تستطيع مساعدات الذكاء الاصطناعي التوليدي التفكير في القانون، لكنها تواجه صعوبة في استرجاع النصوص التي تستند إليها. يستخدم المحامون والموثقون والقانونيون بالفعل شات جي بي تي أو كلاود أو ميسترال، بينما يتجاوز النقاش حول ‘أفضل ذكاء اصطناعي قانوني’، وفقًا للمقال، الموضوع الحقيقي. السؤال لم يعد ‘أي ذكاء اصطناعي؟’، بل ‘إلى أي نصوص يمكنه الوصول؟’.
في المكاتب القانونية، أصبح الذكاء الاصطناعي التوليدي موجودًا بالفعل، غالبًا دون مناقصة أو تدخل من إدارة نظم المعلومات. يستخدمه موظف لإعادة صياغة خطاب، أو شريك لإعداد مذكرة، أو موثق للتحقق من منطق مساءً. سبقت الممارسات القواعد الداخلية، واعترف المحترفون بأداة توفر عليهم الوقت.
لكن السيناريو نفسه يتكرر في كل مكان. تكون الإجابة سلسة ومنظمة ومقنعة. ثم يأتي السؤال الحاسم: على أي نص تستند، وأي نسخة من المادة، وأي قرار؟ عندها تصبح الإجابة غامضة، والمرجع تقريبيًا، ويعيد المحترف البحث بنفسه. يختفي توفير الوقت في اللحظة التي تترتب فيها مسؤوليته.
يُحكم على الذكاء الاصطناعي من أسلوبه، لا من مصادره
يركز النقاش العام دائمًا تقريبًا على جودة النموذج: أيها يستطيع التفكير بشكل أفضل، وأيها يخطئ أقل. فيما يتعلق بالتفكير، فإن النماذج العامة الكبيرة رائعة بالفعل. إنها تعرف كيفية بناء منطق، ومقارنة موقفين، واكتشاف تناقض في الحجة.
تكمن المشكلة في مكان آخر. يستند النموذج في تفكيره إلى ما تعلمه أثناء تدريبه، وأحيانًا إلى بحث على الويب. ليس لديه وصول منظم للنصوص السارية في تاريخ معين. لا يعرف أن مادة قد عُدلت، أو أن ردًا وزارياً قد سُحب، أو أن دائرة في محكمة النقض قد غيرت موقفها. بالنسبة للاستخدام العام، هذا التفصيل ثانوي. بالنسبة لمحترف يوقع على عمله، فهو معيب.
القانون ليس كومة من الوثائق
لتعويض هذا النقص، يكمن الإغراء في تزويد الذكاء الاصطناعي بوثائق: مدونة بصيغة PDF، بعض الأحكام، نماذج عقود. تكتسب الإجابات دقة أكبر، لكن الجوهر ما زال مفقودًا. النص القانوني لا يعيش بمفرده. إنه يستشهد بنصوص أخرى، ويتم تعديله وإلغاؤه وتفسيره واستكماله بمرسوم، وتوضيحه بقرار، وأحيانًا يناقضه قرار آخر. مدى فعاليته تعتمد على تاريخه ومكانه في هرمية القواعد.
لذا، يفكر القانوني الخبير في هذه الشبكة من الروابط. يعرف كيف يبحث عن النسخة المنطبقة في تاريخ الواقعة، والقرارات التي تشير إليها، والنص التنظيمي الذي يحددها. ما يجب توفيره للذكاء الاصطناعي، وفقًا للمقال، ليس المزيد من الوثائق، بل المسارات بين النصوص.
فصل التفكير عن الذاكرة
الطريق المقترح هو فصل وظيفتين. من جهة، محرك التفكير، أي الذكاء الاصطناعي الذي يستخدمه المحترف بالفعل. ومن جهة أخرى، طبقة بحث قانونية تفهرس النصوص، وتحتفظ بآثار النسخ، وتربط النصوص ببعضها، وترسل للذكاء الاصطناعي المصادر المفيدة، مع مراجع قابلة للتحقق.
يعتمد هذا النهج على الموصلات التي تقبلها المساعدات العامة الآن، عبر بروتوكولات مفتوحة مثل MCP، والتي تسمح بربط المساعد بمصادر بيانات خارجية. وفقًا للمقال، حتى النسخ المجانية من شات جي بي تي وكلاود تقبل واحدًا منها. عندها يبحث الذكاء الاصطناعي في النصوص بدلاً من الاعتماد على ذاكرته التدريبية فقط، ويستشهد بما يجده، ويستطيع القانوني التحقق بنقرة واحدة.
يقدم الفصل أيضًا ميزة للسرية. لا تحتاج طبقة البحث إلى معرفة أسماء العملاء للعثور على نص، ويمكنها ضمان عدم ظهور أي اسم في عمليات بحثها، وهو وعد يصعب على ذكاء اصطناعي قانوني شامل الوفاء به.
على مدى عامين، تساءلت المكاتب أي ذكاء اصطناعي تختار. يفقد هذا السؤال وزنه كلما اقتربت النماذج من بعضها. السؤال الذي سيحدث الفرق أكثر واقعية: إلى أي نصوص يمكن للذكاء الاصطناعي الوصول، وهل يمكنه الإشارة إلى مصدر إجابته؟
