जोसफिन पेट्रिक, ब्रीफकैच में एआई उत्पादों के प्रमुख – साक्षात्कार श्रृंखला

जोसफिन पेट्रिक ब्रीफकैच में एआई उत्पादों के प्रमुख के रूप में अपीलीय मुकदमेबाजी, एआई उत्पाद निर्णय, और व्यावहारिक कानूनी मसौदा विशेषज्ञता का एक दुर्लभ संयोजन लाते हैं। उनकी भूमिका में, वह ब्रीफकैच के लिए एआई उत्पाद रणनीति का नेतृत्व करती हैं, जो वकीलों और न्यायाधीशों द्वारा कानूनी दस्तावेजों को तैयार करने, संपादित करने और परिष्कृत करने के तरीके में सुधार के लिए डिज़ाइन किए गए जनरेटिव और रिट्रीवल-आधारित उपकरणों के विकास को निर्देशित करती है। उनकी पृष्ठभूमि में नॉर्टन लॉ फ़र्म में साथी के रूप में, हैनसन ब्रिडगेट में वरिष्ठ परामर्शदाता और अपीलीय मुकदमेबाजी, और अमेरिकी अपील न्यायालय के न्यायाधीश जेम्स एल डेनिस के लिए कानून क्लर्क के रूप में शामिल हैं। यह अदालत, अपीलीय और सलाहकार अनुभव उन्हें वास्तविक कानूनी लेखन चुनौतियों को हल करने के लिए एआई टूल्स बनाने के लिए एक अभ्यासकर्ता का दृष्टिकोण प्रदान करता है।

ब्रीफकैच एक एआई-संचालित कानूनी लेखन और संपादन मंच है जो विशेष रूप से वकीलों, न्यायाधीशों, कानून फर्मों, अदालतों और सरकारी एजेंसियों के लिए बनाया गया है। 2017 में स्थापित और रॉस गुबेरमैन की कानूनी लेखन विशेषज्ञता के आसपास निर्मित, यह मंच कानूनी पेशेवरों को सीधे उनके लेखन कार्य प्रवाह के भीतर स्पष्टता, सटीकता, प्रेरकता और विश्वसनीयता में सुधार करने में मदद करता है। ब्रीफकैच का दावा है कि यह 300 से अधिक कानून फर्मों का समर्थन करता है, जिनमें 45+ अम लॉ 200 फर्म शामिल हैं, साथ ही 80+ अदालतें भी, और इसका नवीनतम ब्रीफकैच नेक्स्ट उत्पाद विशेषज्ञ कानूनी लेखन मार्गदर्शन को वैकल्पिक एआई टूल्स के साथ जोड़ता है जो कानूनी निर्णय को बढ़ाने के लिए डिज़ाइन किए गए हैं, न कि प्रतिस्थापित करने के लिए।

आप हाल ही में ब्रीफकैच में एआई उत्पादों के प्रमुख के रूप में शामिल हुए, अपीलीय वकील, प्रमाणित अपीलीय विशेषज्ञ, और कानूनी प्रौद्योगिकी उत्पादों के निर्माता के रूप में अपनी भूमिका से आ रहे हैं। आपके अनुभव ने अपीलीय कानून, कानूनी रणनीति, और प्रौद्योगिकी के बीच के संगम पर आपके दृष्टिकोण को कानूनी पेशे में एआई के लिए कैसे आकार दिया है?

कैलिफोर्निया विश्वविद्यालय में भाषाविज्ञान में अपनी पढ़ाई के दौरान, मैं एआई से आकर्षित हुई और हमेशा से इस क्षेत्र में जाने की इच्छा रखती थी। मैंने सोचा कि यह मानव बुद्धिमत्ता को विस्तारित करने और पैमाने पर व्यावहारिक समस्याओं को हल करने की क्षमता रखता है। मैं एक वकील बन गई क्योंकि मैंने महसूस किया कि कानून का उपयोग लोगों की मदद करने के लिए किया जा सकता है, और मेरी मां, जो एक संवैधानिक वकील थीं, ने मुझे सिखाया कि कानून का उपयोग कैसे किया जा सकता है। जब मैं अभ्यास कर रही थी, तो मैंने माना कि एआई में करियर का मार्ग बंद हो गया है। इसलिए, यह थोड़ा विचित्र है और गहराई से संतोषजनक है कि मेरा कानूनी करियर मुझे उन प्रश्नों की ओर ले जा रहा है जो मुझे पहले से ही आकर्षित करते थे: हम प्रौद्योगिकी का उपयोग कैसे कर सकते हैं ताकि विशेषज्ञता अधिक उपलब्ध, उपयोगी और मानवीय हो?

मैंने बड़े भाषा मॉडल के साथ प्रयोग करना शुरू किया जब वे अभी भी सैंडबॉक्स के रूप में पैक किए गए थे, जब ओपनएआई ने अपने उत्पाद को सैंडबॉक्स के रूप में पेश किया था। शुरू से ही, मैंने व्यावहारिक समस्या-समाधान की संभावना देखी। क्या यह रिकॉर्ड समीक्षा में मदद कर सकता है? क्या यह स्थानीय नियमों के शोध को कम दर्दनाक बना सकता है? क्या यह कैलिफोर्निया सुप्रीम कोर्ट के लंबित मामलों को ट्रैक करने में मदद कर सकता है, अनुमान लगा सकता है कि अपील कितनी देर तक चलेगी, या पोस्ट-परीक्षण गति को सुव्यवस्थित कर सकता है? क्या यह किसी को फंसने से बचा सकता है?

