Generatieve AI-assistenten kunnen redeneren over recht, maar vinden het moeilijk om de teksten terug te vinden waarop ze zich moeten baseren. Notarissen, advocaten en juristen gebruiken al ChatGPT, Claude of Mistral, terwijl het debat over ‘de beste juridische AI’ volgens het artikel de kern van de zaak mist. De vraag is niet langer ‘welke AI?’, maar ‘tot welke teksten heeft ze toegang?’.
In een kantoor is generatieve AI vaak al geïmplementeerd, meestal zonder aanbesteding of tussenkomst van de IT-afdeling. Een medewerker gebruikt het om een brief te herformuleren, een partner om een memo voor te bereiden, een notaris om ‘s avonds een redenering te controleren. Het gebruik loopt voor op de interne regels, en professionals hebben een tool herkend die hen tijd bespaart.
Hetzelfde scenario speelt zich echter overal af. Het antwoord is vloeiend, gestructureerd en overtuigend. Dan volgt de cruciale vraag: op welke tekst is het gebaseerd, welke versie van het artikel, welke uitspraak? Het antwoord wordt dan vaag, de referentie bij benadering, en de professional doet de zoektocht zelf opnieuw. Het tijdsvoordeel verdwijnt op het moment dat zijn aansprakelijkheid in het geding is.
AI wordt beoordeeld op zijn pen, niet op zijn bronnen
Het publieke debat gaat bijna altijd over de kwaliteit van het model: welke redeneert het best, welke maakt de minste fouten. Wat redeneren betreft, zijn de grote algemene modellen al opmerkelijk. Ze weten een redenering op te bouwen, twee standpunten te vergelijken en een tegenstrijdigheid in een betoog te herkennen.
Het probleem ligt elders. Een model redeneert op basis van wat het tijdens zijn training heeft geleerd, en soms op basis van een zoekopdracht op het web. Het heeft geen gestructureerde toegang tot de teksten die op een bepaalde datum van kracht zijn. Het weet niet dat een artikel is gewijzigd, dat een ministerieel antwoord is ingetrokken of dat een kamer van het Hof van Cassatie zijn positie heeft bijgesteld. Voor algemeen gebruik is dit detail van ondergeschikt belang. Voor een professional die tekent, is het onoverkomelijk.
Recht is geen stapel documenten
Om dit gebrek op te vullen, bestaat de verleiding om documenten aan de AI te geven: een wetboek in PDF-formaat, enkele arresten, modelakten. De antwoorden worden relevanter, maar het belangrijkste wordt nog steeds gemist. Een juridische tekst leeft niet alleen. Het citeert andere teksten, het wordt gewijzigd, ingetrokken, geïnterpreteerd, aangevuld door een decreet, toegelicht door een beslissing, soms tegengesproken door een andere. De reikwijdte hangt af van de datum en de plaats in de hiërarchie van normen.
Een ervaren jurist redeneert dus over dit netwerk van verbanden. Hij weet de versie op te zoeken die van toepassing is op de datum van de feiten, de beslissingen die ernaar verwijzen en de regelgevende tekst die het specificeert. Wat de AI volgens het artikel moet krijgen, zijn niet meer documenten, maar paden tussen de teksten.
Redeneren scheiden van geheugen
De voorgestelde weg bestaat uit het ontkoppelen van twee functies. Enerzijds de redeneermotor, dat wil zeggen de AI die de professional al gebruikt. Anderzijds een laag voor juridisch onderzoek die de corpora indexeert, de versies bijhoudt, teksten met elkaar verbindt en de nuttige bronnen teruggeeft aan de AI, met verifieerbare referenties.
Deze aanpak maakt gebruik van de connectoren die algemene assistenten tegenwoordig accepteren, via open protocollen zoals MCP, die het mogelijk maken een assistent te koppelen aan externe gegevensbronnen. Volgens het artikel accepteren zelfs de gratis versies van ChatGPT en Claude er een. De AI zoekt dan in de teksten in plaats van alleen uit zijn trainingsgeheugen te putten, citeert wat hij vindt, en de jurist kan het met één klik verifiëren.
De scheiding heeft ook een voordeel voor de vertrouwelijkheid. De onderzoekslaag hoeft de namen van de cliënten niet te kennen om een tekst te vinden, en kan garanderen dat er geen namen in zijn zoekopdrachten voorkomen, een belofte die een alles-in-één juridische AI moeilijk kan nakomen.
Twee jaar lang hebben kantoren zich afgevraagd welke AI ze moesten kiezen. Deze vraag verliest aan belang naarmate de modellen dichter bij elkaar komen. De vraag die het verschil zal maken, is prozaïscher: tot welke teksten heeft de AI toegang, en kan ze aangeven waar haar antwoord vandaan komt?
