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न्यायालय दस्तावेज़ों के लिए AI: फ़ाइल करने से पहले नकली उद्धरण पकड़ें — उपकरण

यह एक अनुवाद है। प्रामाणिक संस्करण मूल अंग्रेज़ी पाठ है; कृपया उसी का हवाला दें।

Vadym Chernets · खुला स्रोत · 7 मिनट की पढ़ाई

कानून और अदालतें

यदि आप वकील के बिना अदालत जा रहे हैं और कागजात के साथ सहायता के लिए ChatGPT, Claude या Gemini का उपयोग कर रहे हैं, तो सबसे महंगी गलती अनाड़ी लेखन नहीं है। यह एक आत्मविश्वास से भरा वाक्य है जो एक ऐसे केस का हवाला देता है जो मौजूद नहीं है। Docprep एक मुफ्त, खुला स्रोत प्रोग्राम है जो यह बदलता है कि आप कौन सा AI उपयोग करते हैं इसके बजाय AI को कैसे व्यवस्थित किया जाए। विभिन्न कंपनियों के कई AI एक दूसरे को बिना देखे समान दस्तावेज के पूर्ण ड्राफ्ट लिखते हैं। एक AI ड्राफ्ट को विलय करता है बिना यह बताए कि किसने कौन सा लिखा है। दो AI फिर विलीन पाठ की जांच करते हैं, उद्धरण पहले, और उनमें से अंतिम उस कंपनी से आता है जिसने इसे विलय किया था। आप दस्तावेज, दोनों जांच रिपोर्ट और रन का रिकॉर्ड प्राप्त करते हैं, और आप तय करते हैं कि कौन से सुधार अंदर जाते हैं।

यह आपके अपने कंप्यूटर पर चलता है। API कुंजियों के साथ (पासवर्ड जो एक प्रोग्राम को AI कंपनी के मॉडल से सीधे बात करने देते हैं) यह खुद से चलता है। उनके बिना, यह आपको प्रत्येक चरण को AI चैट साइटों में पेस्ट करने के लिए एक फाइल के रूप में सौंपता है जिन्हें आप पहले से उपयोग करते हैं, और जहां आप छोड़ते हैं वहां से उठाता है। यह किसी भी दस्तावेज के लिए काम करता है जिसके दावों को स्रोतों की आवश्यकता होती है, जैसे कि एक रिपोर्ट, बीमा अपील या नियामक को शिकायत, और इसका उदाहरण कार्य एक गति है जो एक स्व-प्रतिनिधित्व वादी को चाहिए।

एक AI अदालत की कार्यवाही के लिए पर्याप्त क्यों नहीं है

बनाए गए उद्धरण दुर्लभ दुर्घटनाएं नहीं हैं। 10 अक्टूबर 2026 को शोधकर्ता Damien Charlotin द्वारा संचालित AI Hallucination Cases डेटाबेस ने 2,184 अदालत के निर्णयों को सूचीबद्ध किया जो AI द्वारा बनाई गई सामग्री जैसे नकली उद्धरणों से संबंधित थे; उनमें से 1,259 में पक्ष एक व्यक्ति था जो स्वयं का प्रतिनिधित्व कर रहा था। अगस्त 2026 में California की अपील अदालत ने एक पति और पत्नी को, जिन्होंने बिना वकील के अपील की थी, दूसरे पक्ष की वकील फीस का भुगतान करने का आदेश दिया, क्योंकि वे अस्तित्वहीन प्राधिकरणों और जाली उद्धरणों पर निर्भर थे (California Courts Newsroom)। Georgia के Middle District के लिए संघीय अदालत स्वयं का प्रतिनिधित्व करने वाले पक्षों को स्पष्ट रूप से बताती है कि "AI किसी पक्ष की जिम्मेदारी को कम नहीं करता है कि वह यह सुनिश्चित करे कि अदालत की कार्यवाहियों में उद्धृत सभी तथ्य और कानूनी प्राधिकार सटीक हैं" (M.D. Ga.)।

