كيف يتم استخدام الذكاء الاصطناعي لتصفية تأخر القضايا في لوس أنجلوس

باختصار

• محكمة لوس أنجلوس العليا تختبر ذكاء اصطناعي يُدعى Learned Hand لمساعدة القضاة في إعداد القضايا دون استبدال قرارات القضاء.
• يحذر الرئيس التنفيذي للشركة من أن الملفات القانونية المدعومة بالذكاء الاصطناعي ستغمر المحاكم بنمط “روبوتات مقابل روبوتات” إذا تُركت دون رقابة.
• يستخدم النظام مجموعة مغلقة من المواد القانونية وطبقات تحقق مصممة للكشف عن الهلوسة قبل أن يراها القاضي.

المدن حول العالم تتعرض لضغوط متزايدة بسبب تزايد عدد القضايا، ويأمل برنامج تجريبي في لوس أنجلوس في تغيير ذلك من خلال اختبار ما إذا كان يمكن للذكاء الاصطناعي مساعدة القضاة دون تحميلهم مسؤولية الحكم. تختبر محكمة لوس أنجلوس العليا أداة ذكاء اصطناعي تُدعى Learned Hand تلخص الطلبات، وتنظم الأدلة، وتولد مسودات الأحكام في القضايا المدنية. الهدف هو تقليل الوقت المستغرق في المهام الإدارية حتى يتمكن القضاة من التركيز على أجزاء القضية التي تتطلب تحليلًا قانونيًا وتقديرًا، قال مؤسس ومدير Learned Hand، شلومو كلابر، لـ ديكريبت.

قال كلابر: “نحن في مجتمع حيث المحاكم تحت ضغط هائل”. “تزداد أعباء القضايا، لكن لا يوجد مساعدة قادمة”، مضيفًا أن التقدم في الذكاء الاصطناعي “يخفض بشكل كبير تكلفة التقاضي”.  يزيد الذكاء الاصطناعي الضغط على المحاكم من خلال تسهيل إنتاج الطلبات، حيث ارتفعت الطلبات بنسبة 49% من 4100 إلى 6400 خلال العام الماضي، وفقًا لتقرير صادر عن شركة المحاماة الوطنية فيشر فيليبس في فبراير 2026. يتيح البرنامج التجريبي في محكمة لوس أنجلوس العليا لمجموعة صغيرة من الموظفين القضائيين الوصول إلى نظام الذكاء الاصطناعي Learned Hand لاختبار أدائه عبر القضية، من الاستلام إلى إصدار الأحكام المسودة.

قال كلابر، الذي كان سابقًا كاتب قانون قضائي لمحكمة الاستئناف الأمريكية واستراتيجي نشر مع شركة بالانتير، إن Learned Hand، التي تأسست في 2024 وسُميت على اسم قاضٍ اتحادي، صُممت لتزويد المحاكم المثقلة بأدوات ذكاء اصطناعي “مخصصة” تقلل من العمل الشاق من خلال إبراز الحقائق والقضايا القانونية الرئيسية مع ترك الحكم والسلطة للقاضي البشري. قال القاضي الرئاسي سيرجيو سي. تابيا الثاني في بيان: “مع هذه الشراكة، نقوم بتقييم دقيق للتقنيات الناشئة لتحديد كيف يمكن أن تدعم القضاة في العمل بكفاءة وفعالية أكبر”. “دعوني أوضح — على الرغم من أن هذه الأداة قد تعزز طريقة مراجعة القضاة للملفات والمعلومات، إلا أنها لن تحل محل، أو تضر، قدسية واستقلالية وحيادية اتخاذ القرارات القضائية.” قال كلابر إن الجزء الأصعب في تطوير ذكاء اصطناعي للمحاكم ليس في توليد النص، بل في التحقق من مخرجات الذكاء الاصطناعي مقابل المواد القانونية الأساسية والمصادر القانونية. قال كلابر: “معظم تكلفة نموذج اللغة الكبير لدينا تكون في التحقق، وليس في التوليد”. “التوليد سهل. يمكن لأي شخص أن يولد شيئًا، لكن كيف تتأكد من أنه موثوق حقًا؟” ظهرت هلوسات الذكاء الاصطناعي بالفعل في قضايا محكمة بارزة. في 2023، زعم فريق الدفاع عن براكا زريل “براس” ميشيل، أحد مؤسسي مجموعة الهيب هوب الفوجيز، أن ذكاء اصطناعي ساعد في كتابة حجة ختامية تضمنت ادعاءات تافهة وأخفق في كشف نقاط ضعف في قضية الحكومة ضده. وفي نفس العام، أمر قاضٍ اتحادي المحامين الذين يمثلون المحامي السابق لترامب، مايكل كوهين، بتقديم نسخ مطبوعة من القضايا المذكورة بعد أن عجزت المحكمة عن التحقق منها. قال كلابر إن Learned Hand مبني على مجموعة أضيق من المواد المصدرية لتقليل خطر هلوسات الذكاء الاصطناعي. بدلاً من الاعتماد على الإنترنت المفتوح أو مجموعات البيانات العشوائية، يعمل النظام ضمن مجموعة محددة من المواد القانونية.

السبب هو أن نماذج اللغة الكبيرة يمكن أن تعكس التحيزات الموجودة في بيانات تدريبها، مشيرًا إلى أمثلة على تكرار الذكاء الاصطناعي لنصائح من منصات مثل Reddit، قال كلابر. يعالج Learned Hand ذلك عن طريق تقسيم المهام إلى خطوات وتعيين كل خطوة لنموذج بوظيفة محددة. كما أن Learned Hand مصمم بحيث لا يحتاج القضاة إلى تدريب تقني لاستخدامه. قال كلابر: “إنه مجرد نقرة ونقر”. “لا يحتاجون إلى أي أوامر.” جادل كلابر بأن جزءًا كبيرًا من يوم القاضي يُقضى في المهام الروتينية بدلاً من التفكير القانوني، وأن الذكاء الاصطناعي يهدف إلى تمكينهم من “قضاء وقت أكثر في عمل القاضي وأقل في العمل الشاق.” قال كلابر إن على القضاة عدم الاعتماد على مخرجات الذكاء الاصطناعي بشكل أعمى، وأن الأدوات والشركات التي تقف وراءها بحاجة لإثبات موثوقيتها. قال: “أفضل أن أقول، لا تثق، بل تحقق”. “لا ينبغي أن يثقوا بأي شيء. يجب أن يثبتوا قيمته.”