מחקר משפטי בעזרת בינה מלאכותית – בין קיצור תהליכים לסכנת שטחיות

בינה מלאכותית (AI) הולכת ותופסת מקום מרכזי בעולם המשפט, ובפרט בתחום המחקר המשפטי. יותר ויותר משרדי עורכי דין מאמצים כלים חכמים כדי לייעל את עבודת איתור הפסיקה והמידע. סקר עדכני מצא כי 77% מאנשי המקצוע המשפטי סבורים של-AI תהיה השפעה משמעותית או אף מהפכנית על עבודתם בחמש השנים הקרובות, וכמחצית ממשרדי עורכי הדין ציינו שחקר והטמעת כלי AI הם בין היעדים האסטרטגיים העליונים שלהם (How AI is transforming the legal profession (2025) | Legal Blog). מצד אחד, כלים אלו מאפשרים קיצור תהליכים משמעותי – חיפוש מהיר של תקדימים, סיכום מסמכים ארוכים בלחיצת כפתור, וניתוח כמויות מידע עצומות תוך זמן קצר. מצד שני, עולות אזהרות מפני סכנת שטחיות: האם היעילות באה על חשבון העמקה והבנת ההקשר? מקרה מתוקשר בארה”ב המחיש סיכון זה, כאשר עורך דין הגיש לבית המשפט מסמך שנעזר ב-ChatGPT וא引用6 תקדימים משפטיים מומצאים שכלל לא היו קיימים – דבר שהוביל למבוכה וסנקציות נגדו (New Findings: “AI on Trial: Legal Models Hallucinate in 1 Out of 6 Queries”). במאמר זה נסקור את יישומי הבינה המלאכותית במחקר המשפטי, נשווה בין יעילותם לבין עבודת חוקר משפטי אנושי, ונבחן כיצד ניתן לאזן בין מהירות לבין אמינות ועומק במחקר המשפטי המודרני.

יישומי AI במחקר משפטי

להלן כמה מהיישומים הבולטים של בינה מלאכותית במחקר המשפטי, ההולכים ומשתכללים בשנים האחרונות:

• מציאת תקדימים וחיפוש פסיקה: מערכות AI משפטיות מסוגלות לסרוק מאגרי פסיקה וחקיקה בהיקפים אדירים בתוך שניות. בניגוד לחיפוש מילולי פשוט, כלים מבוססי AI משתמשים בעיבוד שפה טבעית כדי להבין את השאילתה בהקשר משפטי ולמצוא מקרים רלוונטיים גם אם אינם מכילים בדיוק את מילות המפתח שנשאלו. למשל, פלטפורמות מתקדמות יכולות “לקרוא” אלפי פסקי דין ולזהות עבורך את הפסיקה הקרובה ביותר לעובדות המקרה – משימה שהייתה אורכת לאדם שעות רבות. לפי דיווח של Thomson Reuters, כלים ייעודיים יכולים לערוך מחקר על מקרים ותקדימים משפטיים ולהציג תשובות ענייניות, ובכך לחסוך מהמשפטן את הצורך לנבור ידנית בהררי מסמכים (How AI is transforming the legal profession (2025) | Legal Blog).
• סיכום מסמכים משפטיים: אחד האתגרים בעבודה המשפטית הוא קריאת מסמכים ארוכים – פסקי דין, חוזים, כתבי טענות – והסקת התמצית מהם. בינה מלאכותית מצטיינת במשימות כאלו: היא יכולה לנתח פסק דין של עשרות עמודים ולהפיק ממנו תקציר תמציתי של העקרונות והקביעות המרכזיות (How AI is transforming the legal profession (2025) | Legal Blog). ישנן מערכות המסכמות את העובדות וההלכה מפסק דין, או מייצרות “תמצית מנהלים” לחוזה ארוך, בתוך רגעים. הסיכום האוטומטי חוסך זמן יקר ומאפשר להתמקד ישר בלב העניין במקום בקריאה מייגעת של טקסטים ארוכים.
• ניתוח פסקי דין וזיהוי דפוסים: כלים מתקדמים יותר מנתחים מגמות והקשרים רוחביים בפסיקה. למשל, תוכנות אנליטיקה משפטית מונעות AI מסוגלות לזהות דפוסים ותוצאות בפסקי דין רבים – כמה פעמים התקבלה טענה מסוג מסוים, באילו נסיבות היא נדחתה, מהו הסיכוי לזכייה בערעור וכדומה (AI-based Research vs. Traditional Legal Research: Which Delivers Faster and More Accurate Results? | 01). בנוסף, ישנו פיתוח של יכולות חיזוי – ניסיון להעריך באמצעות AI את סיכויי ההצלחה של תיק משפטי או את העמדה שיינקוט שופט מסוים על סמך נתוני עבר. אף שיכולת הניבוי עודנה מוגבלת, עצם ניתוח המידע ההיסטורי מעניק לעורכי הדין תובנות שלא היו זמינות בעבר ללא עבודת מחקר אדירה.
• ייעוץ משפטי ראשוני באמצעות צ’טבוטים: בינה מלאכותית יוצרת (Generative AI) מאפשרת כיום קיום שיחה בשפה טבעית, וניצולת לכך גם במתן מידע וייעוץ משפטי בסיסי. צ’טבוטים משפטיים יכולים לענות על שאלות נפוצות (“מה הזכויות שלי במקרה של פיטורין?”, “איך מגישים תביעה קטנה?”), להדריך משתמש במילוי טפסים משפטיים פשוטים, ואף לסייע בעריכת מכתב או חוזה סטנדרטי. כבר היום אפשרי להשתמש ב-AI למילוי טפסים משפטיים בסיסיים – למשל, להפיק מסמכים באמצעות שירותים כמו LegalZoom – תופעה שאף לשכת עורכי הדין (בארה”ב) מכירה בכך שלא ניתן למנוע אותה (Harvard Law expert explains how AI may transform the legal profession in 2024 – Harvard Law School | Harvard Law School). עם זאת, ייעוץ ראשוני כזה מוגבל לנושאים שגרתיים; מענה אינטראקטיבי ומותאם-אישית יותר (כמו “עו”ד AI” מלא) עדיין בחיתוליו ומעורר מחלוקת מקצועית (Harvard Law expert explains how AI may transform the legal profession in 2024 – Harvard Law School | Harvard Law School).

