Miksi tekoäly keksii pykäliä ja tuomioita
Olemattomat diaarinumerot oikeudenkäyntiasiakirjoissa ovat jo maksaneet monelle asianajajalle sakkoja ja mainetta. Kyse ei ole mallin pahantahtoisuudesta, vaan siitä, miten kielimallit toimivat. Kun tämän ymmärtää, tietää myös, miksei pelkkä ohje "ole tarkka" riitä ja miksi tekoälylle on annettava todellinen lähde.

57 119 Lait8 951 Oikeuskäytäntö3 549 Lait tekoälyselityksin
Miten hallusinaatio syntyy
Kielimalli ei opi faktoja, vaan tekstin todennäköisiä jatkoja. Kun kirjoitat "korkeimman oikeuden ratkaisun mukaan, diaarinumero", malli täydentää jotain, joka näyttää diaarinumerolta, koska se on nähnyt tuhansia vastaavia kaavoja. Sillä ei ole keinoa varmistaa, että ratkaisu on olemassa. Sama pätee pykälänumeroihin, määräaikoihin ja säännösten sanamuotoon.
Mitä vähemmän aineistoa mallilla on aiheesta ollut käytettävissä koulutuksessa, sitä itsevarmemmin se keksii asioita. Tšekin lainsäädäntö ja oikeuskäytäntö ovat koulutusaineistoissa heikosti edustettuina, joten juuri niiden kohdalla riski on suurin. Englanninkielinen tai saksankielinen vastaus voi olla tarkempi kuin tšekinkielinen, mikä on tšekkiläisille juristeille paradoksaalisesti pahin mahdollinen yhdistelmä.
Mitä tapahtui, kun tähän luotettiin
Ensimmäinen tunnettu tapaus on vuodelta 2023 New Yorkista, jossa asianajajat toimittivat tuomioistuimelle asiakirjan, jossa oli kuusi ChatGPT:n generoimaa olematonta ratkaisua, ja saivat sakot. Siitä lähtien vastaavia tapauksia on ilmennyt lisää Yhdysvalloissa, Kanadassa, Isossa-Britanniassa ja Euroopassa, ja tuomioistuimet ovat alkaneet vaatia ilmoitusta tekoälyn käytöstä. Tšekkiläisessä ympäristössä on ilmaantunut ensimmäisiä tapauksia, joissa asiakirjoissa on lainauksia, joita ei voida jäljittää.
Miksi ei riitä sanoa mallille "älä keksi"
Ohje kehotteessa vähentää mallin taipumusta luoda lainauksia, mutta ei anna sille mitään, millä korvata niitä. Malli joko kieltäytyy vastaamasta, vastaa epämääräisesti tai keksii silti jotain. Ainoa luotettava ratkaisu on antaa sille lähde, josta se voi lukea: tätä periaatetta kutsutaan groundingiksi eli ankkuroinniksi.
Ankkurointi toimii niin, että malli kutsuu ennen vastaamista hakua todellisesta tietokannasta, saa tekstin ja vastaa sen perusteella. Lainaukset eivät tällöin ole generoituja, vaan kopioituja hakutuloksesta, mukaan lukien linkki, jonka voit avata.
Miten Europaius-liitäntä ratkaisee tämän
- Tekoäly saa hakutulokset diaarinumeroineen, tuomioistuimineen, päivämäärineen ja URL-osoitteineen täyteen tekstiin. Sillä ei ole syytä keksiä mitään lisää.
- Pykälähakutyökalu palauttaa sanatarkan tekstin, joten tekoäly ei siteeraa muistista edes numeroiden ja määräaikojen kohdalla.
- Säännösten väliset viittaussuhteet ovat vain varmennettuja: liitäntä ei koskaan palauta viittausta, jota säädöksen tekstissä ei ole.
- Kun korpuksesta ei löydy mitään, liitäntä ilmoittaa siitä. Tekoälyllä ei silloin ole mistä keksiä, ja sen tulisi myöntää, että lähde puuttuu.
Työskentelytapa, joka käytännössä eliminoi hallusinaatiot
Kysy nimenomaisesti lähdettä vaatien. Anna tekoälyn ensin hakea tieto, sitten tiivistää se. Avaa jokainen asiakirjassa käyttämäsi lainaus linkin kautta. Kysy keskeisten väitteiden kohdalla uudelleen eri tavoin muotoillulla kysymyksellä, tuleeko sama vastaus. Ja pidä kirjaa siitä, mitä tekoäly on hakenut; Europaius-liitäntä tallentaa jokaisen kyselyn tilillesi, joten haku on mahdollista palauttaa mieleen myöhemmin.
https://mcp.europaius.com/mcp
Usein kysytyt kysymykset
Tarkoittaako liitäntä, ettei tekoäly enää koskaan tee virhettä?
Ei. Lainaukset ovat todellisia, mutta tekoäly voi valita epärelevantin ratkaisun tai tiivistää sen johtopäätöksen väärin. Linkkien tarkoitus on, että voit tarkistaa asian itse.
Keksiikö myös Claude, vai vain ChatGPT?
Kaikki kielimallit, poikkeuksetta. Vain aste vaihtelee. Ratkaisu on kaikilla sama: antaa niille varmennettu lähde.
Miten tiedän, että tekoäly todella käytti liitäntää?
Sekä Claude että ChatGPT näyttävät vastauksessaan, mitä työkaluja ne kutsuivat ja millä kyselyllä. Jos kutsua ei näy, vastaus on muistista.