المسؤولية المزدوجة للحجب غير الصحيح
تواجه الفرق القانونية نوعين متميزين من فشل الحجب، وكلاهما يخلق مسؤولية.
الحجب الناقص يكشف المحتوى المحمي، أو المعلومات التجارية السرية، أو البيانات الشخصية التي كان يجب حجبها. لقد كشف الطرف المنتج عن مواد كان لديه الحق - وفي بعض الحالات الالتزام - لحمايتها.
الحجب الزائد يحجب المعلومات المستجيبة التي يحق للطرف الآخر تلقيها. لقد عرقل الطرف المنتج عملية الاكتشاف، مما قد يخفي الأدلة وراء مطالبات امتياز غير مشروعة. تعالج المحاكم الحجب الزائد كخرق للاكتشاف يخضع للعقوبات.
تنتج أدوات الحجب المدعومة بالذكاء الاصطناعي التي تعطي الأولوية للاسترجاع على الدقة - مع وضع علامات على المحتوى الحساس المحتمل بشكل أقصى - النظام الثاني لفشل الحجب. عندما يقوم محرك حجب الذكاء الاصطناعي بحجب 80% من محتوى الوثيقة لضمان عدم تفويت أي شيء محمي، فإن الإنتاج الناتج يكون عديم الفائدة وظاهريًا قابلًا للعقوبات.
Athletics Investment Group ضد Schnitzer Steel (2024)
توضح قضية Athletics Investment Group ضد Schnitzer Steel لعام 2024 الاستجابة القضائية للحجب غير الصحيح في الاكتشاف الإلكتروني.
تضمنت القضية نزاعًا تجاريًا حيث شمل إنتاج وثائق أحد الأطراف حجبًا تحدى الطرف الآخر بأنه غير مبرر. قامت المحكمة بفحص المواد المحجوبة ووجدت أن الحجب تجاوز ما تسمح به قوانين الامتياز أو عقائد السرية.
النتيجة: عقوبات الاكتشاف. فرضت المحكمة عقوبات على الطرف المنتج بسبب الحجب غير الصحيح - وهو علاج متاح بموجب القاعدة الفيدرالية للإجراءات المدنية 37 لخرق الاكتشاف. تحمل الطرف المنتج عبء استخدام عملية حجب غير كافية.
القضية مهمة ليس لأن عقوبات الحجب الزائد جديدة - فقد منحتها المحاكم لسنوات - ولكن لأنها حدثت في بيئة تقاضي حيث أصبحت أدوات المراجعة المدعومة بالذكاء الاصطناعي شائعة الآن. السؤال الذي تثيره القضية هو ما إذا كانت الفرق القانونية قد قيمت خصائص الدقة لأدوات حجب الذكاء الاصطناعي الخاصة بها قبل الاعتماد عليها للإنتاج.
مشكلة دقة 22.7%
تحقق Presidio، محرك الكشف عن المعلومات الشخصية مفتوح المصدر الذي طورته Microsoft ويستخدم على نطاق واسع في تطبيقات التكنولوجيا القانونية، معدل دقة يبلغ 22.7% على الوثائق القانونية في تقييمات مستقلة.
تقيس الدقة مدى صحة التعريفات الإيجابية للأداة. يعني معدل دقة 22.7% أن حوالي 77 من كل 100 عنصر تم وضع علامة عليه من قبل الأداة كحساس لا يفي فعليًا بعتبة الحساسية التي تم وضع علامة عليه من أجلها.
بالنسبة لتطبيق الاكتشاف الإلكتروني، فإن هذا له عواقب تشغيلية مباشرة. ستحتوي مجموعة إنتاج من 10,000 وثيقة تمت معالجتها باستخدام أداة تحقق معدل دقة 22.7% على آلاف الحجب التي لا تستند إلى أساس مشروع للامتياز أو السرية. يواجه الطرف المنتج الذي يعتمد على تلك النتيجة نفس التعرض مثل الطرف في قضية Athletics Investment Group: إنتاج سيتحدى عليه الطرف الآخر، ومحكمة ستفحص المحتوى المحجوب، وعقوبات إذا لم يمكن تبرير الحجب.
تعكس الرقم 22.7% تكوين Presidio الافتراضي على المحتوى القانوني. لا يمثل جميع أدوات الحجب المدعومة بالذكاء الاصطناعي - ولكنه يمثل أداء القاعدة لأكثر المحركات مفتوحة المصدر انتشارًا في تكاملات التكنولوجيا القانونية.
مشكلة الدقة هي هيكلية: أنظمة التعرف على الكيانات المعتمدة على معالجة اللغة الطبيعية المدربة على مجموعات نصوص عامة تؤدي أداءً مختلفًا على اللغة القانونية، التي تستخدم مصطلحات فنية، واختصارات، وقواعد تنسيق الوثائق، وهياكل اقتباس تختلف عن بيانات التدريب. قد تؤدي الأداة التي تحقق دقة مقبولة على السجلات الطبية أو البيانات المالية أداءً أسوأ بكثير على نصوص الشهادات، والمراسلات، ومعروضات العقود.