יתרונות השימוש ב-AI: קיצור וייעול תהליכי המחקר

השימוש בבינה מלאכותית במחקר המשפטי מציע יתרונות מוחשיים בקיצור תהליכי העבודה ובהגברת היעילות:

• מהירות וחיסכון בזמן: AI מסוגל לעבד מידע משפטי בקנה מידה גדול תוך שניות. משימות שגוזלות מעורך דין שעות של קריאה ושיטוט בין מאגרים – כמו סקירת מאות עמודים או חיפוש עשרות פסקי דין – מתבצעות ע”י אלגוריתם תוך זמן קצר ביותר (AI-based Research vs. Traditional Legal Research: Which Delivers Faster and More Accurate Results? | 01). כך, למשל, דו”ח מצא שכלי AI יכולים לחסוך בממוצע כ-4 שעות עבודה בשבוע לכל משפטן, נתון המצטבר לכ-266 מיליון שעות עבודה משפטית בשנה בארה”ב – שווה ערך לכ-100,000 דולר של זמני עבודה הניתנים לניצול אחר עבור כל עו”ד בשנה (How AI is transforming the legal profession (2025) | Legal Blog). הזמן שמתפנה מאפשר למשפטנים להתמקד במשימות אסטרטגיות יותר ולא בעבודת נמלים שחורה. כפי שצוין בסקירה, “יתרון המהירות מאפשר לעורכי הדין להתמקד יותר באסטרטגיה משפטית ובקשרי הלקוחות, במקום בקריאה מייגעת” (AI-based Research vs. Traditional Legal Research: Which Delivers Faster and More Accurate Results? | 01).
• סריקת מידע מקיפה ומניעת החמצת מקורות: בעוד שחוקר אנושי מוגבל בכמות החומרים שיוכל לסקור ביסודיות, למכונה כמותית אין מגבלה כזו. AI יכול לסרוק בו-זמנית מאגרי פסיקה, חקיקה, ספרות ומאמרים ולהצליב מידע. כך קטן הסיכון שפריט מידע חשוב “ייפול בין הכיסאות”. למעשה, בניסוי אחד נמצא שכלי מחקר משפטי מבוסס AI הצליח לגלות 94% מעילות התביעה הרלוונטיות בתיקים שנבחנו – עילות שמשרדי עורכי דין פספסו בשלב כתב הטענות הראשוני ונאלצו להוסיף מאוחר יותר (Thomson Reuters Introduces New Generative AI Skill in Westlaw Precision with CoCounsel – Thomson Reuters Institute). יתרה מכך, אותו כלי הקטין בשליש את זמן המחקר הדרוש למציאת אותן עילות לעומת שיטה ידנית (Thomson Reuters Introduces New Generative AI Skill in Westlaw Precision with CoCounsel – Thomson Reuters Institute). המסקנה היא ש-AI יכול לעזור למנוע טעויות והשמטות אנוש הנובעות מעומס מידע או עייפות: הוא לא “מתעייף” מלקרוא פסיקה, לא מתבלבל מציטוטים, ותמיד יעבוד עם המאגר המעודכן ביותר (מסדי הנתונים מתעדכנים תדיר). בכך קטן הסיכון להסתמך בטעות על פסיקה ישנה או להתבסס על מקור שנשמט. כמובן, גם AI אינו חסין מטעויות (כפי שיידון בהמשך), אך בתחום הכיסוי הרחב של המידע – זוהי חוזקה משמעותית.
• יעילות וחיסכון בעלויות: אוטומציה של מחקר משפטי יכולה להקטין משמעותית את עלויות הטיפול בתיק. כאשר AI מבצע בתוך דקות משימות שהיו עשויות לדרוש עשרות שעות שכר טרחה של מתמחה או עו”ד, הלקוח נהנה מחיסכון כספי והעבודה נעשית במהירות. הדבר מנגיש שירותים משפטיים גם לגורמים בעלי משאבים מוגבלים. משרדים רבים מציינים כי שילוב AI עשוי לצמצם את סך שעות העבודה המושקעות במחקר, ובכך להפחית עומס מצוות המשרד או לאפשר טיפול בתיקים נוספים במקביל. עבור משרדים קטנים ועורכי דין יחידים, יתרון זה משמעותי במיוחד – AI משמש כמכפיל כוח המאפשר להם להתמודד עם יריבים גדולים בעלי צוותי מחקר שלמים. לא פלא שחצי ממשרדי עורכי הדין הגדולים מדרגים את הטמעת הבינה המלאכותית בראש סדר העדיפויות, בין השאר בשל התקווה לייעול תפעולי ושיפור רווחיות (How AI is transforming the legal profession (2025) | Legal Blog).
• שיפור אחידות וסטנדרטיזציה: בעוד שלכל עו”ד יש סגנון ועשויים להיות הבדלי איכות באופן החיפוש והניתוח, כלי AI פועלים באופן עקבי לפי האלגוריתם שנקבע להם. משמעות הדבר היא שרמת התפוקה צפויה ואחידה – אם מגדירים למערכת קריטריונים לאיתור מקרים או לניסוח תקציר, כל תוצריה יעמדו באותם קריטריונים (בהנחה כמובן שהתוכנה עצמה פועלת כהלכה). כך ניתן, למשל, לקבל סיכומי פסיקה בפורמט עקבי, או דוחות חיפוש בעלי מבנה קבוע נוח לקריאה. האחידות מפחיתה תלות בסגנון של חוקר אינדיבידואלי.

