Un libro generato con LLM partendo da 10.000 sentenze

L’economista e giurista Matt Bruenig ha pubblicato The National Labor Relations Book, un testo introduttivo al diritto del lavoro statunitense costruito in modo radicalmente innovativo: invece di basarsi solo sull’interpretazione esperta, ha utilizzato modelli linguistici (Google Gemini e Claude) per analizzare e sintetizzare 10.000 decisioni giudiziarie.

Il processo è partito da un database proprietario contenente tutte le decisioni del National Labor Relations Board dal 1935 a oggi. Attraverso script Python (costruito con ChatGPT), Bruenig ha identificato le 100 sentenze più citate e, per ciascuna, le 100 decisioni più recenti che le richiamano. I modelli LLM hanno prima prodotto riassunti strutturati di ogni caso (uno per volta, per superare i limiti di token), e poi generato una sintesi finale per ciascuna delle 100 sentenze chiave.

Anche la produzione tecnica del libro — impaginazione in markdown, conversione in PDF/EPUB con pandoc, grafici in LaTeX — è stata realizzata tramite agenti LLM. Infine, Bruenig ha sviluppato con l’aiuto di Claude un sistema autonomo di vendita online (Flask + Stripe + Resend), evitando piattaforme di e-commerce tradizionali.

Oltre al risultato editoriale, l’esperimento mostra come gli LLM possano ampliare le capacità individuali, aumentare produttività e autonomia, rendere possibile la creazione di prodotti prima impraticabili per una singola persona.

Questo caso illustra come con IA non si tratta solo di “automatizzare” lavoro esistente, ma di abilitare nuovi metodi di produzione della conoscenza.