต้องที่มีการอ้างคำพูดที่ศาลไม่เคยเขียนจริง ๆ
หมวดหมู่ที่สามนั้นคือหมวดหมู่ที่ต้องกลัวมากที่สุด กรณีปลอมจะถูกจับได้ในทันทีที่คุณค้นหามัน ข้อความอ้างอิงที่ปลอมในกรณี จริง จะผ่านการตรวจสอบอ้างอิงตามปกติ — การอ้างอิงนั้นถูกต้อง — และข้อผิดพลาดจะซ่อนอยู่ในภาษาที่คุณไม่ได้ตรวจสอบกับแหล่งที่มา
ทำไมสิ่งเหล่านี้ถึงเกิดขึ้น — แม้จะมีเครื่องมือที่ "มีพื้นฐาน"
โมเดลภาษาไม่ได้ค้นหาข้อมูลในฐานข้อมูล; มันสร้างการต่อเนื่องของข้อความที่น่าเชื่อถือที่สุดตามรูปแบบในการฝึกอบรมของมัน บางครั้งผลลัพธ์ที่ฟังดูน่าเชื่อถือที่สุดอาจเป็นเรื่องสมมติ
เครื่องมือทางกฎหมายที่มีพื้นฐานหรือการเสริมการดึงข้อมูล (RAG) พยายามแก้ไขปัญหานี้โดยการดึงเอกสารต้นฉบับจริงและสั่งให้โมเดลตอบจากเอกสารเหล่านั้น ซึ่งช่วยได้จริง ๆ — มันลดจำนวนกรณีที่สร้างขึ้นทั้งหมดอย่างมาก แต่การมีพื้นฐาน ไม่ เป็นการรับประกัน:
ที่การกราวด์ยังคงรั่วไหล
- •โมเดลสามารถ อ้างอิงผิด เอกสารที่มันดึงข้อมูลมาได้อย่างถูกต้อง
- •มันสามารถแนบคำพูดจริงกับข้อเสนอที่แหล่งข้อมูลไม่สนับสนุนได้
- •การดึงข้อมูลอาจทำให้เกิดข้อความที่ไม่ถูกต้อง และโมเดลก็อ้างอิงข้อความนั้นอย่างมั่นใจอยู่ดี
- •มันสามารถผสมผสานภาษาจากแหล่งข้อมูลหลายแห่งเป็น "คำพูด" ที่สร้างขึ้นมาเดียว
กล่าวอีกนัยหนึ่ง การทำให้มีพื้นฐานเปลี่ยนแปลง การกระจาย ของข้อผิดพลาด — มีกรณีปลอมที่น้อยลง แต่ผู้รอดชีวิตจะเบี่ยงเบนไปทางประเภทที่จับยากซึ่งมีการอ้างอิงในเอกสารจริง
หลักฐาน
นี่ไม่ใช่เรื่องสมมุติ สองตัวนำและหนึ่งตัวติดตามมีค่าในการรู้จัก:
Mata v. Avianca (2023)
เรื่องราวเตือนใจที่สำคัญ ทนายความได้ยื่นเอกสารต่อศาลรัฐบาลกลางโดยอ้างถึงการตัดสินใจทางตุลาการหลายรายการที่ไม่มีอยู่จริง — ChatGPT ได้สร้างขึ้นมาโดยมีการอ้างอิงที่ปลอมแปลง ศาลได้ลงโทษทนายความเหล่านั้น มันได้ตั้งข้อสรุปอย่างเปิดเผยและมีค่าใช้จ่ายสูงว่า ผลลัพธ์จาก AI ที่สร้างขึ้นโดยไม่ผ่านการตรวจสอบไม่มีที่ในเอกสารยื่นฟ้อง
สแตนฟอร์ด เรกแล็บ / HAI (2024)
การศึกษาในปี 2024 จาก Stanford RegLab และ Institute for Human-Centered AI ได้ประเมินเครื่องมือวิจัย AI ด้านกฎหมายที่สร้างขึ้นโดยเฉพาะและพบว่ามันยังคงเกิดการหลงผิดในส่วนแบ่งที่สำคัญของคำถาม — รายงานอยู่ในช่วงประมาณ 17–33% ขึ้นอยู่กับเครื่องมือและงานที่ทำ
ก่อนที่จะเผยแพร่ ให้ยืนยันเปอร์เซ็นต์ที่แน่นอน เครื่องมือเฉพาะที่ได้รับการประเมิน และการอ้างอิงที่แม่นยำตามเอกสารหลัก อ้างอิงอย่างซื่อสัตย์และมีความรับผิดชอบ — อย่าเพิ่มหรือปัดเศษให้เป็นตัวเลขทางการตลาด.
