عادةً ما تختبر الإدارات القانونية في المؤسسات والشركات الذكاء الاصطناعي بناءً على ثلاثة معايير رئيسية:
هل يمكن ائتمانه على المعلومات السرية والحساسة؟
هل يمكن تفسير استنتاجاته وتسبيبها قانونياً؟
وهل سيتسم أداؤه بالاتساق والموثوقية على نطاق واسع عبر المؤسسة؟
تُشكّل هذه الأسئلة صميم عمل ألكسندر لامبيرت. وبصفته كبير مهندسي الذكاء الاصطناعي وعالم البيانات في LEGALFLY، يتولى ألكسندر تحديد كيفية تفسير التعليمات، ومسار تدفق البيانات عبر المنصة، وكيفية تطبيق النماذج اللغوية الكبيرة (LLMs) على المهام القانونية الفعلية.
ويوضح قائلاً: "كل ما نبنيه يجب أن يكون مرتكزاً على البيانات، والمعرفة التخصصية العميقة، والتحليلات الدقيقة الموثوقة".
ملاحظة: إذا كان فريقكم القانوني بحاجة إلى التأكد من إمكانية تفسير مخرجات الذكاء الاصطناعي والدفاع عنها وتكرار نتائجها بدقة قبل اعتماد أي منصة — احجز عرضاً توضيحياً. سنوضح لكم بدقة كيف تتعامل LEGALFLY مع بياناتكم، ومصادر استنتاجاتها، ومدى اتساق أدائها عبر فريقكم بالكامل وعلى نطاق واسع.
من القطاع المصرفي الخاضع للتنظيم والرقابة إلى الذكاء الاصطناعي القانوني
قبل انضمامه إلى LEGALFLY، عمل ألكسندر في بنك KBC، أحد أكبر البنوك في بلجيكا، حيث تعاون مع الفرق القانونية وفرق البيانات والأمن السيبراني لدراسة حالات الاستخدام المبكرة للذكاء الاصطناعي التوليدي.
ويقول: "كنت مسؤولاً، بالتعاون مع الإدارة القانونية للمجموعة، عن بحث سبل خلق القيمة باستخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي عند ظهور نموذج GPT 3.5 لأول مرة".
وقد كشفت تلك التجربة بجلاء عن محدودية الحلول المطورة داخلياً في الشركات.
"هناك عدد هائل من مصادر البيانات الخارجية. وإذا تعين على كل مؤسسة معالجة هذا الحجم من المعلومات ذاتياً، فسيتطلب ذلك إنشاء قطاع كامل ومستقل. كما تُعد تجربة المستخدم وواجهة الاستخدام من الركائز الأساسية للنجاح، ولا تستطيع المؤسسات الكبرى دائماً منحهما الأولوية اللازمة لافتقارها إلى المرونة أو التركيز الكافي".
في ذلك الوقت، تعرف ألكسندر على منصة LEGALFLY. وعن ذلك يقول: "إن التطور السريع الذي شهدته LEGALFLY، وتطابقها الوثيق مع المنصة التي كنا نسعى لبنائها داخلياً، كان دافعاً حاسماً لانتقالي. كان الانضمام إلى فريق يكرس كامل تركيزه لتطوير الذكاء الاصطناعي القانوني يومياً خطوة منطقية تماماً".
وتسهم خبرته المكتسبة في مؤسسة خاضعة للرقابة التنظيمية الصارمة الآن في صياغة بنية LEGALFLY بما يتوافق مع المعايير التي تتطلبها الإدارات القانونية في كبرى المؤسسات والشركات.
للتعرف على كيفية استفادتكم من خدمات LEGALFLY، يُرجى حجز موعد للتحدث مع أحد خبرائنا.
الموثوقية والأمان في التعامل مع المعلومات الحساسة
تُعد السرية أمراً غير قابل للمساومة في العمل القانوني، وتنعكس خلفية ألكسندر في القطاع المالي الخاضع للتنظيم في التصميم الآمن لمنصة LEGALFLY.
ويشير إلى أن "البنوك تتعامل مع معلومات شديدة الحساسية والسرية". فالبيانات الشخصية لا تقتصر على المعرّفات المباشرة الواضحة؛ بل "إن الجمع بين المسمى الوظيفي وحالة طبية معينة يُعد أيضاً بيانات شخصية لدى شركات التأمين المصرفي". وهذه الدقة هي ما يوجه آليات إخفاء الهوية وإدارة البيانات الوصفية وسياسات الاحتفاظ وضوابط الرقابة الداخلية في المنصة.
تخضع جميع المستندات لعملية تجهيل تامة للهوية قبل بدء أي معالجة. حيث يتم استبعاد الأسماء والمسميات الوظيفية والمواقع الجغرافية والتوقيعات وأي تفاصيل تعريفية أخرى بمجرد إدخال البيانات. وبذلك، يقتصر تحليل النموذج على المحتوى المُجهّل فقط، مع إتاحة تحكم دقيق في الحقول والكيانات ومعرّفات السياق.
كما تعتمد الثقة على آلية تعلّم النظام. وهنا يؤكد ألكسندر بوضوح: "نحن لا ندرب النماذج على بياناتكم الخاصة، ولا نقوم بإجراء ضبط دقيق (Fine-tuning) باستخدامها نهائياً".
تتعلم LEGALFLY من التعليمات والإجراءات والمصادر القانونية المعتمدة والمحققة. ولا تتحول مستندات العملاء وموادهم بأي حال من الأحوال إلى بيانات لتدريب النماذج.
