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La IA demuestra ser un 10% más rápida y precisa que los mejores abogados humanos

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La plataforma legal de inteligencia artificial LawGeex llevó a cabo un estudio en consulta con profesores de derecho de la Universidad de Stanford, la Facultad de Derecho de la Universidad de Duke y la Universidad del Sur de California, con veinte abogados experimentados compitiendo contra una inteligencia artificial capacitada para evaluar contratos legales.

Los competidores tuvieron que revisar cinco acuerdos de confidencialidad (NDA) en cuatro horas e identificar 30 cuestiones legales, incluido el arbitraje, la confidencialidad de la relación y la indemnización.

Fueron calificados según la precisión con la que identificaron cada problema. Según el estudio, los abogados humanos lograron en promedio un 85 por ciento tasa de precisión, mientras que la IA logró 95 por ciento exactitud.

Los abogados humanos también tardaron más en completar la tarea, con 92 minutos en promedio, mientras que la IA tomó 26 segundos de media.

La IA también tenía 100 por ciento precisión en un contrato, en el que el abogado humano con la puntuación más alta puntuó solo 97 por ciento.

La tarea fue muy similar a lo que hacen muchos abogados todos los días, dijo el abogado de propiedad intelectual Grant Gulovsen, uno de los abogados que compitió contra AI en el estudio.

"La mayoría de los documentos, ya sean testamentos, acuerdos operativos para corporaciones o cosas como NDA ... son muy similares", dijo.

AI ayuda a los abogados en su trabajo

A pesar de que parece que la IA puede apoderarse de la humanidad a largo plazo, en realidad es una indicación de que la IA puede ayudar a los abogados a completar su trabajo. Su tiempo podría ser más libre para concentrarse en tareas que aún requieren un cerebro humano.

"Hacer que la IA haga una primera revisión de un NDA, al igual que tener un lugar para un problema de asistente legal, liberaría un tiempo valioso para que los abogados se concentren en el asesoramiento al cliente y otros trabajos de mayor valor".

"Hacer que la IA haga una primera revisión de un NDA, al igual que tener un lugar de problema de asistente legal, liberaría un tiempo valioso para que los abogados se concentren en el asesoramiento al cliente y otro trabajo de mayor valor", dijo Erika Buell, profesora clínica en la Escuela de la Universidad de Duke. de ley.

La tecnología nunca puede reemplazar por completo a un abogado humano. Pero puede ayudarlos en su trabajo al acelerarlos destacando las secciones más importantes de una historia, dicen los expertos de la industria.

"Creo firmemente que los estudiantes de derecho y los abogados jóvenes deben comprender estas herramientas de inteligencia artificial y otras tecnologías que los ayudarán a ser mejores abogados y dar forma a la práctica legal futura", dijo Buell. "Espero que el público en general, en la medida en que quieran que sus abogados trabajen de manera eficiente en sus asuntos legales, esté entusiasmado con esta nueva herramienta".

Las ANN permiten aprender unos de otros

Para poder aprender, los sistemas de inteligencia artificial se basan en redes neuronales artificiales (ANN), que simulan la forma en que funciona el cerebro. Se puede entrenar a las RNA para que reconozcan patrones en la información, como voz, datos de texto o imágenes visuales.

También han formado la base de una gran cantidad de desarrollos en IA en los últimos años. La IA clásica utiliza la entrada para enseñar un algoritmo sobre un tema en particular al alimentarlo con grandes cantidades de información.

Las aplicaciones prácticas de esto incluyen los servicios de traducción de idiomas de Google, el software de reconocimiento facial de Facebook y los filtros en vivo que alteran la imagen de Snapchat.

Una nueva forma de ANN llamada Redes neuronales adversas compiten entre las mentes de dos robots de IA. De esta forma pueden aprender unos de otros.

Este enfoque tiene como objetivo acelerar el proceso de aprendizaje. También refina la salida creada por los sistemas de IA.


Ver el vídeo: Todos podemos aprender Machine learning (Agosto 2022).