Wyniki wyszukiwania - BazTech

Ograniczanie wyników

2 2025

Znaleziono wyników: 2

Liczba wyników na stronie

Wyniki wyszukiwania

Sortuj według:

Ogranicz wyniki do:

ML-based models in support of selected legal and administrative activities

Łaganowska Monika, Mikołajewska Maria, Mikołajewski Dariusz

Studia i Materiały Informatyki Stosowanej

2025

T. 17, nr 2

42--47

This article discusses the application of machine learning (ML) models in improving legal and administrative processes. It highlights how ML techniques such as natural language processing and predictive analytics can automate routine tasks such as document classification, legal research, and case outcome prediction. The authors discuss the benefits of ML-based systems, including increased efficiency, reduced human error, and increased access to justice. Ethical issues are addressed, particularly regarding algorithmic bias, transparency, and accountability in decision-making. Case studies are presented to illustrate the real-world implementation of these technologies in courts and public administration. The article concludes by emphasizing the need for interdisciplinary collaboration and regulatory frameworks to ensure responsible and effective integration of ML in legal domains.

Artykuł omawia zastosowanie modeli uczenia maszynowego (ML) w ulepszaniu procesów prawnych i administracyjnych. Podkreśla, w jaki sposób techniki ML, takie jak przetwarzanie języka naturalnego i analityka predykcyjna, mogą automatyzować rutynowe zadania, takie jak klasyfikacja dokumentów, badania prawne i przewidywanie wyników spraw. Autorzy omawiają korzyści płynące z systemów opartych na ML, w tym zwiększoną wydajność, zmniejszenie liczby błędów ludzkich i zwiększony dostęp do wymiaru sprawiedliwości. Poruszane są kwestie etyczne, w szczególności dotyczące stronniczości algorytmicznej, przejrzystości i odpowiedzialności w podejmowaniu decyzji. Przedstawiono studia przypadków, aby zilustrować rzeczywiste wdrożenie tych technologii w sądach i administracji publicznej. Artykuł kończy się podkreśleniem potrzeby interdyscyplinarnej współpracy i ram regulacyjnych w celu zapewnienia odpowiedzialnej i skutecznej integracji ML w domenach prawnych.

Generative AI in support of selected legal and administrative activities

Mikołajewska Maria, Łaganowska Monika, Mikołajewski Dariusz

Studia i Materiały Informatyki Stosowanej

2025

T. 17, nr 1

66--71

Generative AI (Gen AI) transforms legal and administrative work by helpingto rapidly draft contracts, pleadings, and routine correspondence, freeing professionals’ time to focus on more demanding tasks, such as valuable analysis and strategy.Accelerates legal research through natural language queries and summaries, revealing precedents and regulations that match nuanced fact patterns in seconds.In administrative contexts, generative models automate form generation, policy templates, and multilingual communication, reducing administrative errors and turnaround times.When combined with ingest-enhanced generation and audit trails, these systems enable transparent sourcing, version control, and compliance monitoring, meeting evidentiary and procedural requirements.The result is a hybrid workflow where human expertise guides judgmental decisions while AI enables scalable, cost-effective document development, research, and management.Słowa kluczowe: Computer science, artificial intelligence, generative AI, legal applications, administrative applications.

Generatywna sztuczna inteligencja (GenAI) zmienia oblicze pracy prawnej i administracyjnej, pomagając szybko opracować umowy, pisma procesowe i rutynową korespondencję, uwalniając czas profesjonalistów, aby mogli skupić się na bardziej wymagających zadaniach. np. wartościowej analizie i strategii. Przyspiesza badania prawne poprzez zapytania i podsumowania w języku naturalnym, ujawniając precedensy i przepisy, które pasują do niuansów wzorców faktów w ciągu kilku sekund. W kontekstach administracyjnych modele generatywne automatyzują generowanie formularzy, szablony zasad i komunikację wielojęzyczną, redukując błędy administracyjne i czas realizacji. W połączeniu z generowaniem rozszerzonym o pobieranie i elementami audytu systemy te umożliwiają przejrzyste pozyskiwanie, kontrolę wersji i monitorowanie zgodności, spełniając wymogi dowodowe i proceduralne. Rezultatem jest hybrydowy przepływ pracy, w którym ludzka wiedza specjalistyczna kieruje decyzjami wymagającymi osądu, podczas gdy sztuczna inteligencja zapewnia skalowalne, ekonomiczne opracowywanie, badania i zarządzanie dokumentacją.