मेरे पिता, एक सेवानिवृत्त संख्या सिद्धांतकार, जो अभी भी खुले समस्याओं पर काम करते हैं, ने मुझे एक प्रो एलएलएम खाते का प्रयास करने के लिए राजी किया, और उन्होंने इसे सिद्धांतों को साबित करने और वर्षों से उन पर विचार कर रहे समस्याओं पर प्रगति करने के लिए उपयोग किया है। एलएलएम क्यों इतने प्रभावी हैं खुले गणितीय मुद्दों को हल करने में जैसे कि एर्डोस समस्याएं, यह है कि उन्हें कई क्षेत्रों में प्रशिक्षित किया जाता है गणित, और वे उन तकनीकों को एक डोमेन से दूसरे में समस्याओं को हल करने के लिए स्थानांतरित कर सकते हैं (उदाहरण के लिए, बीजगणित संख्या सिद्धांत से तकनीकों का उपयोग करके एक प्राथमिक ज्यामितीय प्रश्न का समाधान करना)। यह मेरे लिए कुछ महत्वपूर्ण को पकड़ता है: एआई हमारी रचनात्मक पहुंच को बढ़ा सकता है, हमें एक व्यापक मानव ज्ञान और विशेषज्ञता का उपयोग करने में मदद कर सकता है जो हम व्यक्तिगत रूप से अपने सिर में नहीं रख सकते हैं, और इसका उपयोग करके मानव ज्ञान और प्रयासों में प्रगति कर सकते हैं जो अन्यथा बहुत लंबा समय लेगा।

मैंने अपीलीय अभ्यास में भी इसी पैटर्न को देखा। एक अपीलीय वकील के रूप में, समान प्रक्रियात्मक और रणनीतिक प्रश्न बार-बार आते थे। इसलिए मैंने डेटाबेस, ट्रैकर, इंफोग्राफिक्स, क्लाइंट संसाधन, अपील- अवधि कैलकुलेटर, पोस्ट-परीक्षण टाइमर, और अंततः एक कानूनी नियम डेटाबेस बनाने में मदद की। मुख्य धागा हमेशा एक ही था: ज्ञान मौजूद था, लेकिन यह पीडीएफ, पुस्तकों, सेमिनारों, आंतरिक नोट्स या कुछ विशेषज्ञ के सिर में फंसा हुआ था। मैं इस समस्या को हल करने के लिए एआई के लिए असामान्य रूप से उपयुक्त होने के साथ जुनूनी हो गया: कैसे ज्ञान और विशेषज्ञता को उस पल में उपलब्ध कराया जाए जब लोगों को इसकी सबसे ज्यादा जरूरत होती है।

यह मेरे लिए कानूनी एआई के लिए दृष्टिकोण को आकार देता है। अधिकांश कानूनी प्रौद्योगिकी उत्पादों का वादा है कि एआई द्रुदग्धर्य को स्वचालित करेगा ताकि वकील रणनीति पर ध्यान केंद्रित कर सकें। यह सच है और मूल्यवान है, लेकिन यह केवल शुरुआत है। मुझे जो सबसे ज्यादा दिलचस्पी है वह है विशेषज्ञता को सक्रिय करना। एक वकील ने सही पुस्तक पढ़ी हो सकती है, सही सीएलई में भाग लिया हो, सही पोस्ट को सहेजा हो, या अभ्यास से सही सबक सीखा हो, लेकिन अक्सर वह ज्ञान तब सुप्त हो जाता है जब वकील वास्तव में ग्राहक को सलाह दे रहा होता है, शोध कर रहा होता है या मसौदा तैयार कर रहा होता है।

ब्रीफकैच सीधे उस अवसर में बैठता है। कानूनी लेखन केवल पॉलिश नहीं है। यह वह जगह है जहां कानूनी निर्णय, रणनीति, और प्रेरकता दूसरे दिमाग के लिए उपयोगी हो जाते हैं। मैं एक भविष्य से उत्साहित हूं जहां एआई वकीलों को सही नियम, तकनीक, रणनीति, चेतावनी, या रणनीतिक अंतर्दृष्टि को प्राप्त करने और लागू करने में मदद करता है, जबकि पेशेवर निर्णय और जवाबदेही को बनाए रखता है। मैं इसे विशेषज्ञता एक्सोस्केलेटन के रूप में सोचता हूं: प्रौद्योगिकी जो वकीलों को अधिक ज्ञान ले जाने में मदद करती है, अधिक स्पष्ट रूप से देखती है, रोकथाम योग्य त्रुटियों से बचाती है, और अपने सर्वश्रेष्ठ निर्णय को लागू करती है जब यह सबसे ज्यादा मायने रखता है। अगर हम इन प्रणालियों को अच्छी तरह से बनाते हैं, तो समाज लाभान्वित होता है क्योंकि कानूनी विशेषज्ञता महंगे एक-से-एक चैनलों में कम फंस जाती है और उन लोगों, व्यवसायों, अदालतों, और संस्थानों के लिए अधिक उपलब्ध हो जाती है जिन पर यह निर्भर करती है।

ब्रीफकैच ने हाल ही में रियलिटीचेक की शुरुआत की, एक उपकरण जो दायरे से पहले हॉलुसिनेटेड या असमर्थित कानूनी उद्धरणों की पहचान करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। मौजूदा कानूनी एआई टूल्स में आप सबसे बड़े अंतराल को क्या देखते हैं जो इस क्षमता को आवश्यक बनाता है, और उद्धरण विश्वसनीयता समस्या कितनी महत्वपूर्ण है?

