世界中の裁判所は増加する事件数に圧迫されており、ロサンゼルスのパイロットプログラムは、AIが判事の判断を補助できるかどうかを試験し、負担を軽減できるかを模索している。ロサンゼルス高等裁判所は、Learned Handと呼ばれるAIツールを試験しており、申立書の要約、証拠の整理、民事事件の草案判決の作成を行っている。目的は、行政作業にかかる時間を短縮し、判事が法的分析や裁量を必要とする案件部分に集中できるようにすることだと、Learned Handの創設者兼CEOのシュロモ・クラッパーは_decrypt_に語った。
「私たちは、社会の現状において裁判所が非常に大きな負担にさらされている段階にいる」とクラッパーは述べた。「事件数は増加しているが、助けは来ていない」と付け加え、人工知能の進歩が「訴訟コストを大幅に下げている」と述べた。
AIは、提出書類の作成を容易にすることで裁判所への圧力を高めており、2026年2月の全国法律事務所フィッシャー・フィリップスの報告によると、提出書類は過去1年で4100件から6400件へと49％増加している。ロサンゼルス高等裁判所のパイロットプログラムでは、少人数の裁判官にLearned HandのAIシステムへのアクセスを提供し、受付から草案判決までの案件のパフォーマンスを試験している。
米国控訴裁判所の元司法法務官であり、パランティアの展開戦略担当者でもあるクラッパーは、2024年に設立されたLearned Handは、連邦判事の名前を冠し、過重な裁判所に「目的に特化した」AIツールを提供し、「雑務」を削減し、重要な事実や法的問題を浮き彫りにしながら、判断と裁量は人間の判事に残す設計だと述べた。
「このパートナーシップを通じて、新興技術を慎重に評価し、裁判官の効率的かつ効果的な支援にどのように役立つかを検討している」と、セゴビア・C・タピアII裁判長は声明で述べた。「はっきりさせておきたいのは、このツールは裁判官がケースファイルや情報をレビューし、関与する方法を向上させるかもしれないが、裁判の決定の神聖さ、独立性、公平性を置き換えたり、損なったりするものではないということだ。」
クラッパーは、裁判所向けAIの開発で最も難しいのは、テキスト生成ではなく、その出力を基礎となるケース資料や法的資料と照合し、検証することだと述べた。
「私たちの大規模言語モデルの費用の大部分は検証にかかっており、生成にはそう多くはない」とクラッパーは言った。「生成は簡単だ。誰でも何かを生成できるが、それが本当に信頼できるかどうかをどうやって確かめるのか？」
すでに高-profileな裁判例でAIの幻覚が浮上している。
2023年、ヒップホップグループ「フージーズ」の創設メンバー、プラカズレル・“プラス”・ミシェルの弁護団は、AIが虚偽の主張を含む結論弁論を作成し、政府の訴追の弱点を見落としたと主張した。同年、トランプ前大統領の弁護士マイケル・コーエンを代表する弁護士は、裁判所が検証できなかったため、引用された判例の印刷コピーを提出するよう命じられた。
クラッパーは、Learned HandはAI幻覚のリスクを減らすために、より限定された資料セットを中心に構築されていると述べた。オープンインターネットやランダムなデータセットから引き出すのではなく、定義された法的資料の範囲内で動作する。
その理由は、大規模言語モデルは訓練データの偏りを反映しやすく、Redditのようなプラットフォームからのアドバイスをエコーする例もあるからだとクラッパーは指摘した。Learned Handは、タスクを段階に分け、それぞれの段階を特定の機能を持つモデルに割り当てることで、その問題に対処している。
また、Learned Handは判事が技術的な訓練を受けなくても使えるように設計されている。
「クリックして操作するだけです」とクラッパーは言った。「プロンプトを入力する必要はありません。」
クラッパーは、判事の一日の多くはルーチン作業に費やされており、法的推論よりもそうした作業に時間を取られていると指摘し、AIは彼らが「判事の仕事により多くの時間を割き、雑務に費やす時間を減らす」ことを目的としていると述べた。
また、判事はAIの出力を鵜呑みにせず、ツールとその背後にいる企業の信頼性を証明する必要があると強調した。
「信頼せず、検証せよ」と彼は言った。「彼らは何も信用すべきではない。価値を示さなければならない。」
