एआई अब कानूनी अनुसंधान, ड्राफ्टिंग और समीक्षा में समाहित हो गया है। यह वास्तव में उपयोगी है — और यह पूरी आत्मविश्वास के साथ आपको ऐसे मामले का कानून देगा जो अस्तित्व में नहीं है और ऐसे उद्धरण जो कभी नहीं लिखे गए। यह गाइड बताती है कि कानूनी एआई भ्रांतियाँ क्या हैं, क्यों "ग्राउंडेड" उपकरण भी इन्हें उत्पन्न करते हैं, सबूत वास्तव में क्या कहते हैं, और — वह हिस्सा जिसे अधिकांश कवरेज छोड़ देता है — खुद को सुरक्षित रखने के लिए एक ठोस कार्यप्रवाह।
कानूनी एआई भ्रांतियाँ क्या हैं
एक भ्रांति एक आत्मविश्वासी, विश्वसनीय-ध्वनि वाला परिणाम है जो गलत है, जिसमें यह संकेत नहीं होता कि कुछ गलत है। कानूनी कार्य में ये कुछ पहचाने जाने योग्य रूप लेते हैं:
- बनावटी मामले: पूरी तरह से आविष्कारित निर्णय जिनमें वास्तविक नाम और रिपोर्टर उद्धरण होते हैं जो किसी वास्तविक राय से मेल नहीं खाते
- गलत या गलत बयान किए गए अधिनियम: वास्तविक वैधानिक धाराएँ जो उन प्रस्तावों के लिए उद्धृत की गई हैं जिनका वे समर्थन नहीं करते, या प्रावधानों का गलत सारांश दिया गया है
- वास्तविक उद्धरणों के भीतर बनाए गए उद्धरण: सबसे खतरनाक किस्म — एक वास्तविक, सही-संदर्भित मामला जिसमें एक उद्धरण है जो अदालत ने वास्तव में कभी नहीं लिखा
तीसरी श्रेणी सबसे डरावनी है। एक नकली मामला उसी क्षण पकड़ा जाता है जब आप इसे खोजते हैं। एक वास्तविक मामले में एक निर्मित उद्धरण एक सामान्य संदर्भ जांच में आसानी से पास हो जाता है — उद्धरण मान्य है — और गलती उस भाषा में छिपी होती है जिसे आपने स्रोत के खिलाफ सत्यापित नहीं किया।
ये क्यों होते हैं — यहां तक कि "ग्राउंडेड" उपकरणों के साथ भी
एक भाषा मॉडल तथ्यों को डेटाबेस में नहीं देखता; यह अपने प्रशिक्षण में पैटर्न के आधार पर पाठ का सबसे संभावित निरंतरता उत्पन्न करता है। कभी-कभी सबसे संभावित लगने वाला आउटपुट कल्पना होती है।
"ग्राउंडेड" या पुनर्प्राप्ति-संवर्धित (RAG) कानूनी उपकरण इस समस्या को हल करने की कोशिश करते हैं, वास्तविक स्रोत दस्तावेज़ों को पुनः प्राप्त करके और मॉडल को उनसे उत्तर देने के लिए निर्देशित करके। यह वास्तव में मदद करता है — यह पूरी तरह से आविष्कारित मामलों को तेज़ी से कम करता है। लेकिन ग्राउंडिंग कोई गारंटी नहीं है:
जहाँ ग्राउंडिंग अभी भी लीक होती है
- •मॉडल एक दस्तावेज़ को गलत उद्धृत कर सकता है जिसे उसने सही तरीके से प्राप्त किया है।
- •यह एक प्रस्ताव से वास्तविक उद्धरण जोड़ सकता है जिसे स्रोत समर्थन नहीं करता।
- •पुनर्प्राप्ति गलत अंश को सामने ला सकती है, और मॉडल फिर भी इसे आत्मविश्वास के साथ उद्धृत करता है।
- •यह कई स्रोतों से भाषा को एक एकल निर्मित "उद्धरण" में मिला सकता है।
दूसरे शब्दों में, ग्राउंडिंग त्रुटियों के वितरण को बदलता है — कम नकली मामले, लेकिन बचे हुए कठिन-से-पकड़ने वाले उद्धरणों की वास्तविक-संदर्भों की तरह झुकाव रखते हैं।
साक्ष्य
यह काल्पनिक नहीं है। दो एंकर और एक ट्रैकर जानने लायक हैं:
माता बनाम एवीआंका (2023)
