دراسة ستانفورد: الذكاء الاصطناعي يتفوق على أساتذة القانون في أسئلة وأجوبة قانون العقود

نقص التعليم القانوني يحول التركيز من "إعطاء الإجابات" إلى "تقييم الإجابات".

في قاعة المحاضرات الكبرى لكلية الحقوق، غالبًا ما يُروى بحماس عن أساليب السؤال السقراطية. لفترة طويلة، كان يُنظر إلى جوهر التعليم القانوني على أنه مهارة تعتمد بشكل كبير على الخبرة البشرية: البحث عن الحدود في الغموض، الموازنة بين الحجج المتعارضة، وتدريب الحكم في المسائل التي لا تبدو لديها إجابة واحدة محددة.

لكن دراسة تجريبية حديثة من كلية ستانفورد للقانون تضع علامة توقف على هذا التخيل.

هذه الدراسة ليست مصممة لجعل الذكاء الاصطناعي يخضع لامتحان كلية الحقوق، ولا لكتابة رأي قانوني كامل. بل تبحث في سيناريو أكثر تحديدًا وأكثر ارتباطًا بالتدريس اليومي: عندما يطرح طلاب السنة الأولى في كلية الحقوق أسئلة بعد محاضرة في قانون العقود أو خلال وقت الاستفسار، هل ستُقدّر الإجابات القصيرة التي يقدمها الذكاء الاصطناعي من قبل الأساتذة الزملاء أكثر من الإجابات التي يكتبها أساتذة القانون؟

The answer is quite glaring.

تشير الدراسة بعنوان "Law Professors Prefer AI Over Peer Answers"، التي قادها البروفيسور جوليان نياركو من كلية ستانفورد للقانون وفريقه من مختبر الابتكار القانوني من خلال تكنولوجيا الحدود (liftlab)، إلى مشاركة باحثين من جامعات مثل ييل ونيويورك وشيكاغو.

دعا فريق البحث 16 أستاذًا في قانون العقود الأمريكي، وصمموا 40 سؤالًا تمثيليًا بناءً على الأسئلة الشائعة التي يطرحها الطلاب في ساعات المكتب ضمن دورة قانون العقود للسنة الأولى. ثم أجاب كل من الأساتذة البشريين ونماذج اللغة الكبيرة على هذه الأسئلة، بعد ذلك قام الأساتذة بمقارنة الإجابات بشكل مجهول دون معرفة مصدر الإجابة.

أظهرت النتائج أنه في 2,918 مقارنة تقييم مجهولة، بلغ متوسط نسبة انتصار إجابات نماذج اللغة الكبيرة 75.33%. وكانت النسبة المقدرة كإجابات مضللة تعليميًا 12.06% للأساتذة البشريين و3.53% للإجابات التي تقدمها الذكاء الاصطناعي.

لا يعود تأثير هذه البيانات القوي إلى أن الذكاء الاصطناعي أجاب بشكل صحيح على بعض الأسئلة المفاهيمية في مسائل القانون. فقد ركّزت العديد من تقييمات الذكاء الاصطناعي السابقة على نقاط معرفية ثنائية: إما صحيحة أو خاطئة. لكن الجزء الأصعب في التعليم القانوني لا يكمن في حفظ القواعد، بل في كيفية تفسيرها، وتطبيقها، وإجراء التحليل بين حجتين تبدو كل منهما معقولة. لقد اختبرت هذه التجربة ما إذا كان يمكن للذكاء الاصطناعي الوصول إلى المعايير المهنية الخفية والصارمة التي يستخدمها المحامون لتقييم جودة الحجج.

These questions require respondents to understand specific facts, identify student misconceptions, apply abstract legal rules to new scenarios, and explain them in a teaching-appropriate manner.

هذا بالضبط هو الميزة البشرية التي طالما ركّز عليها التعليم القانوني: ليس تقديم إجابات قياسية، بل توجيه الطلاب لتشكيل مسارات تحليلية. لذا، فإن تفوّق الذكاء الاصطناعي في هذا النوع من السيناريوهات ليس أمرًا تافهًا.

قامت فريق البحث عند تصميم التجربة بضبط طول الإجابات والتنسيق وهيكلية النص لتجنب أي تحيز من المقيّمين بسبب كون إجابات الذكاء الاصطناعي أطول أو أكثر انتظامًا أو أكثر شبهاً بـ"نصوص مولدة آليًا". في مرحلة التقييم العمياء للبشر، ركزت الدراسة على مقارنة Gemini 2.5 Pro وGoogle NotebookLM المستند إلى كتيب الحالة ذي الصلة. كما قام البحث بتوسيع التقييم عبر استخدام أسلوب LLM-as-judge لتقييم نماذج إضافية.

مزايا الذكاء الاصطناعي لا تقتصر فقط على "كمية البيانات الكبيرة" أو "السرعة في الكتابة". في هذه التجربة المحددة، يبدو أنه تمكن من تحقيق عدة عناصر يفضلها أساتذة القانون في الإرشادات القصيرة: هيكل واضح، واستدلال متسق، واستجابة مباشرة للسؤال، ونبرة تعليمية ثابتة.

يتمتع أساتذة القانون بخبرة وحكم أعمق في التدريس اليومي، لكن في سياق إجابة قصيرة مضغوطة في بضع مئات من الكلمات، لا تكون إجابات البشر العفوية دائمًا الأفضل. بينما تتميز الذكاء الاصطناعي بالقدرة على تفكيك السؤال إلى عدة مستويات، ثم إنتاج إجابة واضحة وقابلة لإعادة الاستخدام وذات تقلبات عاطفية منخفضة.

Of course, interpreting this study as "AI can replace law professors" is still an overinterpretation.

حدود الورقة واضحة جدًا: فهي تقيم أسئلة الإجابة القصيرة وجلسات الاستشارات خلال ساعات المكتب في دورة قانون العقود، وليست التدريس الكامل للصف، أو إرشاد الأوراق، أو التحقيق في الوقائع، أو تقييم الأخلاقيات المهنية، أو القدرة على تمثيل عملاء حقيقيين.

أداء الذكاء الاصطناعي بشكل ممتاز في التقييم المجهول لا يعني أنه اكتسب جميع قدرات التعليم القانوني. لا يزال بإمكانه توليد وهوم، أو أن يكون مفرط الثقة، أو أن يضلّل الطلاب في غياب السياق. والأهم من ذلك، أن هدف التعليم القانوني ليس فقط تمكين الطلاب من "الحصول على إجابة تبدو جيدة"، بل تعلم الطلاب كيفية الشك في الإجابات، وتفكيكها، وإعادة بنائها.

هذا بالضبط المكان الذي لا يزال فيه الأستاذ غير قابل للاستبدال.

لكن هذه الدراسة تذكّر كليات القانون أنه لم يعد بإمكانها استخدام "القانون معقد جدًا، والذكاء الاصطناعي لا يستطيع التقييم" كمنطقة راحة. على الأقل في بعض سيناريوهات التدريس اليومية، يمكن للذكاء الاصطناعي بالفعل توليد تفسيرات واضحة بما يكفي، ومنظمة بما يكفي، وحتى أكثر إعجابًا من زملاء الأساتذة.

المشكلة الأساسية في المستقبل، ربما لن تكون "هل يمكن للذكاء الاصطناعي الإجابة على الأسئلة"، بل "كيف يمكن لكلية القانون دمج الذكاء الاصطناعي في تصميم المناهج الدراسية". يمكن أن يكون أداة تفسير أولية للطلاب قبل الحصة، أو أداة مساعدة للإجابة على الأسئلة بعد الحصة، أو يمكن استخدامه لتدريب الطلاب على تحليل نقاط القوة والضعف بين الإجابات المختلفة. قد تتحول الفصول الدراسية ذات القيمة الحقيقية من "استعراض الأستاذ للإجابات" إلى "قيادة الأستاذ للطلاب في محاكمة الإجابات".

أبرز ما في هذه الدراسة هو كشفها عن بعض المهارات التي كانت تُعتبر نادرة في التعليم القانوني، والتي تُعاد تقييمها الآن من خلال تفسير القواعد القانونية، ومقارنة القضايا، والحجج الأولية، والإجابة على أسئلة الفصل الدراسي—مهارات كانت تعتمد سابقًا بشكل كبير على الخبرة الشخصية للأستاذ. اليوم، يمكن للذكاء الاصطناعي إنتاج إصدارات جيدة جدًا بشكل مستقر في سياقات محددة.

لذلك لن يختفي قيمة الأستاذ، لكنه سيُجبر على الانتقال إلى مستويات أعلى: من تقديم الإجابات إلى تصميم الأسئلة؛ من شرح القواعد إلى تدريب الحكم؛ من تصحيح الأخطاء إلى مساعدة الطلاب على التعرف على الحجج التي "تبدو صحيحة لكنها لا تزال مشبوهة".

هذا未必 يكون شيئًا سيئًا للتعليم القانوني. على العكس، قد يجبر كليات القانون على إعادة مواجهة مشكلة طويلة الأمد تم إخفاؤها: إذا كان يمكن للذكاء الاصطناعي تقديم تفسيرات أولية واضحة، فما الذي يستحق حقًا من وقت أعضاء هيئة التدريس البشريين في الفصول الدراسية؟ ربما تكون الإجابة هي الحقائق الأكثر تعقيدًا، والصراعات الأكثر واقعية، وأحكام القيم الأصعب توحيدًا، والتدريب النقدي الأكثر صرامة.

فوز الذكاء الاصطناعي في الإجابة على أسئلة قانون العقود لا يعني أن الأستاذ فقد معناه. بل يعني أن ندرة التعليم القانوني تنتقل: من "من يمكنه ذكر الإجابة" إلى "من يمكنه تقييم ما إذا كانت الإجابة جيدة بما يكفي".

References

آشي، س. (2026، 1 يونيو). تفوق الذكاء الاصطناعي على أساتذة القانون في دراسة كلية ستانفورد للقانون. كلية ستانفورد للقانون.

ساليناس، أ.، فريدرز، ك.، غوثا، ن.، ما، س.، سانجا، س.، نياركو، ج.، وآخرون. أساتذة القانون يفضلون الذكاء الاصطناعي على إجابات الزملاء. كلية ستانفورد للقانون / liftlab، 2026.