एआय वकिलांची जागा घेईल का? दिसते त्यापेक्षा एक गुंतागुंतीचा प्रश्न

कामाच्या जीवनाच्या प्रत्येक कोपऱ्यात एआय आपला प्रवेश करत आहे. औषध, विपणन, वित्त, तुम्हीच म्हणा. त्यामुळे कायदेशीर जग यापासून सुरक्षित नाही आणि अपरिहार्य प्रश्न सतत समोर येत राहतो: वकील पुढे अडचणीत आहेत का?

स्पष्ट हो/नाही म्हणायला मोह होतो, पण सत्य अधिक गूढ आहे. कायदा हा फक्त तर्कशास्त्रीय कोडींबद्दल नाही - तो लोकांबद्दल, कथांबद्दल, मन वळवण्याबद्दल आहे. आणि तरीही... वकील संपूर्ण आठवडे ज्या कामात घालवतात त्या कामात एआय विचित्रपणे सक्षम होत आहे.

तर, आपण हे काळजीपूर्वक उलगडूया - कोणत्याही अफवांमध्ये किंवा प्रचारात न अडकता.

या लेखानंतर तुम्हाला वाचायला आवडतील असे लेख:

🔗 एआय वकील मोफत: एआय द्वारे त्वरित कायदेशीर मदत
एआय टूल्स जलद, मोफत कायदेशीर मार्गदर्शन कसे देतात ते शोधा.

🔗 तुम्हाला माहित असले पाहिजे अशा एआय टूल्ससाठी डेटा व्यवस्थापन
एआय-संबंधित डेटा हाताळण्यासाठी आणि व्यवस्थापित करण्यासाठी आवश्यक पद्धती.

🔗 एआय मध्ये आरएजी म्हणजे काय? नवशिक्यांसाठी मार्गदर्शक
पुनर्प्राप्ती-संवर्धित पिढी आणि त्याचे प्रमुख अनुप्रयोग समजून घ्या.

"एआय टेकिंग वकिलाच्या नोकऱ्या" प्रत्यक्षात कशा दिसतात?

आपण न्यायाधीशांसमोर टाय घालून वाद घालणाऱ्या रोबोटबद्दल बोलत नाही आहोत (जरी मानसिक प्रतिमा सोनेरी आहे 🤖⚖️). वास्तव अधिक शांत आहे: सॉफ्टवेअर पुनरावृत्ती होणारी, डोळे सुन्न करणारी कामे खाऊन टाकत आहे ज्यासाठी क्लायंटना तासाला शेकडो डॉलर्स खर्च येत होते.

ही छोटी यादी आहे:

• 📑 करार पुनरावलोकन आणि बॉयलरप्लेट विश्लेषण

• 🔍 डेटाबेसमध्ये केस लॉ संशोधन

• 📊 मागील निर्णयांमधील नमुन्यांचा वापर करून निकालाचा अंदाज

• ✍️ नियमित करार आणि दाखले तयार करणे

वाईट? स्वस्त, जलद, कमी निष्काळजी चुका.
तोटे? निर्णय, सहानुभूती, रणनीती - मानव कायद्यात ज्या गोष्टी घालतात - त्या कोडमध्ये प्रतिकृत करता येत नाहीत.

जलद शेजारी-बाय-साईड: एआय विरुद्ध मानव

तर ते बदली . ते पुनर्वितरण .

कार्यक्षमता बदल का घडवून आणत आहे ⚡

ऑटोमेशनचा दबाव खरा आहे. डेलॉइटने एकदा अंदाज लावला होता की सुमारे १,१४,००० यूके कायदेशीर नोकऱ्यांमध्ये दोन दशकांत ऑटोमेशनची शक्यता जास्त आहे - "रोबोट वकिलांना खातात" असे नाही तर डेस्कवरून सर्व्हरवर हलवण्याचे काम [१].

कल्पना करा: एक एआय १५ तासांऐवजी १५ मिनिटांत करार पुन्हा पूर्ण करतो. त्यानंतर वकील निर्णय, संदर्भ आणि आश्वासन देऊन आत जातो. क्लायंटला, वकील अचानक सुपरहिरोसारखा वाटतो - त्यांनी अधिक मेहनत केली म्हणून नाही तर त्यांनी हुशारीने काम केले म्हणून.

