How artificial intelligence will affect the practice of law
Notice bibliographique
Résumé
Artificial intelligence is exerting an influence on all professions and industries. We have autonomous vehicles, instantaneous translation among the world’s leading languages, and search engines that rapidly locate information anywhere on the web in a way that is tailored to a user’s interests and past search history. Law is not immune from disruption by new technology. Software tools are beginning to affect various aspects of lawyers’ work, including those tasks that historically relied upon expert human judgment, such as predicting court outcomes. These new software tools present new challenges and new opportunities. In the short run, we can expect greater legal transparency, more efficient dispute resolution, improved access to justice, and new challenges to the traditional organization of private law firms delivering legal services on a billable hour basis through a leveraged partner-associate model. With new technology, lawyers will be empowered to work more efficiently, deepen and broaden their areas of expertise, and provide more value to clients. These developments will predictably transform both how lawyers do legal work and resolve disputes on behalf of their clients. In the longer term, it is difficult to predict what the impact of artificially intelligent tools will be, as lawyers incorporate them into their practice and expand their range of services on behalf of clients.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,015 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,065 |
| Communication savante | 0,016 | 0,014 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,009 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,002 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».