Джозефина Петрик, руководитель отдела продуктов ИИ в BriefCatch – Интервью

Джозефина Петрик в качестве руководителя отдела продуктов ИИ в BriefCatch обладает редкой комбинацией опыта апелляционного судебного процесса, суждения по продуктам ИИ и практических навыков юридического письма, что делает ее одной из наиболее специализированных платформ юридического письма в отрасли. В своей роли она руководит стратегией продуктов ИИ для BriefCatch, направляя разработку генеративных и поисковых инструментов, предназначенных для улучшения процесса создания, редактирования и совершенствования юридических документов юристами и судьями. Ее опыт включает в себя работу партнером в юридической фирме The Norton Law Firm, старшим юристом и апелляционным адвокатом в Hanson Bridgett, а также клерком судьи Джеймса Л. Денниса в Апелляционном суде США по пятому округу. Этот опыт дает ей практическую точку зрения на создание инструментов ИИ, решающих реальные проблемы юридического письма, а не абстрактные проблемы производительности.

BriefCatch – это платформа юридического письма и редактирования, работающая на основе ИИ, созданная специально для юристов, судей, юридических фирм, судов и государственных органов. Основанная в 2017 году и построенная вокруг экспертизы юридического письма Росса Губермана, платформа помогает юридическим специалистам улучшить ясность, точность, убедительность и достоверность непосредственно в процессе работы с документами. BriefCatch заявляет, что поддерживает более 300 юридических фирм, включая 45+ фирм из списка Am Law 200, а также 80+ судов, а ее новый продукт BriefCatch Next сочетает экспертные рекомендации по юридическому письму с необязательными инструментами ИИ, предназначенными для улучшения, а не замены, юридического суждения.

Вы недавно присоединились к BriefCatch в качестве руководителя отдела продуктов ИИ после работы апелляционным адвокатом, сертифицированным специалистом по апелляциям и разработчиком юридических технологий. Как ваш опыт на пересечении апелляционного права, юридической стратегии и технологий сформировал ваше видение ИИ в юридической профессии?

После изучения лингвистики в Калифорнийском университете меня увлекла ИИ, и я всегда хотел бы работать в этой области. Я стал юристом по аналогичным причинам. Моя мать была конституционным юристом, и от нее я узнал, что право может быть использовано для помощи людям эффективно и в большом масштабе. К моменту начала моей юридической практики я предполагал, что путь к карьере в ИИ уже закрыт. Итак, это немного иронично, и глубоко удовлетворительно, что моя юридическая карьера привела меня обратно к вопросам, которые меня интересовали изначально: как использовать технологии для того, чтобы сделать экспертизу более доступной, полезной и гуманной?

Я экспериментировал с большими языковыми моделями с момента их появления, когда OpenAI предлагала их в виде песочницы. С самого начала я видел их потенциал для решения практических проблем. Может ли это помочь с обзором документов? Может ли это сделать исследование местных правил менее болезненным? Может ли это помочь отслеживать дела, находящиеся на рассмотрении в Верховном суде Калифорнии, оценить, сколько времени займет апелляция, или оптимизировать практику после судебного процесса? Может ли это помочь кому-то, кто застрял?

Одним из моих любимых примеров последнего вопроса является мой отец, пенсионер-теоретик чисел, который все еще работает над открытыми проблемами. Я убедил его попробовать профессиональный аккаунт LLM, и он использовал его для доказательства теорем и прогресса в проблемах, над которыми он размышлял в течение многих лет. Одна из причин, по которой LLM так эффективны в решении открытых математических проблем, таких как проблемы Эрдёша, заключается в том, что они обучены на многих областях математики и могут переносить эти методы из одной области для решения проблем в другой (например, используя методы из алгебраической теории чисел для решения проблемы в элементарной геометрии). Этот опыт показал мне что-то важное: ИИ может расширить наш творческий потенциал, помочь нам опираться на более широкий объем человеческих знаний и экспертизы, чем мы можем удержать в голове индивидуально, и использовать это для прогресса в человеческих знаниях и начинаниях, которые в противном случае заняли бы гораздо больше времени.

Я увидел тот же шаблон в юридической практике. Как апелляционный адвокат, одни и те же процедурные и стратегические вопросы возникали снова и снова. Итак, я построил базы данных, отслеживал, создавал информационные ресурсы для клиентов, калькуляторы продолжительности апелляций, инструменты после судебного процесса и в конечном итоге помог построить юридическую базу данных правил. Нить на протяжении всего этого была одинаковой: знания существовали, но они были заперты в PDF, книгах, семинарах, внутренних заметках или чьей-то голове. Я стал одержим проблемой, которую ИИ особенно хорошо подходит для решения: как сделать знания и экспертизу доступными в тот момент, когда людям это нужно.