सबसे बड़ा अंतर यह है कि बहुत से टूल अभी भी उत्पादन के बजाय सत्यापन के आसपास अनुकूलित हैं। वे पाठ तेजी से उत्पन्न कर सकते हैं, जो प्रभावशाली दिखता है, लेकिन कानूनी कार्य वहीं नहीं समाप्त होता है। हमारी न्याय प्रणाली मूल रूप से न्यायाधीशों और वकीलों पर निर्भर करती है जो अदालत को वास्तव में मौजूद प्राधिकरण के बारे में वफादारी से बताते हैं। कोई भी कानूनी उपकरण यह सुनिश्चित करना चाहिए कि प्राधिकरण वास्तव में मौजूद हैं, वे जो कहते हैं उसे सटीक रूप से वर्णित करते हैं, और यह कि प्रस्ताव जिसके लिए उन्हें शामिल किया जा रहा है उस संदर्भ में समर्थित है जिसमें प्राधिकरण तय किया गया था। इससे कम कुछ कानूनी कल्पना है।

इसलिए एक उपकरण जैसे रियलिटीचेक इतना महत्वपूर्ण है। समस्या पूरी तरह से बनावटी मामलों तक सीमित नहीं है, हालांकि वे स्पष्ट रूप से चिंताजनक हैं। अधिक सूक्ष्म और सामान्य विफलता मोड हैं: एक वास्तविक मामला गलत प्रस्ताव के लिए उद्धृत किया गया, एक होल्डिंग अतिरंजित, एक उद्धरण थोड़ा बदल दिया गया, एक पैरेंथेसिस जो एक असुविधाजनक अंतर को चिकना करता है, या एक उद्धरण जो मुखौटा适当 लगता है लेकिन वास्तव में प्रस्ताव का समर्थन नहीं करता है जिसके लिए यह अनुसरण किया जाता है।

वे कानूनी अभ्यास में नए समस्याएं नहीं हैं, लेकिन वे अब बढ़ गए हैं। वकीलों को हमेशा अपना काम जांचने के लिए जिम्मेदार रहे हैं, लेकिन एआई-सहायता प्राप्त मसौदा तैयार करने की गति और पैमाने पर सत्यापन और भी महत्वपूर्ण बना देती है। प्रश्न यह नहीं है कि “क्या एआई हॉलुसिनेटेड?” यह है कि “क्या यह दायर किया गया दस्तावेज़ कानूनी दावों को शामिल करता है जो सटीक, समर्थित और पेशेवर रूप से रक्षात्मक हैं?”

मैं यह भी सोचता हूं कि हमें मानव-केवल कार्य को स्वर्ण मानक के रूप में नहीं मानना चाहिए। मानव उद्धरण, अतिरंजित, और चूक जाते हैं, खासकर समय के दबाव में। चाहे पाठ का स्रोत कुछ भी हो, सबसे अच्छा अभ्यास परतदार समीक्षा है: मानव निर्णय, स्रोत-आधारित उपकरण, निर्धारित जांच जहां उपयुक्त हो, और सत्यापन कार्य प्रवाह जो त्रुटियों को पकड़ने से पहले उन्हें आसान बनाते हैं।

कई वकील एआई के बारे में संशय में रहते हैं क्योंकि सटीकता, नैतिकता और पेशेवर जिम्मेदारी के बारे में चिंताएं हैं। कानूनी प्रौद्योगिकी कंपनियां वकीलों के बीच विश्वास बनाने और जिम्मेदार गोद लेने को बढ़ावा देने के लिए व्यावहारिक कदम क्या उठा सकती हैं?

विश्वसनीय उत्पादों को अपनी सीमाओं को दिखाना चाहिए। उन्हें स्रोतों को दिखाना चाहिए जब स्रोत महत्वपूर्ण हों। उन्हें यह स्पष्ट करना चाहिए कि जब एक प्रणाली भाषा उत्पन्न कर रही है और जब यह एक उद्धरण की सत्यापन या एक निर्धारित नियम लागू कर रही है। उन्हें सीमाओं के बारे में भी ईमानदार होना चाहिए, क्योंकि अतिरंजित करना वकीलों के विश्वास को खोने का एक तेज़ तरीका है।

जिम्मेदार गोद लेने को कार्य प्रवाह में निर्मित किया जाना चाहिए। वकीलों को इन उपकरणों का अच्छा उपयोग करने के लिए प्रोम्प्ट इंजीनियर या एआई जोखिम अधिकारी बनने की आवश्यकता नहीं होनी चाहिए। अच्छे उत्पादों को जिम्मेदार उपयोग की ओर उपयोगकर्ताओं को डिज़ाइन द्वारा मार्गदर्शन करना चाहिए: गोपनीयता की रक्षा करना, पर्यवेक्षण का समर्थन करना, समीक्षा को सक्षम करना, जहां उपयुक्त हो वहां ऑडिट ट्रेल्स को बनाए रखना, और सत्यापन को आसान बनाना।

आपने रिट्रीवल-ऑगमेंटेड जेनरेशन (आरएजी) और अन्य तकनीकों के साथ व्यापक रूप से काम किया है जो एआई प्रणालियों की विश्वसनीयता में सुधार के लिए डिज़ाइन किए गए हैं। आपको लगता है कि वर्तमान कानूनी एआई उत्पाद अभी भी कहां कम पड़ते हैं, और इन अंतरालों को बंद करने के लिए कौन से तकनीकी अग्रिम आवश्यक हैं?

कानूनी एआई उत्पाद पहले से ही मसौदा तैयार करने, सारांश बनाने, मसौदा तैयार करने और पुनर्प्राप्ति में उत्कृष्ट हैं। कुछ अभी भी एक महत्वपूर्ण मापदंड पर कम पड़ते हैं: कानूनी अभ्यास की मांग की सटीकता। (हमारी न्याय प्रणाली पर यह निर्भर करती है!)

मैं रिलायबिलिटी गैप को एक प्रणाली समस्या के रूप में सोचता हूं, एक मॉडल समस्या नहीं। बेहतर मॉडल मदद करेंगे, लेकिन कानूनी ग्रेड विश्वसनीयता कई परतों से आती है जो एक साथ काम करती हैं: रिट्रीवल और रैंकिंग, सत्यापन लूप, मेमोरी, कार्य प्रवाह डिज़ाइन, और हाइब्रिड निर्धारित/एलएलएम आर्किटेक्चर।