חשוב להדגיש: היתרונות הללו אינם מעידים ש-AI מחליף לחלוטין את עורך הדין או החוקר, אלא שהוא משמש ככלי עזר רב-עוצמה. כפי שנראה, לצד היעילות באים גם אתגרים שיש להתחשב בהם.

אתגרי ה-AI: סכנת השטחיות ומגבלות הטכנולוגיה

לצד ההתלהבות מיכולות הבינה המלאכותית, מומחים מזהירים מפני מספר חסרונות וסכנות של שטחיות – כלומר, הסתמכות עיוורת על כלי AI עלולה להניב תוצאות שגויות או לוקה בהבנת העומק הנדרש במחקר משפטי:

• דיוק ואמינות המידע (תופעת ה”הזיה”): מודלי שפה גדולים (כגון GPT-4) ידועים בנטייתם לייצר תשובות אפשריות שנשמעות בטוחות – גם כאשר הן שגויות לחלוטין. בתחום המשפט, הדבר עלול להתבטא בהפניה ל”פסיקות” ו”חוקים” שלא קיימים או בפרשנות שגויה של הדין. הדוגמה שהוזכרה בפתיחה – עורך דין שצירף תקדימים פיקטיביים ש-ChatGPT “המציא” – היא רק קצה הקרחון. מחקר סטנפורד מצא שמודלי שפה כלליים הזו מידע משפטי שגוי ב-58% עד 82% מהשאילתות שנתנו להם (New Findings: “AI on Trial: Legal Models Hallucinate in 1 Out of 6 Queries”), נתון מטריד ביותר. ספקי פתרונות AI משפטיים מודעים לבעיה זו והחלו לשלב במוצרים שלהם מנגנונים למניעת “הזיות”, למשל שילוב מנועי חיפוש ייעודיים ואסמכתאות ישירות למאגרי מידע מהימנים (New Findings: “AI on Trial: Legal Models Hallucinate in 1 Out of 6 Queries”). ואכן, כלים משפטיים ייעודיים מצליחים לצמצם – אך לא לחסל – את התופעה: במחקר נמצא שאף המערכות המובילות (של Westlaw ו-Lexis) סיפקו מידע שגוי או לא מבוסס בכ-17% מן התשובות, כלומר אחת מכל שש תשובות הכילה טעות עובדתית או אסמכתא שאינה תומכת בתוכן (New Findings: “AI on Trial: Legal Models Hallucinate in 1 Out of 6 Queries”). לכן, גם כאשר התשובה ניתנת בביטחון ובניסוח מרשים, על עורך הדין לזכור שייתכן ומסתתרות בה שגיאות. בתי משפט וגופים מקצועיים החלו להתייחס לכך ברצינות: נשיא בית המשפט העליון בארה”ב, ג’ון רוברטס, אף הזהיר בדו”ח השנתי שלו מעורכי דין המסתמכים על AI ללא בדיקה, בשל סכנת ה”הזיות” במידע המופק (New Findings: “AI on Trial: Legal Models Hallucinate in 1 Out of 6 Queries”). במקרים מסוימים שופטים דורשים מהמציגים תצהיר שהמידע שנמסר נבדק ואומת באופן עצמאי. בקצרה, אי אפשר לסמוך בעיניים עצומות על AI בלי ביקורת אנושית.
• חוסר הבנה הקשרית ומשפטית: AI, חכם ככל שיהיה, פועל במסגרת הנתונים שהוזנו לו וההנחיות שניתנו – הוא חסר “שכל ישר” משפטי ומודעות להקשר הרחב. כך עלול להיווצר מצב שבו כלי AI מספק תשובה שלכאורה נכונה משפטית, אך מחוץ להקשר. למשל, עורכי דין מציינים שבעת ניסוח חוזה ספציפי למדינה או שיטה משפטית אחת, אם ישתמשו ב-ChatGPT ללא הנחיות מדויקות, הכלי עלול “לייבא” לחוזה הוראות מתורות משפט אחרות שאינן חלות – פשוט משום שמצא טקסט דומה במקום אחר (בינה מלאכותית בעבודה המשפטית – להיות, או לא להיות? | כלכליסט). דוגמה קונקרטית: עריכת חוזה בין שתי חברות ישראליות באמצעות מודל שפה שלא הוגדר בבירור על תחולת הדין הישראלי עלולה לגרום להכנסת סעיפים הנהוגים במשפט האמריקאי או הבריטי, וכך ליצור מסמך עם טעויות מהותיות. מדובר לא רק בשגיאה טכנית, אלא בחוסר הבנה של ההקשר המשפטי והמוסדי שסביב השאלה המטופלת.