Это сформировало мое видение юридического ИИ. Большинство юридических технологических продуктов обещают, что ИИ автоматизирует рутину, чтобы юристы могли сосредоточиться на стратегии. Это правда и ценно, но это только начало. То, что меня сейчас интересует больше всего, – это активация экспертизы. Юрист может прочитать правильную книгу, посетить правильный семинар, сохранить правильный пост или узнать правильный урок из практики, но это знание часто находится в спящем состоянии, когда юрист фактически пишет, исследует или консультирует клиента.

BriefCatch находится прямо в этой возможности. Юридическое письмо не только полировка. Это место, где юридическое суждение, стратегия и убеждение становятся полезными для другого ума. Меня волнует будущее, когда ИИ помогает юристам извлекать и применять правильное правило, метод, стратегию, предупреждение или стратегическое прозрение в момент, сохраняя при этом профессиональное суждение и подотчетность. Я думаю об этом как об “экспертизе-экзоскелете”: технологии, которая помогает юристам нести больше знаний, видеть более четко, избегать предотвратимых ошибок и применять свое лучшее суждение, когда это имеет наибольшее значение. Если мы построим эти системы хорошо, общество выиграет, потому что юридическая экспертиза становится менее запертой в дорогих каналах один-к-одному и более доступной для людей, бизнеса, судов и учреждений, которые от нее зависят.

BriefCatch недавно представила RealityCheck, инструмент, предназначенный для выявления воображаемых или необоснованных юридических цитат до подачи. Какие были самые большие пробелы в существующих юридических инструментах ИИ, которые сделали эту возможность необходимой, и насколько значима проблема надежности цитат сегодня?

Самый большой пробел заключается в том, что слишком многие инструменты все еще оптимизированы для генерации, а не для проверки. Они могут помочь произвести текст быстро, что выглядит впечатляюще, но юридическая работа не заканчивается на правдоподобном тексте. Она не начинается даже там. Наша правовая система фундаментально зависит от того, что судьи и юристы верно излагают и применяют власть. Любой юридический инструмент должен начинаться с властей, которые действительно существуют, должны точно описывать, что эти власти говорят, как они были применены и поддерживает ли предложение, для которого они призваны, в контексте, в котором власть была решена. Все, что меньше этого, – юридическая фантастика. Есть менее вежливые слова для этого, но я оставлю это судьям, которые столкнулись с этим в своих залах суда.

Именно поэтому инструмент, такой как RealityCheck, так важен. Проблема не ограничивается полностью вымышленными делами, хотя они, конечно, тревожны. Есть более тонкие и распространенные режимы отказа: реальное дело, цитируемое для неправильного положения, преувеличенное решение, слегка измененная цитата, скобка, которая сглаживает неудобное различие, или цитата, которая выглядит правильной, но не поддерживает предложение, которое она следует.

Эти проблемы не новые в юридической практике, но они теперь усилены. Юристы всегда были ответственны за проверку своей работы, но масштаб и скорость ИИ-ассистированного создания делают проверку еще более важной. Вопрос не только “Выдумал ли ИИ?” Это “Содержит ли представленный документ юридические утверждения, которые точны, поддерживаются и профессионально обоснованы?”

Я также считаю, что мы должны быть осторожны, чтобы не рассматривать работу только людей как эталон. Люди неправильно цитируют, преувеличивают и пропускают вещи, особенно под давлением времени. Независимо от источника текста, лучшая практика – это многослойный обзор: человеческое суждение, инструменты, основанные на источниках, детерминированные проверки, когда это уместно, и рабочие процессы проверки, которые делают ошибки легче обнаружить, прежде чем они станут поводом для показания.

Многие юристы остаются скептическими по поводу генеративного ИИ из-за проблем с точностью, этикой и профессиональной ответственностью. Какие практические шаги могут предпринять юридические технологические компании, чтобы построить доверие и поощрять ответственное принятие?

Надежные продукты должны делать свои границы видимыми. Они должны показывать источники, когда источники имеют значение. Они должны быть ясными, когда система генерирует язык, а когда проверяет цитату или применяет детерминированное правило. Они также должны быть откровенными о своих ограничениях, потому что преувеличение – один из самых быстрых способов потерять доверие юристов.

