المحامي والذكاء الاصطناعي، من قضية أفانكا إلى دليل عمل مسؤول

في مايو ٢٠٢٣، ستيفن شفارتز، محامي في مانهاتن بخبرة ثلاثين عاماً، جلس أمام القاضي كيفن كاستل يشرح كيف انتهى بتقديم مذكّرة قانونية تستشهد بستّ قضايا سابقة، كلّها مختلقة، أعطاه إيّاها ChatGPT.

قضيّته الأصلية كانت بسيطة. موكّله روبيرتو ماتا كان يسافر على متن طائرة تابعة لخطوط أفانكا الكولومبية عام ٢٠١٩. عربة معدنية اصطدمت بركبته. رفع دعوى تعويض. الشركة طلبت رفض الدعوى بحجّة أنّها قُدّمت متأخّرة بحسب معاهدات دولية.

شفارتز، للردّ، كلّف زميلاً في مكتبه بإعداد مذكّرة تُظهر أنّ محاكم أمريكية سابقاً قبلت دعاوى مشابهة رغم التأخير. الزميل استخدم ChatGPT. النموذج أعطاه ما طلبه: قائمة قضايا بأسماء أطراف وأرقام مرجعية وتواريخ ومقتطفات.

اسماء القضايا كانت مقنعة. Varghese v. China Southern Airlines. Shaboon v. Egypt Air. Petersen v. Iran Air. عناوين تشبه عناوين قضايا حقيقية في مجال طيران. اقتباسات مرتّبة بشكل احترافي. كل شيء بدا صحيحاً.

كل شيء كان مختلقاً.

اللحظة التي انكشف فيها كل شيء

محامو الخصم بحثوا عن القضايا للاستعداد للرد. لم يجدوا شيئاً. ليست غير موجودة في Westlaw فقط، بل غير موجودة أصلاً. الأسماء، الأرقام المرجعية، النصوص المقتبسة، كلها من صنع نموذج لغوي. رفعوا هذا للمحكمة.

القاضي كاستل طلب من شفارتز تفسيراً. الردّ الذي وصلت به القضية إلى العالمية كان اعتراف شفارتز بأنّه استخدم ChatGPT، ثمّ سأله بنفسه هل هذه القضايا حقيقية. ChatGPT أكّد له أنّها حقيقية. أعطاه نصوصاً كاملة مختلقة. شفارتز صدّق.

القاضي كتب في قراره: "من المذهل أنّ استخدام مصدر مزيّف أصبح قابلاً للتحديث". العقوبة كانت خمسة آلاف دولار وإحالة تأديبية. الغرامة رمزية. الضرر المهنيّ لم يكن كذلك.

لماذا هذه القضية لا تزال تُدرَّس

بعد سنة تقريباً، القضية دخلت مناهج كليات القانون. لا لأنّها نوعية قانونياً، بل لأنّها أوّل قضية عالية الوضوح كشفت للمهنة القانونية طبيعة الأدوات الجديدة.

الدرس الأوّل: LLMs لا تعرف الفرق بين معلومة صحيحة ومختلقة. النموذج يُنتج نصّاً يبدو "قانونياً" لأنّه دُرّب على ملايين المستندات القانونية. الشكل صحيح، الجوهر قد يكون خيالياً.

الدرس الثاني: الثقة تتضاعف مع الاستفسار. شفارتز سأل ChatGPT هل القضايا حقيقية. النموذج أكّد. سأله عن النصوص، أعطاه نصوصاً كاملة. كل استفسار زاده اطمئناناً، بينما كان يزيده بُعداً عن الحقيقة. الظاهرة معروفة تقنياً باسم "hallucination cascade".

الدرس الثالث: مسؤولية المحامي شخصية، لا للأداة. قضاء كاستل واضح: أدواتك مسؤوليتك. حين توقّع مذكّرة قانونية، أنت تشهد أنّها صحيحة. مصدر المعلومة لا يُعفيك.

قضايا مماثلة تكرّرت

قضية شفارتز لم تكن استثناء. تكرّرت في أشكال متعدّدة عبر ٢٠٢٣ و٢٠٢٤.

في يونيو ٢٠٢٣، محامون في كولورادو استشهدوا بقضايا مختلقة من ChatGPT. غرامة مالية.

في يوليو ٢٠٢٣، محامي في كاليفورنيا فعل الشيء نفسه في قضية دعوى جماعية. تحذير رسمي.