• הסתמכות על מקורות לא מהימנים: חלק ממודלי ה-AI שואבים את הידע שלהם ממאגרי מידע כלליים, כולל תוכן אינטרנטי פתוח. כתוצאה, ייתכן שתשובה הניתנת על-ידי AI מערבת גם תוכן ממקורות שאינם מוסמכים – למשל, בלוגים, פורומים או מאמרי דעה – מבלי שהמשתמש יהיה מודע לכך. כפי שהסביר עו”ד גיל סולומון, GenAI אוסף נתונים מכל מקור זמין, “מערבל” אותם לכדי תשובה שנראית רלוונטית, אך עלול לשלב מידע ממקורות שמהימנותם בספק ושכותביהם אינם מומחים (בינה מלאכותית בעבודה המשפטית – להיות, או לא להיות? | כלכליסט). בעולם המשפט, הסתמכות על מקור לא מוסמך עלולה להוביל לטעות קשה. חוקר אנושי מנוסה יודע לבחון באופן ביקורתי כל מקור – האם זהו פס”ד מחייב? האם המאמר עבר ביקורת עמיתים? – ואילו AI עשוי לצטט משפט מכתבה עיתונאית כאילו הייתה זו הלכה פסוקה, אם לא תוכנן לסנן זאת. הסכנה כאן היא קבלת תמונה “שטוחה” ולא מדויקת, שמבוססת על הרעש הקיים ברשת ולא על מקורות הסמכות הנכונים.
• היעדר שיקול דעת ויצירתיות: מחקר משפטי מעמיק אינו רק איסוף מידע; הוא כרוך גם בהפעלת שיקול דעת לגבי מה לחפש ואיך לנתח את הממצאים. AI יעשה בדיוק את מה שנתבקש – לא יותר. הוא לא יוסיף מיוזמתו שאלת הבהרה, לא ישנה כיוון מחשבה אם לא “אמרו” לו, ולא יביא בחשבון נסיבות חיים שמחוץ לטקסט. מנגד, חוקר אנושי מיומן מסוגל לקרוא בין השורות: לזהות כיוון מחקר חלופי שעשוי להיות מועיל, להבחין בסתירה שדורשת בדיקה נוספת, או לשאול את השאלות שהלקוח כלל לא חשב לשאול. סולומון ניסח זאת כך: “GenAI יענה תמיד על מה שתשאל אותו, אבל הוא לא יידע לענות על מה שהיית צריך לשאול ולא ידעת” (בינה מלאכותית בעבודה המשפטית – להיות, או לא להיות? | כלכליסט). זוהי בדיוק נקודת ה”תקרה” של הבינה המלאכותית כיום – היא חסרה את האינטואיציה, הניסיון ויכולת החשיבה היצירתית של בן אנוש. לכן, יש חשש שתוצאה שנוצרה בידי AI תהיה לעיתים שטחית – מתמקדת בתשובה המיידית לשאלה שנשאלה, בלי הירידה לשורש העניין שייתכן ונחוץ לבניית טיעון משפטי מנצח.
• פגיעה בפן האישי ויחסי האמון: עבודה משפטית, במיוחד בייעוץ וליטיגציה, בנויה גם על יחסי אמון בין עו”ד ללקוח. כאשר המחקר והניתוח נעשים כלאחר יד באמצעות מכונה, עלולה להתפספס ההיכרות האישית עם צורכי הלקוח. AI אינו מודע למטרות העסקיות הרחבות של הלקוח, להעדפותיו, לחששותיו – אותם דברים שעורך דין אנושי מתחשב בהם כשמייעץ. יש הסבורים כי הסתמכות מוגזמת על AI “תוריד את איכות תוצר העבודה ופוגעת ביכולת שלנו להיות Trusted Advisor עבור הלקוח” (בינה מלאכותית בעבודה המשפטית – להיות, או לא להיות? | כלכליסט), כלומר לפגוע בתפקידו של עורך הדין כיועץ מהימן שמבין לעומק את צורכי הלקוח. במילים אחרות, היצמדות לתשובות גנריות שמספק ה-AI עלולה להחמיץ פתרונות יצירתיים המותאמים במיוחד ללקוח. כמו כן, קיים אלמנט של סודיות ורגישות מידע: שימוש בכלי AI חיצוני מצריך זהירות כדי לא לחשוף נתוני לקוח חסויים (למשל, בהזנת מסמך סודי לפלטפורמה מקוונת). היבט זה דורש משטר קפדני של אבטחת מידע, שאם מוזנח – עלול לסכן את חסיונות המידע.

