Hukuk Firmaları İçin Yapay Zeka İçin Risk Tabanlı Bir Yaklaşım

Yapay Zeka (AI) teknolojileri kurumsal ortamlarda giderek daha fazla benimseniyor. eDiscovery ve sözleşme analitiği gibi eski teknolojilerden daha gelişmiş uygulamalara doğru gelişen farklı uygulama ve uygulama alanlarını kapsarlar.

Yapay zeka, benzersiz benimsenme eğrisi nedeniyle daha ilginç teknolojilerden biridir. Genellikle yukarıdan aşağıya konuşlandırılan geleneksel teknolojilerin aksine, yapay zeka önemli bir aşağıdan yukarıya benimsenme dalgasıyla karakterize edilir. Bunun nedeni, yapay zekanın tüketicilerden önemli bir zihin payı elde etmiş olmasıdır; çalışanlar olarak yapay zekayı işletmelerine getirmek konusunda isteklidirler – bu fenomen yakın zamanda “Gölge Yapay Zeka” (benzer Gölge BT) olarak adlandırılmıştır. Delloite tarafından yakın zamanda yapılan bir ankete göre, ankete katılan çalışanların %60'ından fazlası iş yerinde yapay zeka destekli araçlar kullandıklarını doğruladı. Microsoft ve LinkedIn tarafından yürütülen başka bir ankette, katılımcıların %78'i, öncelikle işverenlerinin söz konusu kullanımı onaylamayacağı korkusuyla, iş yerinde yapay zeka araçlarını kullanma konusunda sessiz kaldıklarını kabul etti.

Riskten kaçınan bir sektörde, hukuk firmaları AI benimseme stratejilerinde belirsizlik hissedebilir. Hukuk firması liderleri, operasyonel verimliliği artırmaktan ortakların zamanını boşaltmaya kadar AI araçlarının birçok faydasını kolayca görebilirler, ancak ne kadar derine ineceklerinden emin değillerdir.

Yapay zekanın benimsenmesi hakkında düşünmeye yönelik yararlı bir zihinsel model, risklere veya risklere dayanmaktadır. Yapay zeka uygulamaları hakkında, yatırım getirisi kolayca gerekçelendirilebilen düşük riskli, daha az tartışmalı uygulamalardan, daha tartışmalı ve dikkatli değerlendirme gerektiren yüksek riskli uygulamalara kadar bir süreklilik veya spektrum üzerinde düşünmeyi önerir.

Düşük Riskli Senaryolar

Düşük riskli senaryolar, kolayca benimsenebilecek daha basit uygulamaları içerir. Örnekler arasında Microsoft'un Copilot'u veya Google'ın Gemini'si gibi yapay zeka tabanlı asistanlar yer alıyor. Bu sanal asistanlar, kapsamlı belgeleri özetlemek veya daha az miktarda metinden daha fazla metin oluşturmak gibi görevleri gerçekleştirebilir.¹.

Diğer bir düşük riskli uygulama, bilgisayarla görme modellerini kullanarak faturaları daha hızlı okumak veya önemli maddeler için uzun sözleşmeleri analiz etmek gibi arka ofis otomasyonu için API araçlarının kullanılmasıdır.

Orta Seviye Bahisler

Orta düzey bahisler, daha derin ceplere sahip daha büyük akranlar tarafından halihazırda dağıtılmış uygulamaları içerir. Örnekler arasında güvenilir, kanıtlanmış bir geçmişe sahip Relativity gibi eDiscovery araçları bulunur. Ancak, bu araçlar genellikle her belirli dava veya konu için bunları özelleştirmek için personel zamanına önceden yatırım yapılmasını gerektirir.

Yüksek Bahisli Uygulamalar

Yüksek riskli uygulamalar, daha yeni jeneratif AI'dan ilham alan veya etkinleştirilen teknolojileri içerir. Bu uygulamaların bilinen teknolojik sınırlamaları vardır. Örneğin, GPT-3 gibi Jeneratif AI modelleri, doğru olsun veya olmasın her zaman bir cevap üretir. Bu, modelin makul görünen ancak hiçbir gerçeğe dayanmayan bir şey ürettiği “halüsinasyonlara” yol açabilir.

Bu riskleri azaltmak için, bu uygulamalarda kullanılan içerikler kapsamlı bir şekilde incelenmeli ve düzenlenmelidir. Oluşturulan yanıtlar hem sistem hem de bir insan tarafından incelenmelidir. Google Gemini gibi bazı sistemler, yapay zeka ile oluşturulan metinlerdeki gerçekleri arama dizinine göre otomatik olarak kontrol eden ve olası gerçek hataları vurgulayan bir özelliğe sahiptir.

Paket servisler

Yapay zeka araçlarının sınırlamalarını anlamak ve nasıl çalıştıklarını bilmek çok önemlidir. Ancak, bir yapay zeka aracı seçmek, sınırlamalarının dikkatli bir şekilde değerlendirilmesini ve anlaşılmasını gerektirir. Bir işletmenin yapay zeka yolculuğunda atabileceği en basit ilk adımlardan biri, çalışanlarına Microsoft Copilot, OpenAI Enterprise veya Google Workplace için Gemini biçiminde onaylı seçenekler sunmak ve bu araçları dahili süreçlere uygulamak için fikir üretme çalışmalarını başlatmaktır.

Sonuçta, yapay zekanın başarılı bir şekilde entegrasyonu, bir firmanın yapay zekanın potansiyelini uygulamanın pratikliği ile dengeleme yeteneğine bağlı olacaktır.

1. Bu parça AI-E olarak sınıflandırılmıştır: AI, aksi takdirde insan tarafından oluşturulan içeriği özetlemek için kullanılmıştır. Val Orekhov'un Withum'un 2024 Bahar Hukuk Firması Liderlik Yuvarlak Masa Toplantısı'ndaki sunumunun transkripsiyonu, düşünce liderliğini bu makalede özetleyen ve düzenleyen Microsoft Copilot'a iletildi. Daha sonra yayınlanmadan önce Val tarafından incelendi, düzenlendi ve onaylandı. Bu, düşük riskli kurumsal AI kullanımına bir örnektir. ︎

Hukuk Firmaları için Yapay Zekaya Risk Tabanlı Bir Yaklaşım yazısı ilk olarak Withum'da yayınlandı.