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 er trent på en massiv datasett på 42 terabyte tekst fra internett, kontrakter, bøker og Wikipedia. Spellbook er videre til å finjustere modellen ved hjelp av proprietære juridiske datasett.

Hva var det som opprinnelig tiltalte deg til datateknikk?

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

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

Vi hadde arbeidet med advokater i årevis, og prøvde å hjelpe dem å automatisere utarbeidelsen av rutinekontrakter ved hjelp av avanserte maler. De sa ofte det samme: “Maler er grei, men min arbeid er for spesifikk for dem.” 

GitHub Copilot var den første generative AI-assistenten for programvareutviklere–du kan starte å skrive kode og det vil “tenke foran” deg, og foreslå store deler av kode som du kanskje vil skrive neste. Vi så umiddelbart hvordan dette kunne hjelpe advokater med å utarbeide spesifikke avtaler, samt hjelpe dem å intelligently “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 Gjennomganger kan ta en instruksjon som “aggressivt forhandle denne avtalen for min klient” og foreslå endringer over hele avtalen.
2. Spellbook Innsikt automatisk finner risiko og foreslår klausuler over hele avtalen.

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

Spellbook tilbyr en rekke innsikt under kontraktgjennomganger for juridiske fagfolk. Disse innsiktene kan tilpasses ved hjelp av ulike “Linser”. Vi tilbyr standard linser for oppgaver som kontraktforhandlinger, men advokater kan også gi egne instruksjoner, som “Gjennomgå denne kontrakten for å sikre at den overholder kaliforniske kunde krav.”

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 fra andre 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 hvor vår ekspertise virkelig skinner.

Hvordan er datakilden for å trene AI-modellene?

Vi har benyttet offentlige datasett som EDGAR, samt proprietære kontrakt datasett vi bygde under vårt selskaps første fase på www.rallylegal.com. Men vi mener at RAG-baserte tilnærming 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 utviklingen?

Vi finner at RAG-baserte tilnærming er ekstremt effektiv for dette. Vi tenker 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 mitigérerer 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 bruksområdet, hva er noen ekstra bruksområder som Spellbook planlegger å tilby?

Vi er ganske fokusert på å være det beste verktøyet for kommersielle/ kontraktadvokater for øyeblikket. En naturlig utvidelse av dette 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 diskrepanser over hele korpus. Spellbook arbeider mot å implementere dette bruksområdet!

Hva er din visjon for fremtiden av AI i den juridiske profesjonen?

Vår “Assistive AI” visjon er for 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 mener at hver advokat snart vil ha en AI-aktivert “på” under hver time av arbeidet, enten de er i Word, e-post eller i en kundemøte.

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.