Con l’evoluzione dei sistemi di intelligenza artificiale, dell’analisi dei dati e dell’elaborazione del linguaggio naturale, gli avvocati hanno a disposizione nuove tecnologie per semplificare il lavoro e migliorare l’efficienza e l’accuratezza delle proprie attività.

Gli avvocati hanno da sempre un’enorme mole di lavoro da gestire che vanno dalla compilazione di atti e documenti alle ricerche dei precedenti giurisprudenziali. Grazie alle tecnologie di linguaggio naturale, questi processi possono essere semplificati e parzialmente automatizzati, consentendo di risparmiare tempo ed evitare errori.

Ad esempio, i software di analisi testuale possono analizzare grandi quantità di documenti legali per identificare informazioni importanti, come le citazioni di leggi o termini specifici. Questi strumenti possono aiutare gli avvocati a creare documenti più accurati e completi, evitando di tralasciare informazioni importanti.

Inoltre, l’analisi testuale può anche essere utilizzata per effettuare ricerche di giurisprudenza. I motori di ricerca di leggi, come LexisNexis o Westlaw, utilizzano da tempo tecnologie di analisi del linguaggio naturale per aiutare gli avvocati a trovare le fonti giurisprudenziali pertinenti in modo rapido ed efficiente.

Le tecnologie di elaborazione del linguaggio naturale possono anche essere utilizzate per creare chatbot per rispondere alle domande dei clienti in modo automatico e immediato. Questi strumenti possono essere particolarmente utili per gli studi legali di piccole dimensioni che non hanno abbastanza personale per gestire un grande volume di richieste di informazioni.

L’analisi predittiva è un’altra tecnologia che sta avendo un impatto significativo sulla professione legale. Questa tecnologia si basa sull’analisi di grandi quantità di dati per identificare modelli e tendenze. Nell’ambito legale, l’analisi predittiva può essere utilizzata per prevedere i risultati dei casi legali e per individuare le probabilità di vincita o perdita in una determinata causa. Questo può aiutare gli avvocati a prendere decisioni informate sulle strategie legali da adottare e a concentrare le proprie risorse sui casi più promettenti.

Inoltre, l’analisi predittiva può essere utilizzata anche per individuare potenziali violazioni della legge. Ad esempio, un’azienda può utilizzare l’analisi predittiva per individuare potenziali frodi o violazioni di legge all’interno della propria attività. In questo modo, l’azienda può intervenire tempestivamente per prevenire o gestire i rischi.

Tuttavia, l’utilizzo delle tecnologie di linguaggio naturale nella professione legale solleva anche questioni di natura etica e giuridica. Ad esempio, l’uso di algoritmi per analizzare i dati dei clienti può sollevare problemi di privacy e sicurezza delle informazioni. Inoltre, l’analisi predittiva può essere soggetta a errori e bias, il che può influire sulle decisioni legali e sull’esito dei casi.

Pertanto, è importante che gli avvocati si adoperino per garantire che l’uso delle tecnologie di linguaggio naturale sia etico, trasparente e rispetti i diritti dei clienti. Inoltre, gli studi legali devono implementare politiche di sicurezza delle informazioni e garantire la protezione dei dati dei clienti.

Ecco alcuni esempi di applicazioni di intelligenza artificiale e tecnologie del linguaggio naturale nel campo del diritto:

Ross Intelligence: Una piattaforma di ricerca giuridica che utilizza l’IA per aiutare gli avvocati a trovare informazioni giuridiche pertinenti e rilevanti.

Kira Systems: Un software di analisi dei contratti che utilizza l’IA per estrarre informazioni da documenti legali e contratti.

DoNotPay: Un chatbot che aiuta le persone a contestare le multe del traffico e a trovare altri modi per risolvere le questioni legali in modo efficiente.

Casetext: Una piattaforma di ricerca giuridica che utilizza l’IA per suggerire le decisioni più rilevanti in base alla ricerca dell’utente.

Judicata: Una piattaforma di ricerca giuridica che utilizza l’IA per analizzare le decisioni dei giudici e valutare le loro prestazioni.

Everlaw: Un software di gestione dei documenti giuridici che utilizza l’IA per consentire una ricerca più rapida e accurata dei documenti legali.

