الذكاء الاصطناعي يغرق محكمة مكان العمل في أستراليا. قد يكون أيضًا هو الإصلاح.
تقول محكمة مكان العمل في أستراليا إنها تغمرها الطلبات المقدمة من الأشخاص الذين يستخدمون الذكاء الاصطناعي عند تقديم القضايا. حلها؟ المزيد من الذكاء الاصطناعي.
وقال موراي فورلونج، المدير العام للجنة العمل العادل الأسترالية، في تقرير نُشر يوم الجمعة، إن عددًا متزايدًا من القضايا التي تم الإبلاغ عنها من خلال المحتوى الناتج عن الذكاء الاصطناعي يتم تقديمها إلى المحكمة، وهي في طريقها لزيادة عبء عملها بنسبة 70٪ على مدى السنوات الثلاث الماضية.
في جميع أنحاء العالم القانوني، نجح الذكاء الاصطناعي في خفض الحواجز التي تحول دون رفع القضايا. تتساءل مؤسسات مثل لجنة العمل العادل الأسترالية عما إذا كان بإمكانها مكافحة النار بالنار واستخدام الذكاء الاصطناعي لإدارة عبء العمل المتزايد.
وقال فورلونج إن ظهور أدوات الذكاء الاصطناعي التوليدية قد اقترن باختيار المزيد من الأشخاص تمثيل أنفسهم في القضايا، فضلاً عن قيود الميزانية وتحديات توفير الموارد.
وأضاف فورلونج: “هذه التأثيرات مجتمعة لها تأثير مباشر على قدرة اللجنة على تقديم خدمات حل النزاعات في الوقت المناسب وبكفاءة وفعالية للمجتمع”.
ولتحسين الكفاءة وخفض التكاليف، بدأت محكمة مكان العمل في أستراليا، والتي تحل النزاعات مثل الفصل التعسفي، في التحول إلى لحلول الذكاء الاصطناعي.
ويتضمن ذلك استخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي لأتمتة معالجة الحالات، وتطوير أداة الذكاء الاصطناعي للمساعدة في فحوصات الموافقة المسبقة للتطبيقات، ووكيل صوتي يعمل بالذكاء الاصطناعي للمساعدة في فرز مكالمات خط المساعدة.
إنها مشكلة تحدث على مستوى العالم. إن الاستخدام المتزايد للذكاء الاصطناعي في قضايا المحاكم المدنية الفيدرالية الأمريكية يضع عبئًا أكبر على المحاكم، وفقًا لورقة بحثية نشرها أناند شاه من معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا وجوشوا ليفي من جامعة جنوب كاليفورنيا في مايو.
كان أحد الحلول التي اقترحها شاه وليفي في الورقة هو تخفيف القواعد التي تمنع القضاة الفيدراليين من استخدام مساعدة الذكاء الاصطناعي لزيادة مستويات إنتاجيتهم.
لقد أثارت حالات قيام المحامين بتقديم وثائق تتضمن قضايا مزيفة ذعر العالم القانوني. ولمكافحة هلوسة الذكاء الاصطناعي، تعمل بعض الشركات الناشئة في مجال التكنولوجيا القانونية، مثل Harvey، مع قواعد بيانات قانونية مثل LexisNexis للحد من المعلومات التي يمكن لنماذجها اللغوية الكبيرة الوصول إليها.