Is HAQQ-LAB a competitor to Harvey's LAB?

No — it's the complement. Harvey's LAB covers common-law / BigLaw agent work, and does it at a scale we're not pretending to match. HAQQ-LAB covers the civil-law / MENA jurisdictions it doesn't. Same idea, different operating system of law.

Reproducibility and honesty. LLM-graded benchmarks drift run-to-run and can be gamed by writing to the grader's taste. HAQQ-LAB uses deterministic checkable rubrics, so anyone can reproduce the exact scores on their own machine.

What is 'jurisdiction adherence,' and why is it the headline?

It's whether an agent refuses to answer under a law that doesn't govern the matter. A confident answer under the wrong jurisdiction is worse than no answer — and given that purpose-built common-law tools already hallucinate on 17–33% of queries, refusing the wrong law is the floor a legal agent has to clear before substance even matters.

How bad is the hallucination problem, really?

In Stanford's controlled study, Westlaw AI hallucinated ~33% and Lexis+ AI >17% of the time — on common law, with retrieval grounding. There is no equivalent civil-law number because there was no civil-law benchmark. That absence is the problem.

Can I score my own agent or model?

Yes. Implement a thin adapter (an answer(task) wrapper) for your model — Claude, a local model, or your in-house engine — register it, and run the benchmark. The deterministic rubrics do the rest.

Which jurisdictions are covered, and how do I add one?

v0 covers UAE, DIFC, Saudi Arabia, Lebanon, Egypt and Qatar. Adding one is a single YAML task file with must_cite / must_mention / must_refuse — open a PR.

Isn't 16 tasks too few to mean anything?

For substance scoring, yes — that's why we flag it. For the jurisdiction-adherence result, the signal is already unambiguous: 0% vs 100% is a structural difference, not a sampling artifact. The corpus grows from here.

معيار الذكاء الاصطناعي القانوني للقانون المدني: لماذا بنينا HAQQ-LAB

مختصر القول: تبلغ قيمة أكبر شركتين في مجال الذكاء الاصطناعي القانوني الآن حوالي 16.6 مليار دولار أمريكي مجتمعة (هارفي 11 مليار دولار، ليجورا 5.6 مليار دولار)، وكل معيار تقريبًا يقوم بتقييمهما يعتمد على القانون العام وذو شكل أمريكي. يغطي القانون العام حوالي 80 دولة وثلث البشرية؛ بينما يغطي القانون المدني حوالي 150 دولة وأكثر من 60% من العالم - مع عدم وجود معيار عام لوكيل قانوني ذكي حتى الآن. لقد أتحنا HAQQ-LAB كمصدر مفتوح: 16 مهمة عبر الإمارات العربية المتحدة، مركز دبي المالي العالمي، المملكة العربية السعودية، لبنان، مصر وقطر بالإضافة إلى 4 مصائد خارج نطاق الاختصاص القضائي. إنه يقيم الالتزام بالاختصاص القضائي - هل يرفض الوكيل القانوني قانونًا لا يحكم القضية؟ خط أساس غير خاضع: 0%. وكيل خاضع: 100%.

الخريطة التي يستخدمها الجميع تفتقد 60% من الأراضي

عام 2026 هو العام الذي أصبح فيه الذكاء الاصطناعي القانوني سوقًا حقيقيًا. جمعت هارفي 200 مليون دولار بتقييم 11 مليار دولار في مارس (ارتفاعًا من 8 مليارات دولار في ديسمبر). أغلقت ليجورا جولة تمويل بقيمة 550 مليون دولار من الفئة D بتقييم 5.6 مليار دولار بعد تجاوز إيراداتها المتكررة السنوية 100 مليون دولار. أضافت Lexroom مبلغ 50 مليون دولار من أجل 'مليون محامٍ في أوروبا'. شركتان، حوالي 16.6 مليار دولار أمريكي.

حقائق أساسية

يغطي القانون المدني حوالي 150 دولة وأكثر من 60% من سكان العالم؛ بينما يغطي القانون العام حوالي 80 دولة وثلث السكان تقريبًا - ومع ذلك، فإن جميع معايير الذكاء الاصطناعي القانوني تقريبًا تعتمد على القانون العام.
HAQQ-LAB الإصدار 0: خط أساس غير خاضع 0% التزام بالاختصاص القضائي و 0% تأسيس مقابل وكيل خاضع 100%/100% عبر 16 مهمة في منطقة الشرق الأوسط وشمال إفريقيا + 4 مصائد.
تخيّل بحث Westlaw المدعوم بالذكاء الاصطناعي في حوالي 33% من الاستعلامات و Lexis+ AI في أكثر من 17% (مرجع خارجي: دراسة Stanford RegLab/HAI، مرتبطة في مصادر المنشور).

والحق يقال، إنهم يتنافسون الآن على الدقة وليس فقط على العروض التوضيحية. في مايو 2026، أتاح هارفي LAB كمصدر مفتوح - وهو عمل جاد: أكثر من 1,200 مهمة عبر 24 مجالًا للممارسة القانونية، تم تقييمها بناءً على أكثر من 75,000 معيار تقييمي كتبها خبراء، مع إسهامات من Anthropic, OpenAI, Nvidia, Google DeepMind, Mistral, LangChain و LIFTLab بجامعة ستانفورد. نحن نعني ما نقوله عندما نقول إن هذا إسهام في هذا المجال.

إليك المشكلة. اسحب خريطة معايير الذكاء الاصطناعي القانوني وانظر إلى ما هو موجود عليها بالفعل:

Benchmark	Tasks	Scope	Legal system
LegalBench (Stanford)	162 tasks, 6 reasoning categories	US legal reasoning	Common law
Harvey LAB	1,200+ tasks, 24 practice areas	BigLaw / in-house agent work	Common law
LegalAgentBench	300 tasks, 17 corpora, 37 tools	Chinese legal domain	Chinese civil
HAQQ-LAB	16 tasks (v0), 6 jurisdictions	UAE · DIFC · KSA · LB · EG · QA	MENA civil law

يعترف المتتبعون المستقلون بالثغرة في حواشيهم الخاصة: قد لا تعمم النتائج على أنظمة القانون المدني. يعتمد حوالي 150 دولة على القانون المدني ويعيش أكثر من 60% من البشر تحت مظلته؛ يغطي القانون العام ما يقرب من 80 دولة وثلث سكان العالم. خريطة المعايير هي الصورة السلبية للعالم الحقيقي - فكل القياسات تقريبًا تخدم الثلث الخاضع للقانون العام، بينما غالبية القانون المدني، بما في ذلك جميع دول الشرق الأوسط وشمال إفريقيا، لا يتم تقييمها.

مشكلة الموثوقية التي لا يقيسها أحد في نطاق اختصاصك القضائي

لماذا يهم الاختصاص القضائي غير المقاس؟ لأننا نعرف بالفعل ما يحدث للذكاء الاصطناعي القانوني عندما لا يوجد من يقوم بالتقييم - حتى في أفضل الأنظمة الموارد على وجه الأرض. في دراسة مسجلة مسبقًا ومراجعة من الأقران لـ Stanford RegLab، لا تزال الأدوات التجارية المصممة خصيصًا والمبنية على RAG تُهلوس:

Westlaw للأبحاث بمساعدة الذكاء الاصطناعي: ~33% من الاستفسارات. Lexis+ AI: >17%. 'واحد من كل ستة أو أكثر.'

اقرأ ذلك مرة أخرى. هذه ليست روبوتات دردشة للمستهلكين. إنها أنظمة معززة بالاسترجاع بنتها Thomson Reuters و LexisNexis، تم تدريبها على أعمق مجموعات القوانين العرفية الموجودة، وكانت خاطئة في ما بين إجابة واحدة من كل ستة وإجابة واحدة من كل ثلاثة. التكلفة الناتجة هي الآن إحصائية متعقبة: سجلت قاعدة بيانات عامة 1,458 قضية محكمة مع استشهادات مزيفة بالذكاء الاصطناعي، مع ظهور العديد من الحالات الجديدة كل يوم.

انقل الآن تلك التكنولوجيا نفسها إلى اختصاص قضائي قائم على القانون المدني مع جزء صغير من القانون الأساسي الرقمي وفجوة معروفة في استرجاع المحتوى العربي. التوقع الصادق هو أن الموثوقية ستزداد سوءًا - والواقع الصادق هو أنه لا يوجد أحد لديه رقم، لأنه لا يوجد معيار لإنتاج واحد. هذا هو الفراغ الذي وُجد HAQQ-LAB لملئه.

لماذا يكسر القانون المدني نموذج القانون العام

شرح سريع، لأن هذه المدونة يقرأها المهندسون والمحامون على حد سواء. القانون العام (الولايات المتحدة والمملكة المتحدة) يعتمد على السوابق القضائية: القضية هي المصدر الأساسي، والاستدلال تناظري - ماذا فعلت المحكمة في القضية الأكثر تشابهاً؟ القانون المدني (معظم منطقة الشرق الأوسط وشمال أفريقيا، فرنسا، أمريكا اللاتينية، شرق آسيا) يعتمد على القوانين المكتوبة: القانون هو المصدر الأساسي، والاستدلال استنتاجي - ماذا تقول المادة في القانون؟ إنهما نظامان تشغيل مختلفان لتحديد 'ما هو القانون'.

نموذج تم تدريبه ومعايرته على الأول سيفعل الشيء الخاطئ بثقة في الثاني. ثلاثة إخفاقات ملموسة بنيناها في HAQQ-LAB كمصائد:

الأسهم الممتازة في شركة ذات مسؤولية محدودة لبنانية. تتحول SAFE أمريكية إلى أسهم ممتازة بموجب المادة 151 من قانون الشركات العامة في ديلاوير (DGCL). شركة ذات مسؤولية محدودة لبنانية (SARL) لا تملك آليات مكافئة لفئات الأسهم. وكيل على دراية بالقانون العام سيسرّه 'تحويل SAFE إلى أسهم ممتازة' - بموجب قانون لا يحتوي على مثل هذه الأداة.
مبدأ العوض في المملكة العربية السعودية. القانون العام لن يفرض وعداً بدون عوض. قانون العقود السعودي (المستند إلى الشريعة) لا يستخدم هذا المبدأ على الإطلاق. وكيل 'يبحث عن العوض' يطبق متطلباً أجنبياً.
التوظيف حسب الرغبة في الخليج. لا يوجد توظيف حسب الرغبة في الإمارات العربية المتحدة/مركز دبي المالي العالمي/المملكة العربية السعودية/قطر - توجد فترات إشعار قانونية ومستحقات نهاية الخدمة. إجابة مدربة على القانون الكاليفورني ليست عديمة الفائدة فحسب؛ بل هي قريبة من سوء الممارسة المهنية.

هذه ليست حالات استثنائية. إنها الأسئلة المتوسطة التي قد يطرحها محامٍ في منطقة الشرق الأوسط وشمال إفريقيا، والمكان الدقيق الذي تفشل فيه النماذج المتصدرة بهدوء.

ما يقيسه HAQQ-LAB

HAQQ-LAB v0 صغير عمدًا وصادق عمدًا: 16 مهمة - اثنا عشر مسألة حقيقية، اثنتان لكل من ست ولايات قضائية، بالإضافة إلى أربعة فخاخ.

Jurisdiction	Tasks	Primary instrument(s) cited
UAE	SAFE/financing, commercial agency	Federal Decree-Law No. 32 of 2021; Civil Transactions Law (Federal Law No. 5 of 1985)
DIFC	employment gratuity, data transfer	DIFC Employment Law No. 2 of 2019; DIFC Data Protection Law No. 5 of 2020
Saudi Arabia	end-of-service, LLC→JSC conversion	Saudi Labor Law (Royal Decree M/51); Companies Law (M/132 of 1443H)
Lebanon	penalty clause, SARL incorporation	Code of Obligations and Contracts (1932); Code of Commerce (1942)
Egypt	rescission, lawful dismissal	Civil Code (Law No. 131 of 1948); Labor Law No. 12 of 2003
Qatar	foreign-ownership, notice/end-of-service	Commercial Companies Law No. 11 of 2015; Labour Law No. 14 of 2004
TRAP ×4	Delaware-on-SARL, California non-compete, English consideration on KSA, GDPR-as-UAE	(correct answer: refuse)

تحمل كل مهمة معيارًا من التأكيدات القابلة للتحقق: يجب_الاستشهاد_به (الأداة الأساسية الكنسية التي يجب أن يسميها الجواب الصحيح)، ويجب_الذكر (المفاهيم التي يغطيها الجواب السليم)، ويجب_الرفض (صحيح للفخاخ - الحركة الصحيحة هي الرفض). ومن هذه، تسجل الأداة أربعة أبعاد: الالتزام بالولاية القضائية، ومعدل الإجابة ضمن النطاق، وتأصيل المصادر، والمضمون.

جرّب HAQQ AI مجاناً

اختبر الصياغة والبحث القانوني بالذكاء الاصطناعي

اختيار المنهجية: لا يوجد حكم LLM

تستخدم معظم التقييمات الحديثة نموذجًا قويًا لتقييم المخرجات. نحن لا نفعل ذلك، وهذا هو القرار الذي ناقشناه لأطول فترة. يتغير حكم LLM من تشغيل لآخر، ويمكن التلاعب به بالكتابة حسب ذوقه، ولا يمكن لأي متشكك على جهاز كمبيوتر محمول إعادة إنتاجه. معايير HAQQ-LAB هي تأكيدات سلسلة حتمية. شغله مرتين، تحصل على أرقام متطابقة. شغله على جهازك، تحصل على أرقامنا. المفاضلة حقيقية: يمكن للمعايير الحتمية التحقق من التأصيل والرفض بشكل مثالي، لكنها لا تستطيع سوى تقريب المضمون. لهذا السبب تحتاج عمود المضمون إلى محول استدلال - ولهذا لا نزين الرقم الذي نحصل عليه بدونه.

النتيجة

قمنا بتشغيل وكيلين عبر المهام الـ 16. خط أساس - وكيل مفيد وغير مقيد يجيب على كل شيء بعبارات عامة، وهو السلوك الافتراضي لكل روبوت محادثة تقريبًا. و govcon - وكيل محكوم بالبناء، ومحدد النطاق لتلك الولايات القضائية الست في الشرق الأوسط وشمال أفريقيا.

نتائج HAQQ-LAB v0: خط الأساس غير المقيد مقابل الوكيل المقيد

16 مهمة قانون مدني عبر الإمارات، مركز دبي المالي العالمي، المملكة العربية السعودية، لبنان، مصر وقطر + 4 فخاخ خارج الولاية القضائية. معايير حتمية، لا يوجد حكم LLM.

الالتزام بالاختصاص القضائي

الالتزام بالاختصاص القضائي - خط الأساس

الالتزام بالاختصاص القضائي - govcon

100%

تأسيس المصدر

تأسيس المصدر - خط الأساس

تأسيس المصدر - govcon

100%

تمت الإجابة

معدل الإجابة ضمن النطاق - كلاهما

100%

المضمون

الجوهرية - كلاهما (بدون محول استنتاج)

19%

بقيت الجوهرية عند 19% لكلاهما - لم يشغل أي منهما نموذج استنتاج في هذا التكوين. تشغيل بدون LLM يعزل آلية الحوكمة.

وقع النموذج الأساسي في الفخاخ الأربعة جميعها. عندما طُلب منه 'تأكيد تحويل SAFE إلى أسهم ممتازة بموجب المادة 151 من قانون الشركات العام لولاية ديلاوير' لشركة بيروتية، وافق. رفضت govcon - لأن القانون اللبناني يحكم شركة SARL اللبنانية، ولا يمكن لشرط اختيار القانون التعاقدي أن يتجاوز قانون الشركات الإلزامي. عدم المنافسة في كاليفورنيا لموظف في دبي: قدم النموذج الأساسي نصيحة بشأن التوظيف حسب الرغبة/عدم المنافسة؛ رفضت govcon وأشارت إلى النظام القانوني الإماراتي/مركز دبي المالي العالمي (DIFC) الحاكم. الاعتبار الإنجليزي في عقد سعودي: النموذج الأساسي 'بحث عن الاعتبار'؛ رفضت govcon. اللائحة العامة لحماية البيانات (GDPR) كقانون إماراتي: قدم النموذج الأساسي المشورة بموجب GDPR في مسألة إماراتية داخلية بحتة؛ رفضت govcon وأشارت إلى الإطار القانوني الإماراتي/مركز دبي المالي العالمي (DIFC) المعمول به.

دافعت govcon عن كل نقطة - واستندت إلى كل مرجع ضمن النطاق (100%) لأن الوكيل المحدد النطاق يأتي مزودًا بالأدوات الأساسية المناسبة للنطاقات المسموح بها. وبقي المضمون عند 19% لكليهما، لأن أيًا منهما لم يشغل نموذج استدلال في هذا التكوين. كان بإمكاننا إخفاء ذلك. لم نفعل. قم بتوصيل محول استدلال (Claude، نموذج محلي، أو محركنا الخاص) بنفس النظام، وسيتألق المضمون فوق نتيجة السلامة.

رأي HAQQ: من يملك المعيار يملك 'الجودة'

هناك سبب وراء قيام شركة تبلغ قيمتها 11 مليار دولار أمريكي بنشر معيارها كمصدر مفتوح بدلاً من مجرد نشر النتائج. من يحدد المعيار يحدد ما تعنيه 'الذكاء الاصطناعي القانوني الجيد'، ويوجه المجال بأكمله نحو المهام التي يفوزون بها بالفعل. في القانون العام، حُسم هذا السباق بما يكفي لدرجة أن المختبرات تشارك في توقيع معايير Harvey. في القانون المدني ومنطقة الشرق الأوسط وشمال أفريقيا (MENA)، المربعات فارغة - والمخاطر ليست صغيرة. كان سوق الخدمات القانونية في الشرق الأوسط 32.8 مليار دولار في عام 2025؛ ويبلغ سوق التكنولوجيا القانونية في دول مجلس التعاون الخليجي وحده حوالي 1.2 مليار دولار؛ ومن المتوقع أن تصل الإمارات العربية المتحدة إلى 7.6 مليار دولار في الخدمات القانونية بحلول عام 2030.

لسنا محايدين هنا - HAQQ تبني لهذه الولايات القضائية تحديداً. لذا قمنا بإنشاء النسخة المفتوحة. HAQQ-LAB هو AGPL-3.0 على GitHub، وبطاقة الأداء المباشرة موجودة على haqq-lab.dashable.dev، وإضافة ولاية قضائية تتطلب ملف YAML واحد. الفجوة تكمن في التسويق.

القيود وخارطة الطريق

16 مهمة هي بذرة، وليست مجموعة كاملة. مختبر Harvey لديه أكثر من 1200. نفضل تقديم 16 مهمة حقيقية قابلة للاستنساخ في القانون المدني بدلاً من 1200 مهمة تم إنشاؤها آلياً - لكن العدد يجب أن ينمو، والتصميم يجعل النمو طلب سحب.
لا تستطيع معايير التقييم الحتمية تسجيل المضمون بالكامل. إنها تتحقق من الرفض والتأسيس بشكل مثالي وتقارب جودة الاستدلال. يتطلب تسجيل المضمون الحقيقي محولات الاستدلال (Claude / Ollama / Justinian) التي قمنا بتضمينها.
ست ولايات قضائية، وليس عالم القانون المدني بأكمله. تركيا والمغرب والأردن والكويت والمغرب العربي هي الحزم التالية الواضحة.
لا توجد دراسة تقييم بشري مشترك حتى الآن. تمت صياغة المعايير ومراجعتها داخليًا؛ ويمثل فريق المحامين الخارجي تحديثًا للمصداقية للإصدار الأول.

النقاط الرئيسية

سباق تسلح الذكاء القانوني (حوالي 16.6 مليار دولار بين هارفي وليجورا) ومعاييره تخدم ثلث العالم الذي يعتمد على القانون العام؛ أما أكثر من 60% من القانون المدني فهو غير مُقيّم.
حتى أدوات القانون العام المستندة إلى RAG تُهَلْوِس بنسبة 17-33% من الوقت (ستانفورد). معدل فشل القانون المدني غير مقاس - وهذا هو الفراغ.
HAQQ-LAB v0: 16 مهمة، 6 ولايات قضائية في منطقة الشرق الأوسط وشمال أفريقيا، 4 مصائد، معايير حتمية، AGPL-3.0.
بعد جديد مُقيّم - الالتزام بالولاية القضائية: خط أساس غير محكوم 0%، وكيل محكوم 100%؛ الاستناد 0% مقابل 100%؛ المادة تحتاج إلى محول استدلال، وهذا ما نقوله.
من يمتلك المعيار يمتلك تعريف 'الجودة'. ساحات القانون المدني مفتوحة. الفجوة هي التسويق.

مصادر وللمزيد من القراءة

الخريطة التي يستخدمها الجميع تفتقد 60% من الأراضي

حقائق أساسية

يغطي القانون المدني حوالي 150 دولة وأكثر من 60% من سكان العالم؛ بينما يغطي القانون العام حوالي 80 دولة وثلث السكان تقريبًا - ومع ذلك، فإن جميع معايير الذكاء الاصطناعي القانوني تقريبًا تعتمد على القانون العام.
HAQQ-LAB الإصدار 0: خط أساس غير خاضع 0% التزام بالاختصاص القضائي و 0% تأسيس مقابل وكيل خاضع 100%/100% عبر 16 مهمة في منطقة الشرق الأوسط وشمال إفريقيا + 4 مصائد.
تخيّل بحث Westlaw المدعوم بالذكاء الاصطناعي في حوالي 33% من الاستعلامات و Lexis+ AI في أكثر من 17% (مرجع خارجي: دراسة Stanford RegLab/HAI، مرتبطة في مصادر المنشور).

إليك المشكلة. اسحب خريطة معايير الذكاء الاصطناعي القانوني وانظر إلى ما هو موجود عليها بالفعل:

Benchmark	Tasks	Scope	Legal system
LegalBench (Stanford)	162 tasks, 6 reasoning categories	US legal reasoning	Common law
Harvey LAB	1,200+ tasks, 24 practice areas	BigLaw / in-house agent work	Common law
LegalAgentBench	300 tasks, 17 corpora, 37 tools	Chinese legal domain	Chinese civil
HAQQ-LAB	16 tasks (v0), 6 jurisdictions	UAE · DIFC · KSA · LB · EG · QA	MENA civil law

مشكلة الموثوقية التي لا يقيسها أحد في نطاق اختصاصك القضائي

Westlaw للأبحاث بمساعدة الذكاء الاصطناعي: ~33% من الاستفسارات. Lexis+ AI: >17%. 'واحد من كل ستة أو أكثر.'

لماذا يكسر القانون المدني نموذج القانون العام

الأسهم الممتازة في شركة ذات مسؤولية محدودة لبنانية. تتحول SAFE أمريكية إلى أسهم ممتازة بموجب المادة 151 من قانون الشركات العامة في ديلاوير (DGCL). شركة ذات مسؤولية محدودة لبنانية (SARL) لا تملك آليات مكافئة لفئات الأسهم. وكيل على دراية بالقانون العام سيسرّه 'تحويل SAFE إلى أسهم ممتازة' - بموجب قانون لا يحتوي على مثل هذه الأداة.
مبدأ العوض في المملكة العربية السعودية. القانون العام لن يفرض وعداً بدون عوض. قانون العقود السعودي (المستند إلى الشريعة) لا يستخدم هذا المبدأ على الإطلاق. وكيل 'يبحث عن العوض' يطبق متطلباً أجنبياً.
التوظيف حسب الرغبة في الخليج. لا يوجد توظيف حسب الرغبة في الإمارات العربية المتحدة/مركز دبي المالي العالمي/المملكة العربية السعودية/قطر - توجد فترات إشعار قانونية ومستحقات نهاية الخدمة. إجابة مدربة على القانون الكاليفورني ليست عديمة الفائدة فحسب؛ بل هي قريبة من سوء الممارسة المهنية.

ما يقيسه HAQQ-LAB

Jurisdiction	Tasks	Primary instrument(s) cited
UAE	SAFE/financing, commercial agency	Federal Decree-Law No. 32 of 2021; Civil Transactions Law (Federal Law No. 5 of 1985)
DIFC	employment gratuity, data transfer	DIFC Employment Law No. 2 of 2019; DIFC Data Protection Law No. 5 of 2020
Saudi Arabia	end-of-service, LLC→JSC conversion	Saudi Labor Law (Royal Decree M/51); Companies Law (M/132 of 1443H)
Lebanon	penalty clause, SARL incorporation	Code of Obligations and Contracts (1932); Code of Commerce (1942)
Egypt	rescission, lawful dismissal	Civil Code (Law No. 131 of 1948); Labor Law No. 12 of 2003
Qatar	foreign-ownership, notice/end-of-service	Commercial Companies Law No. 11 of 2015; Labour Law No. 14 of 2004
TRAP ×4	Delaware-on-SARL, California non-compete, English consideration on KSA, GDPR-as-UAE	(correct answer: refuse)

جرّب HAQQ AI مجاناً

اختبر الصياغة والبحث القانوني بالذكاء الاصطناعي

اختيار المنهجية: لا يوجد حكم LLM

النتيجة

نتائج HAQQ-LAB v0: خط الأساس غير المقيد مقابل الوكيل المقيد

الالتزام بالاختصاص القضائي

الالتزام بالاختصاص القضائي - خط الأساس

الالتزام بالاختصاص القضائي - govcon

100%

تأسيس المصدر

تأسيس المصدر - خط الأساس

تأسيس المصدر - govcon

100%

تمت الإجابة

معدل الإجابة ضمن النطاق - كلاهما

100%

المضمون

الجوهرية - كلاهما (بدون محول استنتاج)

19%

بقيت الجوهرية عند 19% لكلاهما - لم يشغل أي منهما نموذج استنتاج في هذا التكوين. تشغيل بدون LLM يعزل آلية الحوكمة.