अंध विश्वासाची समस्या 😬

एआय फक्त चुका करत नाही - ते त्या शोधून काढू शकते. माटा विरुद्ध एवियान्का फसवणूक आठवते का, जिथे वकिलांनी चॅटबॉटद्वारे तयार केलेल्या बनावट केस लॉमध्ये बदल केले होते? न्यायाधीशांनी त्यांना कठोर शिक्षा दिली [2].

नियम: एआय ≠ अधिकार. त्याला हिरव्या, अतिआत्मविश्वासू इंटर्नसारखे वागवा: ड्राफ्टसाठी उपयुक्त, देखरेख न केल्यास धोकादायक. नेहमी साइट्सची पडताळणी करा, त्यातील त्रुटींचा मागोवा घ्या आणि "या आउटपुटवर कधीही विश्वास ठेवू नका" अशी अंतर्गत फाइल ठेवा.

एआय खरोखर कायदेशीर परिणामांचा अंदाज लावू शकते का?

कधीकधी, हो. एका समवयस्क-पुनरावलोकन केलेल्या अभ्यासात, मशीन लर्निंग मॉडेल्सनी अमेरिकन सर्वोच्च न्यायालयाच्या निकालांचे अंदाज सुमारे ७०% अचूकतेने [3]. त्यात शिंकण्यासारखे काही नाही. पण…

1. अचूकता ≠ समर्थन. अल्गोरिदम चेहऱ्यावरील हावभाव वाचत नाहीत किंवा युक्तिवादाच्या मध्यभागी फिरवत नाहीत.

2. डेटा ड्रिफ्ट खरे आहे. संघीय प्रकरणांवर प्रशिक्षित केलेली प्रणाली तुमच्या स्थानिक जिल्हा न्यायालयात अपयशी ठरू शकते.

भविष्यवाणीसाठी नाही तर नियोजनासाठी या साधनांचा वापर करा.

क्लायंट प्रत्यक्षात काय विचार करतात 🗣️

येथे एक स्पष्ट सत्य आहे: बहुतेक ग्राहकांना सॉसेज कसा बनवला जातो याची पर्वा नसते, फक्त ते अचूक, परवडणारे आणि व्यावसायिक असते.

असं असलं तरी, सर्वेक्षणातून असं दिसून आलं आहे की अमेरिकन लोक एआय जीवन-मरण किंवा उच्च-जोडीच्या निर्णयांबद्दल अस्वस्थ आहेत. जेव्हा निकालांमध्ये अधिकार, पैसा किंवा स्वातंत्र्य यांचा समावेश असतो तेव्हा ते विशेषतः त्यावर विश्वास ठेवत नाहीत [5]. कायद्यात, ते व्यवस्थितपणे मॅप करते: नियमित कागदपत्रांसाठी एआय ठीक आहे. न्यायालयात वकिलीसाठी? क्लायंटना मानवी चेहरा .

वकील पर्यवेक्षक म्हणून, बदली म्हणून नाही 👩⚖️🤝🤖

"एआय विरुद्ध वकील" हे विजेते मॉडेल नाही. ते "एआय असलेले वकील त्याशिवाय वकिलांपेक्षा चांगली कामगिरी करतात" असे आहे. जे यशस्वी होतील ते:

• त्यांच्या सरावात बसतील अशा प्रकारे वर्कफ्लो ट्यून करा.

• ग्राहकांसाठी कोणत्याही अडचणीशिवाय खर्च कमी करा.

• शेवटचे म्हणणे ठेवा - उद्धरणांची तपासणी करणे, युक्तिवादांना धारदार करणे आणि जबाबदारी घेणे.

टर्मिनेटर नाही तर आयर्न मॅन सूटचा विचार करा . एआय हे चिलखत आहे; वकील अजूनही गाडी चालवतात.

रेलिंग कुठे बसतात 🚧

कायद्याची नियामक परिसंस्था नष्ट होत नाहीये. लक्षात ठेवण्यासारखी दोन सूत्रे:

• तंत्रज्ञानाची क्षमता महत्त्वाची आहे. एबीए स्पष्टपणे म्हणते की वकिलांनी नवीन साधनांच्या जोखीम आणि फायद्यांबद्दल जागरूक राहिले पाहिजे [4].

