РОЛЬ ГЕНЕРАТИВНОГО ШІ В АВТОМАТИЗАЦІЇ ПІДГОТОВКИ ЮРИДИЧНИХ ДОКУМЕНТІВ: АНАЛІЗ ТОЧНОСТІ, ЕФЕКТИВНОСТІ ТА ЕТИЧНИХ АСПЕКТІВ
Анотація
Стаття присвячена дослідженню трансформаційного впливу генеративного штучного інтелекту (ШІ) на юридичну практику, зокрема на процес підготовки та аналізу юридичних документів. Предметом вивчення є сучасні моделі генеративного ШІ, їхні можливості, обмеження та ризики, повʼязані з їхнім впровадженням у юридичній сфері. Метою статті є аналіз поточного стану застосування генеративного ШІ для автоматизації юридичних завдань, виявлення ключових проблем, повʼязаних з точністю та надійністю згенерованих даних, та розробка гіпотетичної моделі для підвищення достовірності результатів. Для досягнення цієї мети були поставлені такі завдання: проаналізувати останні наукові дослідження та публікації, що оцінюють ефективність та точність великих мовних моделей (LLM) у юридичних завданнях; виокремити невирішену проблему забезпечення фактичної верифікації згенерованого контенту; сформулювати та обґрунтувати гіпотезу щодо покращення результатів базових досліджень шляхом впровадження гібридної архітектури. Дослідження базується на методах системного аналізу, порівняльного аналізу емпіричних досліджень, синтезу та моделювання. Проаналізовано базове дослідження щодо структурованого підходу до аналізу юридичних документів за допомогою ШІ, а також результати порівняльних тестів LLM та юристів-людей, виокремлено невирішену проблему забезпечення фактичної верифікації згенерованого контенту. Запропоновано гіпотезу, що інтеграція методів структурованого промптингу з архітектурою Retrieval-Augmented Generation (RAG), яка спирається на кураторську та динамічно оновлювану базу юридичних знань, може суттєво підвищити фактичну точність та надійність генерованих ШІ юридичних документів. Обґрунтовано цю гіпотезу, її формалізоване вираження та потенційний механізм імплементації та верифікації. Розкрито, що запропонований підхід не лише мінімізує ризик «галюцинацій» Ші, але й створює основу для розробки більш відповідальних та етичних інструментів, що посилюють, а не замінюють, професійні компетенції юристів.
Посилання
2. Terzidou K. Generative AI systems in legal practice: Offering quality legal services while upholding legal ethics. International Journal of Law in Context. 2025.
URL: https://www.cambridge.org/core/journals/international-journal-of-law-in-context/article/generative-ai-systems-in-legal-practice-offering-quality-legal-services-while-upholding-legal-ethics/34011A84AA58A2BAB556A406A4653A8D/ (дата звернення: 22.06.2025)
3. Braff D. AI is the future of law, but most legal pros aren't trained for it, a new report says. ABA Journal. 2025. URL: https://www.abajournal.com/web/article/ai-is-the-future-of-law-but-most-legal-pros-arent-trained-for-it-a-new-report-says/ (дата звернення: 22.06.2025)
4. Martin L., Whitehouse N., Yiu S., Catterson L. Perera R. Better Call GPT, Comparing Large Language Models Against Lawyers. arXiv preprint arXiv:2401.16212. 2024. URL: https://arxiv.org/abs/2401.16212/(дата звернення: 22.06.2025)
5. Baxter J. AI-driven legal tech trends for 2025. NetDocuments Blog. 2025. URL: https://www.netdocuments. com/blog/ai-driven-legal-tech-trends-for-2025/ (дата звернення: 22.06.2025)
6. Schwarcz D., Manning S., Barry P., Cleveland D., Prescott J., Rich B., Deakins O. AI-Powered Lawyering: AI Reasoning Models, Retrieval Augmented Generation, and the Future of Legal Practice. Learning Ecosystems. 2025. URL: http://danielschristian.com/learning-ecosystems/2025/05/22/ai-powered-lawyeringby-various-authors-other-legaltech-related-items/ (дата звернення: 22.06.2025)
7. Davenport M. Enhancing legal document analysis with Large Language Models: A structured approach to accuracy, context preservation, and risk mitigation. Scientific Research an Academic Publisher. 2025. URL: https://www.scirp.org/journal/paperinformation?paperid=141892/ (дата звернення: 22.06.2025)
8. Perlman A. The Legal Ethics of Generative AI. Suffolk University Law Review. 2024. URL: https://bpb-us-e1.wpmucdn.com/sites.suffolk.edu/dist/3/1172/files/2025/02/1FINAL_Perlman_Article_WDFF.pdf/ (дата звернення: 22.06.2025)
9. Donald D. Bias in AI Large Language Models: Risks and Remedies. GPSolo Magazine. 2025. URL: https://www.americanbar.org/groups/gpsolo/resources/magazine/2025-mar-apr/bias-ai-large-language-models-risks-remedies/ (дата звернення: 22.06.2025)
10. Johnston P. Retrieval-Augmented Generation (RAG): Towards a promising LLM architecture for legal work? Harvard Journal of Law & Technology: JOLT Digest. 2025. URL: https://jolt.law.harvard.edu/digest/retrieval-augmented-generation-rag-towards-a-promising-llm-architecture-for-legal-work (дата звернення: 22.06.2025)
11. Magesh V., Surani F., Dahl M., Suzgun M., Manning C., Ho D. Hallucination-Free? Assessing the Reliability of Leading AI Legal Research Tools. Journal of Empirical Legal Studies. 2025. URL: https://dho.stanford.edu/wp-content/uploads/Legal_RAG_Hallucinations.pdf/ (дата звернення: 22.06.2025)
12. Kankatala, V. Retrieval-Augmented Generation (RAG) in the legal industry. Acroplans Blog. 2024. URL: https://www.acroplans.com/retrieval-augmented-generation-rag-in-the-legal-industry/ (дата звернення: 22.06.2025)

Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution 4.0 International License.
ISSN 



