人工知能（AI）の世界は急速に進化しており、特に生成AIツールの登場によってさらに加速しています。ChatGPTのような大規模言語モデル（LLMs）は、人間が生成したテキストと区別がつかない程度の品質でテキスト内容の認識と生成を要求する任意のタスクを自動化または迅速化する可能性を秘めています。これらのLLMは初期段階にあり、出力はしばしばコンテキストを欠いていて人間のレビューが必要です。しかし、モデルがより多くのデータで訓練されるにつれて、この状況は急速に改善されるでしょう。

法律業界においては、企業の法務部門および法律事務所の両方にとって、生成AIの使用例は豊富です。最も重要な短期的な機会は、内部プロセスの最適化にあります。例として、セキュリティ、コンプライアンス、商業契約に関する情報の要約などの周囲にリマインダーを生成すること; 既存のeDiscoveryソリューションに生成AIを組み込むこと; テンプレートの作成; および要約の作成があります。

新技術と同様に、LLMの使用に関連する影響は、法律業界において重要な関心事です。この技術の動作方法を深く理解し、最適な使用例を特定し、リスクを制限するための願望があります。プロンプトエンジニアリングと問題の形式化は、より訓練されたモデルへの道を築くこれらのプロセスをさらに探求する2つのエリアです。

プロンプトエンジニアリング

プロンプトエンジニアリングは、ユーザーがAIやLLMシステムに尋ねる質問を理解し、洗練させて最適な結果を得るプロセスを指します。質問を最適化する能力は、最小限のプロンプトでより良い出力を得るために重要です。ユーザーは、戦略的でなく質問を単に尋ねることが、一般的または誤った出力につながる可能性があることを見つけています。この分野の業界リーダーは、これらのプロンプトを整理するのに役立ち、先に述べた法的使用例でリスクを制限することが価値あることが証明されるでしょう。

質問を戦略的に尋ねる方法に関して、ベストプラクティスが明らかになっています。これには、ツールに特定のタスクを実行するか問題を解決するために何をしなければならないのかをユーザーに伝えるように促すこと、特定のフレームワークを問題に適用すること、または特定の職業の人間であるかのように行動することが含まれます。このようなプロンプトは、LLMを正しいデータに導き、よりパーソナライズされた結果を出力し、会話のスレッドを通じて時間の経過とともに洗練させるのに役立ちます。たとえば、「司法試験の家庭教師であるかのように行動する」というプロンプトを使用すると、ツールはこのエリアからのトレーニングデータを特に指南するでしょう。より多くのコンテキストを持つことで、ボットはよりカスタマイズされた回答を生成することができ、情報が誤って受信されるリスクを減らすことができます。

AIモデルの 急速な進化により、時間とともに必要なプロンプトが減少します。この傾向は続くだけでなく、システムがより高速に学習することを可能にします。進歩が進むにつれて、これらのシステムは自分自身のプロンプトを作成できるようになるかもしれません。プロンプトエンジニアリングでは、質問を作成するために使用される言語に強く焦点を合わせる必要があり、言語的な微妙ささえも出力を変更する可能性があります。一部の業界専門家は、これらの理由からプロンプトエンジニアリングの必要性は最初に理解されたほど重要ではないと考えています。現時点では、プロンプトエンジニアリングの最先端に立っているパートナーを持つことが、これらのツールを責任を持って使用し、問題の形式化などのより専門的なニーズに焦点を合わせるためのドアを開くのに役立ちます。

問題形式化

問題形式化は、AIシステムを制御および訓練する際に必要な実際のエリアであると一部のアナリストが考えているスキルです。これには、解決する必要がある問題をしっかりと把握することが求められます、それによって正しい入力を特定できます。このプロセスは、プロンプトエンジニアリングと異なり、特定のツールの機能に焦点を合わせて最適な質問を決定します。

プロンプトエンジニアリングと同様に、問題の形式化は進行中の分野です。このスキルを磨くためには、いくつかの能力が重要になります。これには、問題を簡潔に診断する能力、複雑な問題を分解する、問題を再構築する、およびAIシステムを指示するために必要な制約を考える能力が含まれます。複雑な法律問題においては、適切な専門知識と技術へのアクセスが必要です。

問題を明確に定義できるようになると、ユーザーはこれらのツールをよりよく指導できるようになり、プロンプトで固有の言語的な障害を軽減し、解決策を形式化する際に創造力とコントロールを維持できるようになるはずです。問題が明確に定義されていれば、プロンプトに使用される言語に関連する問題は、解決策に達する障壁としては機能しなくなります。これは、法律実務に固有の目標と一致しています – クライアントに最高の結果を得て、法的判断を最終的な解決策に保持しながら、最も効率的な方法でそれを実現します。“問題形式化アプローチ”がどのようにトレンドになるかどうかを見るのは面白いでしょう。

結論

現時点では、プロンプトエンジニアリングと問題形式化の両方の発展を監視することが重要です。問題に焦点を合わせることがより一般的になるとしても、プロンプトはAIツールをより効果的に使用するために持っておく価値のあ る資産のままであります。これらの二つのプロセスは将来的におそらく絡み合うでしょう。これらの分野で先駆者であるパートナーを持つことは、企業の法務部および法律事務所にとって適切なユースケースを決定し、戦略的になり、これらのツールを安全に使用し、市場性を維持することを可能にします。