Scott Stevenson, medgrunnlegger og CEO av Spellbook – Intervju-serie

Scott Stevenson er medgrunnlegger og CEO av Spellbook, et verktøy for å automatisere juridisk arbeid som er bygget på OpenAI’s GPT-4 og andre store språkmodeller (LLM). Det har blitt trent på en massiv datasett på 42 terabyte med tekst fra internett, kontrakter, bøker og Wikipedia. Spellbook finjusterer modellen ved hjelp av proprietære juridiske datasett.

Hva var det som først tiltalte deg om datateknikk?

Jeg elsket videospill som barn, og ble inspirert til å lære hvordan jeg kunne lage dem som tenåring–det satte meg på kursen til å bli en programvareutvikler. Jeg er tiltrukket av yrkets innebygde kreativitet og også setter pris på hardware-aspektene som er innvevet i datateknikk.

Kan du diskutere hvordan din erfaring med GitHub Copilot var den innledende inspirasjonen for Spellbook?

Vi hadde arbeidet med advokater i flere år, og prøvde å hjelpe dem med å automatisere utarbeidelsen av rutinekontrakter ved hjelp av avanserte maler. De sa ofte det samme: “Maler er bra, men mitt arbeid er for spesifikt for dem.” 

GitHub Copilot var den første generative AI-assistenten for programvareutviklere–du kan begynne å skrive kode og det vil “tenke fremover” for deg, og foreslå store deler av kode som du kanskje ønsker å skrive neste. Vi så umiddelbart hvordan dette kunne hjelpe advokater med å utarbeide spesifikke avtaler, samt også hjelpe dem med å inteligent “auto-fullføre” kontrakter.

Hvordan foreslår Spellbook språk for juridiske kontrakter?

I den første versjonen av vårt produkt, tilbød vi en sofistikert auto-fullføringsfunksjon, lignende Github Copilot. Nå har vi en rekke andre mekanismer:

1. Spellbook Reviews kan ta en instruksjon som “aggressivt forhandle denne avtalen for min klient” og foreslå endringer i hele avtalen.
2. Spellbook Insights finner automatisk risiko og foreslår klausuler i hele avtalen.

Spellbook gjennomgår også kontrakter, hva slags innsikt tilbyr det juridiske fagfolk?

Spellbook tilbyr en rekke innsikt under kontraktgjennomgang for juridiske fagfolk. Disse innsiktene kan tilpasses ved hjelp av ulike “Lenser”. Vi tilbyr standard lenser for oppgaver som kontraktforhandling, men advokater kan også gi egne instruksjoner, som “Gjennomgang av denne kontrakten for å sikre at den overholder California-kundekravene.”

Spellbook kan avdekke potensielle risiko, identifisere oversikt, peke på inkonsistenser og motta verdifulle forslag for å forbedre og forbedre kontrakter.

Kan du beskrive hvordan Spellbook overvinner token-størrelsesbegrensningene som tilbys av LLM?

Dette er en betydelig del av hva som skiller oss og utgjør vår unike tilnærming. Å håndtere lange kontrakter som kan være over hundre sider, kan belaste en advokats kapasitet, men Spellbooks teknologi utmerker seg i å håndtere dem effektivt. Vi vil ikke gå inn i detaljene om våre metoder for øyeblikket, men dette er der vår ekspertise virkelig skinner.

Hvordan er dataene hentet for å trene AI-modellene?

Vi har benyttet offentlige datasett som EDGAR, samt proprietære kontrakt-datasett som vi bygde under vårt selskaps første fase på www.rallylegal.com. Imidlertid mener vi at RAG-baserte tilnærminger er den beste måten å inkorporere nøyaktig juridisk data i generert tekst. RAG tillater mange datakilder, som en klients egne dokumenter, å bli referert.

Lover og reguleringer endrer raskt, hvordan holder AI seg oppdatert med de siste nyhetene og utviklingene?

Vi finner at RAG-baserte tilnærminger er ekstremt effektive for dette. Vi ser på språkmodeller mer som en “menneskelig resonnering”-teknologi. Vi bør generelt ikke behandle LLM som “databaser”, og i stedet tillate dem å hente pålitelig informasjon fra troverdige kilder.

Hvordan mitigerte eller reduserer Spellbook AI-hallusinasjoner?

Vi har uten avbrudd justert hver enkelt funksjon i Spellbook for å gi de beste resultater for advokater. Som nevnt ovenfor, hjelper RAG også med å holde resultater relevante og oppdaterte. Til slutt er vår tilnærming til AI kalt “Assistive AI”: vi holder alltid advokaten i førersetet, og de må gjennomgå alle forslag før de blir iverksatt. Dette er sentralt for alt vi gjør.

I øyeblikket er kontraktutkastning og -gjennomgang den primære bruksmåten, hva er noen ekstra bruksmåter som Spellbook planlegger å tilby?

Vi er ganske fokusert på å være det beste verktøyet for kommersielle/kontrakt-advokater for øyeblikket. En naturlig utvidelse av det er å hjelpe advokater med juridisk due diligence under en kompleks transaksjon. Ofte vil advokatfirmaer sette sammen en deal room som inneholder alle betydelige juridiske dokumenter i en organisasjon, og gjennomgå for risiko og inkonsistenser i hele korpus. Spellbook arbeider mot å implementere denne bruksmåten!

Hva er din visjon for fremtiden til AI i det juridiske yrket?

Vår “Assistive AI”-visjon er at hver advokat skal ha en “elektrisk sykkel” som hjelper dem å gjøre jobben sin mye raskere, samtidig som de produserer høyere kvalitetsarbeid og bruker mer tid på å legge til strategisk verdi for kunder, i stedet for å kopiere og lime. Vi mener at AI skal komme til advokater og være en “vind i ryggen” uten å kreve mye endring av vaner. Vi tror at hver advokat snart vil ha en AI-aktiver som er “på” under hver time av arbeid, enten de er i Word, e-post eller i et møte med en klient.

Dette betyr ultimate at de 70% av potensielle juridiske kunder som ikke kan betale for juridiske tjenester, endelig vil kunne bli betjent. Vi er virkelig spente på det også.

Takk for det flotte intervjuet, lesere som ønsker å lære mer, bør besøke Spellbook.