לאור האמור, ברור כי על אף ההאצה בפיתוח, ה-AI עדיין אינו תרופת פלא לכל אתגרי המחקר המשפטי. ההצלחות המרשימות שלו מלוות בצורך בפיקוח ובהבנה אנושית. זו הסיבה שברוב המקרים מומלץ לראות ב-AI עזר משלים לחוקר אנושי, ולא תחליף גורף. בפרקים הבאים נשווה בפירוט בין יכולות ה-AI לבין חוקר משפטי אנושי מקצועי, ונראה כיצד לשלב ביניהם בצורה נבונה.

השוואה בין כלי AI לחוקר משפטי אנושי מקצועי

לאור היתרונות והחסרונות שנסקרו, כיצד משתווה השימוש בבינה מלאכותית לעבודתו של חוקר משפטי אנושי מיומן? להלן השוואה במספר פרמטרים מרכזיים:

• דיוק ואמינות: כלי AI מצטיינים בעיבוד כמויות מידע ללא שגיאות הקלדה או תשומת לב מתדלדלת, אך הם עלולים לכלול שגיאות מהותיות מסוג אחר. כפי שראינו, מודלים גנרטיביים עשויים לבדות מקורות או לטעות בפרטים (New Findings: “AI on Trial: Legal Models Hallucinate in 1 Out of 6 Queries”), בעוד שחוקר אנושי כמעט לעולם לא “ימציא” תקדים שאינו קיים. עם זאת, גם בני אדם אינם מושלמים: מחקר ידני כפוף לשגיאות אנוש – עורך דין עייף עשוי להחמיץ פסיקה חשובה או לפרש לא נכון מקרה בגלל עומס (AI-based Research vs. Traditional Legal Research: Which Delivers Faster and More Accurate Results? | 01). ההבדל הוא שבמקרה של טעות אנוש, קל יותר ללכוד זאת בכלי ביקורת (למשל, עמית יכול להעיר על פסיקה חסרה), בעוד שטעות של AI לפעמים “מתחפשת” לתשובה נכונה וקשה לזהותה ללא בדיקה יסודית. מצד שני, AI יכול לסייע לחוקר האנושי להימנע מטעויות השמטה: כפי שצוין, מערכת AI הצליחה לאתר כמעט את כל העילות המשפטיות שעורכי דין פיספסו במבט ראשון (Thomson Reuters Introduces New Generative AI Skill in Westlaw Precision with CoCounsel – Thomson Reuters Institute). בשורה התחתונה, השילוב בין AI לחוכמה אנושית יכול לספק דיוק מירבי – AI כחומת מגן מפני השמטות ועדכון מקורות, ואדם כמבקר סופי המוודא אמינות ומהימנות התוכן.
• הבנה הקשרית והתאמה לצורכי הלקוח: בחקר משפטי, לא די למצוא תשובה – חשוב שהיא תתאים להקשר העובדתי והמשפטי המסוים. AI כיום חסר את ההבנה ההקשרית הרחבה: הוא לא “מרגיש” אילוצי מציאות, לא מודע לדקויות תרבותיות או עסקיות, ולא יבין מעצמו מהן העדיפויות של הלקוח. חוקר אנושי, לעומת זאת, יכול לשוחח עם עורך הדין המטפל, לשמוע רקע על המקרה, ולהתאים את כיווני המחקר בהתאם. למשל, אם הלקוח מעוניין להימנע מעימות משפטי פומבי, החוקר האנושי עשוי להתמקד בתקדים שמאפשר פשרה מהירה, דבר ש-AI לא היה שוקל אם השאילתה לא נוסחה לכך. יתרה מזו, בני אדם מזהים ניואנסים: שני מקרים עשויים להיראות דומים על הנייר, אך חוקר מנוסה ידע להבחין בהבדל דק שהופך אחד מהם ללא רלוונטי – הבחנה ש-AI עלול לפספס. יתרון חשוב נוסף הוא התאמה אישית של התוצר: חוקר אנושי יכול להגיש את תוצאות המחקר באופן המותאם לסגנון ולצרכים של עורך הדין (למשל, דגש מיוחד על הלכה מחייבת ולא רק מנחה, או כתיבה בגישה שמתיישבת עם קו הטיעון הספציפי). AI, לעומת זאת, מספק תשובה כללית שעלולה לדרוש מהמשתמש להתאים ולעבד אותה ידנית לצרכיו. במילים אחרות, החוקר האנושי מתפקד כ”מסננת” ופרשן, המבטיח שהמידע יהיה רלוונטי וקולע למטרה, בעוד שה-AI נותן חומר גלם שעלול להיות כללי מדי. דוגמה בולטת היא היכולת להבין את מה שלא נשאל במפורש – אותה “אינטואיציה” משלימה. AI יענה על השאלה בדיוק כפי שנשאלה; חוקר אנושי עשוי לזהות שהשאלה האמיתית שונה מעט ממה שהלקוח ניסח, ולחקור גם כיוון מקביל. היעדר ההקשריות אצל AI הוכר כנקודת תורפה: “ל-GenAI אין את המגע האישי או ההיכרות המעמיקה עם עסקי הלקוח… GenAI יענה תמיד על מה שתשאל אותו, אבל לא על מה שהיית צריך לשאול ולא ידעת” (בינה מלאכותית בעבודה המשפטית – להיות, או לא להיות? | כלכליסט). אמירה זו מסכמת יפה את היתרון ההקשרי של האדם.
