Jak formułować pytania do AI w pracy prawnika

Pytanie laika a pytanie prawnika: skąd bierze się różnica w odpowiedziach

Systemy AI odpowiadają na tym poziomie ogólności, na jakim zadano pytanie. Zapytane, „czy pracodawca może zwolnić pracownika na L4”, odpowiedzą podręcznikowym przeglądem instytucji: poprawnym, ale bezużytecznym w konkretnej sprawie. To nie jest wada narzędzia, tylko lustro pytania. Zabrakło w nim tego, co prawnik i tak ustala przed każdą analizą.

Warsztatowo pytanie prawnika różni się od pytania laika trzema elementami. Po pierwsze, stan faktyczny: kto, w jakim stosunku prawnym, jakie zdarzenia i daty mają znaczenie. Po drugie, hipoteza podstawy prawnej: choćby wskazanie gałęzi prawa i aktu, w którym spodziewamy się odpowiedzi. To zawęża pole analizy tak samo jak przy zlecaniu researchu aplikantowi. Po trzecie, zakres czasowy: stan prawny na jaki dzień, czy sprawę oceniamy według przepisów sprzed nowelizacji, czy po niej.

Najprostszy test jakości promptu: czy to samo zlecenie, wysłane e-mailem aplikantowi, pozwoliłoby mu zacząć pracę bez dopytywania? Jeśli nie, AI też będzie zgadywać, tyle że zamiast dopytać, wygeneruje odpowiedź na pytanie, którego nikt nie zadał.

Szablon zapytania: pięć elementów, które podajesz za każdym razem

W praktyce sprawdza się stały szablon złożony z pięciu elementów: stan faktyczny, pytanie prawne, oczekiwany typ źródeł, zakres dat i jurysdykcja. Przykład: „Stan faktyczny: spółka z o.o. najmuje lokal użytkowy na czas oznaczony do 2027 r.; umowa nie zawiera klauzuli wypowiedzenia. Pytanie: czy i na jakiej podstawie najemca może wypowiedzieć umowę przed terminem? Źródła: przepisy Kodeksu cywilnego i orzecznictwo Sądu Najwyższego z sygnaturami. Stan prawny: na 21 lipca 2026 r. Jurysdykcja: prawo polskie”.

• Stan faktyczny: zwięzły, ale kompletny w elementach istotnych prawnie, bez danych identyfikujących klienta.
• Pytanie prawne: jedno zagadnienie na jedno zapytanie; polecenie „oceń całą sprawę” rozmywa odpowiedź.
• Typ źródeł: przepisy, orzecznictwo z sygnaturami, poglądy doktryny; napisz wprost, czego oczekujesz.
• Zakres dat: stan prawny na konkretny dzień, ewentualnie prośba o wskazanie przepisów przejściowych.
• Jurysdykcja: prawo polskie, unijne, a przy sprawach transgranicznych wskazanie, które porządki porównać.

Ten szablon jest punktem wyjścia, nie dogmatem. Więcej wzorców zapytań pod konkretne zadania (analiza umowy, pisma procesowe, research) zbieramy w kategorii promptowanie dla prawników.

Iteracja: pierwsza odpowiedź to mapa terenu, nie opinia

Błędem jest traktowanie pierwszej odpowiedzi jak produktu końcowego. Pierwsza odpowiedź służy do zorientowania się w terenie: które instytucje wchodzą w grę, gdzie system widzi wątpliwości. Dopiero kolejne, doprecyzowane pytania robią właściwą robotę.

Trzy techniki iteracji sprawdzają się szczególnie. Zawężanie: „pomiń wątek odszkodowawczy, rozwiń wyłącznie przesłankę rażącego niedbalstwa”. Dopytanie o granice tezy: „jakie orzeczenia lub poglądy doktryny przeczą tej wykładni?”. To szybki sposób na wychwycenie jednostronnej odpowiedzi, zanim zrobi to pełnomocnik drugiej strony. Zmiana perspektywy: to samo pytanie zadane z pozycji przeciwnika procesowego często ujawnia słabe punkty własnej argumentacji.