في فبراير ٢٠٢٤، مايكل كوهين، المحامي السابق للرئيس ترامب، سلّم لمحاميه قضايا مختلقة من Google Bard. الفضيحة أعادت طرح السؤال مع صحوة أوسع.

في يناير ٢٠٢٥، القضية الأشهر بعد Mata: مكتب Morgan & Morgan، أحد أكبر مكاتب المحاماة في أمريكا، غُرِّم في قضية Wyoming بسبب استشهاد بستّة قضايا مختلقة أيضاً. الغرامة كانت أعلى، ٥,٠٠٠ لكل من محامَين. رسالة القاضي أوضح: "التكرار يشير إلى أنّ الرسالة لم تصل".

القواعد التي نشأت

بحلول ٢٠٢٥، معظم المحاكم الفدرالية الأمريكية أدخلت أوامر تنظيمية جديدة تفرض على المحامي الإفصاح عن استخدام AI في أي مستند مقدَّم. بعض القضاة يطلبون إقراراً بالتحقّق من كل استشهاد قضائي. جمعية المحامين الأمريكية (ABA) أصدرت في يوليو ٢٠٢٤ الرأي الرسمي 512، أوّل توجيه رسمي عن استخدام AI التوليدي.

المبادئ الأساسية في الرأي:

المحامي يجب أن يفهم القدرات والقيود التقنية لأي أداة يستخدمها.

المحامي يبقى المسؤول عن كل مخرج، ولا يجوز تفويض الحكم القانوني للنموذج.

سرّية العميل يجب أن تُحفَظ. الرفع لنماذج عامّة قد يخرق واجب الحفاظ على السرّ.

المحامي يجب أن يفكّر في التكلفة. تحصيل رسوم مقابل ساعات عمل قامت بها أداة يستغرقها ثوانٍ يطرح سؤالاً أخلاقياً.

الإفصاح للعميل والمحكمة قد يكون واجباً بحسب طبيعة الاستخدام.

أدوات مبنية للمحاماة

استجابةً لهذه المشاكل، ظهرت أدوات AI مصمّمة خصّيصاً للاستخدام القانوني. الفرق الأساسي أنّها لا تعتمد على LLM عام مدرَّب على الويب، بل على قواعد بيانات قانونية موثوقة مع طبقات تحقّق.

Harvey AI الأشهر. أُسّست ٢٠٢٢ من ويني وينستون، محامي سابق في Cravath، وغابرييل بريتنبك، محامي سابق في O'Melveny، وسام مانينغ من OpenAI. المنصّة تعتمد على GPT-4 مدمج مع قواعد بيانات قانونية وضوابط تحقّق. من عملائها Allen & Overy وPwC (قانوني). التقييم تجاوز ١.٥ مليار دولار في ٢٠٢٤.

Casetext CoCounsel شركة أخرى، استحوذت عليها Thomson Reuters (مالكة Westlaw) عام ٢٠٢٣ بمبلغ ٦٥٠ مليون دولار. تُقدّم مساعداً قانونياً مبنياً على قاعدة بيانات Westlaw الرسمية، ما يقلّل احتمال الاختلاق.

Lexis+ AI استجابة LexisNexis لتحدّي Harvey. الميزة نفسها، مبنية على قواعد بيانات LexisNexis الموثّقة.

Spellbook وRobin AI متخصّصان في مراجعة العقود.

المشترك بين هذه الأدوات: كل استشهاد يجب أن يكون مربوطاً بمصدر موثّق، والنموذج لا يُنتج نصوصاً بلا إسناد. هذا يقلّل الاختلاق دون أن يلغيه تماماً.

الاستخدام المسؤول في المكتب اليومي

للمحامي السعودي أو الخليجي الذي يريد الاستفادة من AI بأمان، الممارسات المفيدة تنقسم إلى مستويات.

الاستخدام الآمن نسبياً يشمل صياغة مسوّدات أوّلية للرسائل والعقود البسيطة، تلخيص وثائق طويلة قدّمها العميل، ترجمة نصوص، توليد أسئلة تحضيرية لجلسات استماع، وتنظيم ملاحظات القضية. في هذه الحالات، المحامي يُراجع كل شيء قبل استخدامه، وأي خطأ يظهر قبل أن يخرج من المكتب.