रिट्रीवल की मूल भौतिकी को समझना khá अच्छा है, लेकिन रिकॉल और रैंकिंग को सही करने के लिए परीक्षण और पुनरावृत्ति की बहुत आवश्यकता है। विरोधी एजेंट और एजेंटिक लूप अधिक सामान्य हो रहे हैं, लेकिन डिज़ाइन चुनौती उन जांचों को सिद्धांतपूर्ण बनाना है जो महंगे और विलंब से भरे “डबल-चेक स्प्रैड” पैदा नहीं करते हैं। एलएलएम मेमोरी के साथ, तकनीकी चुनौतियों में शामिल हैं जहां मेमोरी संबंधित है (सामान्य मेमोरी बनाम एक विशिष्ट कार्य प्रवाह; मेमोरी प्रणालियां बहुत जुड़ी हुई महसूस कर सकती हैं) और यह सुनिश्चित करने के लिए कि एजेंट इसे तब तक पहुंचा सकता है जब यह उपयुक्त हो। कार्य प्रवाह डिज़ाइन अभी भी महत्वपूर्ण है; यदि प्रणाली को एक एकल लंबा, अस्पष्ट प्रॉम्प्ट दिया जाता है, तो यह अधूरा या सामान्य परिणाम उत्पन्न करेगा। कानूनी एआई को अधिक संरचित कार्य प्रवाह की आवश्यकता है जो कार्य को जानबूझकर चरणों में तोड़ देता है ताकि यह सुनिश्चित किया जा सके कि यह आवश्यक चरणों से गुजरता है और सटीक कानूनी कार्य उत्पाद बनाने के लिए आवश्यक संदर्भ है। लेकिन यह बड़े फाउंडेशन मॉडल और सुधार के साथ कम समस्या बन सकती है संपीड़न।

एक और लीवर जिसे खींचा जा सकता है वह निर्धारित नियमों और संभाव्य मॉडलों के बीच मिश्रण है। एलएलएम प्रोटोटाइप चरण में अविश्वसनीय रूप से उपयोगी हैं क्योंकि वे आपको समस्या के आकार का पता लगाने में मदद करते हैं। लेकिन एक बार जब आपके पास एक अच्छा काम करने वाला प्रोटोटाइप होता है और आप पैटर्न को समझते हैं, तो आप कार्य प्रवाह के हिस्सों को निर्धारित तर्क में वापस ले जाना चाह सकते हैं। और हालांकि एलएलएम असंगत हो सकते हैं, वे निर्धारित नियमों का पूरक करने और उनका उपयोग स्वयं करने में उत्कृष्ट हैं। सबसे मजबूत प्रणाली शुद्ध रूप से निर्धारित या शुद्ध एलएलएम-आधारित नहीं होंगी। वे निर्धारित नियमों का उपयोग करेंगे जहां समस्या को समझा जाता है, और एलएलएम जहां अस्पष्टता, निर्णय, या संदर्भ-संवेदनशील भाषा समझ की आवश्यकता होती है। प्रश्न यह है कि सीमा कहां बैठती है: नियम कहां समाप्त होते हैं और मॉडल कब ले जाना चाहिए?

जब आप इन तकनीकों को परत करते हैं, तो आप विश्वसनीयता अंतर में बड़ी प्रगति कर सकते हैं, लेकिन व्यापार-ऑफ़ इंजीनियरिंग जटिलता, टोकन लागत, और विलंब है। मुझे लगता है कि ये तकनीकी अग्रिमों और याददाश्त और संपीड़न के साथ बेहतर निर्मित फाउंडेशन मॉडल के साथ सुधारेंगे।

कानूनी लेखन अक्सर सूक्ष्मता, प्रेरकता और पूर्ववर्ती की सावधानीपूर्वक व्याख्या की मांग करता है। आपको लगता है कि एआई आज कानूनी लेखन के कौन से पहलुओं में वास्तव में सुधार कर सकता है, और कौन से तत्व अभी भी विशिष्ट मानव निर्णय की आवश्यकता है?

एआई पहले से ही कानूनी लेखन में बहुत कुछ सुधार कर सकता है, खासकर जब कार्य अच्छी तरह से परिभाषित होता है। यह अस्पष्ट वाक्यों की पहचान करने में मदद कर सकता है, दफन बिंदुओं की पहचान कर सकता है, असंगति, अतिरेक, कमजोर संगठन, असमर्थित तथ्यात्मक दावों, मेल नहीं खाने वाले परिभाषित शब्दों, उद्धरण समस्याओं, और उन स्थानों की पहचान कर सकता है जहां मसौदा पाठक का मार्गदर्शन नहीं करता है। यह वकीलों को रचनात्मक रूप से मसौदा तैयार करने, तर्कों का परीक्षण करने और ज्ञात लेखन और प्रेरकता के सिद्धांतों को मसौदा तैयार करते समय लागू करने में भी मदद कर सकता है।

वह आखिरी टुकड़ा मुझे विशेष रूप से रोमांचित करता है। एक वकील जानता हो सकता है कि सिद्धांत रूप में, एक याचिका में एक मजबूत परिचय, एक साफ नियम कथन, या एक अधिक पाठक के अनुकूल तथ्य कथन की आवश्यकता होती है। लेकिन जब आप दबाव में मसौदा तैयार कर रहे होते हैं, तो जानना और लागू करना एक ही बात नहीं है। एआई मदद कर सकता है कि विशेषज्ञ लेखन मार्गदर्शन को कार्य प्रवाह में लाया जाए जब यह वास्तव में दस्तावेज में सुधार कर सकता है।

लेकिन अच्छा कानूनी लेखन केवल शिल्प या पाठ अनुकूलन नहीं है। यह विशिष्ट, दिलचस्प और मामले के विशिष्ट विवरण की पहचान करने की क्षमता है, और फिर उन्हें एक सिद्धांत में बदलना जो पाठक को समझने में मदद करता है कि यह विवाद क्यों मायने रखता है। मेरे अनुभव में, यह अभी भी वह जगह है जहां मानव वकील एलएलएम से बहुत मजबूत हैं। शायद यह स्वाद है, शायद यह अनुभव है, और शायद यह कुछ गहरा है कि इन प्रणालियों के काम करने के तरीके के बारे में। एलएलएम को पाठ के संभावित निरंतरता उत्पन्न करने के लिए प्रशिक्षित किया जाता है, जो कई कानूनी संदर्भों में उपयोगी होता है। आप अक्सर नहीं चाहते कि कानूनी लेखन खुद पर ध्यान आकर्षित करे। आप विचारों, तथ्यों और प्राधिकरणों को चमकने देना चाहते हैं।