अधिक लोगों को वह काम करना पड़ता है: बिना वकील के दायर किए गए U.S. संघीय नागरिक मामलों का हिस्सा दीर्घकालीन औसत 11% से बढ़कर 2025 के राजकोषीय वर्ष में 16.8% हो गया (Shah and Levy, via beSpacific)। नए मॉडल अकेले इसे ठीक नहीं करते हैं। Princeton के शोधकर्ताओं ने ChatGPT मॉडल की आठ पीढ़ियों से 8,000 से अधिक उद्धरणों की जांच की और पाया कि GPT-5.1 6.57% पर hallucinate कर रहा है, "एक सांख्यिकीय रूप से महत्वपूर्ण प्रतिगमन"। यही अध्ययन उस समाधान की ओर इशारा करता है जिसके चारों ओर Docprep बनाया गया है: एक AI चेकर जिसे कानूनी डेटाबेस और खुली वेब को खोजने की अनुमति है, परीक्षण में अस्तित्वहीन प्रत्येक उद्धरण को पकड़ा (Princeton CITP)।

यह कैसे काम करता है

Docprep एक लिखित कार्य को पाँच चरणों से गुजारता है, और प्रत्येक चरण इस बात से परिभाषित होता है कि उसमें AI को क्या देखने की अनुमति है।

1. एक संक्षिप्त निर्देश। आप कार्य एक बार लिखते हैं: आपको क्या चाहिए, क्षेत्राधिकार, प्रारूप, स्रोत के रूप में क्या गिना जाता है। उदाहरण एक ज्ञापन माँगता है कि क्या संघीय न्यायालय में स्व-प्रतिनिधित्व करने वाला पक्षकार खोज प्रतिक्रियाओं को केवल बॉयलरप्लेट आपत्तियों के साथ उत्तरित करने के लिए बाध्य करने के लिए आवेदन कर सकता है।
2. अलग-अलग मसौदे। कम से कम तीन AIs, कम से कम तीन कंपनियों से, प्रत्येक एक पूर्ण मसौदा लिखते हैं, जहाँ उपलब्ध हो वहाँ वेब खोज के साथ। कोई भी दूसरे का मसौदा नहीं देखता। प्रत्येक को प्रत्येक कथन के लिए एक स्रोत का हवाला देना चाहिए, जो वह सत्यापित नहीं कर सका उसे "सत्यापित नहीं" के रूप में चिह्नित करना चाहिए, और "एक मध्य स्थिति की ओर झुकाव" नहीं करना चाहिए, इसलिए असहमतियाँ दिखें।
3. एक अंधी विलय। एक AI को मसौदे R1, R2, R3 के रूप में यादृच्छिक क्रम में प्राप्त होते हैं; एक मसौदा जो अपने निर्माता का नाम बताता है उस वाक्यांश को "[विक्रेता का नाम हटाया गया]" से बदल दिया जाता है। विलयकर्ता प्रत्येक दावे को इसके पीछे के मसौदों के साथ टैग करता है, जैसे [R1, R3], और यह लॉग लिखता है कि मसौदे किस पर सहमत हुए, वे कहाँ असहमत हुए और प्रत्येक संघर्ष को कैसे सुलझाया गया। एक विलय जिसमें वह लॉग नहीं है, रन को रोक देता है।
4. अंदर से एक जाँच। विलयकर्ता की अपनी कंपनी से एक AI एक ताजे सत्र में परिणाम को पढ़ता है, जाँचता है कि हर स्रोत मौजूद है और कहता है कि क्या दावा किया जाता है, निष्कर्षों को Critical, Major और Minor के रूप में रैंक करता है, और एक फैसला देता है।
5. बाहर से एक जाँच। एक अलग कंपनी से एक AI दस्तावेज़ और पहली रिपोर्ट को पढ़ता है, प्रत्येक निष्कर्ष की पुष्टि या विवाद करता है, अपना स्वयं का जोड़ता है और समापन निर्णय देता है।

सब कुछ एक फ़ोल्डर में आता है: संक्षिप्त निर्देश, हर prompt और मसौदा, विलीकृत दस्तावेज़, विलय लॉग, दोनों रिपोर्ट और एक manifest.json रिकॉर्ड। कोई समीक्षक का सुधार आपके पाठ पर स्वचालित रूप से लागू नहीं किया जाता है; आप चुनते हैं। सटीक पृष्ठ संख्याएँ आपके निकटतम ध्यान के योग्य हैं, क्योंकि यह वह जगह है जहाँ यहाँ तक कि खोज करने वाले AI चेकर भी सबसे कमजोर हैं (Princeton एजेंट ने केवल 18.2% गलत pincites को पकड़ा), और उद्धृत पृष्ठ पर केस को खोलना इसे तय कर देता है।

