Bíróság mondta ki: a generatív AI-s dokumentumvizsgálat TAR-nak számít
A Schulte v. LinkedIn ügyben egy kaliforniai szövetségi bíró a generatív AI-val végzett dokumentumvizsgálatot a technológiával támogatott felülvizsgálat, vagyis a TAR egyik formájaként kezelte. A döntés szerint ugyanazok az észszerűségi és arányossági elvek alkalmazandók rá, mint a korábbi technológiákkal végzett dokumentumvizsgálatra.
- A bíróság a generatív AI-s dokumentumvizsgálatot a TAR egyik formájaként kezelte.
- A LinkedIn 25 egyeztetett keresőkifejezéssel szűkítette a dokumentumok körét.
- A bíró elutasította a felperesek mindhárom kérelmét.
- Általános aggályok helyett konkrét hiányosság szükséges további adatok kikényszerítéséhez.
- A döntés szerint a módszertan korai és önkéntes közlése segítheti a védekezhetőséget.
A vita a LinkedIn dokumentumvizsgálatáról szólt
A Schulte v. LinkedIn Corp. ügy egy csoportos antitrösztper a kaliforniai északi körzet szövetségi bíróságán. A felperesek szerint a LinkedIn olyan gyakorlatokat alkalmazott, amelyekkel a Sherman Act megsértésével túl sokat számolhatott fel Premium-előfizetőinek.
Az ügy az elektronikus bizonyítékok felülvizsgálata miatt vált fontossá az e-discovery területén. A LinkedIn közölte, hogy egy generatív AI-ra épülő eszközt használ annak meghatározására, mely dokumentumok relevánsak az átadás szempontjából. Ezt megelőzően 25, a felek által egyeztetett keresőkifejezéssel szűkítette a dokumentumok körét.
A felperesek három dolgot kértek a bíróságtól: tiltsa meg az előzetes szűrést, kötelezze a LinkedInt további ellenőrzési adatok, köztük kihagyási becslések és felülvizsgálói létszámok átadására, valamint kezelje fokozott szigorral azt, hogy a generatív AI döntést hoz a dokumentumok relevanciájáról. Laurel Beeler bíró mindhárom kérelmet elutasította.
A technológia változott, a jogi mérce nem
A DISCO értékelése szerint a döntés legfontosabb eleme az ügy jogi keretezése. A bíróság nem állított fel külön szabályokat a generatív AI számára, hanem a technológiával támogatott felülvizsgálatra régóta alkalmazott keretet használta.
A bíró szerint a 25 keresőkifejezéssel végzett előzetes szűrés megfelelhet a szövetségi polgári eljárási szabályok 26(b) és 34(b)(2) pontjában szereplő észszerűségi és arányossági követelményeknek. A forrás szerint több bíróság ugyanerre a következtetésre jutott már a hagyományos TAR alkalmazása előtt végzett szűrés kapcsán is.
A további ellenőrzési adatokra vonatkozó kérelemnél a bíróság a „felfedezés a felfedezésről” elvét alkalmazta. Eszerint az ellenérdekű fél általános aggályai önmagukban nem elegendők további információk kikényszerítéséhez. Ehhez konkrét, bizonyítható hiányosságot kell felmutatni az alkalmazott folyamat eredményében.
A korai átláthatóság fontos lehet az eljárásokban
A döntés nem jelenti azt, hogy a generatív AI használata mentesíti a feleket az ellenőrzés alól. A DISCO szerint ugyanaz a mérce marad érvényben, mint a TAR esetében: az eljárásnak észszerűnek és arányosnak kell lennie, vitatás esetén pedig konkrétan igazolhatónak.
A döntés ismertetése szerint a LinkedIn előzetesen közölte, melyik platformot használja, jelezte, hogy nincs szükség tanító adathalmazra, és bemutatta emberi minőség-ellenőrzési folyamatát. Ez a korai, önkéntes átláthatóság hozzájárulhatott ahhoz, hogy a felperesek nem tudtak konkrét hiányosságot megjelölni.
A DISCO a július 24-én közzétett elemzésében azt tanácsolja, hogy az elektronikus bizonyítékokra vonatkozó protokollok már az eljárás elején térjenek ki a használt generatív AI-eszközre, a módszertanra és az ellenőrzési mutatókra. A vállalat egy két nappal későbbi, FTC v. Uber Technologies ügyben született végzést is említ, ahol a konkrét kifogás és az előzetesen rögzített átláthatósági feltételek hiánya miatt a bíróság egy TAR tanító adathalmazából származó, nem releváns dokumentummintát kért be.
A Schulte v. LinkedIn egyetlen bírósági döntés egyetlen körzetből, ezért nem tekinthető végleges iránymutatásnak. A jogi csapatok számára ugyanakkor azt mutatja, hogy a generatív AI-s felülvizsgálat megítélésénél jelenleg a meglévő TAR-szabályok, a dokumentált módszertan és a korai tájékoztatás lehetnek a meghatározó szempontok.
