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Este artículo de investigación estudia cómo las personas solicitan orientación jurídica en conversaciones reales con modelos de lenguaje de gran tamaño. Su propósito es distinguir las consultas que buscan ayuda práctica o personalizada de otros intercambios que mencionan cuestiones legales, como explicaciones académicas o conversaciones ficticias. Para ello, propone una taxonomía que clasifica la búsqueda de orientación, la forma de la solicitud y las materias jurídicas involucradas. El análisis se basa en 2.122 conversaciones en inglés de WildChat-1M, seleccionadas mediante un muestreo enriquecido que permite desarrollar clasificadores, pero no estimar la prevalencia de estas consultas en el conjunto original.
El estudio caracteriza los tipos de solicitudes y las materias jurídicas presentes, y crea un conjunto de evaluación de 200 conversaciones revisadas por personas. Entre sus resultados, identifica solicitudes de asesoría sobre derechos y opciones como el tipo más frecuente y observa que una parte de las consultas de orientación abarca más de una materia. También compara clasificadores basados en TF–IDF y regresión logística con modelos ModernBERT, en una tarea de detección de orientación jurídica y clasificación temática. Los modelos contextuales muestran ventajas en la clasificación de materias, mientras que la detección binaria alcanza resultados similares entre enfoques. El trabajo aporta una metodología reproducible, datos anotados y código para investigar necesidades de ayuda jurídica en sistemas conversacionales. Asimismo, examina el posible uso de estos clasificadores para apoyar estudios empíricos o derivar consultas a salvaguardas y atención especializada, sin evaluar la corrección de las respuestas jurídicas generadas.
Publicado en Amirreza Mohseni y Gerasimos Spanakis, consultado el 23 de octubre de 2026
Mohseni, A., & Spanakis, G. (2026). Legal Guidance in the Wild: How Users Seek Legal Help in Real-World LLM Conversations. arXiv. https://arxiv.org/abs/2610.25159
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