الاستخدام الذي يحتاج ضوابط إضافية يشمل البحث القانوني والاستشهاد بالسوابق. هنا القاعدة: لا تعتمد على أيّ استشهاد لم تتحقّق منه من مصدر أوّلي. إن قال ChatGPT إنّ هناك حكماً لديوان المظالم في قضية س، اذهب إلى موقع الديوان أو منصّة قانونية موثوقة وابحث عن الحكم بنفسك. إن لم تجده، افترض أنّه غير موجود.

الاستخدام الممنوع أو الخطر جداً يشمل رفع مستندات عميل حسّاسة على نماذج عامّة، توليد نصوص قانونية للتقديم بلا مراجعة، الاعتماد على AI في اتّخاذ قرار قانوني نيابةً عن المحامي، وأيّ إخفاء لاستخدام AI عن العميل حين يكون الاستخدام جوهرياً.

اقتصاديات المهنة تتغيّر

الأثر الأعمق للـAI في القانون ليس القضايا المختلقة، بل تغيّر بنية اقتصاديات المهنة.

المحاماة تُسعَّر تقليدياً بالساعة. AI يقلّص الساعات المطلوبة لمهام كثيرة، من مراجعة الوثائق (Discovery) إلى صياغة العقود القياسية. مكاتب كبرى بدأت تنتقل جزئياً إلى تسعير بحسب النتيجة (Fixed Fee أو Value-Based).

المحامي الشاب الذي كان تدرّبه يعتمد على مهام روتينية (تلخيص، مراجعة، بحث أوّلي) يواجه سؤالاً وجودياً. إن كانت AI تنفّذ هذه المهام أسرع وأرخص، متى وأين يتدرّب المحامي الجديد؟ كليات القانون بدأت إعادة تصميم مناهجها لتُركّز على مهارات لا يستطيع AI أداءها: التفاوض، الحكم القانوني، بناء الاستراتيجية، إدارة العميل.

استطلاع أجرته Thomson Reuters عام ٢٠٢٤ أظهر أنّ ٦٥٪ من المكاتب الكبرى تستخدم AI بشكل يومي، لكنّ ٤٠٪ منها فقط لديها سياسة رسمية مكتوبة لاستخدامه. الفجوة بين الممارسة والتنظيم تخلق مخاطر مستمرّة.

في السياق السعودي

الهيئة السعودية للمحامين لم تُصدر لائحة مخصّصة للـAI حتى مطلع ٢٠٢٦، لكنّها ذكّرت بأنّ الالتزامات المهنية القائمة تنطبق على كل الأدوات. النظام القانوني السعودي مرّ بتحوّلات كبيرة منذ ٢٠١٧ مع صدور أنظمة جديدة (نظام الشركات، نظام الإفلاس، نظام حماية البيانات الشخصية PDPL)، وبات يقدّم فرصاً واسعة للأدوات القانونية المتقدّمة.

القيد الأهمّ عربياً أنّ معظم أدوات AI القانونية مبنية على قواعد بيانات الـCommon Law الأنغلوسكسونية، ولا تفهم فقه الشريعة أو النظام السعودي القائم على المدرسة الحنبلية والأنظمة السلطانية الحديثة. Harvey وCasetext وLexis لا يعرفون شيئاً عن نظام مكافحة غسل الأموال السعودي أو لائحة نظام العمل التنفيذية.

الحلّ الحقيقي شركة سعودية أو إقليمية تبني نموذجاً على قواعد بيانات محلّية موثوقة. حتى الآن، لا يوجد لاعب بارز في هذا التخصّص، ما يترك فرصة سوقية مفتوحة.

القاعدة الذهبية

قضية شفارتز تختصر الدرس الذي يجب على كل محامي حفظه: الأداة تسرّع العمل، لكنّها لا تنقل المسؤولية.

في يوم ما، سيستشهد محامي عربي بقضية غير موجودة أعطاها له ChatGPT، وسيدفع ثمناً مهنياً وأدبياً وربّما جنائياً. حين يحدث ذلك، لن يقول أحد إنّ ChatGPT كذب. سيقول القاضي إنّ المحامي أهمل واجبه في التحقّق. هذه هي القاعدة.

اقرأ أيضاً:

• الذكاء الاصطناعي في التوظيف والموارد البشرية
• قانون الذكاء الاصطناعي الأوروبي والتنظيم العالمي