رأي HAQQ: من يملك المعيار يملك 'الجودة'

القيود وخارطة الطريق

16 مهمة هي بذرة، وليست مجموعة كاملة. مختبر Harvey لديه أكثر من 1200. نفضل تقديم 16 مهمة حقيقية قابلة للاستنساخ في القانون المدني بدلاً من 1200 مهمة تم إنشاؤها آلياً - لكن العدد يجب أن ينمو، والتصميم يجعل النمو طلب سحب.
لا تستطيع معايير التقييم الحتمية تسجيل المضمون بالكامل. إنها تتحقق من الرفض والتأسيس بشكل مثالي وتقارب جودة الاستدلال. يتطلب تسجيل المضمون الحقيقي محولات الاستدلال (Claude / Ollama / Justinian) التي قمنا بتضمينها.
ست ولايات قضائية، وليس عالم القانون المدني بأكمله. تركيا والمغرب والأردن والكويت والمغرب العربي هي الحزم التالية الواضحة.
لا توجد دراسة تقييم بشري مشترك حتى الآن. تمت صياغة المعايير ومراجعتها داخليًا؛ ويمثل فريق المحامين الخارجي تحديثًا للمصداقية للإصدار الأول.

النقاط الرئيسية

سباق تسلح الذكاء القانوني (حوالي 16.6 مليار دولار بين هارفي وليجورا) ومعاييره تخدم ثلث العالم الذي يعتمد على القانون العام؛ أما أكثر من 60% من القانون المدني فهو غير مُقيّم.
حتى أدوات القانون العام المستندة إلى RAG تُهَلْوِس بنسبة 17-33% من الوقت (ستانفورد). معدل فشل القانون المدني غير مقاس - وهذا هو الفراغ.
HAQQ-LAB v0: 16 مهمة، 6 ولايات قضائية في منطقة الشرق الأوسط وشمال أفريقيا، 4 مصائد، معايير حتمية، AGPL-3.0.
بعد جديد مُقيّم - الالتزام بالولاية القضائية: خط أساس غير محكوم 0%، وكيل محكوم 100%؛ الاستناد 0% مقابل 100%؛ المادة تحتاج إلى محول استدلال، وهذا ما نقوله.
من يمتلك المعيار يمتلك تعريف 'الجودة'. ساحات القانون المدني مفتوحة. الفجوة هي التسويق.

معيار الذكاء الاصطناعي القانوني للقانون المدني: لماذا بنينا HAQQ-LAB

الخريطة التي يستخدمها الجميع تفتقد 60% من الأراضي

حقائق أساسية

مشكلة الموثوقية التي لا يقيسها أحد في نطاق اختصاصك القضائي

لماذا يكسر القانون المدني نموذج القانون العام

ما يقيسه HAQQ-LAB

اختيار المنهجية: لا يوجد حكم LLM

النتيجة

رأي HAQQ: من يملك المعيار يملك 'الجودة'

القيود وخارطة الطريق

النقاط الرئيسية

مصادر وللمزيد من القراءة

موارد ذات صلة

مقالات ذات صلة

الأسئلة الشائعة

ما التالي؟

جرّب HAQQ AI مجاناً

احسب عائد الاستثمار

تصفح 380+ أمر قانوني

معيار الذكاء الاصطناعي القانوني للقانون المدني: لماذا بنينا HAQQ-LAB

الخريطة التي يستخدمها الجميع تفتقد 60% من الأراضي

حقائق أساسية

مشكلة الموثوقية التي لا يقيسها أحد في نطاق اختصاصك القضائي

لماذا يكسر القانون المدني نموذج القانون العام

ما يقيسه HAQQ-LAB

اختيار المنهجية: لا يوجد حكم LLM

النتيجة

رأي HAQQ: من يملك المعيار يملك 'الجودة'

القيود وخارطة الطريق

النقاط الرئيسية

مصادر وللمزيد من القراءة

موارد ذات صلة

مقالات ذات صلة

الأسئلة الشائعة

ما التالي؟

جرّب HAQQ AI مجاناً

احسب عائد الاستثمار

تصفح 380+ أمر قانوني