Kỹ năng đầu tiên chúng ta sẽ tìm hiểu trong bài học kỹ năng sử dụng AI trong ngành luật là kỹ năng xác định vấn đề và yêu cầu pháp lý. Đây là một kỹ năng quan trọng và cần thiết đầu tiên giúp AI phát huy tối đa hiệu quả khả năng của mình. Hãy cùng LOSA AI cùng bạn tự học AI và nghiên cứu về kỹ năng xác định vấn đề và yêu cầu khi áp dụng AI trong công việc pháp lý.
Đảm bảo AI hiểu đúng ngữ cảnh: AI không có khả năng tự nhận biết ngữ cảnh mà hoàn toàn phụ thuộc vào thông tin được cung cấp bởi người dùng. Do đó, sự rõ ràng trong việc xác định vấn đề sẽ giúp AI đưa ra phân tích chính xác và có giá trị.
Tối ưu hóa kết quả phân tích: Một vấn đề được xác định rõ ràng không chỉ giúp AI tập trung vào thông tin cần thiết, mà còn giúp tiết kiệm thời gian và nguồn lực trong quá trình phân tích. Điều này vô cùng quan trọng trong lĩnh vực AI luật, nơi mà tính chính xác và sự khớp đúng của thông tin là rất quan trọng.
Phòng tránh rủi ro pháp lý: Nếu không xác định đúng vấn đề, AI có thể bỏ sót các yếu tố quan trọng hoặc đưa ra phân tích sai, gây hậu quả nghiêm trọng. Đặc biệt trong ngành luật, sai sót có thể dẫn đến những hệ lụy pháp lý khó lường.
Kỹ năng xác định vấn đề và yêu cầu có thể được áp dụng trong nhiều tình huống khác nhau như:
Phân tích hợp đồng: Việc xác định loại rủi ro cần phân tích (rủi ro tài chính, nghĩa vụ pháp lý, điều khoản vi phạm) là rất quan trọng trong việc sử dụng AI trong ngành luật.
Tìm kiếm án lệ: Xác định loại tranh chấp và tiêu chí tìm kiếm là những hoạt động cần thiết để có được kết quả chính xác khi sử dụng AI pháp lý.
Soạn thảo tài liệu pháp lý: Xác định cấu trúc và nội dung cần có của tài liệu giúp cho quá trình soạn thảo diễn ra suôn sẻ và hiệu quả.
Để AI có thể giúp bạn đưa ra những phản hồi tốt, việc đầu tiên và quan trọng nhất là xác định rõ ràng mục tiêu cuối cùng mà bạn muốn đạt được. Điều này không chỉ giúp bạn định hình hướng đi mà còn đảm bảo rằng AI sẽ thực hiện được nhiệm vụ như mong muốn. Hãy tự đặt những câu hỏi cụ thể như:
"Tôi muốn AI giúp tôi giải quyết vấn đề gì?"
"Kết quả mà tôi mong đợi có độ chính xác nào?"
"Tôi cần AI trả lời chi tiết hay tổng quát?"
Khi bạn làm rõ những câu hỏi này, sẽ dễ dàng hơn để xác định những tiêu chí nào là cần thiết cho yêu cầu của mình.
Sau khi xác định được mục tiêu, bước tiếp theo là phân tích vấn đề mà bạn đang muốn giải quyết. Việc này bao gồm:
Liệt kê các yếu tố liên quan: Xác định tất cả các yếu tố có thể ảnh hưởng đến yêu cầu của bạn, từ dữ liệu đầu vào, cách sử dụng công nghệ AI, cho đến những người sử dụng cuối cùng.
Xác định phạm vi xử lý của AI: Hiểu rõ khả năng của AI trong việc xử lý các loại dữ liệu nào và trong những điều kiện nào. Có đủ dữ liệu cho AI vận hành không? Dữ liệu có đáng tin cậy và cụ thể không?
Khi hiểu rõ vấn đề, bạn cần chuyển đổi nó thành những yêu cầu cụ thể, rõ ràng để AI có thể hoạt động hiệu quả nhất. Điều này bao gồm việc mô tả:
Yêu cầu cụ thể: Bạn cần cung cấp chi tiết về những gì bạn muốn AI thực hiện, tránh những câu hỏi mơ hồ hay chung chung.
Ngữ cảnh cần thiết: Đưa ra các thông tin bổ sung có thể giúp AI hiểu rõ hơn về tình huống, cũng như các khía cạnh quan trọng mà bạn nghĩ có thể tác động đến kết quả.
Cuối cùng, trước khi chính thức yêu cầu AI thực hiện nhiệm vụ, hãy kiểm tra tính khả thi để đảm bảo rằng mọi thứ đã rõ ràng và sẵn sàng thực hiện:
Đảm bảo yêu cầu rõ ràng: Tất cả thông tin đã được diễn đạt một cách chính xác và dễ hiểu. Hãy tự đọc lại và đặt câu hỏi xem liệu bạn có dễ dàng hiểu thông điệp của mình không.
Kiểm tra dữ liệu: Đảm bảo rằng dữ liệu cung cấp là thành phần quan trọng giúp AI xử lý chính xác các yêu cầu của bạn, từ đó dẫn đến những kết quả hữu ích nhất.
Bằng cách tuân thủ những bước trên, bạn sẽ có thể tạo ra một chương trình AI hoạt động hiệu quả, đáp ứng đúng nhu cầu và mong đợi của bạn.
