מאמר עבודה של ארבעה חוקרים מאוניברסיטת מינסוטה מציע הסבר אחר לפער בין יכולות ה-AI לבין השינוי המוגבל בעבודה המשפטית בפועל. לטענתם, הבעיה המרכזית איננה רק שהמודלים טועים, אלא שעורכי דין מתקשים להבין לעומק את מה שהמודל כותב כשהשאלה מורכבת או לא מוכרת להם.
מי כתב ומה הטענה
המאמר, Thinking Like a Lawyer in the Age of Generative AI: Cognitive Limits on AI Adoption Among Lawyers, נכתב על ידי Daniel Schwarcz, פרופסור בפקולטה למשפטים של אוניברסיטת מינסוטה, יחד עם Brett McDonnell, Debarati Das ו-Dongyeop Kang. Kang הוא פרופסור עוזר למדעי המחשב באוניברסיטה ומנהל במשותף את קבוצת עיבוד השפה הטבעית שלה.
נקודת המוצא של המאמר היא פער מוכר: מבחינה טכנית, מודלי שפה יכולים כבר היום לבצע חלקים משמעותיים מהעבודה המשפטית, אבל אופן העבודה במשרדים כמעט לא השתנה. ההסבר הרווח הוא הזיות, כלומר החשש מתשובות שגויות וממקורות מומצאים. החוקרים לא מבטלים את ההסבר הזה, אבל מציעים הסבר משלים.
הקושי להבין, לא רק לבדוק
לפי המאמר, כשעורך דין מקבל מ-AI תשובה לבעיה משפטית מורכבת או לא מוכרת, הוא נתקל בקושי מובחן להבין אותה לעומק. מכאן נפגעת לא רק היכולת להעריך אם התשובה נכונה, אלא גם משימות שנבנות עליה: ייעוץ ללקוח, התאמת טיעון לנסיבות, ושילוב של כמה סוגיות לתמונה אחת.
החוקרים טוענים שהקושי חמור במיוחד אצל עורכי דין צעירים ובעלי ניסיון מועט, ושהוא עשוי לשקף מאפיינים יסודיים של האופן שבו בני אדם חושבים משפטית. המשמעות, לשיטתם, היא שמדובר במגבלה מתמשכת על הסתגלות המקצוע, ולא בבעיה שתיעלם כשהמודלים ישתפרו ויפסיקו לטעות.
ההקשר: מחקר אמפירי על תהליכי עבודה משפטיים
המאמר נשען על קו מחקר רחב יותר של אותה קבוצה. באפריל 2025 פרסמו Das, Kang, Schwarcz, McDonnell וחוקרים נוספים את LawFlow, מאגר נתונים שמתעד תהליכי עבודה משפטיים מלאים של סטודנטים למשפטים שעברו הכשרה, על בסיס תרחישים של הקמת תאגידים עסקיים. בהשוואה בין תהליכי עבודה אנושיים לכאלה שהפיקו מודלי שפה, נמצא שאנשים עובדים באופן מודולרי ומסתגל, בעוד שהמודלים עובדים באופן סדרתי וממצה יותר, עם פחות תשומת לב להשלכות בהמשך הדרך. אנשי המקצוע שהשתתפו העדיפו AI בתפקיד תומך, כמו סיעור מוחות, איתור נקודות עיוורות והצעת חלופות, ולא כמי שמבצע תהליך מורכב מתחילתו ועד סופו.
מה זה אומר למשרדים
הטענה המרכזית רלוונטית לכל משרד שמעביר משימות ניתוח לעורכי דין צעירים עם כלי AI ביד. אם הצוואר הצר הוא ההבנה של מי שקורא את הפלט, אז בקרת איכות שמתמקדת רק באימות ציטוטים ומקורות לא תספיק. מדובר במאמר עבודה שפורסם ב-SSRN, והוא מציג טיעון של החוקרים ולא ממצא סופי.