- 法律業界はデジタル化が進んでおらず、情報量が多いためにAI技術の適用範囲が広い
- AIの導入により、信頼性、バイアス、幻想といった問題が重要視されている
- AIツールのCEOはAIの信頼性について議論し、Stanfordの研究でAIチャットボットが法的クエリに対して幻想を起こす割合が高いことを指摘
- AIモデルの幻想は訓練データの特性によるものであり、データの取捨選択が重要
- 法的研究AIの品質と信頼性を向上させるために、RAG（Retrieval-Augmented Generation）という技術が重要視されている
AIの信頼性向上には、検索プロセスの改善が必要であり、特に事実検索（fact search）が重要であると述べられている
AI生成応答の信頼性を確認するために、AI検証フレームワークの導入が提案されている
法的、生成AIの進化により、品質と信頼性の向上が期待されている
AI技術の発展に伴い、品質と信頼性が向上することが重要であり、AI生成応答の信頼性を確認するためには新たな手法の導入が必要であると考えられます。