• יצירתיות וגמישות מחשבתית: משפט הוא תחום הדורש יצירתיות – במיוחד במקרים תקדימיים או מורכבים. עורכי דין וחוקרים טובים יודעים לחשוב מחוץ לקופסה: לחפש תקדים מתחום אחר לחלוטין ולהשליך ממנו, לגבש טיעון חדשני כאשר אין פסיקה ישירה תומכת, או לטעון טענת מדיניות מרחיקת לכת. AI, מעצם טיבו, פועל על בסיס דפוסים קיימים בנתונים – הוא יתקשה מאוד לייצר תקדים חדש. אם אין בפסיקה התייחסות לסיטואציה, AI לא “ייחשוב” על פתרון מאפס; הוא לכל היותר יציע השערה סטטיסטית שנשאבת ממקרים דומים חלקית. חוקר אנושי יצירתי, לעומת זאת, יכול להפעיל דמיון וניסיון כדי לגשר על פערים משפטיים. למשל, במצב של שאלה משפטית שלא הוכרעה, האדם עשוי לחפש השראה במשפט המשווה (מדינות אחרות) או בתחומים אחרים (דיני חוזים כדי לפתור בעיה בנזיקין), בעוד AI לא יעשה זאת אלא אם התבקש מפורשות ובאופן מדויק מאוד. אפילו בניסוח טיעון, הבעת רעיון מקורי או אנלוגיה מפתיעה – אלה מהלכים שבני אדם מצטיינים בהם. גמישות מחשבתית זו קשה להטמעה באלגוריתם. ישנם ניסיונות לפתח AI “יצירתי”, אך נכון להיום התוצרים היצירתיים באמת מגיעים מבני אנוש. במובן זה, חוקר אנושי יכול להביא ערך מוסף של חדשנות וחשיבה ביקורתית, שאינה בנמצא אצל AI שאומן על עבר ידוע. לכן, במקרים בהם נדרשת פריצת דרך או טיעון משפטי ייחודי, היתרון נוטה באופן ברור לטובת האדם.
• אחריות מקצועית ואתיקה: בפן זה, ההבדל אולי המהותי ביותר הוא שבסופו של דבר האחריות לתוצאות המחקר היא על בני האדם. כלי AI אינו “אחראי” בפני בית משפט או לקוח – עורך הדין הוא שעומד מאחורי התוצר שהוגש. אם מחקר שבוצע על-ידי AI הניב תוצאה שגויה והעו”ד אימץ אותה ללא בדיקה, לא ניתן לטעון להגנתו ש”המחשב אשם”: האחריות המקצועית והמוסרית רובצת לפתחו. במקרה עורך הדין שציטט תקדימים דמיוניים, בית המשפט הבהיר שהסנקציה היא על עורך הדין עצמו (New Findings: “AI on Trial: Legal Models Hallucinate in 1 Out of 6 Queries”). לעומת זאת, כאשר עובד עם חוקר משפטי אנושי מקצועי, אמנם האחריות הסופית עדיין בידי עורך הדין המייצג, אך יש כתובת אנושית נוספת שבדקה והצליבה את המידע. חוקר מנוסה בדרך כלל מודע לאחריותו – במיוחד אם הוא עו”ד או ספרן משפטי הכפוף לכללי אתיקה – וימנע מלספק מידע לא מאומת. בנוסף, התקשרות עם חוקר אנושי מאפשרת לעורך הדין לקיים דיאלוג לגבי התוצאות: לשאול שאלות הבהרה, לברר יחד את מידת הוודאות של כל ממצא, ולקבל חוות דעת מבוססת ניסיון. זהו משהו ש-AI כמערכת סגורה לא מאפשר – הוא לא יסביר מעבר למה שמופיע בטקסט התשובה. יתר על כן, בחוקר אנושי אפשר לתת אמון אישי: אם הוא בעל מוניטין טוב, עורכי הדין מסתמכים על שיקול דעתו. לעומת זאת, AI הוא “קופסה שחורה” במידת מה – לרוב המשתמש לא יודע בדיוק איך הגיע למסקנה, ועליו לסמוך על צירוף של אלגוריתם ונתונים ללא שקיפות מלאה. בפועל, עורכי דין רבים נוקטים זהירות: גם אם השתמשו ב-AI, הם מקדישים זמן לבדוק את כל הציטוטים והמקורות לפני שימוש בבית משפט, כפי שהיו עושים לו חוקר זוטר במשרד היה מכין עבורם טיוטת מחקר. במובן זה, ה-AI לא באמת חוסך את האחריות – הוא רק חוסך זמן בשלבים המקדים. ראוי לציין גם את נושא הסודיות: כאשר מעבדים מחקר דרך גורם חיצוני (בין אם תוכנה או אדם), יש לוודא שמירת סודיות המידע. בחוקר אנושי קל להסדיר זאת באמצעות הסכם סודיות והבנה מקצועית, בעוד שבהזנת נתונים רגישים לכלי AI חיצוני יש לנקוט משנה זהירות טכנית ומשפטית.

לסיכום חלק זה, ההשוואה מעלה שאין תשובה חד-משמעית לשאלה “מי עדיף – AI או אדם?” בכל המדדים. לכל אחד מהם יתרונות ייחודיים וחסרונות משלימים. למעשה, גישה הרווחת כיום היא גישה היברידית: לשלב את עוצמת המחשוב של הבינה המלאכותית עם התבונה והניסיון האנושיים. כך ניתן לרתום את המהירות והכיסוי הרחב של AI, מבלי לוותר על בדיקת עומק, הבנה הקשרית ואחריות מקצועית אנושית. אכן, שירותי מחקר משפטי מודרניים מנסים לאמץ מודל שכזה – למשל, lawresearch.co.il מדווח על שילוב בינה מלאכותית בתהליך המחקר האנושי שהוא מציע, כדי לאתר תקדימים וטיעונים מתאימים ביעילות, בלי שהעורך דין יצטרך עצמו ללמוד כלי חדש או לרכוש מנויים יקרים למאגרים (לקסיס נקסט- חיפוש משפטי). מודל עבודה משולב זה מאפשר לעורכי הדין ליהנות מהטוב שבשני העולמות: גם תוצאות מהירות ומקיפות, וגם ביטחון שהידע נבחן בעין אנושית מקצועית.

סיכום והמלצות: מתי להשתמש בכל אחד?

הטכנולוגיה לעומת האנושיות – לא “או או” אלא “גם וגם”. הבינה המלאכותית מביאה עמה מהפכה מבורכת ביעילות המחקר המשפטי. ישנן עדויות שהיא מסוגלת לספק תשובה ראשונית באיכות הקרובה לעבודת מתמחה משפטי בתחילת דרכו (Harvard Law expert explains how AI may transform the legal profession in 2024 – Harvard Law School | Harvard Law School), ובמהירות ובעלות שולית אפסית בהשוואה לשעות עבודה אנושיות. ואולם, כפי שכל עורך דין מנוסה יודע, התוצר הגולמי הוא רק ההתחלה. גם כאשר מתמחה מכין טיוטת מחקר, עורך הדין הבכיר עובר ומבקר אותה לפני שמסתמכים עליה – וכך בדיוק יש לנהוג עם פלט שמפיק AI (Harvard Law expert explains how AI may transform the legal profession in 2024 – Harvard Law School | Harvard Law School). שילוב נכון בין AI לאדם יכול להעצים את יכולות המשרד: AI כאסיסטנט חרוץ המספק מידע רב ומסכם טקסטים, ועורך הדין כחושב ביקורתי שמנתח את החומר ומחליט מה רלוונטי ואיך להשתמש בו.