Ответственное принятие должно быть построено в рабочий процесс. Юристам не должны становиться инженерами-пrompt или офицерами по риску ИИ, чтобы использовать эти инструменты хорошо. Хорошие продукты должны направлять пользователей к ответственной работе по дизайну: сохранение конфиденциальности, поддержка надзора, обеспечение проверки, сохранение аудиторских следов, когда это уместно, и облегчение проверки.

Вы работали в тесном сотрудничестве с инструментами, повышающими генерацию (RAG), и другими методами, предназначенными для улучшения надежности систем ИИ. Где, по вашему мнению, текущие юридические продукты ИИ все еще не дотягивают, и какие технические достижения необходимы для закрытия этих пробелов?

Юридические продукты ИИ уже впечатляют в плане создания, суммирования, генерации идей и извлечения. Некоторые из них все еще не дотягивают до одного важного показателя: точной точности, которую требует юридическая практика.

Я бы рассматривал пробел надежности как проблему системы, а не проблемы одного модели. Лучшие модели помогут, но юридическая надежность приходит от нескольких слоев, работающих вместе: извлечение и ранжирование, циклы проверки, память, дизайн рабочего процесса и гибридная детерминированная/LLM-архитектура.

Базовые механизмы извлечения довольно хорошо поняты, но для достижения правильного вызова и ранжирования требуется много тестирования и итераций. Адверсариальные агенты и агентные циклы становятся более распространенными, но дизайнерская задача заключается в том, чтобы сделать эти проверки основанными на принципах, а не создавать дорогое, требующее времени “распространение проверок”. С памятью LLM технические проблемы включают в себя то, где память принадлежит (общая память или конкретный рабочий процесс; системы памяти могут показаться прикрепленными), и форму, в которой она обеспечивает, чтобы агент получил к ней доступ, когда это уместно. Дизайн рабочего процесса все еще имеет значение; если система получает один длинный, неясный prompt, она произведет неполные или общие результаты. Юридический ИИ нуждается в более структурированных рабочих процессах, разбивая задачу на намеренные шаги, чтобы обеспечить, что у него есть контекст, который ему нужен, и проходит через все шаги, необходимые для генерации точной, отличной юридической работы.

Другой рычаг, который можно использовать, – это смесь между детерминированными правилами, такими как регулярные выражения, и вероятностными моделями. LLM отлично подходят для фазы прототипирования, потому что они помогают вам открыть форму проблемы. Но как только у вас есть работающий прототип и вы понимаете закономерность, вы можете оторвать части рабочего процесса назад в детерминированную логику. И хотя LLM могут быть непоследовательными, они отлично подходят для дополнения того, что детерминированные правила не достаточно гибкие, чтобы поймать, и для использования детерминированных правил/кода самих себя. Самые сильные системы не будут чисто детерминированными или чисто основанными на LLM. Они будут использовать детерминированные правила, где проблема понята, и LLM, где требуется неоднозначность, суждение или контекстно-чувствительное понимание языка. Вопрос в том, где находится граница: где заканчиваются правила, а где модель должна взять на себя ответственность?

Когда вы начинаете укладывать эти методы, вы можете сделать огромные улучшения в пробеле надежности, но компромисс заключается в инженерной сложности, стоимости токена и задержке. Я ожидаю, что это улучшится с техническими достижениями и по мере того, как память и сжатие станут более эффективными и легко интегрируемыми в основные модели.

Юридическое письмо часто требует нюансов, убеждения и тщательной интерпретации прецедентов. Какие аспекты юридического письма, по вашему мнению, ИИ может действительно улучшить сегодня, и какие элементы все еще требуют уникального человеческого суждения?

ИИ уже может улучшить многое в юридическом письме, особенно когда задача хорошо определена. Он может помочь выявить неясные предложения, скрытые моменты, несоответствия, слабую организацию, необоснованные фактические утверждения, несоответствующие определенные термины, проблемы с цитатами и места, где черновик не направляет читателя хорошо. Он также может помочь юристам генерировать идеи творчески, проверять аргументы и применять известные принципы письма и убеждения в момент создания, а не полагаться на память.

Этот последний момент особенно интересен мне. Юрист может знать, в теории, что бриф должен иметь более сильное введение, более чистое заявление правила или более читаемое заявление фактов. Но когда вы пишете под давлением, знание и применение – это не одно и то же. ИИ может помочь принести экспертные рекомендации по письму в рабочий процесс, когда это может фактически улучшить документ.