लेकिन वास्तव में प्रेरक कानूनी लेखन अक्सर उस चीज़ को खोजने पर निर्भर करता है जो अलग है। कौन सा विवरण मामले को जीवंत बनाता है? कौन सा तथ्य विवाद के भावनात्मक प्रभाव को बदलता है? कौन सा कानूनी बिंदु न्यायाधीश को बैठने और समस्या को पहचानने के लिए बनाता है? एक अपीलीय वकील के रूप में, यह अक्सर वह धागा है जिसे आप खोजने की कोशिश कर रहे हैं। आप उस संस्करण की तलाश कर रहे हैं जो पर्याप्त रूप से अनोखा और प्रेरक है कि यह अधिकार को परवाह करने के लिए बनाता है।

यह वह हिस्सा है जिसे मैं एआई को ब्लैंड-बायस दूर नहीं करना चाहता। एक प्रणाली स्पष्ट शब्दों का सुझाव दे सकती है, कमजोरियों को झंडा दिखा सकती है, उद्धरणों का परीक्षण कर सकती है, और प्रेरक तकनीकों की याद दिला सकती है। लेकिन वकील को यह तय करना होगा कि क्या मायने रखता है, क्या छोड़ना है, कितना आक्रामक होना है, क्या नहीं कहना है, कैसे अनिश्चितता को फ्रेम करना है, और कैसे मामले के भावनात्मक और नैतिक हृदय को समझाना है।

मैं यह कहने से सावधान हूं कि “एआई कभी भी ऐसा नहीं कर पाएगा।” क्योंकि उन भविष्यवाणियों को कई बार गलत साबित किया गया है। एआई पहले से ही कई विविध कार्यों को मानवों की तुलना में तेजी से और अधिक सटीक रूप से कर सकता है, और मुझे लगता है कि इसके साथ खतरा महसूस करने का कोई कारण नहीं है। यह एक उपकरण है। लेकिन कम से कम आज, कानूनी प्रेरकता के सबसे महत्वपूर्ण हिस्सों में अभी भी मानव निर्णय की आवश्यकता है: सही विवरण चुनना, समझना कि वे क्यों मायने रखते हैं, और एक कहानी बनाना जो भावनात्मक रूप से प्रासंगिक है।

जैसा कि एआई कानूनी कार्य प्रवाह में गहराई से एकीकृत हो जाता है, आप जूनियर वकीलों और सहयोगियों की भूमिका को कैसे विकसित होते हुए देखते हैं? क्या एआई मूल रूप से कानूनी लेखन और अनुसंधान कौशल विकसित करने के तरीके को बदल देगा?

हां, और हमें इसके बारे में जानबूझकर होना चाहिए। जूनियर वकीलों ने परंपरागत रूप से कठिन काम करके सीखा है: शोध, मसौदा तैयार करना, संशोधन, टिप्पणियां प्राप्त करना, और धीरे-धीरे निर्णय विकसित करना। एआई इस पथ को बदल देगा, लेकिन इसका मतलब यह नहीं है कि यह इसे कमजोर कर देगा। इसका उपयोग अच्छी तरह से किया जा सकता है तो यह प्रशिक्षण को अधिक स्पष्ट और अधिक प्रभावी बना सकता है।

जोखिम यह है कि जूनियर वकील संघर्ष को छोड़ दें जो निर्णय बनाता है। यदि एक उपकरण एक प्लासिबल ड्राफ्ट बहुत जल्दी उत्पन्न करता है, तो एक नया वकील यह नहीं सीख सकता है कि तर्क कैसे बनाया गया, कमजोर बिंदु कहां हैं, या एक फ्रेमिंग दूसरे से बेहतर क्यों है। यह एक वास्तविक नुकसान होगा।

लेकिन अवसर विशाल है। एआई एक ट्यूटर, एक सिम्युलेटर, एक लेखन कोच, और तुरंत प्रतिक्रिया का स्रोत हो सकता है। यह वैकल्पिक संरचनाओं का सुझाव दे सकता है, असमर्थित दावों की पहचान कर सकता है, उद्धरणों को समझा सकता है कि वे किस प्रस्ताव का समर्थन नहीं करते हैं, या प्रभावी लेखन के सिद्धांतों की तुलना में एक मसौदे की तुलना कर सकता है। यह जूनियर वकीलों को अधिक पुनरावृत्ति दे सकता है। हम अपने पुनरावृत्ति प्राप्त करने और प्रतिक्रिया प्राप्त करने से सीखते हैं और बढ़ते हैं।

जो फर्म और कानूनी विभाग इसे सबसे अच्छा करते हैं वे जूनियर वकीलों को एआई और आशा के लिए नहीं देंगे। वे प्रशिक्षण को इसके चारों ओर फिर से डिज़ाइन करेंगे। वे जूनियर्स से उनकी पसंद की व्याख्या करने, आउटपुट की सत्यापन करने, विकल्पों की तुलना करने और एआई-सहायता प्राप्त कार्य की देखरेख करने के लिए कहेंगे, जिस तरह वे अंततः मानव कार्य की देखरेख करेंगे।

आप विभिन्न उद्योगों में ग्राहकों की सलाह दी है, जिनमें क्रिप्टोकरेंसी, उपभोक्ता प्रौद्योगिकी और जटिल व्यावसायिक मुकदमेबाजी शामिल हैं। क्या कोई विशिष्ट क्षेत्र हैं जहां आप कानूनी एआई गोद लेने की तेजी से वृद्धि की उम्मीद करते हैं, और क्यों?

मुझे लगता है कि कानूनी एआई गोद लेना तेजी से बढ़ेगा जब

1. संगठन के पास एलएलएम के साथ काम करने वाले कार्य प्रवाह हों,
2. संगठन नवाचार के लिए खुला है, और
3. संगठन परिवर्तन करने के लिए प्रेरित है।

पहले बिंदु पर, कानून एक प्राकृतिक डोमेन है एलएलएम के लिए क्योंकि कानून मानव व्यवहार और मानव मूल्यों को भाषा में एन्कोडेड है। कानूनी कार्य गंदे तथ्यों को श्रेणियों, नियमों, दायित्वों, तर्कों, जोखिमों और परिणामों में बदल देता है। यह वह जगह है जहां भाषा मॉडल शक्तिशाली हो सकते हैं, बशर्ते वे आधारित, सत्यापन योग्य और वकीलों के काम करने के तरीके के आसपास डिज़ाइन किए गए हों। इसलिए मुझे लगता है कि अधिकांश संगठन कानूनी में अच्छे उम्मीदवार हैं除非 उनका प्राथमिक सेवा मॉडल मानव-से-मानव इंटरैक्शन हो। लेकिन यहां तक कि संगठनों के लिए भी एलएलएम ट्राइएज और ज्ञान प्रबंधन जैसी चीजों में मदद कर सकते हैं इसलिए मैं उन्हें बाहर नहीं करूंगा।

दूसरा कारक, नवाचार के लिए खुलापन, एक प्रवेश द्वार हो सकता है। यही कारण है कि मुझे लगता है कि इनहाउस कानूनी टीमें विशेष रूप से अच्छी स्थिति में हैं। वे संगठनों के भीतर बैठते हैं जो पहले से ही गति, लागत में कमी और ज्ञान को परिचालन बनाने में सुधार करने की कोशिश कर रहे हैं। वे अनुबंधों, विवादों, नीतियों, नियामक दायित्वों, ग्राहक मुद्दों, रोजगार संबंधी प्रश्नों, उत्पाद परामर्श, और जोखिम मूल्यांकन का प्रबंधन करते हैं। ये कार्य प्रवाह अक्सर एलएलएम को अपनाने के लिए दोहराए जाने वाले enough हैं, जबकि अभी भी इतने कानूनी निर्णय की आवश्यकता है कि बेहतर उपकरण वास्तविक अंतर बना सकते हैं।

मुझे लगता है कि मुकदमेबाजी, अपीलीय अभ्यास, विनियमित उद्योग, फिनटेक और क्रिप्टोकरेंसी, उपभोक्ता प्रौद्योगिकी, बीमा और स्वास्थ्य सेवा भी महत्वपूर्ण क्षेत्र होंगे। मुकदमेबाजी और अपीलीय अभ्यास में, उदाहरण के लिए, एआई रिकॉर्ड समीक्षा, मुद्दे ट्रैकिंग, उद्धरण जांच, प्रक्रियात्मक नियमों, संरक्षण विश्लेषण, और मसौदा तैयार करने की प्रतिक्रिया में मदद कर सकता है। दांव उच्च हैं, इसलिए उपकरण गंभीर होने चाहिए। लेकिन यह गोद लेने से रोकने का कारण नहीं है। यह एक कारण है कि बेहतर उत्पादों का निर्माण करने के लिए।

तीसरा बिंदु—परिवर्तन के लिए प्रेरणा—एक महत्वपूर्ण गेटिंग फैक्टर है। कानूनी उद्योग को वास्तव में बदलने की आवश्यकता है। न्याय प्रणाली धीमी है, महंगी है, और बहुत से लोगों के लिए असुलभ है। कठिन प्रश्न यह है कि क्या पेशा बदलने के लिए खुला है। मुझे लगता है कि यह बढ़ती हुई है। कुछ हिस्सों में उद्योग धीमा रहा है क्योंकि मौजूदा मॉडल लाभदायक और परिचित था। लेकिन वकील भी समस्या समाधानकर्ता हैं। हम न्याय-संचालित, सुधार-संचालित, और जिद्दी हैं जैसा कि हमें प्रशिक्षित किया जाता है।

निजी क्षेत्र पहले आगे बढ़ सकता है क्योंकि यह अधिक लचीला है और बेहतर संसाधन है। सरकार, कानूनी सहायता, और प्रो बोनो संगठनों को अलग-अलग प्रतिबंधों का सामना करना पड़ता है और अक्सर उन्हें अपने सामने तात्कालिक काम पर ध्यान केंद्रित करने की आवश्यकता होती है। लेकिन उन क्षेत्रों को खुद को कम न आंकें। यदि एआई कानूनी सेवाओं को अधिक कुशल, अधिक सुलभ और अधिक सस्ती बना सकता है, तो दीर्घकालिक अवसर किसी एक क्षेत्र तक सीमित नहीं है। यह हर किसी के लिए प्रासंगिक है जो बेहतर काम करने वाली कानूनी प्रणाली में रुचि रखता है।

न्यायालय, नियामक और बार संघ बढ़ते हुए कानूनी अभ्यास में एआई के उपयोग की जांच कर रहे हैं। आपको लगता है कि अगले कुछ वर्षों में कौन से नियामक या नैतिक ढांचे उभरेंगे, और कानूनी प्रौद्योगिकी प्रदाता कैसे तैयार रहना चाहिए?