ماذا تكشفه تحليل محتوى روبوت الدردشة المدعوم بالذكاء الاصطناعي
يتم تحديد سياق اعتماد أدوات الذكاء الاصطناعي في الممارسة القانونية من خلال بيانات الاستخدام: 27.4% من محتوى روبوت الدردشة المدعوم بالذكاء الاصطناعي حساس، وفقًا لتحليل مستقل لأنماط استخدام أدوات الذكاء الاصطناعي في المؤسسات.
تصف هذه النسبة ما يقدمه الموظفون لأدوات الذكاء الاصطناعي عند استخدامها لمهام العمل - ليس البيانات التي شاركوها عمدًا، ولكن المحتوى الحساس الذي تم تضمينه بشكل عرضي. بالنسبة للمهنيين القانونيين الذين يستخدمون أدوات الذكاء الاصطناعي لصياغة المراسلات، وتلخيص الشهادات، وتحليل العقود، أو البحث في السوابق القانونية، يدخل المحتوى الحساس إلى منصات الذكاء الاصطناعي كمنتج ثانوي للعمل العادي.
تؤكد النسبة 27.4% أن ما يقرب من ثلاثة من كل عشرة تفاعلات مع أدوات الذكاء الاصطناعي في بيئة قانونية تتضمن محتوى حساس - معلومات العملاء، والاتصالات المحمية، واستراتيجيات القضية السرية، أو بيانات الطرف الآخر. يصل هذا المحتوى إلى بنية مزود الذكاء الاصطناعي في شكل قابل للاستخدام ما لم تعترضه الضوابط الفنية أولاً.
بالنسبة لشركات المحاماة التي تقيم وضع أمان الذكاء الاصطناعي الخاص بها، فإن 27.4% ليست مخاطرة هامشية. إنها الافتراض الأساسي: ما يقرب من ثلث استخدام أدوات الذكاء الاصطناعي في بيئة قانونية سيتضمن محتوى يستحق الحماية.
سلسلة المسؤولية المتتالية
يخلق الحجب الزائد وتعريض بيانات أدوات الذكاء الاصطناعي سلاسل مسؤولية متميزة ولكن مرتبطة للفرق القانونية.
سلسلة مسؤولية الحجب الزائد: أدوات الذكاء الاصطناعي تضع علامات على الوثائق بأقصى حد → المحامي يراجع الناتج دون فحص كل حجب بشكل فردي → يتم تقديم الإنتاج مع حجب غير مبرر → الطرف الآخر يتحدى → المحكمة تفحص → عقوبات.
سلسلة مسؤولية تعريض الذكاء الاصطناعي: المحامي يستخدم أداة الذكاء الاصطناعي للمساعدة في العمل على القضية → أداة الذكاء الاصطناعي تتلقى اتصالات العملاء المحمية، أو الاستراتيجيات السرية، أو بيانات القضية الحساسة → يتم اختراق بنية مزود الذكاء الاصطناعي → يتم تعريض بيانات العميل → قد تتأثر امتيازات المحامي-العميل → تعرض للمسؤولية المهنية.
تبدأ كلا السلسلتين من نفس النقطة: الفرق القانونية التي تستخدم أدوات الذكاء الاصطناعي دون فهم الخصائص التقنية لتلك الأدوات أو تنفيذ الضوابط المناسبة للعمل القانوني.
الحجب القائم على الدقة للإنتاجات القانونية
المعيار القضائي للحجب ليس محسنًا للاسترجاع. تسأل المحاكم التي تقيم الحجب المتحدي ما إذا كان كل حجب محدد مبررًا بموجب الامتياز، أو عقيدة السرية، أو الأمر الوقائي المعمول به - وليس ما إذا كانت أداة الطرف المنتج قد وضعت علامات على أكبر قدر ممكن لتكون آمنة.
الحجب الذي لا يمكن تبريره هو خرق للاكتشاف بغض النظر عما إذا كان قد تم إنتاجه بواسطة مراجع بشري أو أداة ذكاء اصطناعي. استفسار المحكمة هو محدد للوثيقة، وليس على مستوى النظام.
بالنسبة للفرق القانونية، فإن الانعكاس التشغيلي هو أن أدوات الحجب يجب تقييمها بناءً على الدقة - النسبة المئوية للعناصر التي تم وضع علامة عليها والتي هي محمية أو سرية بشكل مشروع - وليس فقط الاسترجاع. قد تلتقط الأداة التي تحقق 90% استرجاع مع 22.7% دقة المزيد من المحتوى الحساس، لكنها تفرض عبء مراجعة يدوية لـ 77.3% من الإيجابيات الكاذبة وتخلق خطر الحجب الزائد النظامي عندما لا تحدث تلك المراجعة.
تتطلب البيئة القانونية الدقة على مستوى الوثيقة. يمثل كل حجب في الإنتاج تأكيدًا ضمنيًا للمحكمة بأن المحتوى المحجوب محجوب بشكل مشروع. المعيار بعد قضية Athletics Investment Group واضح: يجب أن يكون ذلك التأكيد دقيقًا.
المصادر: