Bài báo này giới thiệu LawFlow, một bộ dữ liệu quy trình làm việc pháp lý toàn diện, được thu thập từ các sinh viên luật được đào tạo dựa trên một kịch bản thành lập doanh nghiệp thực tế, nhằm hỗ trợ các nhiệm vụ phức tạp và quan trọng mà các chuyên gia pháp lý phải đối mặt, đặc biệt là những người mới vào nghề. Không giống như các bộ dữ liệu hiện có tập trung vào các cặp đầu vào-đầu ra hoặc các quy trình tư duy tuyến tính, LawFlow nắm bắt các quy trình lập luận động, mô-đun và lặp lại, phản ánh sự mơ hồ, sửa đổi và các chiến lược thích ứng với khách hàng trong thực hành pháp lý. Sử dụng LawFlow, chúng tôi so sánh và phân tích các quy trình làm việc do con người và LLM tạo ra, cho thấy sự khác biệt có hệ thống về cấu trúc, tính linh hoạt của lập luận và thực thi theo kế hoạch. Quy trình làm việc của con người mang tính mô-đun và thích ứng, trong khi quy trình làm việc của LLM mang tính tuần tự, toàn diện và ít bị ảnh hưởng bởi các yếu tố tiếp theo. Hơn nữa, chúng tôi cho rằng các chuyên gia pháp lý có xu hướng ưa chuộng AI để thực hiện các vai trò hỗ trợ, chẳng hạn như động não, xác định điểm mù và đề xuất các phương án thay thế, hơn là thực hiện các quy trình làm việc phức tạp từ đầu đến cuối. Do đó, chúng tôi nhấn mạnh những hạn chế hiện tại của LLM trong việc hỗ trợ các quy trình làm việc pháp lý phức tạp và các cơ hội để phát triển các hệ thống AI pháp lý có khả năng cộng tác và lập luận tốt hơn.