Tak prowadzony research prawny z AI przypomina pracę z bardzo szybkim współpracownikiem: zleceniodawca nadal kieruje analizą, zadaje pytania kontrolne i decyduje, który wątek pogłębić. Różnica polega na tym, że cykl pytania, odpowiedzi i doprecyzowania trwa minuty, a nie dni, pod warunkiem że każdą iterację kończy konkretniejsze pytanie, a nie ogólne „powiedz mi więcej”.

Źródła i tajemnica zawodowa: czego żądać w odpowiedzi, a czego nie wpisywać w pytaniu

Prawnik nie może oprzeć opinii na twierdzeniu bez podstawy i dokładnie ten standard warto wpisać do promptu. Zamiast liczyć, że system sam z siebie poda źródła, zażądaj ich wprost: „do każdej tezy podaj podstawę prawną (artykuł, ustęp, akt) oraz orzecznictwo z sygnaturą i datą wydania”. Odpowiedź zbudowana wokół źródeł jest nie tylko bardziej wiarygodna, jest przede wszystkim sprawdzalna. Weryfikacja pozostaje obowiązkiem prawnika. Rekomendacje KIRP dotyczące korzystania przez radców prawnych z narzędzi opartych na AI (2025) akcentują nadzór człowieka nad rezultatem i odpowiedzialność zawodową za treści przekazywane klientowi, niezależnie od tego, jakie narzędzie brało udział w ich przygotowaniu. Narzędzia projektowane dla prawników, jak Legal Booster, skracają ten etap, bo odpowiadają z przypisami do konkretnych źródeł. Jak systemowo układać ten proces, opisujemy w sekcji wyszukiwanie źródeł prawnych.

Druga strona medalu to wiedza o tym, czego w pytaniu być nie powinno. Stan faktyczny da się niemal zawsze opisać bez danych identyfikujących: „spółka z branży budowlanej”, „pracownik zatrudniony od 2019 r.” niosą tę samą wartość analityczną co nazwa i nazwisko, a nie stwarzają ryzyka dla tajemnicy zawodowej. Ta sama logika wynika z zasady minimalizacji danych w RODO: do narzędzia trafia tylko to, co niezbędne do odpowiedzi na pytanie prawne. Rekomendacje KIRP wskazują, że przed wprowadzeniem informacji objętych tajemnicą zawodową do narzędzia AI radca prawny powinien zweryfikować warunki jego działania, w szczególności to, czy dane nie są wykorzystywane do trenowania modeli i gdzie są przetwarzane.

Jest jeszcze art. 4 AI Act (rozporządzenie 2024/1689), stosowany od 2 lutego 2025 r.: podmioty korzystające z systemów AI mają zapewnić odpowiedni poziom kompetencji osób, które się nimi posługują. Umiejętność formułowania pytań i krytycznej oceny odpowiedzi jest dokładnie taką kompetencją. Dla kancelarii to argument, by promptowania uczyć zespołowo, a nie zostawiać go intuicji każdego prawnika z osobna.

Procedura: od stanu faktycznego do zweryfikowanej odpowiedzi

Krok pierwszy polega na opisaniu stanu faktycznego: strony, rodzaj stosunku prawnego, istotne zdarzenia i daty, wszystko bez danych identyfikujących klienta. Krok drugi obejmuje sformułowanie jednego pytania prawnego, tak jak formułuje się zlecenie researchu dla aplikanta, a nie ogólne „co o tym sądzisz”. Krok trzeci to dopisanie ram odpowiedzi: oczekiwanego typu źródeł (przepisy, orzecznictwo z sygnaturami, doktryna), daty stanu prawnego oraz jurysdykcji.

Krok czwarty zaczyna się po otrzymaniu pierwszej odpowiedzi. Traktujesz ją jak mapę terenu: zawężasz pytanie do jednej przesłanki, dopytujesz o poglądy przeciwne, sprawdzasz argumentację z pozycji drugiej strony. Krok piąty to weryfikacja: każdy przywołany przepis czytasz w tekście aktu, każdą sygnaturę sprawdzasz w bazie orzeczeń, zanim jakakolwiek teza trafi do opinii lub pisma. Krok szósty domyka proces: zapisujesz, z jakiego narzędzia korzystałeś i co zweryfikowałeś, bo odpowiedzialność zawodowa za dokument przekazany klientowi zawsze pozostaje po stronie prawnika.

