الذكاء الاصطناعي والقانون: لماذا تقرأ الشبكة العصبية المتطلبات قراءة خاطئة

الشبكة العصبية تقرأ القانون قراءة خاطئة: لماذا تمنح محاولة استخراج متطلبات نظام معلوماتي من التشريعات عبر استعلام zero-shot واحد ثقةً زائفة في almost كل الحالات.

هل يمكن استخدام الذكاء الاصطناعي لتحليل المتطلبات المستخرجة من القوانين؟

لا ينبغي الاعتماد على استعلام Zero Shot واحد فقط. فبين القاعدة القانونية ومتطلب النظام سلسلة كاملة من القرارات التحليلية التي يجب أن يُجريها إنسان.

لماذا يُعدّ Zero Shot نهجًا خاطئًا لتحليل القوانين؟

لا يصف النص التشريعي واجهة أو عملية أو API، بل يصف المجال القانوني. والنموذج غير قادر على تحويل القواعد القانونية إلى متطلبات نظام من تلقاء نفسه دون عمل تحليلي.

لماذا لا يستطيع

ChatGPT استخراج المتطلبات من القانون تلقائيًا؟ لأن ذلك يتطلب سلسلة كاملة من القرارات التحليلية. فالقانون يصف المجال القانوني (القواعد والأحكام)، بينما يحتاج النظام إلى متطلبات تقنية (واجهة، عملية، API). ولا تستطيع الشبكة العصبية إجراء هذا التحويل بنفسها عبر استعلام واحد.

لماذا لا يجوز استخدام zero-shot لتحليل القوانين؟

لأن بين القاعدة القانونية ومتطلب النظام سلسلة كاملة من القرارات التحليلية التي لا يأخذها نهج zero-shot في الحسبان.

لماذا لا يُعدّ القانون مواصفة فنية (ТЗ) للشبكة العصبية؟

يصف النص التشريعي المجال القانوني: القواعد والقيود. أما المواصفة الفنية (ТЗ) فتصف واجهة أو عملية أو API. وهما أمران مختلفان.

لماذا تقرأ الشبكة العصبية المتطلبات من القوانين قراءة خاطئة؟

لأن بين القاعدة القانونية ومتطلب النظام سلسلة كاملة من القرارات التحليلية التي لا يمكن استخلاصها باستعلام واحد إلى الذكاء الاصطناعي.

هل الشبكة العصبية خطرة عند العمل مع المتطلبات القانونية؟

نعم، حين يحاول المستخدمون استخراج المتطلبات باستعلام zero-shot واحد؛ فهذا يمنح ثقة زائفة بأن الذكاء الاصطناعي فهم القانون فهمًا صحيحًا.