Nous avons demandé à l’IA: quelles sont les conséquences de l’utilisation de l’apprentissage automatique dans une revue juridique?

Chatgpt semble avoir toutes les réponses, nous avons donc décidé de voir à quel point il serait honnête de lui-même. Ses réponses étaient révélatrices. Rejoignez-nous pour cette série de blogs en cours intitulée «Nous avons demandé à ai…» pour savoir comment intelligence artificielle sous ses différentes formes peut fonctionner lorsqu’il est utilisé pour la gestion des contrats.

L’invite humaine

Quels sont les 5 exemples d’échec de la ML dans l’examen juridique qui pourraient avoir des conséquences négatives pour les entreprises F500?

La réponse non éditée de Chatgpt

Les systèmes d’apprentissage automatique (ML), y compris ceux utilisés pour l’examen juridique, ne sont pas à l’abri des échecs. Voici cinq exemples d’échecs de ML en revue juridique qui pourraient avoir des conséquences négatives pour les sociétés Fortune 500 (F500):

Biais dans les données de formation

• Scénario d’échec: Si le modèle ML est formé sur des données juridiques biaisées ou incomplètes, elle peut perpétuer et même amplifier les biais existants. Par exemple, si les documents juridiques historiques utilisés pour la formation sont favorables à certains groupes, le modèle peut présenter une prise de décision biaisée.
• Conséquence: Les décisions ou recommandations juridiques peuvent systématiquement favoriser ou désavantager certaines données démographiques, entraînant potentiellement des contestations juridiques et des dommages à la réputation d’une entreprise.

Mal interprétation du langage ambigu

• Scénario d’échec: Les modèles ML peuvent avoir du mal à interpréter avec précision un langage ambigu ou des concepts juridiques nuancés. Si le modèle n’est pas formé pour bien gérer le contexte, il peut mal interpréter les termes juridiques critiques ou manquer des subtilités importantes dans les documents juridiques.
• Conséquence: Des évaluations juridiques incorrectes pourraient entraîner des décisions erronées, entraînant des pertes financières, des litiges contractuels ou une non-conformité réglementaire pour la société F500.

Sécurité des données inadéquate

• Scénario d’échec: Les modèles ML formés sur des documents juridiques peuvent exposer par inadvertance des informations sensibles si elles ne sont pas conçues avec des mesures de sécurité des données robustes. Cela pourrait entraîner la divulgation non autorisée d’informations confidentielles ou propriétaires.
• Conséquence: Les violations juridiques peuvent entraîner des actions en justice contre la société, des sanctions financières et des dommages de réputation. De plus, il peut violer les réglementations de confidentialité.

Manque d’explicabilité

• Scénario de défaillance: Si un modèle ML manque de transparence et ne peut pas fournir des explications claires à ses décisions, les professionnels du droit peuvent avoir du mal à comprendre la justification derrière des recommandations ou des décisions spécifiques.
• Conséquence: les décisions juridiques qui ne peuvent pas être expliquées adéquatement peuvent être contestées, ce qui entraîne potentiellement des litiges juridiques et un examen réglementaire. Le manque de transparence peut également entraver la capacité de l’entreprise à se conformer aux exigences légales.

Défaut de s’adapter aux changements réglementaires

• Scénario d’échec: Les modèles ML peuvent devenir obsolètes ou non conformes à l’évolution des réglementations juridiques si elles ne sont pas régulièrement mises à jour. Le fait de ne pas s’adapter aux modifications des lois et des réglementations peut entraîner la génération de conseils juridiques inexacts ou de non-conformité aux nouvelles normes juridiques.
• Conséquence: Les sociétés F500 comptant sur des conseils juridiques obsolètes peuvent faire face à des conséquences juridiques, des sanctions financières et des préjudices de réputation. Le non-respect des normes juridiques actuelles peut avoir de fortes conséquences pour les opérations commerciales.

Il est important que les entreprises soient conscientes des limites et des pièges potentiels des systèmes ML dans l’examen juridique et de mettre en œuvre des garanties pour atténuer ces risques. Les audits réguliers, la transparence dans la prise de décision du modèle et la surveillance et les mises à jour continues sont des composants essentiels d’un système ML robuste dans un contexte juridique.

Note humaine: Prompt généré le 15 novembre 2023, à partir de Chapgpt 4.