यह एक महत्वपूर्ण चेतावनी की कहानी है। वकीलों ने एक संघीय ब्रीफ दायर किया जिसमें कई न्यायिक निर्णयों का उल्लेख किया गया जो अस्तित्व में नहीं थे — ChatGPT ने उन्हें बनाया था, नकली उद्धरणों के साथ। अदालत ने वकीलों को दंडित किया। इसने सार्वजनिक रूप से और महंगे तरीके से स्थापित किया कि अप्रमाणित जनरेटिव-एआई आउटपुट किसी फाइलिंग में स्थान नहीं रखता।
स्टैनफोर्ड रेग्लैब / एचएआई (2024)
2024 में स्टैनफोर्ड रेज़लैब और इंस्टीट्यूट फॉर ह्यूमन-सेन्टर्ड एआई द्वारा किए गए एक अध्ययन ने प्रमुख उद्देश्य-निर्मित, ग्राउंडेड कानूनी-एआई अनुसंधान उपकरणों का मूल्यांकन किया और पाया कि वे अभी भी एक महत्वपूर्ण हिस्से के प्रश्नों पर भ्रांतियाँ उत्पन्न कर रहे थे — जो उपकरण और कार्य के आधार पर लगभग 17–33% रेंज में रिपोर्ट किया गया।
प्रकाशित करने से पहले, सटीक प्रतिशत, मूल्यांकन किए गए विशिष्ट उपकरणों और प्राथमिक पत्र के खिलाफ सटीक श्रेय की फिर से पुष्टि करें। इसे ईमानदारी से और श्रेय के साथ उद्धृत करें — कभी भी इसे विपणन संख्या में बढ़ाएँ या गोल न करें।
चार्लोटिन डेटाबेस (ट्रैकर)
शोधकर्ता डेमियन चार्लोटिन एक व्यापक रूप से उद्धृत सार्वजनिक डेटाबेस बनाए रखते हैं जो उन अदालत के मामलों को ट्रैक करता है जिनमें एआई-भ्रमित उद्धरण शामिल हैं। यह इस बात का सबसे अच्छा चल रहा रिकॉर्ड है कि ये त्रुटियाँ अदालतों तक कितनी बार पहुँचती हैं और कोई उन्हें पकड़ने से पहले ये कितनी दूर जाती हैं। हम इसे एक संसाधन के रूप में उद्धृत करते हैं — यह संदर्भ है जिसे देखना चाहिए, न कि कुछ ऐसा जिसे पुन: उत्पन्न किया जाए।
अपने आप को कैसे सुरक्षित रखें: एक सत्यापन कार्यप्रवाह
अधिकांश कवरेज "सावधान रहें" पर रुक जाती है। यहाँ वह underserved हिस्सा है - एक ठोस कार्यप्रवाह जिसे आप वास्तव में हर AI-सहायता प्राप्त अनुसंधान कार्य पर चला सकते हैं:
स्वतंत्र साइट-चेक्स
प्रत्येक उद्धृत मामले और अधिनियम की पुष्टि करें कि यह एक प्राधिकृत स्रोत (रिपोर्टर, कोड) में मौजूद है - उस उपकरण से अलग जो इसे उत्पन्न करता है। एआई को अपनी स्वयं की उद्धरणों की पुष्टि करने न दें।
शब्दशः उद्धरण सत्यापन
प्राथमिक स्रोत को खींचें और हर उद्धरण को संदर्भ में पढ़ें। उद्धृत शब्दों को राय के खिलाफ चरित्र-के-चरित्र मिलाएं। एक असली उद्धरण के साथ एक नकली उद्धरण वह गलती है जो छिपी होती है।
प्रस्ताव जांच
सुनिश्चित करें कि स्रोत वास्तव में उस बिंदु का समर्थन करता है जिसके लिए इसे उद्धृत किया गया है। एक वास्तविक उद्धरण एक ऐसे दावे से जोड़ा जा सकता है जिसका वह समर्थन नहीं करता।
क्रॉस-मॉडल तुलना
एक ही सवाल को कई स्वतंत्र एआई मॉडलों से पूछें। जब एक मॉडल एक ऐसा मामला या उद्धरण प्रस्तुत करता है जिसे अन्य पुन: उत्पन्न नहीं कर सकते — या जिसे अन्य असमर्थित मानते हैं — तो उस असहमति को जांचने के लिए एक संकेत के रूप में मानें।
कभी भी अप्रमाणित आउटपुट न फाइल करें
कोई भी एआई परिणाम तब तक एक संक्षेप, ज्ञापन, या फाइलिंग में नहीं जाता जब तक कि एक मानव ने प्राथमिक स्रोतों की पुष्टि नहीं की है। ग्राउंडेड ≠ सत्यापित।
