Benvenuti a Legal Prompting, il podcast dedicato al metodo giuridico nell'era
dell'intelligenza artificiale. Sono Nicola Fabiano. Nell'episodio precedente abbiamo
parlato del RAG e dei suoi rischi in ambito legale. Oggi facciamo un passo avanti. Parliamo
di due tecniche che cambiano il modo in cui interagiamo con i modelli, il chain of thought
e il few-shot prompting. Partiamo da una premessa. Un modello non ragiona come un giurista. Produce
risposte plausibili, non conclusioni motivate, ma possiamo orientare il suo processo con
tecniche precise. Vediamole una alla volta. Il chain of thought è la richiesta esplicita
di esporre i passaggi logici prima della conclusione. Invece di chiedere semplicemente
questa clausola è valida, chiediamo esamina la clausola passo per passo. Individua la
disposizione applicabile. Verifica i presupposti e valuta le eccezioni. Solo dopo formula la
conclusione. Facciamo un esempio concreto. Abbiamo una clausola di trasferimento dati
extra ue. Invece del quesito secco strutturiamo il ragionamento. Primo, identifica la base
giuridica del trasferimento ai sensi del capobito del GDPR. Secondo, verifica le garanzie adottate.
Terzo, considera la giurisprudenza SHEREMS 2. Quarto, concludi sulla compatibilità. Il risultato
cambia già da subito. Il modello esplicita il percorso. E questo ci permette di verificare
dove il ragionamento si regge e dove invece scivola. È la differenza tra un'affermazione
e un'argomentazione. Attenzione però, il chain of thought non garantisce che il ragionamento
sia corretto. Garantisce solo che sia esplicitato. Il modello può costruire passaggi logici coerenti
basati su premesse sbagliate. La nostra verifica rimane indispensabile. Passiamo al few short
prompting. Qui forniamo al modello alcuni esempi di come vogliamo che risponda prima di porgli il
quesito vero e proprio. Due, tre, al massimo cinque esempi ben scelti. Nel contesto giuridico funziona
così. Vogliamo che il modello analizzi una decisione del garante seguendo una struttura
precisa. Gli mostriamo prima due o tre analisi già fatte con quella struttura. Poi gli sottoponiamo
la nuova decisione. Il modello tende a replicare il formato. La qualità degli esempi è tutto.
Esempi generici producono risultati generici. Esempi precisi con il linguaggio tecnico corretto
e la struttura argomentativa che ci serve producono output molto più allineati. È una
forma di istruzione per mostra non per spiegazione. Le due tecniche si possono combinare. Possiamo
fornire esempi di ragionamento chain of thought già strutturato in modalità few short. Il modello
impara sia il formato sia il metodo. Per l'analisi di provvedimenti complessi è spesso la combinazione
più efficace. Passiamo ai limiti. Il primo è la lunghezza del contesto. Ogni esempio occupa spazio.
Su documenti lunghi dobbiamo bilanciare il numero di esempi e la complessità del testo da analizzare.
Il secondo limite riguarda il bias. Se tutti i nostri esempi seguono una certa interpretazione,
il modello lo applicherà anche dove non è appropriato. Gli esempi plasmano il ragionamento,
non solo la forma. Scegliamo esempi rappresentativi non comodi. Il terzo limite è il più insidioso.
Un ragionamento esplicitato sembra più affidabile, ma la plausibilità non è correttezza giuridica.
Un'argomentazione ben costruita sulla norma inesistente resta un'allucinazione solo più
convincente. Una cautela pratica. Quando usiamo queste tecniche per lavoro legale reale documentiamo
tutto. Il prompt, gli esempi, l'output e la nostra verifica. E' parte della governance dell'uso
dell'IA e sarà sempre più rilevante con l'IACT. Un'ultima considerazione. Chain of thought e
few shot non sono trucchi. Sono il modo in cui traduciamo il nostro metodo giuridico in
istruzioni comprensibili per il modello. Più il nostro metodo è chiaro, più le tecniche
funzionano. Nel prossimo episodio applicheremo queste tecniche all'analisi di contratti e
versioni e quali limiti restano comunque fuori dalla portata del modello. Grazie per l'ascolto.
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giuridico nell'era dell'IA. Ci sentiamo al prossimo episodio di Legal Prompting.