Kyle E. Mitchell menyoroti tren mengkhawatirkan di mana klien menggunakan AI untuk meringkas email nasihat hukum yang panjang. Fenomena ini menciptakan "lossy compression"—istilah teknis untuk penurunan kualitas data—di mana nuansa hukum yang krusial hilang demi kenyamanan membaca yang cepat.
📉 Problem Statement: Kompresi yang Merusak
Penulis menggunakan analogi kompresi gambar JPEG zaman dulu. Saat gambar dikompres terlalu kecil, detail menghilang, pinggiran menjadi kabur, dan muncul artefak aneh. Hal yang sama terjadi pada nasihat hukum. Klien yang sibuk seringkali melakukan copy-paste email pengacara mereka ke chatbot untuk mendapatkan ringkasan cepat. Tanpa sepengetahuan pengacara, "resolusi" dari nasihat tersebut diturunkan secara drastis. Akibatnya, pilihan kata yang hati-hati dan konteks pengecualian hukum hilang tak berbekas.
🎛️ Metodologi: Hilangnya "Kendali Abstraksi"
Inti dari pekerjaan pengacara adalah mengelola tingkat abstraksi. Pengacara memutuskan kapan harus berbicara di level konsep umum dan kapan harus "zoom in" ke detail teknis yang spesifik.
🤖 Veto Diam-diam Dengan menggunakan LLM untuk meringkas, klien secara efektif memveto keputusan profesional pengacara tersebut. AI cenderung menyukai kalimat pendek dan generalisasi. Ini mengubah nasihat yang dirancang presisi menjadi generalisasi kasar yang mungkin benar secara teori umum, namun salah dalam konteks spesifik klien.
⚠️ Findings: Jebakan Generalisasi & Kosakata
Dampak dari "nasihat lossy" ini bisa fatal dalam dua area utama:
💼 Risiko Bisnis Nyata Ambil contoh hukum Hak Cipta. Ringkasan AI mungkin hanya mengatakan aturan umum: "Penulis memiliki hak cipta karyanya." Padahal dalam konteks bisnis, realitasnya seringkali sebaliknya (karya dimiliki pemberi kerja/klien). Jika klien bertindak berdasarkan ringkasan umum AI tanpa melihat pengecualian "Work Made for Hire", mereka bisa kehilangan aset intelektual yang berharga.
📚 Erosi Kosakata (Vocabulary) Pengacara sering sengaja menggunakan istilah teknis (seperti derivative work atau forking) untuk mendidik klien agar terlihat kompeten di hadapan mitra bisnis. Ringkasan AI sering memparafrase istilah ini ke bahasa awam yang sederhana, sehingga klien kehilangan kesempatan untuk mempelajari "bahasa" industri mereka sendiri.
✍️ How to Use: Adaptasi Gaya Komunikasi
Artikel ini menyarankan perubahan perilaku bagi kedua belah pihak untuk memitigasi risiko ini.
📢 Transparansi Klien Klien tidak dilarang menggunakan AI, namun mereka harus transparan. Jika klien memberitahu pengacara bahwa mereka menggunakan chatbot untuk meringkas, pengacara bisa menyesuaikan struktur nasihatnya agar lebih mudah diproses mesin tanpa kehilangan konteks.
📝 Format Penulisan Pengacara Pengacara harus merespons tren "anti-teks panjang" ini dengan mengubah gaya penulisan: gunakan lebih banyak heading tebal, outline yang jelas, dan bahasa yang lebih to-the-point, sehingga klien tidak merasa perlu menggunakan mesin peringkas sejak awal.
🗝️ Key Takeaways
📉 Nasihat "Lossy" Seperti file JPEG yang pecah, ringkasan AI menghilangkan nuansa pinggiran (edge cases) yang seringkali justru menjadi poin terpenting dalam mitigasi risiko hukum.
🚫 Oversimplifikasi Alat bantu AI memberikan kemampuan kepada klien untuk melakukan "undershooting"—terlalu menyederhanakan masalah kompleks hingga ke titik di mana informasinya menjadi tidak akurat.
🤝 Hubungan Timbal Balik Kualitas nasihat hukum bergantung pada pemahaman bersama. Jika klien memotong jalur komunikasi dengan perantara AI, mereka tidak mendapatkan nilai penuh dari keahlian pengacara yang mereka bayar mahal.
💬 Diskusi Pembaca
Pernahkah Anda merasa email dari bagian legal terlalu panjang sehingga Anda tergoda untuk meminta ChatGPT meringkasnya? Sadarkah Anda bahwa detail kecil yang hilang dalam ringkasan tersebut mungkin adalah klausul yang paling melindungi Anda?
Sumber:
https://writing.kemitchell.com/2025/12/07/LLMs-Make-Legal-Advice-Lossy
#LegalTech #ArtificialIntelligence #LawyerLife #LLM #GenerativeAI #LegalAdvice #CopyrightLaw #ProfessionalServices #ClientRelations #TechEthics