ฐานข้อมูลชาร์ลอติน (ตัวติดตาม)
นักวิจัย Damien Charlotin ดูแลฐานข้อมูลสาธารณะที่มีการอ้างอิงอย่างกว้างขวางซึ่งติดตามคดีในศาลที่เกี่ยวข้องกับการอ้างอิงที่เกิดจาก AI-hallucinated นี่เป็นบันทึกที่ดีที่สุดเกี่ยวกับความถี่ที่ข้อผิดพลาดเหล่านี้ไปถึงศาลและระยะทางที่พวกเขาเดินทางก่อนที่ใครจะจับได้ เราอ้างถึงมันเป็นแหล่งข้อมูล — มันคือการอ้างอิงที่ควรปรึกษา ไม่ใช่สิ่งที่ควรทำซ้ำ
วิธีปกป้องตัวเอง: กระบวนการตรวจสอบ
การรายงานส่วนใหญ่หยุดที่ "ระมัดระวัง" นี่คือส่วนที่ไม่ได้รับการบริการ — กระบวนการทำงานที่ชัดเจนที่คุณสามารถดำเนินการได้จริงในทุกงานวิจัยที่ใช้ AI:
การตรวจสอบอ้างอิงอิสระ
ยืนยันว่ากรณีและกฎหมายที่อ้างอิงทุกกรณีมีอยู่ในแหล่งข้อมูลที่เชื่อถือได้ (ผู้รายงาน, รหัส) — แยกจากเครื่องมือที่สร้างมันขึ้นมา อย่าให้ AI ตรวจสอบการอ้างอิงของตนเอง
การตรวจสอบการอ้างอิงคำพูดตามตัวอักษร
ดึงแหล่งข้อมูลหลักและอ่านคำอ้างอิงทุกคำในบริบท เปรียบเทียบคำที่อ้างอิงตัวต่อตัวกับความคิดเห็น คำอ้างที่แท้จริงกับคำพูดปลอมคือความผิดพลาดที่ซ่อนอยู่
ตรวจสอบข้อเสนอ
ยืนยันว่าที่มาจริง ๆ สนับสนุนจุดที่ถูกอ้างถึง คำพูดที่แท้จริงสามารถแนบกับข้อเรียกร้องที่มันไม่สนับสนุนได้
การเปรียบเทียบข้ามโมเดล
ถามคำถามเดียวกันจากโมเดล AI อิสระหลายตัว เมื่อหนึ่งในนั้นผลิตกรณีหรือคำพูดที่โมเดลอื่นไม่สามารถทำซ้ำได้ — หรือที่โมเดลอื่นประเมินว่าไม่มีการสนับสนุน — ให้ถือว่าความไม่เห็นด้วยนั้นเป็นสัญญาณให้ตรวจสอบเพิ่มเติม
อย่ายื่นผลลัพธ์ที่ยังไม่ได้รับการตรวจสอบ
ไม่มีผลลัพธ์จาก AI ใด ๆ ที่จะเข้าสู่บันทึก, เมโม, หรือการจัดเก็บเอกสาร จนกว่ามนุษย์จะตรวจสอบแหล่งข้อมูลหลักแล้ว การยืนยัน ≠ การตรวจสอบ.