हमारे मौजूदा नैतिक ढांचे से अधिकांश चिंताओं को संभाला जा सकता है। वकीलों को हमेशा यह सुनिश्चित करने की आवश्यकता होती है कि वे जो अदालत को प्रस्तुत करते हैं वह सच है। उन्हें यह सुनिश्चित करने की आवश्यकता है कि वे मामले के खिलाफ जाने पर ईमानदार हों, और उन्हें अपने मामलों को पेशेवर रूप से संभालने और जूनियर वकीलों और गैर-वकीलों की देखरेख करने की आवश्यकता है जो उनकी मदद करते हैं। उन्हें अपने ग्राहकों की संवेदनशील जानकारी की गोपनीयता बनाए रखने की आवश्यकता है।

पहली लहर एआई नैतिकता के लिए एक पूरी तरह से नए नैतिक ऑपरेटिंग सिस्टम की आवश्यकता नहीं है। हमें इन परिचित कर्तव्यों को नई गंभीरता के साथ लागू करने की आवश्यकता है। वकील निर्णय लेने को आउटसोर्स नहीं कर सकता है और फिर जिम्मेदारी से इनकार कर सकता है। यह हिस्सा विवादास्पद नहीं होना चाहिए।

एक चीज जो हमें अधिक करनी चाहिए वह है प्रौद्योगिकी-विशिष्ट प्रशिक्षण ताकि वकील एआई आउटपुट की पर्याप्त जांच और सत्यापन नहीं करने के लिए आश्चर्यचकित न हों। कैलिफोर्निया, उदाहरण के लिए, अब प्रौद्योगिकी पेटेंट को निरंतर कानूनी शिक्षा के हिस्से के रूप में आवश्यक बनाता है, और मुझे लगता है कि यह सही दिशा है। लेकिन एक घंटा हर कुछ साल में पर्याप्त नहीं है। कानूनी फर्मों, कानूनी विभागों, न्यायालयों और कानूनी सेवा संगठनों को अपनी आंतरिक एआई नीतियों और अनिवार्य प्रशिक्षण का विकास करना चाहिए: न केवल “हॉलुसिनेटेड स्रोतों का उद्धरण न करें,” लेकिन जब उपयोग करने के लिए, जब उपयोग न करने के लिए, कैसे आउटपुट की सत्यापन करने के लिए, कैसे गोपनीय जानकारी की रक्षा करने के लिए, और कैसे मानव और मशीन के बीच जिम्मेदारी को कैसे सोचने के लिए।

कानूनी प्रौद्योगिकी प्रदाताओं के लिए, नैतिकता को उत्पाद के अंत में चिपकाने के रूप में नहीं माना जाना चाहिए। यह उत्पाद वास्तुकला होना चाहिए। सर्वोत्तम उपकरण जिम्मेदार उपयोग को आसान बनाने के लिए डिज़ाइन किए जाने चाहिए: स्रोत पारदर्शिता, गोपनीयता नियंत्रण, और कार्य प्रवाह जो मानव समीक्षा को सुविधाजनक बनाते हैं।

तो वर्तमान में हम जो समस्याएं देख रहे हैं वे “नई” नहीं हैं। लेकिन एक वास्तविक रूप से अभूतपूर्व कानूनी नैतिकता प्रश्न आने वाला है। अभी लगभग सभी सहमत हैं कि एआई को वकीलों और न्यायाधीशों की सहायता करनी चाहिए, न कि प्रतिस्थापित करनी चाहिए। मैं उस प्रवृत्ति से सहमत हूं, जहां तक तकनीक आज है। लेकिन क्या होगा अगर एआई प्रणाली कानूनी तर्क कार्यों में मानवों की तुलना में तेज, सस्ता, अधिक सुसंगत, अधिक वस्तुनिष्ठ रूप से विश्वसनीय और कम पूर्वाग्रही हो जाती है? क्या हम अभी भी कहेंगे कि एक मानव को हमेशा लूप में रहना चाहिए?

यह एक अजीब और असहज प्रश्न है, लेकिन मुझे लगता है कि हमें इसके बारे में ईमानदारी से पूछने की आवश्यकता है। मुझे नहीं लगता कि हम उच्च-दांव वाले मानव विवादों में न्यायाधीशों या वकीलों को प्रतिस्थापित करने के करीब हैं। लेकिन यह पहले से ही विशिष्ट सेटिंग्स में हो रहा है: एआई पहले से ही एक प्रमुख एडीआर प्रदाता के साथ कुछ विवादों का समाधान कर रहा है और एक्स पर, ग्रोक अक्सर तथ्य-जांच विवादों का समाधान करता है।

हम मानते हैं कि मानव निर्णय नैतिक बैकस्टॉप है। अक्सर यह होता है। मानव नैतिक जिम्मेदारी, संस्थागत वैधता, सहानुभूति, व्यावहारिक बुद्धिमत्ता और संदर्भ की समझ लाते हैं जो मशीनें अभी तक नहीं रखती हैं। लेकिन मानव भी देरी, लागत, असंगति, थकान, पूर्वाग्रह, गेटकीपिंग और असमान पहुंच लाते हैं। यदि एआई-सहायता प्राप्त समाधान अधिक सटीक, अधिक सुलभ और अधिक सस्ती हो जाता है तो नैतिक प्रश्न का उत्तर प्रतिक्रिया से नहीं दिया जाना चाहिए। प्रश्न यह होना चाहिए, “कौन सी प्रक्रिया सबसे न्यायसंगत, सबसे सटीक, सबसे पारदर्शी और सबसे जवाबदेह परिणाम उत्पन्न करती है?”

यदि स्वचालित या एआई-सहायता प्राप्त प्रणाली अंततः अधिक दिनचर्या विवादों को संभालती है, तो मानव समीक्षा सबसे ज्यादा महत्वपूर्ण हो सकती है: असामान्य मामले, असहज विफलता मोड, और स्थान जहां कठोर सुसंगतता पुराने कानूनी औपचारिकता की तरह दिखने लगती है और न्याय की तरह कम।

यही कारण है कि मुझे लगता है कि कानूनी प्रौद्योगिकी प्रदाताओं को तैयार रहना चाहिए। वर्तमान नैतिक नियमों के लिए निर्माण करें, लेकिन एक भविष्य के लिए जहां पेशा को मानव और मशीन प्रदर्शन की तुलना ईमानदारी से करने की आवश्यकता है। लक्ष्य प्रत्येक मौजूदा कानूनी अभ्यास के अनुष्ठान को संरक्षित करना नहीं होना चाहिए। लक्ष्य उन अनुष्ठानों द्वारा संरक्षित क्या है उसे संरक्षित करना होना चाहिए: न्याय, सटीकता, जवाबदेही, वैधता और न्याय तक पहुंच।

ब्रीफकैच ने अपनी प्रतिष्ठा कानूनी लेखन में सुधार के आसपास बनाई है, न कि केवल कानूनी कार्य को स्वचालित करने के आसपास। आप एआई से उत्पादकता लाभ के साथ महत्वपूर्ण सोच, कानूनी तर्क और पेशेवर जवाबदेही की आवश्यकता को कैसे संतुलित करते हैं?

