eDiscovery, AI, informatyka śledcza

TL;DR: Wpis otwiera serię i wyjaśnia, czym jest EDRM - „mapa" pracy z dowodami elektronicznymi, z której korzysta cała branża eDiscovery. Omówione są kluczowe zmiany w EDRM 2.0 (konsultacje publiczne do 30 lipca 2026): analiza trwa od początku do końca, identyfikacja, zabezpieczenie i zebranie danych łączą się w jeden etap - Data Acquisition, ład informacyjny staje się fundamentem pod całym procesem, pojawia się nowy etap - Disposition, czyli rozliczenie danych po zakończeniu

TL;DR Druga część cyklu o „suwerenności AI": jak uruchomić duży model językowy (LLM) lokalnie, na własnym komputerze. Lokalny LLM daje niezależność od dostawcy (brak ryzyka odcięcia), brak kosztów tokenów i pełną kontrolę nad danymi, które zostają na Twoim sprzęcie. Kompromis: działa wolniej niż modele „chmurowe", a bez większych inwestycji w sprzęt jesteśmy ograniczeni do mniejszych modeli. W praktyce stosujemy podejście hybrydowe: zadania wrażliwe i poufne wykonujemy lokaln

TL;DR To pierwsza część cyklu o „suwerenności AI": fundamenty — czym są duże modele językowe (LLM), jak działają i jak z nich korzystać. LLM generuje odpowiedź, przewidując tekst; nie jest deterministycznym algorytmem, więc te same dane wejściowe dają podobne, lecz nie identyczne wyniki. Model jest „pretrained" — jego wagi są zamrożone, a Twój prompt nie douczy modelu (to, czy dostawca wykorzysta dane do kolejnej wersji, reguluje polityka lub umowa, np. DPA). Halucynacje to n

Przykład wykorzystania GenAI w powtarzalnej analizie dużej liczby dokumentów

Example of use of eDiscovery Reveal to analyze sample of Epstein files

Gen AI pomaga w oszustwach, ale są metody które pozwalają z tym walczyć, również w oparciu o AI.

Przykład wykorzystania AI do zrobienia audytu śledczego lepiej i szybciej

Obalamy mity o sztucznej inteligencji i jej negatywnym wpływie na pracę audytora śledczego.