مقدمے کے مواد کو ترتیب دینے، TAR کے نتائج کی جانچ کرنے اور دستاویزات کی فراہمی (production) سے قبل استحقاق (privilege) سے متعلق خطرات کی نشاندہی کرنے کے لیے AI کا استعمال کریں۔
۳ حصے · ۶ اسباق
اس بات کی نشاندہی کریں کہ مصنوعی ذہانت (AI) مقدمے کی تیاری اور 'ای-ڈسکوری' (eDiscovery) کے عمل میں کہاں قدر کا اضافہ کرتی ہے، اور پھر ٹیکنالوجی کی مدد سے کیے جانے والے جائزے (technology-assisted review) نیز اس کے نتائج کی حدود کا جائزہ لیں۔
۲ اسباق'سیڈ سیٹ' (seed-set) اور توثیق کے انتخاب کا جائزہ لیں، اور پھر پروڈکشن سے قبل 'استحقاق کے جائزے' (privilege-review) کے علیحدہ مرحلے کے ساتھ ایک قابلِ دفاع TAR ورک فلو چلائیں۔
۲ اسباقTAR کے نتائج میں 'مکمل ہونے کے غلط تاثر' (false completeness) اور 'استحقاقِ رازداری کے بے نقاب ہونے' (privilege exposure) کی نشاندہی کریں، اور پھر کیس کی تیاری کے دوران حاصل ہونے والے نتائج پر تصدیق اور معاملات کو اعلیٰ سطح پر لے جانے (escalation) سے متعلق ایک ایسی چیک لسٹ کا اطلاق کریں جسے دوبارہ استعمال کیا جا سکے۔
۲ اسباقمصنوعی ذہانت (AI) قانونی ٹیموں کے مقدمات کی تیاری اور شواہد کے جائزے کے طریقوں کو تبدیل کر رہی ہے، لیکن معلومات کی تصدیق کرنے کی وکیل کی ذمہ داری بدستور برقرار ہے۔ یہ کورس واضح کرتا ہے کہ AI کس طرح 'ڈسکوری' (discovery) کی تیاری اور 'ای-ڈسکوری' (eDiscovery) میں افادیت کا اضافہ کرتی ہے، اور کن معاملات میں پیشہ ورانہ جوابدہی اب بھی انسانی جائزہ کار (human reviewer) پر عائد ہوتی ہے۔ اسے وکلاء، پیرا لیگلز (paralegals)، قانونی امور کے آپریشنل عملے اور تعمیلی (compliance) امور کے سربراہان کے لیے تیار کیا گیا ہے، جنہیں زیرِ سماعت مقدمات اور AI کے وسیع پیمانے پر نفاذ سے متعلق فیصلوں کے لیے ایسے عملی اور قابلِ دفاع ورک فلو (work-flows) کی ضرورت ہے۔
یہ کورس اس بات کا احاطہ کرتا ہے کہ 'ڈسکوری' (discovery) کی تیاری، ٹیکنالوجی کی مدد سے ہونے والے جائزے (TAR)، سیڈ سیٹس (seed sets)، توثیق، ریکال (recall)، درستگی (precision) اور استحقاق (privilege) سے متعلقہ خطرات کے ضمن میں مصنوعی ذہانت (AI) کا کیا کردار ہے۔ اس میں قابلِ دفاع TAR ورک فلو، جائزے کے نامکمل یا ضرورت سے زیادہ وسیع نتائج کی اصلاح، اور شواہد کی ترتیب و ٹائم لائنز کے لیے دوبارہ قابلِ استعمال تصدیقی چیک لسٹس جیسے موضوعات کا بھی احاطہ کیا گیا ہے۔
پروجیکٹ مینیجرز اور آپریشنز ٹیموں سے لے کر بانیان، تجزیہ کاروں اور AI اپنانے والی ٹیموں تک، Fenzo ان سب کے لیے ہے جو اپنے روزمرہ کام میں مزید بہتر ہونا چاہتے ہیں۔
پروجیکٹس کی منصوبہ بندی اور ڈیٹا کے تجزیے کے لیے AI کے استعمال سے لے کر عمل، فیصلہ سازی، بات چیت اور تکمیل کو بہتر بنانے تک، سب کچھ۔ اگر آپ مہارت یا کام بیان کر سکتے ہیں تو Fenzo اس پر کورس بنا سکتا ہے۔
جی ہاں۔ Fenzo کو بتائیں کہ آپ کیا کرتے ہیں، کیا حاصل کرنا چاہتے ہیں اور کہاں پھنسے ہیں، اور وہ کورس کو آپ کے کردار، آپ کے اہداف اور اس کام کے مطابق ڈھال دے گا جو آپ کو واقعی کرنا ہے۔
نہیں۔ Fenzo آپ کے نقطۂ آغاز کے مطابق ڈھل جاتا ہے: آپ بنیادی باتوں سے شروع کر سکتے ہیں یا سیدھے اعلیٰ موضوعات پر جا سکتے ہیں۔
جی ہاں۔ Fenzo for Business آپ کی پوری ٹیم کو ایک ہی سبسکرپشن میں اکٹھا کرتا ہے: مشترکہ لائسنس، تفویض کیے جا سکنے والے کورسز اور اس بارے میں رپورٹس کہ کس نے کیا مکمل کیا۔
Fenzo for Business کے بارے میں جانیںآپ اپنا ہدف بتا کر یا ایک مختصر مہارتی جائزہ دے کر آغاز کرتے ہیں۔ Fenzo اس سیاق سے آپ کی کمزوریاں پہچانتا ہے اور سیکھنے کا تجربہ انہی کے گرد ترتیب دیتا ہے۔
جی ہاں، Fenzo آپ کے فون کے براؤزر میں چلتا ہے۔
ہر حصے میں کچھ ایسا جس کے ساتھ آپ تعامل کر سکیں۔
سیکھنے پر دہائیوں کی تحقیق کے تین نتائج نے طے کیا کہ ہر Fenzo سبق کیسے بنایا جائے۔
اوسط کامیابی کی شرح · Freeman et al., PNAS 2014
سائنس کیا کہتی ہے
صرف لیکچر والی کلاسوں کے طلبہ کے فیل ہونے کا امکان ۱.۵× زیادہ ہوتا ہے۔
Fenzo یہ کیسے کرتا ہے
ہر Fenzo سبق انٹرایکٹو ہے۔ کبھی غیر فعال پڑھنا یا دیکھنا نہیں۔
آپ خود کرتے ہیںAI آپ کے لیے کرتا ہے
وقت کے ساتھ مہارت کی یادداشت · مشق کے ساتھ بمقابلہ بغیر
سائنس کیا کہتی ہے
سوچنے کا کام AI کے سپرد کر دینے سے وہی مہارتیں کمزور ہوتی ہیں جو آپ بنانا چاہتے ہیں۔
Fenzo یہ کیسے کرتا ہے
Fenzo آپ سے سوچواتا ہے — رہنمائی کے ساتھ، مگر آپ کی جگہ کبھی نہیں۔
یاد کرنے کی مشقدوبارہ پڑھنا
طویل مدتی یادداشت · یاد کرنا بمقابلہ دوبارہ پڑھنا
سائنس کیا کہتی ہے
پائیدار سمجھ بنانے کے لیے کسی معلومات کو یاد کرنا اسے دوبارہ پڑھنے سے بہتر ہے۔
Fenzo یہ کیسے کرتا ہے
اسباق میں کوئز اور یاد کرنے کے سوالات شامل ہیں تاکہ سیکھا ہوا یاد رہے۔