मुझे लगता है कि उत्पादकता और महत्वपूर्ण सोच विरोधाभासी नहीं हैं। वास्तव में, जब एक वकील दिनचर्या कार्यों में अधिक कुशल होता है, तो यह रचनात्मक, महत्वपूर्ण सोच के लिए अधिक कमरा बनाता है। इसलिए प्रश्न यह है कि हम किस प्रकार की उत्पादकता बना रहे हैं। यदि एआई केवल वकीलों को तेजी से अधिक शब्द उत्पन्न करने में मदद करता है, तो यह प्रगति नहीं है। कानूनी कार्य में पहले से ही बहुत सारे शब्द हैं।

बेहतर लक्ष्य यह है कि वकीलों को स्पष्ट, सटीक, प्रेरक और रक्षात्मक कार्य उत्पाद बनाने में मदद करना। यही कारण है कि ब्रीफकैच का लेखन पर ध्यान केंद्रित करना महत्वपूर्ण है। कानूनी लेखन केवल कानूनी विश्लेषण की सजावटी परत नहीं है। यह वह जगह है जहां विश्लेषण सटीक, परीक्षण योग्य और पाठक के लिए उपयोगी हो जाता है।

पेशेवर जवाबदेही को बनाए रखने का तरीका यह है कि एआई को विशेषज्ञता की परत के रूप में डिज़ाइन किया जाए, न कि प्राधिकरण के प्रतिस्थापन के रूप में। उपकरण सुझाव दे सकता है, झंडा दिखा सकता है, सत्यापित कर सकता है, तुलना कर सकता है और दबाव परीक्षण कर सकता है। यह लेखन सिद्धांतों को लागू करने, कमजोरियों की पहचान करने और समस्याओं का पता लगाने में मदद कर सकता है। लेकिन वकील को अंतिम निर्णय लेना चाहिए और कार्य के लिए जवाबदेह बने रहना चाहिए। मेरे पसंदीदा पेलोटन प्रशिक्षक के अनुसार, “एआई सुझाव देता है, आप निर्णय लेते हैं।”

मेरा自己的 दृष्टिकोण यह है कि एआई तब सबसे मूल्यवान होता है जब यह वकील को अधिक संलग्न बनाता है। एक अच्छी प्रणाली वकील का ध्यान तेज कर देनी चाहिए। यह प्रश्न पूछना चाहिए जो वकील छोड़ सकता है, संदर्भ की जांच करने के लिए प्राधिकरण को सतह देना चाहिए, या बिंदु को व्यक्त करने के लिए एक स्पष्ट तरीका सुझाना चाहिए। यह उपयोगकर्ता को यह सोचने की अनुमति नहीं देनी चाहिए कि प्लासिबल पाठ समाप्त कार्य है।

आगे देखते हुए पांच साल, वकीलों और एआई के बीच आदर्श संबंध क्या दिखता है? क्या आप एआई को मुख्य रूप से एक सहायक, एक सहयोगी या एक विश्वसनीय कानूनी सह-पायलट के रूप में देखते हैं?

मुझे “विशेषज्ञता एक्सोस्केलेटन” पसंद है। आदर्श कानूनी एआई प्रणाली वकीलों और न्यायाधीशों को वह करने में मदद करनी चाहिए जो वे पहले से ही जिम्मेदार हैं लेकिन बेहतर पहुंच, बेहतर रिकॉल, बेहतर सुसंगतता, बेहतर रचनात्मकता और बेहतर सत्यापन उपकरणों के साथ।

पांच साल से आगे, मुझे उम्मीद है कि वकीलों के पास एआई प्रणाली होगी जो उनके कार्य प्रवाह में गहराई से निहित हैं और आज के सामान्य-उद्देश्य वाले चैटबॉट्स की तुलना में बहुत अधिक विशेषज्ञ हैं। एक वकील जो एक याचिका तैयार कर रहा है उसे लेखन विशेषज्ञता, मामले के सामग्री, प्रक्रियात्मक नियमों, उद्धरण जांच, आंतरिक ज्ञान और रणनीतिक प्रतिक्रिया तक पहुंच प्राप्त करने में सक्षम होना चाहिए, सभी कार्य प्रवाह के भीतर। लेकिन प्रणाली को यह भी पारदर्शी होना चाहिए कि यह क्या जानता है, यह क्या जांचता है, और वकील को कहां निर्णय लेने की आवश्यकता है।

आदर्श संबंध प्रतिनिधित्व नहीं है। यह संतुलित विश्वास है। वकीलों को यह जानना चाहिए कि कौन से कार्य प्रणाली उत्कृष्ट हैं, कौन से कार्यों को पर्यवेक्षण की आवश्यकता है, और कौन से कार्य मानव निर्णय के लिए स्पष्ट रूप से संबंधित हैं।

यदि हम इसे सही बनाते हैं, तो एआई विशेषज्ञता को अधिक उपलब्ध बना देगा। यह वकीलों को बेहतर लिखने, अधिक सावधानी से तर्क देने, रोकथाम योग्य त्रुटियों से बचने में मदद करेगा, और अधिक समय बिताने में मदद करेगी जो काम के हिस्सों पर जो直觉 और निर्णय की आवश्यकता है। मुझे “मेका वकीलों” की अवधारणा अधिक दिलचस्प और आशावादी लगती है simple ऑटोमेशन की तुलना में।

धन्यवाद महान साक्षात्कार के लिए, पाठकों को अधिक जानने के लिए ब्रीफकैच पर जाना चाहिए ब्रीफकैच।