Nota: Questo articolo è solo una delle 60+ sezioni del nostro report completo intitolato: The 2024 Legal AI Retrospective - Key Lessons from the Past Year. Scarica il report completo per consultare le citazioni.
Tendenza 2: Explainable AI (XAI) nel processo decisionale legale
L'Explainable AI (XAI) è emersa come uno strumento fondamentale nell'ambito legale, rispondendo alla necessità di trasparenza, responsabilità e fiducia nei processi decisionali guidati dall'intelligenza artificiale. Abbiamo bisogno che l'AI sia spiegabile per capire come ha ottenuto i risultati che ha prodotto. La XAI è il campo di ricerca che si occupa di 'guardare dietro le quinte', per scoprire i meccanismi interni della macchina. Fornendo spiegazioni chiare sui risultati generati dall'AI all'utente (i professionisti legali, per esempio), questi utenti sanno come interpretare e adattarsi a quelle risposte dell'AI legale. La spiegabilità significa sapere cosa si può e cosa non si può considerare attendibile.
Questa sezione esplora, allo stato attuale, le sfide e le direzioni di ricerca della XAI in 7 diversi ambiti, molti dei quali altamente rilevanti per la pratica legale.
Nel valutare nuovi strumenti di Legal AI, i team legali dovrebbero chiedere ai fornitori come affrontano queste problematiche.
"L'adozione della Legal AI incontra ostacoli a causa della mancanza di spiegabilità. Gli avvocati, spesso delusi dalle promesse non mantenute dell'AI legale, richiedono una fiducia assoluta nella sua accuratezza. In questioni ad alto rischio, l'AI spiegabile è essenziale per garantire trasparenza, affidabilità e fiducia nei suoi risultati."
Sean A. Harrington, Director of Technology Innovation, University of Oklahoma College of Law, USA
Alex Denne, Head of Growth (Open Source Law) at GenieAI, is a legal tech leader and serial founder with over a decade of experience driving innovation and making legal services more accessible. Since joining in 2021, he has scaled the platform from 200 to over 120,000 users, combining deep contract law expertise with a data-driven, open-source approach. He is passionate about democratizing legal knowledge through AI, backed by strong academic credentials and experience leading major product and innovation initiatives.