ये नियम क्यों हैं

• ड्राफ्ट कभी एक दूसरे से मिलते नहीं हैं। AI बहस में, जब कोई साथी प्रेरक तर्क देता है तो मॉडल अक्सर सही उत्तर से गलत उत्तर की ओर स्विच कर जाते हैं (Wynn, Satija and Hadfield, 2025).
• विलय करने वाले को नहीं बताया जाता कि किसने क्या लिखा। AI न्यायाधीश अपने स्वयं के आउटपुट को अधिक अंक देते हैं, और इसे पहचान सकते हैं (Panickssery, Bowman and Feng, 2024)। लेबल की कुंजी केवल रिकॉर्ड में जाती है, ताकि आप बाद में गिन सकें कि विलय करने वाले ने कितनी बार अपनी कंपनी का पक्ष लिया।
• अंतिम पाठक दूसरी कंपनी से आता है। 350 से अधिक मॉडल के एक अध्ययन में, जब दोनों गलत थे तो वे एक लीडरबोर्ड पर लगभग 60% समय एक ही गलत उत्तर देते थे (Kim et al., ICML 2025)। कहीं और प्रशिक्षित एक आलोचक साझा अंधे धब्बों का सबसे सीधा मार्ग है।
• हर आलोचक को खोज करने में सक्षम होना चाहिए। Docprep शुरू होने से इनकार करता है यदि किसी आलोचक के पास कोई खोज उपकरण नहीं है।
• नियम कोड हैं। python3 docprep.py check एक ऐसी सेटअप को अस्वीकार करता है जो उन्हें तोड़ता है, उदाहरण के लिए वह जहाँ समापन आलोचक विलय करने वाली की कंपनी से आता है या ड्राफ्टर तीन से कम कंपनियों में फैले हुए हैं।

रिकॉर्ड आपको क्या देता है

मैनिफ़ेस्ट रिकॉर्ड प्रत्येक चरण के लिए मॉडल, चाहे वह API के माध्यम से चले या हाथ से, प्रॉम्प्ट और उत्तर की फिंगरप्रिंट्स, समय, लेबल की कुंजी और दोनों निर्णय दर्ज करता है। यह यह भी दर्ज करता है कि क्या सर्च टूल वास्तव में प्रत्येक अनुरोध से जुड़ा था। कुछ अदालतें AI उपयोग के बारे में पूछती हैं: टेक्सास के उत्तरी जिले के लिए जनरेटिव AI के साथ तैयार किए गए ब्रीफ को "पहले पृष्ठ पर इस तथ्य का खुलासा करना" आवश्यक है (LR 7.2(f))। एक Docprep रन फ़ोल्डर ऐसी नोटिस के लिए ठीक वही सामग्री रखता है। यह पैसे भी बचाता है: resume केवल उन चरणों को चलाता है जिनके पास अभी तक कोई फ़ाइल नहीं है, इसलिए एक विफल कॉल कभी भी एक भुगतान किए गए को दोहराता नहीं है।

इसे चलाने के दो तरीके

हाथ से, चैट साइटों में, कोई API कुंजी नहीं। manual सूत्र प्रत्येक चरण के लिए एक फ़ाइल MANUAL-<role>.md लिखता है जिसमें प्रॉम्प्ट और उपयोग करने के लिए मॉडल होते हैं। आप इसे एक नई चैट में पेस्ट करते हैं, उत्तर को मार्कर लाइन के नीचे पेस्ट करते हैं और resume चलाते हैं। एक पूर्ण रन सात पेस्ट हैं: चार ड्राफ्ट (Claude, ChatGPT, Gemini और Grok), विलय, और दो जांचें। नियम यह परवाह करते हैं कि एक मॉडल किस कंपनी से आता है, न कि आप कौन सी योजना के लिए भुगतान करते हैं, और यह पथ आपको चैट साइटों के गहन-अनुसंधान मोड का उपयोग करने देता है।

API कुंजियों के साथ, स्वचालित रूप से। Anthropic, OpenAI और Google के लिए कुंजियाँ सेट करें, और Docprep मॉडल्स को स्वयं कॉल करता है, प्रत्येक को अपनी कंपनी के खोज उपकरण के साथ; Grok और एक Llama मॉडल अतिरिक्त ड्राफ्टर के रूप में शामिल हो सकते हैं। उदाहरण कॉन्फ़िगरेशन में दिनचर्या दस्तावेज़ों के लिए एक basic सूत्र और किसी भी दस्तावेज़ के लिए एक enhanced सूत्र है जो एक अदालत पढ़ेगी, जो सितंबर 2026 में उपलब्ध मॉडल्स से बनाया गया है; विभिन्न कंपनियों का कोई भी समूह जो नियमों को बनाए रखता है वह काम करेगा।

