在ecover中使用ChatGPT及生成式AI
📑目錄
- 人工智慧在ecovery中的應用
- 大型語言模型的概念
- 運用AI作為執行小時兼具效率的範例
- 確定相關性或回應性
- 針對個人識別資訊進行自動追蹤
- 文件翻譯
- 創建時間軸和事件追蹤表
- 裁決的同意與對於AI在ecovery中的法律適用性
- Lex提供的解決方案和資源
📝人工智慧在ecovery中的應用
人工智慧(AI)的進步對於ecovery和數位取證領域具有重大影響。特別是近年來,生成式AI模型和對話AI模型(如GPT)的出現,為自動化許多ecovery任務提供了可能。本節將討論AI在ecovery中的應用,並介紹一些具體的示例。
🔍大型語言模型的概念
在討論AI在ecovery中的應用之前,我們首先需要了解大型語言模型的概念。大型語言模型是基於廣泛的文本資料和數據訓練的AI系統,能夠以接近人類的方式生成文本和答案。它們使用統計方法進行訓練,並能夠做出相當細緻和複雜的推論。
生成式AI或生成性AI是描述這種AI模型的另一個術語。它不僅可以處理文字,還可以處理圖片和繪畫等多種形式的輸入。這些模型都是基於神經網絡,試圖模仿人腦的運作方式,使用神經元和神經網絡來進行程序化,以達到模擬人類思維的目的。
🚀運用AI作為執行時兼具效率的範例
讓我們來看一些運用AI模型的具體案例,看看它們如何幫助加速ecovery過程並更好地構建案件。
⚖️確定相關性或回應性
第一個案例是使用AI模型來確定文件與特定主題的相關性或回應性。我們可以構建一個指示,要求AI根據特定主題回答“是”或“否”,還可以評估其對該評估的信心程度。此外,我們還可以要求AI提供對其之前做出的評估的簡要摘要。這可以為我們提供有關文件相關性的重要洞察,並幫助我們快速確定是否需要更進一步的審查。
🔒針對個人識別資訊進行自動追蹤
第二個案例是使用AI模型自動追蹤個人識別資訊(PII)。我們都曾經遭遇過因尋找並清除數據集中的PII而需要花費大量時間和精力的情況。但現在,我們可以利用AI模型進行PII的自動識別和追蹤。我們只需構建一個提示,要求AI識別特定類型的PII,例如電子郵件地址、社會安全號碼和電話號碼等。AI模型將為我們提供一份清單,其中包含我們需要關注的獨特PII。與傳統方法相比,這將極大地節省時間和精力。
🌐文件翻譯
第三個案例是使用AI模型進行文件翻譯。有時候,我們很幸運在收集階段就知道我們將處理大量的外語文件。有了Lexe的"As",我們可以批量處理外語文件並將其翻譯成英文,或者根據需要逐個翻譯。這使我們可以更快速地進行審查,然後進入下一個文件。
📅創建時間軸和事件追蹤表
下一個案例是使用AI模型快速創建時間表和事件追蹤表。我們都曾經被要求創建時間軸或事件追蹤表,無論是為了尋找關鍵事件還是規劃案件戰略,這都是一項耗時的工作。但現在,我們可以使用Lexe的生成式AI模型進行自動創建。我們只需構建一個提示,要求AI根據特定文檔提取關鍵日期和事件。AI模型將為我們提供一份時間軸或事件追蹤表,可以節省大量時間和工作。
以上只是一些使用AI模型的範例,它們展示了AI在ecovery領域的潛力。這將使企業和法律助理能夠更快地處理大量文件並在案件中實現更好的結果。
⚖️裁決的同意與對於AI在ecovery中的法律適用性
對於AI在ecovery中的使用,裁決策界通常會適用於既有的技術輔助審查(TAR)案例法。法院傾向於支持TAR的使用,並把它視為一種技術輔助審查,與使用生成式AI在案件中的使用一樣。然而,法院通常不願進行具體的命令或要求特定的目標,而是更偏向於遵從有關電子證據的指示和協議。法院對於TAR的使用也始終將注意力放在TAR的輸出和測試上,以評估其在審查中的有效性。這是合理的,因為在ecovery過程中,我們不能測量AI模型的絕對準確性,但可以對其準確性進行測試和分析。
至於AI在自動分類方面的使用,法院通常會對使用與生產相關的其他工具和方法進行審查。在這種情況下,法院通常會關注統計測試和樣本測試,以評估AI模型是否被適當地訓練和是否適合生產。這些測試和審查是確保案件中ecovery準確性的一種方法。
總結來說,AI在ecovery中的使用應該與現有的TAR案例法相一致。法院對於對於AI應用於自動分類的案件也會和以往一樣進行評估並適當地制定審查要求。
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