Mục tiêu: Tôi muốn AI giúp tôi xác định những rủi ro tiềm ẩn trong hợp đồng thuê nhà mà tôi chuẩn bị ký.
Câu hỏi cụ thể:
"Tôi muốn AI chỉ ra những điều khoản nào có thể dẫn đến tranh chấp trong tương lai?"
"Rủi ro nào có khả năng xảy ra nhất và cách bảo vệ tôi khỏi chúng là gì?"
"Tôi muốn AI phân tích chi tiết các quyền và nghĩa vụ của tôi trong hợp đồng."
Yếu tố liên quan:
Các điều khoản trong hợp đồng (tiền thuê, thời gian thuê, quy định về hủy hợp đồng, trách nhiệm sửa chữa,).
Thông tin về luật pháp địa phương liên quan đến hợp đồng thuê nhà.
Phạm vi xử lý của AI:
AI cần khả năng phân tích văn bản pháp lý và hợp đồng để đưa ra nhận định chính xác.
Dữ liệu cần thiết bao gồm hợp đồng thuê và các tài liệu pháp lý khác.
Yêu cầu cụ thể: "Hãy phân tích hợp đồng thuê nhà dưới đây và chỉ ra các điều khoản có khả năng gây rủi ro cho tôi, bao gồm nhưng không giới hạn ở các điều khoản về tiền thuê, trách nhiệm sửa chữa, và quyền hủy hợp đồng."
Ngữ cảnh cần thiết: "Tôi dự định thuê một căn hộ trong khu vực X và muốn đảm bảo rằng hợp đồng không có điều khoản bất lợi."
Đảm bảo yêu cầu rõ ràng: Tôi đã xác định rõ điều khoản cần phân tích và mô tả bệnh lý rủi ro. Tôi tự hỏi: "Liệu AI có thể hiểu rõ những gì tôi yêu cầu không?" Tôi tin rằng yêu cầu đã đủ cụ thể.
Kiểm tra dữ liệu: Hợp đồng thuê nhà đã được chuẩn bị và tôi đã chắc chắn rằng nó là phiên bản mới nhất và chính xác.
Mục tiêu: Tôi muốn AI tìm kiếm các án lệ liên quan đến tranh chấp lao động để sử dụng cho việc tư vấn pháp lý.
Câu hỏi cụ thể:
"Tôi muốn biết những án lệ nào đã được xây dựng để giải quyết tranh chấp lao động thường gặp."
"Tôi cần thông tin này có độ chính xác lẫn độ tiệm cận cao với trường hợp mà tôi đang xem xét."
"Có các phần nào trong án lệ mà tôi nên chú ý đến trong quá trình tư vấn không?"
Yếu tố liên quan:
Các quy định pháp lý liên quan đến lao động (như Luật lao động, quy định về hợp đồng lao động).
Danh sách những án lệ đã được phán quyết trong những năm gần đây.
Phạm vi xử lý của AI:
AI cần có khả năng tìm kiếm và phân tích các văn bản pháp lý cũng như các án lệ để đưa ra câu trả lời đúng.
Cần có cơ sở dữ liệu án lệ có sẵn để AI có thể hoạt động.
Yêu cầu cụ thể: "Hãy tìm kiếm các án lệ liên quan đến tranh chấp lao động trong năm năm qua và tóm tắt nội dung cũng như kết quả của các vụ án đó."
Ngữ cảnh cần thiết: "Tôi hiện đang làm việc với một vụ tranh chấp lao động giữa công ty X và nhân viên Y và cần thông tin để xây dựng lập luận pháp lý."
Đảm bảo yêu cầu rõ ràng: Tôi đã xác định rõ ràng loại thông tin tôi cần và mô tả nó một cách đầy đủ. Tôi đã tự hỏi: "Yêu cầu này có mèo đảm bảo rằng AI sẽ trả lời đúng không?" và tôi tin rằng mọi thông tin đã đầy đủ.
Kiểm tra dữ liệu: Tôi đã đảm bảo rằng AI có quyền truy cập vào cơ sở dữ liệu án lệ chính xác mà tôi cần.
Yêu cầu mơ hồ: Ví dụ: “Hãy kiểm tra hợp đồng này.” → Yêu cầu này quá chung chung, AI không biết cần kiểm tra điểm gì.
Không cung cấp ngữ cảnh: Ví dụ: “Phân tích điều khoản 7.” → Không rõ điều khoản này nằm trong bối cảnh nào, mục tiêu là gì.
Dữ liệu không rõ ràng hoặc không đủ: Dữ liệu bị lỗi, thiếu sót hoặc không liên quan khiến AI không thể xử lý chính xác.
Kỹ năng xác định vấn đề và yêu cầu là một yếu tố then chốt khi áp dụng AI trong công việc pháp lý. Để AI phát huy tối đa hiệu quả, người dùng cần phải hiểu rõ những gì họ cần, từ đó định hướng công việc và nguồn dữ liệu phù hợp. Việc xác định rõ ràng và chính xác vấn đề sẽ giúp các luật sư, chuyên gia trong ngành không chỉ tối ưu hóa quy trình làm việc mà còn giảm thiểu rủi ro pháp lý. Hãy nắm bắt cơ hội và bắt đầu nâng cao kỹ năng sử dụng AI trong ngành luật ngay hôm nay!