Chuẩn bị dữ liệu đầu vào là một kỹ năng vô cùng quan trọng giúp tổ chức dữ liệu một cách cụ thể, rõ ràng nhằm giúp AI phân tích và xử lý thông tin nhanh chóng hơn, đồng thời nâng cao độ chính xác của kết quả đầu ra. Hãy cùng LOSA AI cùng bạn tự học AI và nghiên cứu về kỹ năng chuẩn bị dữ liệu đầu vào khi áp dụng AI trong công việc pháp lý.
AI hoạt động dựa trên dữ liệu mà bạn cung cấp. Chất lượng dữ liệu đầu vào quyết định độ chính xác và hiệu quả của kết quả đầu ra. Do đó, nếu dữ liệu đầu vào không rõ ràng hoặc thiếu cấu trúc có thể khiến AI trả lời không chính xác hoặc đưa ra các phân tích không phù hợp.
Trong ngành pháp lý, dữ liệu đầu vào thường là hợp đồng, án lệ, văn bản pháp luật. Nếu dữ liệu này không được chuẩn bị kỹ, việc phân tích rủi ro, soạn thảo hợp đồng hoặc lập luận pháp lý sẽ bị sai lệch, dẫn đến hệ quả nghiêm trọng.
Bước 1 này chính là kỹ năng xác định vấn đề và yêu cầu tại bài học trước, hãy xem lại bài viết Kỹ năng xác định yêu cầu khi áp dụng AI trong công việc pháp lý để có thể thực hành chi tiết bước này.
Dữ liệu đầu vào chỉ nên là những dữ liệu cần thiết, liên quan trực tiếp đến vấn đề/ yêu cầu cụ thể mà bạn mong muốn. Ví dụ:
Đối với hợp đồng: Chọn phần liên quan đến mục tiêu phân tích (như nghĩa vụ thanh toán, điều khoản chấm dứt).
Đối với án lệ: Chỉ lấy những án lệ có bối cảnh hoặc nội dung tương đồng với vấn đề bạn cần giải quyết.
Đối với quy định pháp luật: Lấy các điều khoản cụ thể phù hợp với nội dung pháp lý bạn muốn tham khảo.
Tránh tải lên toàn bộ văn bản dài dòng hoặc không liên quan. Thay vào đó, tập trung vào các phần chính cần xử lý:
Nếu cần phân tích, chỉ lấy đoạn chứa nội dung pháp lý trọng yếu.
Nếu cần so sánh, chọn các đoạn có yếu tố tương đồng.
Ngoài ra, bạn cũng cần loại bỏ dữ liệu không cần thiết hoặc gây nhiễu như Lời giới thiệu không liên quan; thông tin chung như tiêu đề, phần cảm ơn, danh sách tài liệu tham khảo và các dữ liệu không liên quan trực tiếp đến mục tiêu của bạn.
Sau khi đã lựa chọn dữ liệu xong, hãy đọc lại dữ liệu đã chọn để đảm bảo không bỏ sót thông tin quan trọng. Đọc kỹ lại các nội dung để tránh các cắt ghép dữ liệu không phù hợp khiến ý nghĩa bị sai lệch.
Nếu các đoạn dữ liệu quá dài có thể cấu trúc lại dữ liệu bằng các đoạn danh sách hay thứ tự rõ ràng để AI dễ đọc và dễ hiểu hơn.
Kiểm tra lại định dạng, sửa lỗi chính tả để đảm bảo AI sẽ hiểu chính xác nội dung dữ liệu
Mục tiêu: Phát hiện các điều khoản mâu thuẫn hoặc không rõ ràng.
Dữ liệu đầu vào:
Trích xuất phần điều khoản thanh toán, trách nhiệm hai bên, và điều khoản chấm dứt hợp đồng.
Cấu trúc lại dữ liệu:
Điều khoản 1: Thanh toán trong vòng 30 ngày sau khi ký hợp đồng.
Điều khoản 2: Bên thuê chịu trách nhiệm bảo trì tài sản.
Prompt gửi AI: "Phân tích các điều khoản trên và xác định rủi ro pháp lý hoặc mâu thuẫn giữa chúng."
Mục tiêu: Tìm các án lệ tương tự vụ việc hiện tại.
Dữ liệu đầu vào:
Mô tả bối cảnh vụ việc: “Tranh chấp đất đai liên quan đến quyền sử dụng đất giữa hai hộ gia đình, xảy ra tại địa phương có quy định đất nông nghiệp không được chuyển nhượng.”
Lọc từ khóa: “án lệ tranh chấp đất đai”, “quyền sử dụng đất nông nghiệp”.
Prompt gửi AI: "Tìm các án lệ trong vòng 10 năm qua tại Việt Nam có liên quan đến tranh chấp quyền sử dụng đất nông nghiệp."
Dữ liệu quá dài hoặc không liên quan: Dẫn đến kết quả đầu ra lan man, không trọng tâm.
Không xác định rõ mục tiêu: AI sẽ khó hiểu bạn muốn gì nếu mục tiêu không cụ thể.
Thiếu cấu trúc: Dữ liệu không có định dạng rõ ràng khiến AI phân tích sai hoặc không đầy đủ.
Kỹ năng chuẩn bị dữ liệu đầu vào đóng vai trò then chốt trong việc áp dụng AI vào ngành pháp lý. Bằng cách xác định rõ mục tiêu, chuẩn hóa dữ liệu, và kiểm tra kỹ lưỡng trước khi sử dụng, bạn sẽ tối ưu hóa khả năng của AI và đạt được kết quả chính xác, hiệu quả hơn trong công việc.
Hãy luyện tập những bước trên thường xuyên, và AI sẽ trở thành người trợ lý đắc lực trong hành trình pháp lý của bạn!