Fiducia e Trasparenza nell’Intelligenza Artificiale per la Litigazione

Esperti nell’Era degli Algoritmi: Fiducia e Trasparenza nella Litigazione Assistita dall’IA

Introduzione

Gli esperti hanno un ruolo cruciale nell’influenzare l’esito di controversie legali complesse. È essenziale che portino la conoscenza e l’esperienza necessarie per ogni caso. Con il crescente uso dell’intelligenza artificiale (IA) e del machine learning, gli esperti si trovano a dover decidere se utilizzare queste tecnologie per supportare il proprio lavoro.

Rischi per gli Esperti nell’Uso dell’IA

L’IA presenta rischi significativi per l’industria legale, specialmente riguardo a come gli esperti possono utilizzare questa tecnologia nel loro lavoro. Le incertezze riguardo all’affidabilità delle conclusioni fornite da strumenti di IA sono preoccupanti. Le corti cercano trasparenza e ripetibilità nei processi IA, che spesso operano come “scatole nere”. Ciò crea difficoltà per la validazione delle conclusioni raggiunte con l’ausilio dell’IA.

Un’altra sfida è la suscettibilità dell’IA a errori e riferimenti falsi, che ha portato a sanzioni per avvocati che si sono affidati a informazioni generate dall’IA.

Proposta di Regola di Prova 707

Per affrontare le vulnerabilità dell’IA, è stata proposta la Regola di Prova 707, che riguarda l’ammissibilità delle “prove generate da macchine”. Questa regola richiede che la parte che presenta la prova dimostri che l’output dell’IA è basato su fatti sufficienti e metodologie affidabili.

Conclusione: Il Futuro Imminente dell’IA e della Testimonianza degli Esperti

Il percorso futuro per la testimonianza degli esperti richiede un equilibrio tra innovazione tecnologica e standard rigorosi di affidabilità ed etica. L’IA non sostituirà gli esperti nel prossimo futuro, poiché le questioni legali sono spesso complesse e sfumate. Se la Regola 707 sarà adottata, è probabile che ci siano sfide da parte degli avvocati riguardo all’uso dell’IA da parte degli esperti, aumentando la qualità del lavoro e richiedendo revisioni critiche da parte degli esperti stessi.

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