מתי מומלץ להשתמש בכלי AI? במצבים שבהם נדרש מחקר ראשוני מהיר או סינון כמות גדולה של מידע. למשל, לשם מציאת תקדימים בנושאים נפוצים, סקירת פסיקה כמותית (כמו מציאת כל פסקי הדין בערכאות נמוכות בסוגיה שחוזרת על עצמה), או קבלת סיכום כללי של תחום משפטי unfamiliar בפרק זמן קצר. AI יעיל גם במשימות טכניות ושגרתיות: בדיקת ציטוטים ונכונות הפניות (למשל, לוודא שכל פסיקה המצוטטת עדיין בתוקף), איתור מהיר של מילות מפתח בחוזה או בחקיקה ארוכה, או השוואת מסמכים למציאת הבדלים. במילים אחרות, כשיש הרבה נתונים לעבד בזמן קצר – מכונה היא כלי עזר מצוין. חשוב להדגיש שבכל השימושים הללו על ההפקה לעבור עין אנושית מאמתת; אולם כאשר הזמן דוחק והתקציב מוגבל, AI יכול לתת תוצרים טובים דיים כבסיס, שעליהם ניתן לבנות.

מתי לפנות לחוקר משפטי אנושי מקצועי? כאשר המקרה דורש ירידה לפרטים דקים, הבנת עומק או יצירתיות מיוחדת. אם ניצבים בפני סוגיה תקדימית או מורכבת מאוד – כזו שאין עליה הרבה חומר זמין, או שהנסיבות שלה ייחודיות – עדיף להפקיד את המחקר בידי מומחה אנושי. חוקר משפטי מנוסה יעשה עבודה מעמיקה במקרים שהמכונה יכולה “לפספס”: הוא יקרא בין השורות, ישוחח עם עורך הדין כדי להבין בדיוק מה הבעיה המשפטית והכיוון הרצוי, ויחפש פתרונות שאינם בהכרח מתבקשים ישירות מהשאילתה הראשונית. גם כאשר נדרשת התאמה אישית ללקוח – למשל דו”ח מחקר המותאם למאפייני עסק מסוימים, או התייחסות להשלכות רוחביות – אדם יבצע זאת טוב יותר. כמו כן, בתיקים רגישים ועתירי-סיכון (לדוגמה, ליטיגציה בעלת השלכות כספיות כבדות או תקדימית בעליון), האחריות מחייבת לערוך מחקר יסודי ככל האפשר ולא להסתפק בסיכום AI. במצבים כאלה, חוקר משפטי מקצועי (כגון אלו המציעים שירות במיקור חוץ) יכול להשלים שעות של עבודת עומק, כולל כיווני חקירה ש-AI לא היה מעלה, ולהגיש תוצר אמין ובדוק. כמובן, גם החוקר האנושי רשאי ואף רצוי שישתמש ב-AI כחלק מכלי העבודה שלו – אך הערך שהוא מוסיף הוא בבחירה הנכונה של מה לחקור ואיך, ובווידוא איכות התוצאה.

בשורה התחתונה: השילוב בין AI לחוקר אנושי הוא המפתח לניצול מיטבי של הכלים הזמינים כיום. ניתן להתחיל את המחקר עם סריקה מהירה של AI כדי למפות את השטח – לאסוף תקדימים רלוונטיים, לקבל מושג כללי על המגמות ולהפיק סיכומים ראשוניים. לאחר מכן, יש לעבור להעמקה אנושית: למיין את התוצרים, לקרוא את המקורות עצמם ביסודיות, לחשוב באופן ביקורתי על הפערים והניואנסים, ולגבש מתוכם תובנות משפטיות ודרכי טיעון. כך נהנים מיתרונות החדשנות הטכנולוגית מבלי לוותר על שיקול הדעת והאחריות האנושיים. שילוב מושכל זה – AI כמאיץ תהליכים, והאדם כמי שמעניק להם משמעות וערך – יבטיח שהמחקר המשפטי יהיה גם יעיל וגם מקיף ומהימן, מבלי ליפול למלכודת השטחיות.

בסופו של יום, המטרה היא לשרת את הלקוח ואת הצדק בצורה הטובה ביותר. טכנולוגיה היא אמצעי, לא תחליף לשכל הישר ולמקצועיות משפטית. שימוש בבינה מלאכותית במחקר משפטי הוא מבורך כאשר הוא נעשה באחריות ובבקרה, ותוך ידיעה ברורה מתי נדרש המגע האנושי המשלים. שילוב נכון של שני המודלים – עזר דיגיטלי מהיר וחוקר אנושי מעמיק – הוא המתכון המומלץ למחקר משפטי בעידן הבינה המלאכותית. (Harvard Law expert explains how AI may transform the legal profession in 2024 – Harvard Law School | Harvard Law School) (New Findings: “AI on Trial: Legal Models Hallucinate in 1 Out of 6 Queries”)