КІЛЬКІСНА ОЦІНКА ФІНАНСОВОЇ ТА РЕПУТАЦІЙНОЇ ВІДПОВІДАЛЬНОСТІ ЗА ГАЛЮЦИНАЦІЇ ШІ В ЮРИДИЧНІЙ ПРАКТИЦІ
Анотація
У статті досліджується проблема виникнення «галюцинацій» штучного інтелекту (ШІ) в юридичній практиці та проводиться кількісна оцінка пов’язаних із ними фінансових і репутаційних ризиків. Актуальність дослідження зумовлена стрімкою інтеграцією генеративного ШІ в робочі процеси юридичних фірм та необхідністю розробки механізмів відповідальності за недостовірність генерованого контенту. У роботі застосовано дизайн змішаних методів (mixed methods research), що дозволило синтезувати якісні дані звітів про інциденти та кількісні показники фінансових збитків і рівнів довіри клієнтів. Автором розроблено та валідовано Індекс ризику юридичних галюцинацій ШІ (LAHRI), який дозволяє прогнозувати потенційні втрати залежно від частоти та тяжкості помилок. Результати аналізу свідчать про те, що найбільша концентрація ризиків спостерігається у сфері правових досліджень та підготовки процесуальних документів. Сформуловано практичні рекомендації щодо впровадження протоколів детекції галюцинацій, обов’язкових рівнів людської валідації та адаптації стратегій управління ризиками в умовах гібридної взаємодії юриста та алгоритму.
Посилання
American Bar Association. (2024, July 29). Ethical implications of artificial intelligence in law practice. ABA Model Rules Commentary. https://www.americanbar.org/news/abanews/aba-news-archives/2024/07/aba-issues-first-ethics-guidance-ai-tools/
Bakht, M. (2024). Artificial intelligence and legal decision-making in the USA and Pakistan: A critical appreciation of regulatory frameworks. SSRN. https://dx.doi.org/10.2139/ssrn.4999590
Bench-Capon, T. J. M., & Dunne, P. E. (2007). Argumentation in artificial intelligence. Artificial Intelligence, 171(10-15), 619–641. https://doi.org/10.1016/j.artint.2007.05.001
Bommarito, M. J., & Katz, D. M. (2022). GPT takes the bar exam. SSRN. http://dx.doi.org/10.2139/ssrn.4314839
Browning, J. G. (2024). Robot lawyers don’t have disciplinary hearings – Real lawyers do: The ethical risks and responses in using generative artificial intelligence. Georgia State University Law Review, 40(4), 917–956. https://readingroom.law.gsu.edu/gsulr/vol40/iss4/11
Choi, J. H., Hickman, K. E., Monahan, A. B., & Schwarcz, D. (2022). ChatGPT goes to law school. Journal of Legal Education, 71(3), 387–415. https://dx.doi.org/10.2139/ssrn.4335905
Dahl, M., Maita, V., Coston, K., Guha, N., Liang, P., Ho, D. E., & Re, C. (2024). Large legal fictions: Profiling legal hallucinations in large language models. Journal of Legal Analysis, 16(1), 64–112. https://doi.org/10.1093/jla/laae001
Dale, R. (2021). GPT-3: What’s it good for? Natural Language Engineering, 27(1), 113–118. https://doi.org/10.1017/S1351324920000601
Deloitte. (2023). State of AI in the enterprise. Deloitte Insights. https://www2.deloitte.com/us/en/pages/consulting/articles/state-of-ai-2023.html
Edelman Trust Institute. (2024). Edelman trust barometer 2024: Key insights around AI. Edelman Research. https://www.edelman.com/trust/2024-trust-barometer
Henry, J. (2024, January 29). We asked every Am Law 100 law firm how they’re using Gen AI. Here’s what we learned. The American Lawyer. https://www.law.com/americanlawyer/2024/01/29/we-asked-every-am-law-100-firm-how-theyre-using-gen-ai-heres-what-we-learned/
IBM. (n.d.). What are AI hallucinations? IBM Think. https://www.ibm.com/think/topics/ai-hallucinations
Ji, Z., Lee, N., Frieske, R., Yu, T., Dan, S., Xu, B., Ishii, E., Bang, Y. J., Madotto, A., & Fung, P. (2023). Survey on hallucination in natural language generation. ACM Computing Surveys, 55(12), 1–38. https://doi.org/10.1145/3571730
McKinsey & Company. (2023, June 14). The economic potential of generative AI: The next productivity frontier. McKinsey Global Institute. https://www.mckinsey.com/capabilities/tech-and-ai/our-insights/the-economic-potential-of-generative-ai-the-next-productivity-frontier
MIT Sloan Educational Technology Office. (n.d.). When AI gets it wrong: Addressing AI hallucinations and bias. https://mitsloanedtech.mit.edu/ai/basics/addressing-ai-hallucinations-and-bias
Rahwan, I., Cebrian, M., Obradovich, N., Bongard, J., Bonnefon, J. F., Breazeal, C., Crandall, J. W., Christakis, N. A., Couzin, I. D., Jackson, M. O., Jennings, N. R., Kamar, E., Kloumann, I. M., Larochelle, H., Lazer, D., Mislove, A., Parkes, D. C., Pentland, A., Roberts, M. E., ... Wellman, M. P. (2019). Machine behaviour. Nature, 568, 477–486. https://doi.org/10.1038/s41586-019-1138-y
Stanford Institute for Human-Centered AI. (2024). AI index report 2024. Stanford University. https://hai.stanford.edu/ai-index/2024-ai-index-report
Surden, H. (2019). Artificial intelligence and law: An overview. Georgia State University Law Review, 35(4), 1305–1338. https://readingroom.law.gsu.edu/gsulr/vol35/iss4/8
Weidinger, L., Mellor, J., Rauh, M., Griffin, C., Uesato, J., Huang, P. S., Cheng, M., Glaese, M., Balle, B., Kasirzadeh, A., Kenton, Z., Brown, S., Hawkins, W., Stepleton, T., Courtney, C., Birhane, A., Gaddavti, A., Mellor, N., Isaac, W., ... Gabriel, I. (2021). Ethical and social risks of large language models. arXiv. https://doi.org/10.48550/arXiv.2112.04359
Авторське право (c) 2026 Богдан Демідонт

Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution 4.0 International License.

