Umění promptování: Jak donutit právní AI "přemýšlet" a odůvodňovat

Zatímco základní dotazy většinou vedou k uspokojivým shrnutím zákonných ustanovení, skutečná hodnota AI pro advokáta spočívá ve schopnosti aplikovat právo na konkrétní skutkový stav, analyzovat námitky protistrany a odůvodňovat právní závěry. Toho však nelze dosáhnout pouhým “googlovacím” dotazem. K tomu, aby model začal skutečně “přemýšlet” v právních souvislostech, je nezbytné ovládnout pokročilé techniky promptování.

V tomto článku si na konkrétním příkladu z praxe ukážeme, jak postupně vést RAG systém (v našem případě systém CODEXIS s orchestrátorem OpenAI) od obecného vymezení problému až k hluboké právní analýze.

Výchozí mantinely: Systémový prompt

Abychom pochopili, jak model uvažuje, musíme nejprve znát jeho “základní nastavení” neboli systémový prompt. V našem případě má AI asistent striktní pravidla:

“Jsi AI asistent pro práci s právními předpisy České republiky v systému CODEXIS. Tvým cílem je poskytovat přesné, úplné a důvěryhodné informace vycházející z platných legislativních předpisů. (…) Nespoléhej se na svou znalost přesného a aktuálního znění legislativy a judikatury. Neposkytuj informace o znění legislativy, judikatury a dalších odborných textů, dokud neověříš jejich aktuální a platný text v systému CODEXIS pomocí nástrojů. Necituj judikáty a ustanovení zákonů, které jsi neviděl.”

Toto nastavení je klíčové pro eliminaci tzv. halucinací. Model je nucen opírat se výhradně o data z databáze a poskytovat formální, stručné odpovědi. Naší rolí jako uživatele (prompt inženýra) je formulovat dotazy tak, abychom z těchto ověřených dat získali komplexní argumentaci.

Krok 1: Definice základního právního rámce

Nejlepší strategií je začít od širokého, ale přesně definovaného skutkového stavu. Tím donutíme RAG systém, aby vyhledal a propojil relevantní právní předpisy dříve, než po něm budeme chtít složité úvahy.

Při promptování je nutné ohraničit rámec klíčovými slovy v podobě “jak je řešena otázka”,  a pak pokračovat stejně, jako s otázkou kterou bychom pokládali kolegovi v kanceláři či hovořili s jiným kolegou a chtěli znát jeho názor.

Prompt 1:

*Jak je řešena otázka náhrady škody na cizí věci, konkrétně přípojce splaškové kanalizace k pozemku, k jejímuž poškození dojde neodborným zásahem při provádění stavebních prací na pozemku, na kterém je přípojka*.**

Tento prompt je záměrně popisný. Model na něj reaguje přesnou syntézou dvou klíčových předpisů: občanského zákoníku (OZ) a zákona o vodovodech a kanalizacích (ZVaK).

Odpověď modelu (zkráceno): Model správně identifikuje kanalizační přípojku jako samostatnou stavbu podle § 3 ZVaK a jejího vlastníka. Následně aplikuje obecná ustanovení OZ o náhradě škody:

• Povinnost počínat si tak, aby nevznikla újma (§ 2900 OZ).
• Zaviněné porušení zákonné povinnosti (§ 2910 OZ).
• Škoda z provozní činnosti (§ 2924 OZ).
• Odpovědnost za pomocníka (§ 2914 OZ).

Model poskytl solidní teoretický základ. Sám navíc nabízí procesní přesah: “Pokud chcete, mohu navázat a rozebrat: kdo by byl v konkrétní situaci žalovanou osobou…” Zde se ukazuje, že model má potenciál pro hlubší analýzu, pokud k ní dostane pokyn.

Krok 2: Zavedení obrany protistrany a aplikace na skutkový stav

Máme základ. Nyní potřebujeme model přimět k argumentaci. Nejlepším způsobem je předložit mu tvrzení protistrany (škůdce) a požádat ho o jeho vyhodnocení v kontextu konkrétních technických detailů.

Prompt 2:

*Jak je řešena otázka, kdy škůdce se domáhá náhrady škody v okamžiku, když tvrdí, že se jednalo o skrytou vadu na věci, kterou poškodil. V tomto případě šlo o jinou tuhost potrubí, než byla deklarována ve stavebním povolení.*

Tímto promptem model opouští pouhé citování paragrafů a začíná “přemýšlet” nad příčinnou souvislostí a exkulpací.

Odpověď modelu (zkráceno):

Model okamžitě reaguje na podstatu problému: Samotná námitka škůdce, že šlo o skrytou vadu potrubí, ho automaticky nezbavuje odpovědnosti za poškození přípojky.

Následně rozvíjí argumentaci na několika úrovních:

1. Odborná péče: Zdůrazňuje § 2912 odst. 2 OZ (kdo se zaváže k činnosti vyžadující zvláštní znalost, má se za to, že jedná nedbale, pokud ji neuplatní).
2. Důkazní břemeno: Definuje, co by škůdce musel prokázat (že vada byla skutečně skrytá, že škoda vznikla v důsledku vady a ne neodborného zásahu, a že by ke škodě došlo i při obvyklém postupu).
3. Rozšíření okruhu odpovědných osob: Model správně identifikuje, že rozpor se stavebním povolením může znamenat spoluzavinění dalších osob (stavebník, projektant, dodavatel) a otevírá otázku spoluzavinění (§ 2918 OZ) a následného regresu (§ 2916 a § 2917 OZ).

Zde vidíme zásadní posun. Model nejenže našel relevantní právo, ale strukturoval ho do logické obrany proti argumentu protistrany.

Krok 3: Testování složitých právních konstrukcí a smluvních ujednání

V posledním kroku posuneme model na úroveň pokročilé právní analýzy. Vložíme do hry smluvní ujednání mezi třetími osobami a necháme model posoudit jeho vliv na deliktní odpovědnost.

Prompt 3:

*V kupní smlouvě je vzdání se nároků ze skrytých vad na pozemku a škůdce tvrdí, že toto ujednání je neplatné. Jak je řešena tato otázka?*

Tento dotaz je pro AI náročný, protože vyžaduje rozlišení mezi závazkovým právem (relativní účinky smlouvy) a právem deliktním (absolutní ochrana vlastnictví), a navíc aplikaci speciální úpravy.

Odpověď modelu (zkráceno):

Model brilantně dekonstruuje problém:

1. Platnost ujednání: Správně analyzuje § 1916 odst. 2 OZ (nepřihlíží se k omezení povinností prodávajícího, ale kupující se může práv vzdát). Tvrzení škůdce o absolutní neplatnosti je tedy chybné.
2. Vztah k předmětu sporu: Model si pamatuje kontext z prvního promptu a aplikuje ho: “U kanalizační přípojky je podstatné, že podle § 3 zákona o vodovodech a kanalizacích je kanalizační přípojka samostatnou stavbou. To znamená, že pokud kupní smlouva mluví jen o ‘skrytých vadách pozemku’, nemusí to automaticky zahrnovat i vady kanalizační přípojky.”
3. Relativita závazků: Model jasně odděluje roviny: “I kdyby kupující měl omezené nároky vůči prodávajícímu, samo o sobě to ještě nezbavuje škůdce odpovědnosti za škodu, kterou způsobil svým zásahem.”

Závěr: Jak správně vést dialog s AI

Ukázali jsme si, že RAG systémy nad právními databázemi (s modely OpenAI) dokáží poskytnout hlubokou a nuancovanou právní analýzu. Klíčem k úspěchu není jeden dokonalý, vyčerpávající prompt, ale postupná iterace (chain-of-thought prompting):

1. Založte hřiště: Prvním dotazem definujte široký skutkový stav, aby si model “natáhl” relevantní předpisy (např. OZ a ZVaK).
2. Zaveďte konflikt: Druhým dotazem předložte konkrétní tvrzení protistrany nebo technickou nuanci. Tím model donutíte právo aplikovat a hledat výjimky či pravidla pro dokazování.
3. Přidejte kontextové komplikace: Třetím dotazem vložte do hry smluvní ujednání nebo vztahy třetích osob, abyste otestovali limity argumentace.

Jsou právní AI modely pro každého?

Odpověď jednoznačně zní: ano. Jako příklad může sloužit názor JUDr. Dagmar Říhové, advokátky s letitou praxí:

Právní AI dnes neslouží jen jako chytřejší vyhledávač. Při správném vedení funguje jako zdatný koncipient, který dokáže otestovat vaši argumentační strategii a upozornit na slabá místa, na která by mohla protistrana poukázat.

Coby advokátka s letitou praxí mám značnou dávku nedůvěry k tomu, co dokáže umělá inteligence, přičemž k nedůvěře přistupují obavy z toho, co vše by se případně mohlo stát. Proto  jsem přistupovala s určitými rozpaky k návštěvě obchodníka v naší advokátní kanceláři, který nám chtěl program ukázat.

Prezentace mě zaujala, ovšem přetrvávaly jisté pochyby, jak odstředit reklamu od faktů. Po určitém váhání jsem se pro koupi licence rozhodla a hned první týdny mě přesvědčily o tom, že koupě licence bylo výborné rozhodnutí.

Program dokáže ušetřit ohromné množství času, které bych jinak věnovala pracnému hledání odpovídající judikatury či studiu komentářů.  Je pomocí nejen tam, kde se setkávám s nějakým problémem poprvé, ale i v situacích, které řeším často, protože dokáže věc nasvítit i ze zcela jiného pohledu.

Jeho ovládání je intuitivní, takže nedělá problém ani člověku, který není přehnaně počítačově gramotný.

Kdyby to byl kosmetický produkt, řekla bych o něm, že je antiaging. Pomáhá držet krok s mladými. Povedl se.