מה הכלי עושה בחוזה
בבדיקת חוזים הכלי קורא את החוזה ומסמן את הקטעים שאדם צריך לבחון בעיון. כך הגדירו את המשימה חוקרי מאגר CUAD, שפורסם ב-2021: להדגיש בחוזה את החלקים החשובים לבדיקה אנושית. חוות הדעת האתית של לשכת עורכי הדין האמריקאית (ABA) מיולי 2024 מונה את בדיקת החוזים, בדיקת הנאותות, סקירת מסמכים וניסוח חוזים ומכתבים בין המשימות שבהן כלים של בינה מלאכותית יוצרת עשויים לסייע לעורכי דין. ועדת האתיקה הארצית של לשכת עורכי הדין בישראל מצביעה על יתרון דומה — סיוע ביצירת טיוטות ובהצפת נושאים רלוונטיים לכל תחום — ומדגישה שעורך הדין צריך להתייחס לתוצרים כאלה כטיוטות בלבד. בשני המקרים הכלי מציע, והאחריות המלאה נשארת אצל עורך הדין.
איך מלמדים מכונה לקרוא חוזה: מאגר CUAD
כדי לאמן ולבחון מודלים במשימה הזו צריך חוזים שמומחים סימנו בהם את החלקים החשובים, ומומחים כאלה יקרים. מאגר CUAD (Contract Understanding Atticus Dataset), שפרסמו דן הנדריקס ועמיתיו, נבנה בעזרת עשרות מומחים משפטיים מארגון The Atticus Project וכולל יותר מ-13,000 סימונים. המאמר הוצג בכנס NeurIPS 2021, ומצא שביצועי מודלי ה-Transformer במשימה היו אז בראשית דרכם, ושהם תלויים מאוד בתכנון המודל ובגודל מאגר האימון. המאגר קודם להשקת ChatGPT בנובמבר 2022, ולכן ממצאיו מתארים את נקודת הפתיחה של התחום ולא את מצבם של הכלים המסחריים היום.
הזיה משפטית: גם כלים ייעודיים טועים
הסיכון המוכר ביותר הוא הזיה — טקסט שגוי שנאמר בביטחון. במחקר של RegLab ומכון HAI באוניברסיטת סטנפורד, שפורסם כטיוטה במאי 2024, נבחנו כלי מחקר משפטי של LexisNexis ושל Thomson Reuters על יותר מ-200 שאלות משפטיות פתוחות שנבנו מראש. הכלים טעו פחות ממודל כללי כמו GPT-4, אבל Lexis+ AI ו-Ask Practical Law AI הפיקו מידע שגוי ביותר מ-17% מהמקרים, ו-AI-Assisted Research של Westlaw ביותר מ-34%. החוקרים מצביעים על סוג שגיאה ערמומי במיוחד: תשובה שמתארת נכון את הדין אבל מפנה למקור שאינו תומך בה. אלה כלי מחקר משפטי ולא כלי בדיקת חוזים, ולכן המספרים אינם עוברים אוטומטית לתחום אחר; הלקח שהחוקרים מדגישים הוא שאחזור מסמכים ושילובם בתשובה (RAG), השיטה שעליה נשענו הכלים שנבדקו, אינו מבטל הזיות.
סודיות: מה מותר להזין לכלי
חוזה של לקוח הוא מידע חסוי. חוות הדעת של ה-ABA, Formal Opinion 512 מ-29 ביולי 2024, מתייחסת במיוחד לכלים שממשיכים ללמוד מהמידע שמוזן להם: מאחר שכלים רבים כאלה עלולים להוביל לחשיפת מידע על ייצוג הלקוח, נדרשת הסכמה מדעת של הלקוח לפני הזנת מידע כזה, ונוסח הסכמה סטנדרטי וגורף אינו מספיק. בישראל פרסמה ועדת האתיקה הארצית ב-7 במאי 2024 גילוי דעת מקדים (החלטה את/60/24), שמבחין בין כלים גנריים הפתוחים לציבור לבין מערכות סגורות שמשמשות רק את עובדי המשרד. לגבי המערכות הפתוחות ההמלצה היא, ככלל, לא להזין חומרים סודיים, מסמכים שאינם פומביים או מידע אישי כמשמעותו בחוק הגנת הפרטיות, גם אחרי מחיקת שם ומספר זהות, ולהשתמש בהן לשאילתות כלליות בלבד. שימוש במידע אישי של לקוח במערכת פתוחה מחייב, לפי הוועדה, הסכמה כתובה ומפורשת, ולא הסכמה כוללת. מערכת סגורה עדיפה, אך גם בה הוועדה ממליצה על זהירות יתרה.
חובת הבדיקה של עורך הדין
שני המסמכים מטילים את הבדיקה על עורך הדין. לפי ה-ABA, הסתמכות לא ביקורתית על תוכן שהפיק כלי כזה מסוכנת, ומידת הבדיקה העצמאית הנדרשת תלויה בכלי ובמשימה: סקירת מסמכים דורשת בדיקה רבה יותר משימוש בכלי להעלאת רעיונות, והכלי אינו יכול להחליף את שיקול דעתו של עורך הדין. ועדת האתיקה הישראלית כותבת שלפני שימוש בפלט על עורך הדין לבדוק אותו באופן פרטני ומדוקדק, ובמידת הצורך לאמת אותו מול אסמכתאות חיצוניות, ושעורך דין שהסתמך על פלט בלי לאמת אותו עלול להיחשב כמי שהפר את חובת הנאמנות והמסירות ללקוחו. ה-ABA מוסיפה היבט כספי: עורך דין שמחייב לפי שעות רשאי לחייב רק על הזמן שעבד בפועל.
מעמד המסמכים: הנחיה ולא חוק
חשוב להבחין במעמדם של המסמכים. חוות הדעת של ה-ABA מפרשת את כללי ההתנהגות המקצועית לדוגמה של הארגון, ומציגה את עצמה כהכוונה כללית שתידרש לעדכון ככל שהכלים יתפתחו. גילוי הדעת הישראלי מגדיר את עצמו "מקדים וראשוני", וקובע שאין בו כדי למצות את הכללים האתיים החלים על עורכי דין. מסגרת NIST לניהול סיכונים של בינה מלאכותית יוצרת (NIST AI 600-1, יולי 2024), שנועדה לשימוש וולונטרי, מונה "קונפבולציה" — תוכן שגוי שנאמר בביטחון — בין הסיכונים של הטכנולוגיה. אף אחד מהמסמכים האלה אינו מדרג כלים מסחריים או קובע רף דיוק שכלי לבדיקת חוזים צריך לעמוד בו; הם עוסקים בחובותיו של מי שמשתמש בכלי.