Legal Robot: Una piattaforma che utilizza l’IA per analizzare contratti e fornire informazioni sulla conformità legale.

Questi sono solo alcuni esempi di applicazioni di intelligenza artificiale e tecnologie del linguaggio naturale nel campo del diritto. Ci sono molte altre applicazioni in sviluppo e in uso, e ci si aspetta che il loro utilizzo continui ad aumentare nel tempo.

In conclusione, le tecnologie di linguaggio naturale stanno cambiando il modo in cui gli avvocati lavorano e gestiscono i propri casi. L’analisi testuale, l’elaborazione del linguaggio naturale e l’analisi predittiva possono aiutare gli avvocati a risparmiare tempo, migliorare l’efficienza e l’accuratezza delle attività legali. Tuttavia, l’uso di queste tecnologie solleva anche questioni di natura etica e giuridica che devono essere affrontate in modo responsabile. In definitiva, l’adozione delle tecnologie di linguaggio naturale nella professione legale può migliorare la qualità del lavoro degli avvocati e dei servizi legali offerti ai clienti.

Sino ad ora ho usato ChatGPT per scrivere questo articolo ed il risultato mi sembra abbastanza buono, non vi pare ?

La domanda a questo punto sorge spontanea: userò ChatGPT nella mia attività professionale ?

La risposta è si, userò questa tecnologia ma con grandissima attenzione perché la considero particolarmente insidiosa.

ChatGPT è un pappagallo stocastico come è stato brillantemente osservato nell’articolo “On the Dangers of Stochastic Parrots“, letteralmente “Sui pericoli dei pappagalli stocastici”. Lo studio porta le firme delle due ex coordinatrici del gruppo di etica e intelligenza artificiale di Google, Tminit Gebru e Margareth Mitchell, e di due linguiste della University of Washington, Emily Bender e Angelina McMillan-Major, e ha causato il licenziamento delle prime due dalla società tecnologica.

I “pappagalli stocastici” cui si fa riferimento nel titolo, in inglese “stochastic parrots”, sono i cosiddetti large language models, i modelli statistici del linguaggio che si basano sull’apprendimento da grandi database di testi. Con questa espressione le autrici vogliono sottolineare che questi sistemi non hanno alcuna comprensione del significato delle parole o delle espressioni che generano, perché non sono costruiti per averlo (e ne tantomeno allo stato dell’arte potrebbero), ma piuttosto individuano degli schemi verbali ricorrenti nei dati e li “ripetono” (v. articolo di Chiara Sabelli su Scienzainrete.it).

Il fatto che questi sistemi non abbiano alcuna comprensione del significato delle parole richiede necessariamente la supervisione attenta e puntigliosa di un essere umano che abbia un ragionevole grado di esperienza e di conoscenza della materia oggetto dell’elaborazione linguistica automatica. Solo l’essere umano, nell’interazione con la macchina, è capace di attribuire un significato al prodotto stocastico creato dal sistema automatico di elaborazione di linguaggio naturale e, se necessario, di agire di conseguenza in caso di errori, inesattezze o contenuti completamente inventati.

ChatGPT va guidato e, per produrre risultati soddisfacenti, ha bisogno di nutrirsi di dati attinenti all’argomento sul quale deve elaborare il proprio testo. E’ un’operazione che richiede numerosi tentativi che a volte, considerato anche il tempo necessario per svolgere accuratamente questa operazione di addestramento, potrebbero non giustificarne l’uso.

Tuttavia, con un po’ di metodo e tanta pazienza, ChatGPT può contribuire a creare dei prodotti abbastanza soddisfacenti, come ad esempio questo articolo .

Per concludere le mie brevi riflessioni dopo aver giocato un po’ con ChatGPT posso dire che considero senz’altro una cosa molto stupida copiare ed incollare l’output di qualsiasi pappagallo stocastico (cit.), tanto più se ciò viene fatto nell’elaborazione di atti e documenti dai quali potrebbe derivare un danno al cliente dell’avvocato e quindi una conseguente responsabilità professionale. Di certo però sarebbe altrettanto stupido vedere questi strumenti esclusivamente come una minaccia. Quindi osservare e sperimentare per conoscere, poi usare con consapevolezza.

More to come, to be continued …