Tiềm năng của AI tạo sinh trong việc thay đổi ngành luật đã rõ ràng ngay cả trước khi ChatGPT của OpenAI ra mắt vào năm 2022. Những gì các mô hình ngôn ngữ lớn có thể làm, như xử lý khối lượng văn bản và dữ liệu khổng lồ rồi tạo ra các lập luận nghe có vẻ thuyết phục, khá tương đồng với công việc thường ngày của nhiều luật sư. Tuy nhiên, không ít luật sư và thẩm phán đã rơi vào tình huống khó xử khi ChatGPT và các mô hình khác thường bịa ra trích dẫn và án lệ thay vì chỉ dựa vào cơ sở pháp lý hiện có.
Sean Fitzpatrick, giám đốc điều hành LexisNexis khu vực Bắc Mỹ, Anh và Ireland, chia sẻ với tôi vài tuần trước: “Một yêu cầu của ngành luật là mọi thứ phải chính xác, nhưng các mô hình nền tảng này được xây dựng dựa trên hiệu suất chứ không phải độ chính xác.” Ông nói thêm: “Trên thực tế, chúng không xử lý sự thật. Chúng xử lý xác suất, rồi đưa ra lập luận có vẻ hợp lý.”
LexisNexis, công ty con của Relx có trụ sở tại London (tiền thân là Reed Elsevier), kỳ vọng rằng một phiên bản AI tạo sinh đã được kiểm soát và huấn luyện kỹ càng, phát triển dựa trên mô hình của OpenAI, Anthropic và các công ty khác, sẽ giúp khách hàng tăng năng suất mà không gặp phải tình trạng “hoang tưởng”. Đối thủ Thomson Reuters Legal Services, công ty con của Thomson Reuters có trụ sở tại Toronto, cũng theo đuổi mục tiêu tương tự.
Dù vậy, các dịch vụ AI pháp lý này vẫn chưa hoàn hảo. Một nghiên cứu gần đây của nhóm học giả Đại học Stanford cho thấy sản phẩm của hai công ty trên ít mắc lỗi hoang tưởng hơn ChatGPT, nhưng vẫn đưa ra nhiều câu trả lời sai hoặc thiếu. Trong số đó, Lexis+ AI của LexisNexis mắc ít lỗi hơn so với Westlaw AI-Assisted Research và Ask Practical Law AI của Thomson Reuters.
