Varför AI hittar på paragrafer och domar
Obefintliga målnummer i inlagor har redan kostat flera advokater böter och rykte. Det handlar inte om illvilja från modellen, utan om hur språkmodeller fungerar. Den som förstår det vet varför ett enkelt „var exakt“ i prompten inte räcker, och varför AI behöver en verklig källa.

19 564 Lagar283 Rättspraxis3 802 Lagar med AI-förklaring
Hur en hallucination uppstår
En språkmodell tränas inte på fakta, utan på sannolika textfortsättningar. När du skriver „enligt Högsta domstolens dom med målnummer“ fyller modellen i något som ser ut som ett målnummer, eftersom den sett tusentals liknande mönster. Den har inget sätt att verifiera att avgörandet existerar. Samma gäller paragrafnummer, tidsfrister och lagtext.
Ju mindre data om ämnet modellen har sett, desto mer självsäkert hittar den på. Tjeckisk lagstiftning och rättspraxis är svagt representerade i träningsdata, så risken är störst just där. Ett svar på engelska eller tyska kan vara mer korrekt än ett svar på tjeckiska, vilket paradoxalt nog är den värsta kombinationen för tjeckiska jurister.
Vad hände när man litade på det
Det första kända fallet är från 2023 i New York, där advokater lämnade in en inlaga till domstolen med sex obefintliga avgöranden genererade av ChatGPT och fick böter. Sedan dess har liknande fall ökat i USA, Kanada, Storbritannien och Europa, och domstolar börjar kräva förklaringar om användning av AI. I det tjeckiska rättssystemet börjar de första fallen med inlagor med citat som inte går att spåra dyka upp.
Varför det inte räcker att säga till modellen „hitta inte på“
En instruktion i prompten minskar modellens benägenhet att skapa citat, men ger den inget att ersätta dem med. Modellen vägrar antingen att svara, svarar vagt, eller hittar på ändå. Den enda tillförlitliga lösningen är att ge den en källa att läsa från: denna princip kallas grounding, eller förankring.
Förankring fungerar genom att modellen innan den svarar gör en sökning i en verklig databas, får text tillbaka och svarar utifrån den. Citaten är då inte genererade utan kopierade från resultatet, inklusive en länk som du kan öppna.
Hur Europaius-konnektorn löser detta
- AI får resultat med målnummer, domstol, datum och URL till fulltexten. Den har ingen anledning att lägga till något själv.
- Verktyget för paragrafer returnerar den exakta lagtexten, så AI citerar inte ur minnet, inte heller för nummer och tidsfrister.
- Citeringssamband mellan bestämmelser är endast verifierade: konnektorn returnerar aldrig en länk som inte finns i författningstexten.
- När det inte finns något i korpuset säger konnektorn det. AI har då inget att hitta på utifrån och bör erkänna att källan saknas.
Ett arbetsflöde som i praktiken utesluter hallucinationer
Ställ frågor med ett explicit krav på källa. Låt AI först söka, sedan sammanfatta. Öppna varje citat du använder i dokumentet via länken. Vid centrala påståenden, fråga igen med en annorlunda formulerad fråga och se om samma svar kommer fram. Håll koll på vad AI har sökt efter; Europaius-konnektorn registrerar varje fråga kopplad till ditt konto, så att du kan gå tillbaka till researchen.
https://mcp.europaius.com/mcp
Vanliga frågor
Betyder konnektorn att AI aldrig mer gör fel?
Nej. Citaten kommer att vara verkliga, men AI kan välja ett irrelevant avgörande eller sammanfatta dess slutsats felaktigt. Länkarna är till för att du ska kunna kontrollera det.
Hittar Claude också på, eller bara ChatGPT?
Alla språkmodeller, utan undantag. De skiljer sig bara i grad. Lösningen är densamma för alla: ge dem en verifierad källa.
Hur vet jag att AI faktiskt använde konnektorn?
Både Claude och ChatGPT visar i svaret vilka verktyg som anropades och med vilken fråga. Om anropet saknas kommer svaret ur minnet.