Typowe błędy przy formułowaniu pytań do AI

Większość rozczarowań odpowiedziami AI zaczyna się nie w modelu, lecz w pytaniu. Te same błędy powtarzają się w kancelariach na tyle regularnie, że można je nazwać wprost.

• Pytanie bez stanu faktycznego: ogólne pytanie daje podręcznikowy wykład zamiast analizy konkretnej sprawy.
• Polecenie „oceń całą sprawę”: kilka zagadnień w jednym zapytaniu niemal zawsze daje płytszą odpowiedź niż seria zawężanych pytań.
• Brak daty stanu prawnego: przy znowelizowanych przepisach odpowiedź może mieszać stan sprzed zmiany i po niej.
• Dane klienta w zapytaniu: nazwy stron i dane identyfikujące nie zwiększają wartości analitycznej, a stwarzają ryzyko dla tajemnicy zawodowej.
• Poprzestanie na pierwszej odpowiedzi: bez iteracji i pytań kontrolnych odpowiedź pozostaje mapą terenu, a nie analizą.
• Brak weryfikacji źródeł: przepis lub sygnatura z odpowiedzi wchodzą do dokumentu dopiero po sprawdzeniu w tekście aktu i bazie orzeczeń.

Najczęstsze pytania (QA)

Czy mogę wkleić do AI fragment umowy klienta, żeby dokładniej opisać stan faktyczny?

Tylko po sprawdzeniu warunków działania narzędzia (poufność, brak trenowania modeli na danych, miejsce przetwarzania) i najlepiej po anonimizacji. Zwykle wystarczy zacytować sporną klauzulę bez nazw stron i danych identyfikujących. Wartość analityczna jest ta sama, a ryzyko dla tajemnicy zawodowej znacznie mniejsze.

Jak poprosić o orzecznictwo, żeby dostać prawdziwe sygnatury, a nie zmyślone?

Wpisz do zapytania wymóg podania sygnatury, sądu i daty wydania przy każdym orzeczeniu, a następnie sprawdź każdą sygnaturę w bazie orzeczeń. Najbezpieczniej pracować w narzędziach, które odpowiadają z przypisami do konkretnych, istniejących źródeł, zamiast generować odpowiedź bez pokrycia.

Co zrobić, gdy odpowiedź jest poprawna, ale zbyt ogólna?

To zwykle sygnał, że w zapytaniu zabrakło stanu faktycznego albo zakresu czasowego. Doprecyzuj fakty, zawęź pytanie do jednej przesłanki i wskaż akt prawny, w którym spodziewasz się odpowiedzi. Ogólny wykład zamieni się wtedy w analizę konkretnego problemu.

Lepszy jest jeden rozbudowany prompt czy kilka krótszych?

Zacznij od jednego ustrukturyzowanego zapytania według szablonu (fakty, pytanie, źródła, daty, jurysdykcja), a złożoną sprawę dziel na osobne wątki w kolejnych pytaniach. Jedno polecenie „oceń całość sprawy” niemal zawsze daje płytszą odpowiedź niż seria zawężanych iteracji.

Jak pytać o stan prawny, gdy przepisy niedawno się zmieniły?

Zawsze wskazuj datę, na którą ma być ustalony stan prawny, i proś o zaznaczenie, czy przepis był nowelizowany oraz jakie obowiązują przepisy przejściowe. Przy sprawach rozciągniętych w czasie poproś o rozróżnienie stanu prawnego z daty zdarzenia i z daty analizy.

Czy kancelaria musi szkolić zespół z formułowania pytań do AI?

Art. 4 AI Act, stosowany od 2 lutego 2025 r., zobowiązuje podmioty korzystające z systemów AI do zapewnienia odpowiedniego poziomu kompetencji osób, które się nimi posługują. Umiejętność formułowania pytań i krytycznej oceny odpowiedzi jest taką kompetencją, więc lepiej uczyć jej zespołowo, niż zostawiać intuicji każdego prawnika z osobna.