Ограничења меморије великих језичких модела у правној анализи

Успон вештачке интелигенције (АИ) није ништа друго до изузетан, са великим језичким моделима (ЛЛМ) на челу ове технолошке револуције. Ови модели су способни да генеришу језик сличан човеку и хваљени су као мењачи игре у правном пољу. Међутим, недавни налази откривају да ЛЛМ можда нису толико корисни за правну анализу као што се у почетку мислило.

Проблем лежи у ограничењима меморије ових модела. Упркос импресивним могућностима ЛЛМ-а као што је ЦхатГПТ-4, који може да користи 16.384 токена (еквивалентно око 12.288 речи), њихов меморијски капацитет је и даље превише ограничен за сложене правне случајеве. У ствари, након само уноса од 12.288 речи (око 40 страница текста са двоструким размаком), ЦхатГПТ-4 заборавља све осим последњих 12.288 речи.

Ово ограничење меморије је стављено на тест у недавној студији, где је истраживач покушао да користи ЦхатГПТ-4 да помогне у правној анализи целог предмета. Након преузимања свега у вези са унакрсним поднесцима за сумарну пресуду у СДНИ (који је садржао око 120.000 речи и био је дугачак 550 страница), истраживач је открио да је ЦхатГПТ-4 бескорисан због ограничења меморије од 12 страница. Чак и са вишеструким уносима мале величине, модел је наставио да заборавља важне детаље и више пута је био празан.

Ово ограничење представља кршење договора за правно поље, јер озбиљна анализа правних предмета укључује много веће скупове образаца речи. На пример, типичан скуп молби, скуп противзахтева, меморандума и доказних предмета може да укључује стотине хиљада речи и стотине страница докумената. Ограничења меморије ЛЛМ-ова чине их неадекватним за ове врсте случајева.

Док Опен АИ ради на побољшању меморијског капацитета ЛЛМ-ова, тренутна ограничења их чине неприкладним за правну анализу целог предмета. Међутим, то не значи да су ЛЛМ потпуно бескорисни у правном пољу. Они и даље могу бити корисни у другим областима, као што су писање, илустрација и једноставно изношење аргумената.

На пример, ЛЛМ могу бити корисни у изради једноставних правних докумената као што су уговори и споразуми. Они такође могу помоћи у генерисању правних извештаја, резимеа предмета и других материјала који захтевају велику количину текста. У ствари, ЛЛМ могу бити обучени о одређеним правним темама, што их чини још кориснијим у овим областима.

Штавише, ЛЛМ такође могу бити корисни у правним истраживањима. Они могу помоћи у проналажењу релевантних случајева, статута и прописа и пружити сажетке ових материјала. Ово може уштедети време и труд правним стручњацима који би иначе морали да прегледају бројне документе како би пронашли информације које су им потребне.

У закључку, док ЛЛМ имају невероватан потенцијал, њихова ограничења меморије тренутно их чине неадекватним за сложене правне случајеве. Међутим, они и даље могу бити корисни у другим областима правне области. Како Опен АИ наставља да побољшава меморијски капацитет ових модела, они могу постати кориснији за правну анализу целог предмета. До тада, правни професионалци би требало да се усредсреде на коришћење ЛЛМ-а за своје предности у писању, илустрацији, изношењу аргумената и правним истраживањима.