ทำไมการเปรียบเทียบข้ามโมเดลจึงมีความสำคัญในกระบวนการทำงาน
โมเดลเดียวไม่สามารถตรวจสอบตัวเองได้อย่างเชื่อถือได้ — เมื่อถูกถามว่า "คุณแน่ใจหรือ?" มันมักจะยืนยันข้อผิดพลาดเดิมอีกครั้ง โมเดลอิสระล้มเหลวในลักษณะที่แตกต่างกัน: พวกมันมีข้อมูลการฝึกที่แตกต่างกันและในการตั้งค่าที่มีพื้นฐาน มีการดึงข้อมูลที่แตกต่างกัน กรณีที่สร้างขึ้นหรือการอ้างอิงที่ผิดพลาดที่โมเดลหนึ่งผลิตขึ้นมักจะไม่ถูกสร้างซ้ำโดยโมเดลอื่น ๆ ดังนั้นมันจึงโดดเด่นเป็นข้อเรียกร้องที่มีความเห็นไม่ตรงกัน นั่นคือสัญญาณของคุณในการไปยังแหล่งข้อมูลหลัก ความเห็นพ้องกันระหว่างโมเดลช่วยเพิ่มความมั่นใจของคุณว่าสิ่งใดสิ่งหนึ่งเป็นจริง — มันไม่ได้พิสูจน์ว่ามันเป็นจริง และมันไม่เคยแทนที่การอ่านความคิดเห็น
กรอบความรับผิดชอบทางวิชาชีพ
นี่ไม่ใช่แค่การฝึกฝนที่ดี — มันเกี่ยวข้องกับหน้าที่หลักในวิชาชีพ หน้าที่ในการมีความสามารถ รวมถึงการเข้าใจเครื่องมือที่คุณใช้และโหมดการล้มเหลวของมัน; ทนายความที่ไม่รู้ว่า AI ที่มีพื้นฐานยังคงสร้างคำพูดที่ไม่ถูกต้องนั้นกำลังพลาดสิ่งที่สำคัญเกี่ยวกับเครื่องมือ หน้าที่ในการเปิดเผยต่อศาล หมายความว่าคุณมีความรับผิดชอบต่อความถูกต้องของสิ่งที่คุณยื่น — หยุดที่นี่ เครื่องมือ AI ไม่สามารถถือหน้าที่นั้นแทนคุณได้ และ "ซอฟต์แวร์สร้างมันขึ้นมา" ไม่ใช่การป้องกันในกรณีที่ถูกลงโทษ
- ถือว่าผลลัพธ์ของ AI เป็นแนวทางการวิจัย ไม่ใช่การอ้างอิงที่ถูกต้อง
- ผู้ที่ลงนามในเอกสารนี้เป็นเจ้าของทุกกรณีและคำพูดในนั้น
- บันทึกขั้นตอนการตรวจสอบของคุณ — นี่เป็นทั้งแนวปฏิบัติที่ดีและเป็นบันทึกของความขยันหมั่นเพียร
ใช้ได้ดี — โดยมีการตรวจสอบอิสระและการเปรียบเทียบข้ามโมเดลที่รวมอยู่ในกระบวนการทำงาน — AI ทำให้การค้นคว้าทางกฎหมายเร็วขึ้นและช่วยให้เห็นข้อเรียกร้องที่ควรค่าแก่การพิจารณาอีกครั้ง เมื่อใช้โดยอิงจากความเชื่อถือ มันจะทำให้มีการอ้างอิงที่ปลอมแปลงในเอกสารของคุณในที่สุด ความแตกต่างอยู่ที่กระบวนการทำงาน และกระบวนการทำงานนั้นเป็นของคุณที่จะดำเนินการ
คำถามที่พบบ่อย
AI hallucinations ทางกฎหมายคืออะไร?
กรณีปลอม กฎหมายที่ผิด และการอ้างอิงที่สร้างขึ้นซึ่งซ่อนอยู่ในการอ้างอิงที่แท้จริง — ผลลัพธ์ที่มั่นใจจาก AI ด้านกฎหมายที่ไม่เป็นความจริง
เครื่องมือ AI ด้านกฎหมายที่ “มีพื้นฐาน” ยังมีการสร้างข้อมูลที่ไม่ถูกต้องอยู่หรือไม่?
ใช่. โพสต์แสดงให้เห็นว่าการหลอนยังคงมีอยู่แม้ในเครื่องมือที่มีพื้นฐาน โดยอ้างถึงหลักฐานที่บันทึกไว้รวมถึงคดี Mata v. Avianca และการศึกษา Stanford RegLab ปี 2024.
คุณจะปกป้องตัวเองจากการหลอกหลอนของ AI ทางกฎหมายได้อย่างไร?
ด้วยกระบวนการตรวจสอบที่มีการยืนยัน: การตรวจสอบอ้างอิงอิสระ, การตรวจสอบการอ้างอิงแบบคำต่อคำ, การเปรียบเทียบข้ามโมเดล, และไม่เคยส่งผลลัพธ์ที่ยังไม่ได้รับการตรวจสอบ — หน้าที่ในการเปิดเผยข้อมูลของคุณจะไม่ถูกโอนย้ายไปยังเครื่องมือ.