بالنسبة للمؤسسات الخاضعة لالتزامات سرية صارمة، يضمن هذا النهج حماية المعرفة الداخلية، ويدعم أعمال التدقيق والامتثال، ويحافظ على إمكانية التنبؤ بسلوك النظام ومخرجاته على نطاق واسع.
استدلال وتبرير قابل للتفسير ومستند إلى أحكام القانون
تبدأ قابلية التفسير من فهم السياق. وبالنسبة لألكسندر، فإن الاستدلال القانوني الدقيق يتطلب انطلاق النموذج من افتراضات صحيحة: مثل الاختصاص القضائي، والسياسات الداخلية، وحدود المخاطر المقبولة، ومعايير الصياغة القانونية المعتمدة.
"تستوعب النماذج اللغوية الكبيرة كل ما يُعرض عليها دفعة واحدة. وهذا يفرض ضوابط محددة على طريقة توجيهها وتقديم التعليمات إليها".
عند استخدام أدوات عامة مثل ChatGPT، قد تؤدي الأمثلة السلبية إلى مخرجات ملتبسة. "فإذا استعرضت بنداً وقلت 'لا تصغ بهذه الطريقة'، يظل النموذج يتعامل معه باعتباره عنصراً ذا صلة. لذا، فإن التعليمات الإيجابية والواضحة تعطي نتائج أفضل بكثير".
وللسبب ذاته، تكتسب مسألة تحديد الهوية المؤسسية أهمية بالغة. ففي الأدوات العامة، يبدأ كل استفسار دون سياق مسبق، وما لم يُعد المستخدم توضيح طبيعة مؤسسته واختصاصها القضائي ومستوى تقبلها للمخاطر، يعود النموذج تلقائياً إلى أنماط عامة.
وهذا ما لا يضطر مستخدمو LEGALFLY للقلق بشأنه، حيث تدمج المنصة الهوية المؤسسية ضمن بنيتها الأساسية. "يقوم المستخدمون برفع معلومات شركتهم، فنقوم باستخراجها وتكوين صورة متكاملة عن هوية المؤسسة والمستخدم، ليبقى هذا السياق حاضراً وملازماً لكافة المخرجات".
ومع الضبط الصحيح للهوية والمصادر والاختصاص القضائي، يصبح الاستدلال القانوني قابلاً للتتبع بدقة. حيث يمكن ربط المخرجات بمتطلب نظامي/تشريعي، أو سياسة داخلية، أو مكتبة بنود معتمدة، أو مصدر نشر قانوني معترف به.
يظل المبدأ الأساسي هو المبدأ الراسخ ذاته في تعلم الآلة: "المدخلات غير الدقيقة تؤدي إلى مخرجات غير دقيقة" (Garbage in, garbage out). وتهدف بنية LEGALFLY في المقام الأول إلى جعل المدخلات واضحة ومنظمة ومنهجية.
الموثوقية والاتساق على نطاق واسع عبر المؤسسة
تحتاج الإدارات القانونية في المؤسسات إلى أدوات تتسم نتائجها بإمكانية التنبؤ عبر مختلف المهام والمستخدمين والنطاقات الجغرافية. ولهذا الغرض صمم ألكسندر بنية المنصة لتلبي هذا التوقع بدقة.
تم بناء طبقة الذكاء الاصطناعي في LEGALFLY وفق تدفقات بيانات محكمة، ومصادر قانونية معتمدة ومحققة، وتعلّم سياقي منظم، وأطر صياغة مطالبات تحاكي بدقة ممارسات العمل القانوني الواقعي.
تعمل الفرق القانونية الداخلية بالاعتماد على نماذج مشتركة، وصيغ تعاقدية متكررة، ومحددات مخاطر معتمدة، ومسارات تدقيق وموافقة واضحة. وتعكس المنصة هذه الأنماط المؤسسية بدلاً من الاقتصار على العادات الفردية لكل مستخدم.
ونتيجة لذلك، تصبح المخرجات قابلة للتكرار والاعتماد؛ فالمراجعة القانونية المنجزة في اختصاص قضائي معين تُدار بنفس المنهجية والدقة عند تكرارها في اختصاص آخر، والقضية أو المعاملة التي يتولاها أحد المستشارين القانونيين تتبع نفس التسبيب والمنطق عند انتقالها إلى زميل آخر.
ويمثل هذا الاتساق للفرق القانونية ميزة جوهرية؛ إذ يجعل القرارات المدعومة بالذكاء الاصطناعي قابلة للدفاع عنها وتدقيقها وتكرار نتائجها بدقة. فالموثوقية عنصر أصيل مدمج في صميم المنصة وليست وليدة المصادفة.
ذكاء قانوني مصمم لواقع متطلبات كبرى المؤسسات
يتم تنفيذ جزء كبير من عمل ألكسندر في المستويات التقنية العميقة للبنية التحتية، إلا أنه يحدد بشكل حاسم طبيعة التجربة في واجهة الاستخدام: تعامل مسؤول مع البيانات السرية، واستدلال قانوني مرتبط بمعايير قابلة للتتبع والتحقق، ومخرجات تتسم بأعلى درجات الاتساق عبر كامل أقسام المؤسسة.
ويؤكد مجدداً: "كل ما نبنيه يجب أن يكون مرتكزاً على البيانات، والمعرفة التخصصية العميقة، والتحليلات الدقيقة الموثوقة".
يشكل هذا المبدأ حجر الأساس في الفلسفة الهندسية لمنصة LEGALFLY: ذكاء اصطناعي قانوني مصمم لتحقيق أعلى مستويات الأمان، وقابلية التفسير، والموثوقية، ومصاغ ليلائم الواقع العملي للفرق القانونية ويلبي المعايير الرفيعة التي تتطلبها مهامهم.
