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为什么“去试用”人工智能必须准确
作者：TrialView 首席执行官 Stephen Dowling。即使是最善意的纠纷律师，在某些时候也会遇到所谓的“超级英雄综合症”；那种获胜的本能......
来源:Artificial Lawyer作者：TrialView 首席执行官 Stephen Dowling。
即使是最善意的纠纷律师，在某些时候也会遇到所谓的“超级英雄综合症”；赢得官司并亲自赢得胜利的本能。这是一种诱人的幻想，并不是完全不健康的幻想，但它也可能会让人分心。
现实情况是，诉讼的成功是建立在更为平淡无奇的基础上的，是通过程序赢得的，没有程序，法庭的才华就毫无意义。尽早掌握材料并协调资源以查找和整理真正重要证据的法律团队更有可能在审判中取得成功。
现在，有了人工智能，方法已经改变了。但原理是一样的。为了使人工智能在诉讼中发挥作用，它需要建立在一个能够理解导致审判成功的严格流程的系统之上。如果没有这个，它可能会不准确。这比无用更糟糕。这是危险的。
有效的“去试用”人工智能是指流程驱动的准确性，跨越大量数据集，准确可靠地显示将导致成功的相关材料。最好的人工智能平台创建一个生态系统，让最聪明的法律头脑能够充分利用最新模型，并提供强化验证系统，了解诉讼工作流程，从而确保强有力的案件准备。
到目前为止的故事
几十年来，大量文档诉讼中的技术主要是简单的存储和检索。问题更多的是如何以可访问、可搜索的形式保存大量材料的最佳方式。这很好，但有很大的局限性。关键字搜索将找到包含特定术语的文档。它不会找到包含相邻术语或位于通信链中的文档，其重要性只有在上下文中阅读时才会变得明显。换句话说，传统搜索并不是为了细微差别而构建的。
AI 模型的现有限制
人工智能的准确性 – 第一要务
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