प्रोटोकॉल खुद को एक रैंप कहता है: "यह किसी ऐसे व्यक्ति के लिए बनाया गया था जो सीढ़ियाँ नहीं ले सकता: जो एक बार में पाँच इंटरफेस नहीं खोल सकता, उन्हें एक दूसरे के विरुद्ध नहीं पढ़ सकता, और उत्तर को वापस नहीं ले जा सकता।" Docprep ले जाने का काम करता है।

यह LLM परिषद से कैसे अलग है

Docprep, LLM परिषदों, बहु-एजेंट बहस और LLM-as-a-judge के परिवार से संबंधित है। Andrej Karpathy की लोकप्रिय llm-council मॉडल एक-दूसरे को नाम छिपाकर रैंक करते हैं, फिर एक "Chairman" मॉडल एक अंतिम उत्तर लिखता है। Docprep चार तरीकों से अलग है, सभी कोड द्वारा लागू किए गए हैं: ड्राफ्टर एक-दूसरे को नहीं पढ़ते, विलय करने वाले को यह नहीं बताया जाता कि किसने क्या लिखा, अंतिम निर्णय विलय करने वाले से अलग कंपनी से आता है, और हर कदम एक रिकॉर्ड छोड़ता है। यह किसी भी अंतिम पुनर्लेखन से पहले रुक जाता है: आपको दस्तावेज़ और रिपोर्ट मिलते हैं, आपके लिए चुपचाप सुधारा गया पाठ नहीं।

शुरुआत कैसे करें

आपको Python 3 और GitHub पृष्ठ से कोड की आवश्यकता है।

git clone https://github.com/vadimchernets/docprep
cd docprep
python3 -m venv .venv && source .venv/bin/activate
pip install -r requirements.txt
cp config.example.yaml config.yaml
python3 docprep.py run --brief briefs/example_brief.md --formula manual
python3 docprep.py resume --run runs/<id>

API कुंजियों के साथ, अपने खातों द्वारा प्रदान किए गए मॉडल नाम config.yaml में डालें, फिर python3 docprep.py check और python3 docprep.py run --brief briefs/my-brief.md --formula enhanced चलाएं। ऑफ़लाइन परीक्षण (python3 -m pytest tests/test_offline.py, पाँच परीक्षण) कुंजियों या नेटवर्क के बिना संपूर्ण पाइपलाइन चलाते हैं।

यह कहाँ से आता है

Docprep, Vadym Chernets द्वारा लिखे गए पेपर AI-सहायतार्थ वकालत में लुप्त चर: आर्किटेक्चर और स्वयं प्रतिनिधित्व करने वाले व्यक्तियों को न्याय तक पहुँच की गुणवत्ता में दिए गए प्रोटोकॉल का संदर्भ कार्यान्वयन है (SSRN 7120940, DOI 10.2139/ssrn.7120940)। यह पेपर तर्क देता है कि AI सहायता कैसे व्यवस्थित की जाती है - एक मॉडल से एक बार पूछना या विभिन्न कंपनियों के कई मॉडल एक दूसरे की जाँच करना - यह स्वयं का प्रतिनिधित्व करने वाले मुकदमेबाज़ों द्वारा दाखिल किए जाने वाले दस्तावेज़ों की गुणवत्ता में एक चर है, और यह एक संघीय मामले पर आधारित है जिसमें लेखक वकील के बिना वादी था। कोड एक Python फ़ाइल है जो MIT लाइसेंस के अंतर्गत है, प्रोटोकॉल टेक्स्ट PROTOCOL.md CC BY 4.0 के अंतर्गत है, और सब कुछ github.com/vadimchernets/docprep पर है। अपने कंप्यूटर पर AI उपकरणों से एक प्रश्न पूछने के लिए, After Chat और Sidecall देखें; AI चैट साइटों से अपने ब्राउज़र के माध्यम से पूछने के लिए, Roundcall देखें।

GitHub पर docprep देखें

Vadym Chernets, Poly A1 भी बनाते हैं, एक ऐसा ऐप जिसमें विभिन्न कंपनियों के AI एक दूसरे के काम की जाँच करते हैं।