क्रॉस-मॉडल तुलना अपने कार्यप्रवाह में स्थान क्यों अर्जित करती है
एकल मॉडल खुद को विश्वसनीयता से नहीं जांच सकता — जब पूछा जाता है "क्या आप सुनिश्चित हैं?", तो यह आमतौर पर वही गलती दोहराता है। स्वतंत्र मॉडल अलग-अलग तरीके से विफल होते हैं: उनके पास अलग-अलग प्रशिक्षण डेटा होते हैं और, ग्राउंडेड सेटअप में, अलग-अलग पुनर्प्राप्तियाँ होती हैं। एक निर्मित मामला या गलत उद्धरण जो एक मॉडल उत्पन्न करता है, आमतौर पर दूसरों द्वारा पुन: उत्पन्न नहीं होता, इसलिए यह एक कम-सहमति वाले दावे के रूप में उभरता है। यह आपका संकेत है कि प्राथमिक स्रोत पर जाएँ। मॉडलों के बीच सहमति आपके विश्वास को बढ़ाती है कि कुछ वास्तविक है — यह इसे साबित नहीं करती, और यह कभी भी राय पढ़ने का स्थान नहीं लेती।
व्यावसायिक-ज़िम्मेदारी ढांचा
यह केवल अच्छा अभ्यास नहीं है — यह मुख्य पेशेवर कर्तव्यों से मेल खाता है। क्षमता का कर्तव्य increasingly उन उपकरणों को समझने में शामिल होता है जिनका आप उपयोग करते हैं और उनके विफलता मोड; एक वकील जो नहीं जानता कि ग्राउंडेड एआई अभी भी उद्धरणों को भ्रमित करता है, वह उपकरण के बारे में कुछ महत्वपूर्ण चूक रहा है। ट्रिब्यूनल के प्रति ईमानदारी का कर्तव्य का मतलब है कि आप जो कुछ भी फाइल करते हैं उसकी सटीकता के लिए आप जिम्मेदार हैं — पूर्ण विराम। एक एआई उपकरण आपके लिए उस कर्तव्य को नहीं निभा सकता, और "सॉफ़्टवेयर ने इसे उत्पन्न किया" स्वीकृत मामलों में एक रक्षा नहीं थी।
- AI के आउटपुट को एक शोध मार्गदर्शक के रूप में मानें, कभी भी रिकॉर्ड के उद्धरण के रूप में नहीं।
- फाइलिंग पर हस्ताक्षर करने वाला व्यक्ति इसमें हर मामले और उद्धरण का मालिक है।
- अपने सत्यापन चरणों का दस्तावेजीकरण करें — यह एक अच्छा अभ्यास है और परिश्रम का एक रिकॉर्ड है
अच्छी तरह से उपयोग किया गया — स्वतंत्र सत्यापन और क्रॉस-मॉडल तुलना को कार्यप्रवाह में शामिल करते हुए — एआई कानूनी अनुसंधान को तेज़ बनाता है और उन दावों को उजागर करने में मदद करता है जिन पर एक और नज़र डालने की आवश्यकता होती है। विश्वास पर उपयोग किया गया, यह अंततः आपके ब्रीफ में एक निर्मित उद्धरण डाल देगा। अंतर कार्यप्रवाह में है, और कार्यप्रवाह आपके चलाने के लिए है।
अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न
कानूनी एआई भ्रांतियाँ क्या हैं?
नकली मामले, गलत धाराएँ, और वास्तविक उद्धरणों के भीतर छिपी हुई बनावटी उद्धरण — कानूनी एआई से आत्मविश्वास से भरी आउटपुट जो सच नहीं है।
क्या "ग्राउंडेड" कानूनी एआई उपकरण अभी भी भ्रांतियाँ उत्पन्न करते हैं?
हाँ। पोस्ट में दिखाया गया है कि भ्रामक धारणाएँ स्थिर उपकरणों में भी बनी रहती हैं, जिसमें Mata v. Avianca और 2024 के स्टैनफोर्ड रेग्लैब अध्ययन सहित प्रलेखित साक्ष्य का उल्लेख किया गया है।
आप कानूनी एआई भ्रांतियों से खुद को कैसे बचाते हैं?
एक सत्यापन कार्यप्रवाह के साथ: स्वतंत्र संदर्भ-जांच, शाब्दिक उद्धरण सत्यापन, क्रॉस-मॉडल तुलना, और कभी भी असत्यापित आउटपुट दाखिल न करना — आपकी ईमानदारी की जिम्मेदारी उपकरण पर नहीं स्थानांतरित होती।