进一步发展的障碍是什么？保密性。当前技术存在错误风险，因此无法将敏感信息放入公开的 LLM 中。这意味着需要为机密的 ICL 数据收集开发解决方案，以激发足够的信心，使其能够实际使用。有许多科技初创公司开发此类工具 – Casetext 的新 Co-Counsel 工具就是一个例子（除了电子取证之外，它还可以做很多事情） – 但 ICL 机构可能需要定制解决方案才能得到广泛采用。新 ICC OTP 的新证 说明 ICL 诉讼律 据提交计划- 完全依赖人工智能和机器学习 – 在这方面是一个值得欢迎的发展。
法律分析
法学硕士能够在海量数据面前回答高度具体的问题，这可以产生一些非常有 美国电话号码库 趣的“侦察报告”，。某位法官对披露违规行为的裁决、某位辩护律师在过去的审判中如何盘问内部证人、审判分庭愿意接受的针对特定罪行的量刑范围——所有这些类型的数据 说明 ICL 诉讼律 预测在技术上都是可行的，只要有正确的数据集和提示。
进一步增长的障碍是什么？样本量小。ICL 的审判数量根本就不多，这可能会 国际贸易体系中的黑谎言白谎言和些令人不安的真相 大大限制法律分析做出有意义预测的能力。此外，法官的更替也非常频繁——例如，ICC 法官的任期为九年，不可连任，因此审理某项审判的法官很可能是该机构的首场审判。ICL 法律分析最终可能更适用于审判中重复的元素，这些元素可以更快地产生更大的数据集——例如，主审法官对异议的质询记录——而不是数据集本身就很小的罕见事件。
结论
无论目前的使用限制如何，法学硕士对 ICL 的潜力 邮寄线索 是毋庸置疑的。法学硕士也在迅速发展，很难预测它们何时或如何在该领域得到广泛采用。但 ICL 应该探索如何最大限度地利用这些工具并确保负责任地使用它们。