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通知法律实践：新泽西州律师使用人工智能的初步指南
人工智能 (AI) 是指能够做出预测、建议或决策的机器系统。人工智能系统使用机器和人类的输入来感知环境，通过自动分析将这些感知抽象为模型，并使用模型推理来制定选项。虽然各种形式的人工智能多年来一直被广泛使用，但生成人工智能 (Gen AI) 的出现——人工智能的一个子集，其中基于机器的系统根据从使用大型数据集训练得出的预测模型创建文本或图像——提升了法律和其他行业对人工智能的兴趣和使用。这些初步指南一般指人工智能，但某些条款主要涉及生成人工智能。人工智能与其他技术的不断融合表明，它的使用很快将不可避免，包括律师。虽然人工智能可能有很多好处，但它也带来了道德问题。例如，人工智能可以“产生幻觉”并产生令人信服但虚假的信息。这些情况需要对人工智能的道德使用进行临时指导，并且随着我们对人工智能的能力、局限性和风险的了解越来越多，可以制定更详细的指导方针。
生成式 AI 指南 – 律师
• GenAI 聊天机器人不是搜索引擎。它们不提供来自权威数据库的答案，而是根据收到的提示和“训练”过的数据，使用复杂的算法生成新文本。这意味着 GenAI 聊天机器人生成的输出是它预测的最可能的单词组合（基于它作为源信息保存的文档和数据）。但是，即使输出看起来令人信服，也可能并不正确。• 目前可用的 GenAI 聊天机器人似乎对新西兰法律或新西兰法院和法庭适用的程序要求的训练数据的访问有限。• 您收到的任何答案的质量将取决于 GenAI 聊天机器人的训练方式、训练数据的可靠性以及您与相关 GenAI 聊天机器人的互动方式，包括您输入的提示的“质量”。• 即使有最好的提示，输出也可能不准确、不完整、误导或有偏见。
律师会阻碍经济增长吗？来自美国 50 个州的新证据
过去三十年来，律师活动是否会阻碍经济增长一直是人们争论的焦点。证据通常集中在律师对国家增长率的影响上，得出的结论却截然相反。各国对定义和样本的分歧影响了这些辩论的部分内容。我们通过采用涵盖 2005 年至 2018 年期间的美国 50 个州的小组，并利用关于经济活动和谁被视为律师的广泛接受的变量，克服了许多这些问题。此外，我们使用了两种不同的律师活动衡量标准，发现律师人数的增加会降低人均实际经济增长。另外，我们还发现，律师人数的增加会降低人均实际收入水平。关键词：律师影响；交易成本；经济增长 JEL 分类：K0、K4、L0 1. 引言
RPC | 2023 年年度保险审查 - Global Access Lawyers
业务损失保险 2022 年，我们继续看到对业务中断索赔和疫情相关保险的追求。202135 Ontario Inc et al v Northbridge General Insurance 是安大略省上诉法院审理的第一起与 COVID-19 相关的业务损失保险案件。被保险人拥有七个日托地点，这些地点都投了财产和业务损失保险。由于疫情，所有七个日托中心在 2020 年 3 月至 6 月期间关闭了三个月，导致业务损失。被保险人持有其保险公司的商业保险单，其中包括一项特殊背书，以承保因疫情引起的业务损失，业务中断的责任限制为 50,000 美元。保险公司认为，其对这七个地点的全球总责任仅限于 50,000 美元。投保人提出申请，要求法院宣布每家托儿所的赔偿限额为 50,000 美元，这样他们就有权获得总计 350,000 美元的赔偿。法院裁定投保人胜诉，责任限额条款从整个保单的角度来理解，明确无误地意味着责任限额为每个托儿所 50,000.00 美元。
DEEP I V E - 国际律师协会
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人工智能时代的律师事务所（和律师）的未来
摘要 本文根据人工智能（“AI”）已经为法律服务领域带来的变化，探讨了律师和律师事务所的未来。第一部分简要介绍了人工智能在日常生活中的一些应用方式——从面部识别、医疗诊断到翻译服务。第二部分介绍了人工智能如何在六个主要领域改变提供法律服务的意义：诉讼审查；专业知识自动化；法律研究；合同分析；合同和诉讼文件生成；预测分析。第三部分探讨了这些人工智能驱动的法律服务的提供者是谁——通常是非律师法律服务提供商——以及这些提供者如何取代客户传统上从律师那里寻求的部分服务。第三部分还讨论了所有这些变化对律师个人未来角色的影响，特别是客户仍需要律师提供哪些服务：判断力、同理心、创造力和适应性。反过来，本部分探讨了这些变化对律师事务所的规模、形态、组成和经济模式意味着什么，以及这些变化对法律教育和律师培训的影响。第四部分确定了使用人工智能提供法律服务所引发的主要法律、道德、监管和风险管理问题。最后，在第五部分，本文探讨了除律师事务所之外谁将成为人工智能服务的可能提供者：法律出版商、大型会计师事务所和风险投资资助的企业。
探究律师与人工智能之间的合作关系
并在使用我们的 AI 驱动系统训练和评估模型以从文档中提取信息时调整他们的行为。我们试图了解我们的用户如何发展和建立他们的本体感觉，1 这指的是我们的身体位置和自我运动的感觉，与我们的 AI 驱动系统有关。为了帮助奠定我们的故事的基础，我们使用了两个舞者和他们互动的激励例子，因为他们都必须发展这种感觉才能成功跳舞。通过对从我们的用户群体中抽取的九名参与者进行半结构化访谈，我们试图了解他们如何学习训练我们的系统，改进其有效性，以及他们的行为如何随着时间的推移而改变。首先，我们首先描述我们的参与者在日常工作流程中使用的底层系统，以便为系统的功能提供足够的背景信息。然后，我们概述了我们的研究方法、人口统计和半结构化访谈的编码实践。在对访谈进行编码后，我们详细描述了从编码过程中收集到的各种高级见解，并使用舞蹈隐喻来帮助巩固这些见解。特别是，我们关注参与者如何学习训练系统，使用系统的误报和漏报来指导改进，并利用他们对系统的理解开始改进他们的文档注释策略以适应系统的行为。根据这些观察，我们提出了人类和人工智能合作系统设计的意义。
