Since public access to generative AI tools became widespread, federal civil litigation has seen a marked increase in pro se (self-represented) plaintiffs. This paper analyzes that shift using ~2.8 million filings, asking whether the post-GenAI period is associated not only with more pro se filings, but also with detectable changes in complaint text, litigation outcomes, and the composition of pro se litigants. Using civil filing data from FY2008-2025, we find that the federal civil pro se plaintiff rate rose from 11.33% pre-GenAI to 16.94% post-GenAI, a 5.61 percentage-point increase that persists after trend and covariate-adjusted robustness checks. We then focus on Civil Rights and Other Statutory cases, where the increase is especially pronounced, and link case metadata to pro se complaints. Drawing on stylometric AI detection indicators, we develop an interpretable measure of AI-consistent drafting. Against a threshold calibrated to the pre-GenAI baseline, the net AI-flagged share is 13.9% of post-GenAI non-form complaints. Analysis of the AI-flagged complaints shows that they are more citation-dense, disproportionately associated with first-time rather than repeat filers, and geographically unevenly distributed. This composition pattern suggests that AI-consistent drafting is not merely a repeat-filer phenomenon; it also includes a modest, suggestive increase in name-inferred female plaintiffs. We find no evidence of improved win rates; in fact, AI-flagged complaints are more likely to be dismissed and to terminate at earlier procedural phases. These findings raise new questions about access to justice and court screening burdens, and sharpen the distinction between legal formality and legal efficacy.


翻译:自公众广泛使用生成式人工智能工具以来,联邦民事诉讼中诉讼当事人(自我代理原告)的数量显著增加。本文利用约280万份案件材料分析这一变化,探讨生成式人工智能时代是否不仅与更多自我代理案件相关,还伴随起诉状文本、诉讼结果及当事人构成的显著变化。通过分析2008-2025财年民事案件数据,我们发现联邦民事诉讼中自我代理原告比例从生成式人工智能前的11.33%上升至生成式人工智能后的16.94%,增幅达5.61个百分点,且在调整趋势与协变量后的稳健性检验中仍保持稳定。我们重点聚焦民权及其他法定诉讼案件(此类案件增幅尤为突出),并将案件元数据与自我代理起诉状相关联。借助文体测定AI检测指标,我们构建了一个可解释的AI疑似起草比例度量标准。针对生成式人工智能前基线校准的阈值,非格式化起诉状中AI标记的净占比为13.9%。对AI标记起诉状的分析显示,此类文书引用密度更高,与首次起诉者而非重复起诉者存在显著关联,且地理分布不均。这一构成模式表明,AI疑似起草并非仅局限于重复起诉者现象,其中还包含一个虽微弱但具暗示性的女性原告比例增长(基于姓名推断)。我们未发现胜诉率提升的证据;事实上,AI标记起诉状更易被驳回且更早终结于诉讼程序初期阶段。这些发现对司法可及性与法院案件筛选负担提出了新问题,并明确了法律形式性与法律效力之间的界限差异。

0
下载
关闭预览

相关内容

人工智能杂志AI(Artificial Intelligence)是目前公认的发表该领域最新研究成果的主要国际论坛。该期刊欢迎有关AI广泛方面的论文,这些论文构成了整个领域的进步,也欢迎介绍人工智能应用的论文,但重点应该放在新的和新颖的人工智能方法如何提高应用领域的性能,而不是介绍传统人工智能方法的另一个应用。关于应用的论文应该描述一个原则性的解决方案,强调其新颖性,并对正在开发的人工智能技术进行深入的评估。 官网地址:http://dblp.uni-trier.de/db/journals/ai/
《人工智能:生成式AI的环境与人文影响》最新47页报告
专知会员服务
18+阅读 · 2025年7月15日
生成式人工智能赋能智慧司法及相关思考
专知会员服务
18+阅读 · 2025年4月7日
【人工智能与司法】司法智能化的理论与实践
专知会员服务
26+阅读 · 2022年4月2日
人工智能在司法领域的应用
专知会员服务
52+阅读 · 2022年4月1日
专知会员服务
64+阅读 · 2021年4月16日
浅谈群体智能——新一代AI的重要方向
中国科学院自动化研究所
44+阅读 · 2019年10月16日
解读《中国新一代人工智能发展报告2019》
走向智能论坛
32+阅读 · 2019年6月5日
人工智能训练师的再定义
竹间智能Emotibot
10+阅读 · 2019年5月15日
法小飞:智能法律咨询助手
哈工大SCIR
33+阅读 · 2018年10月20日
群体智能:新一代人工智能的重要方向
走向智能论坛
12+阅读 · 2017年8月16日
国家自然科学基金
9+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
23+阅读 · 2016年12月31日
国家自然科学基金
9+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
7+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
12+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
12+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
18+阅读 · 2009年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 6月11日
VIP会员
最新内容
学习数据的几何:形状空间分析数学综述
专知会员服务
5+阅读 · 6月17日
定向能反无人机系统最新发展动态
专知会员服务
7+阅读 · 6月17日
从燃煤战舰到算法战争:水面指挥的永恒要求
专知会员服务
4+阅读 · 6月17日
相关资讯
浅谈群体智能——新一代AI的重要方向
中国科学院自动化研究所
44+阅读 · 2019年10月16日
解读《中国新一代人工智能发展报告2019》
走向智能论坛
32+阅读 · 2019年6月5日
人工智能训练师的再定义
竹间智能Emotibot
10+阅读 · 2019年5月15日
法小飞:智能法律咨询助手
哈工大SCIR
33+阅读 · 2018年10月20日
群体智能:新一代人工智能的重要方向
走向智能论坛
12+阅读 · 2017年8月16日
相关基金
国家自然科学基金
9+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
23+阅读 · 2016年12月31日
国家自然科学基金
9+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
7+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
12+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
12+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
18+阅读 · 2009年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员