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Pakistan trial courts
Il Pakistan distribuisce JudgeGPT in modo randomizzato a 1.559 giudici di primo grado e i distretti risolvono più casi
Ricercatori e magistratura pakistana hanno dato un assistente di IA, JudgeGPT, ai giudici di primo grado in un esperimento randomizzato in 118 tribunali. I distretti con più giudici formati hanno risolto più casi, circa il 6,3% sopra la media a esposizione mediana, senza che gli appelli aumentassero.
Dati chiave
Copiati esattamente dalle fonti. Copiate qualsiasi dato insieme alla sua citazione.
1.848
Casi aggiuntivi risolti per distretto all’anno a esposizione mediana ai giudici formati1
6,3%
Aumento dei casi risolti rispetto alla media a esposizione mediana1
circa 616
Casi aggiuntivi risolti per distretto all’anno al 25º percentile di esposizione1
1.559
Giudici assegnati in modo casuale nell’esperimento1
Cosa è servito
Le fonti non rendono noti costi, dimensioni del team e tempi.
Il problema
Il Pakistan ha pochissimi giudici per la sua popolazione, e milioni di casi attendono una decisione. The Decoder riferisce 2,26 milioni di casi pendenti a fine 2024, la maggior parte nei tribunali di primo grado. I giudici lavorano con poca tecnologia e senza personale di supporto.
Cosa hanno costruito
JudgeGPT è un chatbot costruito sulla famiglia di modelli GPT-4 di OpenAI. È stato adattato al Pakistan con un’istruzione personalizzata e una libreria di sentenze e leggi che consulta prima di rispondere, così le risposte citano documenti reali. Questo approccio si chiama generazione aumentata dal recupero (RAG).
Come ci sono riusciti
Ricercatori di ETH Zurigo, Imperial College London e New Economic School hanno lavorato con la magistratura. Hanno assegnato in modo casuale 1.559 giudici di primo grado di 118 tribunali a uno di tre gruppi: accesso all’IA con formazione mirata, accesso all’IA con formazione generica su tecnologia e diritto, oppure solo formazione generica. La formazione del primo gruppo è stata scaglionata per coorte, a partire da marzo 2024. I registri delle chat hanno mostrato come i giudici usavano lo strumento.
Risultati
I giudici con IA e formazione mirata hanno adottato di più lo strumento, lo hanno usato di più e hanno continuato a farlo. I distretti più esposti a questi giudici hanno risolto più casi: circa 1.848 in più per distretto all’anno a esposizione mediana, un aumento del 6,3% rispetto alla media. Gli appelli per caso risolto non sono aumentati e, semmai, sono calati leggermente. La formazione ha spostato l’uso verso il supporto alla revisione e alla stesura e lontano dalle domande ampie di ricerca giuridica.
Tutti i dati dichiarati
| Indicatore | Dato | Citazione |
|---|---|---|
| Casi aggiuntivi risolti per distretto all’anno a esposizione mediana ai giudici formati | 1.8481 | |
| Aumento dei casi risolti rispetto alla media a esposizione mediana | 6,3%1 | |
| Casi aggiuntivi risolti per distretto all’anno al 25º percentile di esposizione | circa 6161 | |
| Giudici assegnati in modo casuale nell’esperimento | 1.5591 | |
| Tribunali coinvolti | 1181 |
Lezioni per il vostro progetto
Abbinare l’accesso alla formazione. Nello studio i giudici con formazione mirata hanno usato di più lo strumento e hanno continuato a farlo; il solo accesso contava molto meno.
Indirizzare le persone verso compiti in cui lo strumento è affidabile, come migliorare i testi, e lontano dalle domande aperte, costose da verificare.
Misurare la produzione con dati amministrativi, non solo con sondaggi tra gli utenti, e seguire la qualità (tasso di appello) insieme al volume.
Randomizzare la diffusione dove possibile. Ha dato a queste prove una credibilità che manca alla maggior parte dei casi di studio dei fornitori.
Avvertenze
- Le cifre sono risultati di ricerca: stime degli autori su come cambia la produzione di un distretto al variare della quota di giudici formati, non un conteggio dei casi risolti dallo strumento stesso.
- Il documento è un working paper datato 9 agosto 2026 e può essere rivisto. L’articolo di The Decoder (21 luglio 2026) lo riassume.
- Il documento indica un riferimento di costo approssimativo di circa 41,90 dollari di capacità equivalente in stipendi per ogni dollaro speso, e di almeno 10 dollari con ipotesi prudenti. The Decoder riferisce 38,50 dollari. Trattandosi di una stima modellata, qui non è mostrata come risultato.
- Il documento nomina un modello della famiglia GPT-4; non è indicata la versione esatta. La prima coorte di formazione è iniziata a marzo 2024, usata qui come data di avvio.
- I dati di produzione usati nell’analisi terminano a fine 2024, quindi contribuisce solo la coorte più precoce.
Fonti
- Courts of Tomorrow: Evidence from a Nationwide Rollout of Generative AI
Mehmood, Goessmann, Ash (working paper) · 2026-08-09 · Articolo di ricerca · elliottash.com
- An AI system helped Pakistani judges clear massive backlogs at $38.50 return per dollar invested
The Decoder · 2026-07-21 · Notizia · the-decoder.com
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