Generative Artificial Intelligence in Legal Practice: Use and Regulation
Notice bibliographique
Résumé
In 2023, it was uncovered that two New York attorneys had cited fictitious judgments in their filings, exposing their use of generative artificial intelligence (“GenAI”) in document preparation. Similar incidents soon emerged in Texas, Colorado, and California in the United States, and Canada. Additionally, two judges in England and Colombia admitted to using GenAI in their judicial processes, leading to concerns that the technology’s rapid adoption outpaces understanding of its risks. Corroborating this view, data from Wolters Kluwer’s 2023 “Future Ready Lawyer” survey revealed that 73% of 700 surveyed lawyers intend to integrate GenAI into their legal practices within the next 12 months. Another survey, conducted by LexisNexis in 2024 with 266 senior managing lawyers, indicated that law firms and corporate legal departments plan to increase their investment in GenAI by 90% over the next five years. The release of similar surveys has polarized the legal community over GenAI. While some legal professionals advocate for GenAI, citing its efficiency and effectiveness, others voice concerns over its reliability, consistency, and potential biases. At this stage, GenAI’s integration into legal practice appears inevitable, with ongoing debates likely confined to academic circles. The pressing issue now is not whether GenAI should be used but how it is employed by judges and lawyers and how this use will be addressed and governed. This article explores these questions, examining the current and potential uses of GenAI in legal practice, the regulatory steps taken in the U.S., Canada, and the European Union, and the possible steps Türkiye can take in response.
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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 | 0,026 | 0,057 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,052 |
| Communication savante | 0,016 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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 ».