• तुम्ही हुकवर रहा. एआय (किंवा विक्रेत्यांना) सोपवल्याने पर्यवेक्षण, गोपनीयता किंवा अचूकतेची जबाबदारी कमी होत नाही [4].

न्यायालये आणि बार असोसिएशनकडून अधिक मार्गदर्शनाची अपेक्षा करा. दरम्यान: सार्वजनिक साधनांमध्ये क्लायंट डेटा नाही, अनिवार्य साइट-चेक आणि स्वयंचलित काय आहे याबद्दल क्लायंटशी स्पष्ट संवाद.

भविष्याकडे पाहत आहे: हायब्रिड प्रॅक्टिस 🌐

मार्ग स्पष्ट दिसतो: हायब्रिड कंपन्या. सॉफ्टवेअर मानक फॉर्म आणि पुनरावलोकनाच्या कामातून बाहेर पडते, तर मानव स्वयंचलित नसलेल्या गोष्टींवर अधिक अवलंबून असतो - वाटाघाटी, कथाकथन, रणनीती, विश्वास.

आजच्या कंपन्यांसाठी स्मार्ट पुढची पावले:

• कमी जोखीम असलेल्या, पुनरावृत्ती होणाऱ्या कामांसह पायलटची सुरुवात करा.

• टर्नअराउंड वेळा, अचूकता आणि चुकण्याचे दर ट्रॅक करा.

• न्यायालयात किंवा क्लायंटकडे काहीही जाण्यापूर्वी मानवी चौक्या कडक करा.

• तुमच्या टीमला प्रशिक्षित करा - त्वरित शिस्त, डेटा स्वच्छता, उद्धरण पडताळणी.

निष्कर्ष 📝

तर, एआय वकिलांची जागा घेईल का? व्यापक, विज्ञान-कल्पनारम्य अर्थाने नाही. ते कंटाळवाणे बॅक-ऑफिस काम कमी करेल आणि कनिष्ठ कार्यप्रवाह संकुचित करेल, परंतु वकिलीचे सार - एक विश्वासू सल्लागार, रणनीतिकार आणि वकील असणे - मानवी राहते.

खरी विभागणी रेषा: जे वकील एआयचे पर्यवेक्षण करायला शिकतात विरुद्ध जे असे करत नाहीत. पहिले अपरिहार्य बनतात; दुसरे पुढे जाण्याचा धोका असतो.

संदर्भ

[1] डेलॉइट इनसाइट (२०१७). कायदेशीर व्यवसायात विघटनकारी तंत्रज्ञानाचा मुद्दा . २० वर्षांमध्ये सुमारे ११४,००० यूके कायदेशीर नोकऱ्या धोक्यात असल्याचा अंदाज. लिंक

[2] माता विरुद्ध एवियान्का, इंक. , क्रमांक १:२२-सीव्ही-०१४६१ (एसडीएनवाय २२ जून २०२३). बनावट एआय उद्धरणांसाठी वकिलांना मंजुरी देण्याचा आदेश द्या. लिंक

[3] काट्झ, डीएम, बोमारिटो II, एम., आणि ब्लॅकमन, जे. (२०१७). युनायटेड स्टेट्सच्या सर्वोच्च न्यायालयाच्या वर्तनाचा अंदाज लावण्यासाठी एक सामान्य दृष्टिकोन. प्लस वन . (~७०% अचूकता). लिंक

[4] ABA मॉडेल नियम १.१ क्षमता (टिप्पणी ८: तांत्रिक क्षमता) आणि मॉडेल नियम ५.३ (पर्यवेक्षण करण्याचे कर्तव्य). नियम १.१ टिप्पणी ८ • नियम ५.३

[5] प्यू रिसर्च सेंटर (२०२५). अमेरिकन जनता आणि एआय तज्ञ कृत्रिम बुद्धिमत्तेकडे कसे पाहतात . उच्च-स्तरीय निर्णयांमध्ये एआयबद्दल सार्वजनिक संशय. लिंक

अधिकृत एआय असिस्टंट स्टोअरमध्ये नवीनतम एआय शोधा.

आमच्याबद्दल