Но хорошее юридическое письмо – это не только ремесло или оптимизация текста. Это также способность выявить наиболее важные, интересные и конкретные для дела детали и превратить их в теорию, которая делает читателя понимать, почему этот спор имеет значение. На мой опыт, это все еще то, где человеческие юристы намного сильнее, чем LLM. Может быть, это вкус, может быть, это опыт, и может быть, это что-то более глубокое о том, как эти системы работают. LLM обучены генерировать правдоподобные продолжения текста, что создает гравитационное притяжение к статистически обычному тексту. Во многих юридических контекстах это полезно. Вы часто не хотите, чтобы юридическое письмо привлекало к себе внимание. Вы хотите, чтобы идеи, факты и власти сияли через.

Но действительно убедительное юридическое письмо часто зависит от нахождения того, что отличается. Какая деталь делает дело живым? Какой факт меняет эмоциональную окраску спора? Какая юридическая точка заставит судью сесть и признать проблему? Как апелляционный адвокат, это часто нить, которую вы пытаетесь найти. Вы ищете версию дела, которая уникальна и убедительна enough, чтобы сделать трибунал заботиться.

Это та часть, которую я не хотел бы, чтобы ИИ устранил. Система может предложить более ясную формулировку, выделить слабости, проверить цитаты, напомнить юристу о техниках убеждения. Но юрист все равно должен решить, что имеет значение, что уступить, как агрессивно быть, что не сказать, как объяснить эмоциональное и этическое сердце дела.

Я осторожен, говоря “ИИ никогда не сможет сделать это”, потому что эти прогнозы были неверными много раз. ИИ уже делает многие дискретные задачи быстрее и точнее, чем люди, и я не думаю, что имеет смысл чувствовать угрозу от этого. Это инструмент. Но по крайней мере сегодня наиболее важные части юридического убеждения все еще требуют человеческого суждения: выбор правильных деталей, понимание, почему они имеют значение, и построение истории, которая эмоционально резонирует.

По мере того, как ИИ становится более глубоко интегрированным в юридические рабочие процессы, как вы видите эволюцию роли юристов и младших юристов?

Да, и мы должны быть намеренными в этом. Младшие юристы традиционно учились, делая трудную работу медленно: исследуя, создавая, редактируя, получая комментарии и постепенно развивая суждение. ИИ изменит этот путь, но он не должен ослабить его. Используя ИИ хорошо, он может сделать обучение более явным и эффективным.

Риск заключается в том, что младшие юристы пропустят борьбу, которая строит суждение. Если инструмент производит правдоподобный черновик слишком быстро, новый юрист может не узнать, как был построен аргумент, где слабые места или почему одна формулировка лучше другой. Это было бы реальной потерей.

Но возможность огромна. ИИ может функционировать как репетитор, симулятор, тренер по письму и источник немедленной обратной связи. Он может показать альтернативные структуры, выявить необоснованные утверждения, объяснить, почему цитата может не поддерживать положение, или сравнить черновик с принципами эффективного юридического письма. Он также может дать младшим юристам больше репетиций. Получение репетиций и обратной связи – это то, как мы учимся и растем.

Фирмы и юридические отделы, которые делают это лучше всего, не просто дадут младшим юристам ИИ и надеются на лучшее. Они переработают обучение вокруг него. Они попросят младших юристов объяснить свои выборы, проверить выводы, сравнить альтернативы и научиться контролировать ИИ-ассистированную работу так же, как они в конечном итоге будут контролировать человеческую работу.

Вы консультировали клиентов в различных отраслях, от криптовалюты и потребительской технологии до сложных коммерческих споров. Есть ли какие-либо сектора, где вы считаете, что принятие юридического ИИ ускорится, и почему?

Я считаю, что принятие юридического ИИ ускорится, когда

1. Организация имеет рабочие процессы, которые работают хорошо с LLM,
2. Организация открыта для инноваций, и
3. Организация мотивирована сделать изменения.

По первому пункту, право – естественная область для LLM, поскольку право – это, во многих отношениях, человеческое поведение и человеческие ценности, закодированные в языке. Юридическая работа превращает запутанные факты в категории, правила, обязательства, аргументы, риски и последствия. Это именно та территория, где языковые модели могут быть мощными, при условии, что они основаны, проверяемы и разработаны вокруг того, как юристы фактически работают. Итак, я думаю, что большинство организаций в праве являются хорошими кандидатами, за исключением, возможно, тех, чья основная услуга – человеческое взаимодействие. Но даже для организаций, таких как клиники pro bono, LLM могут помочь с такими вещами, как триаж и управление знаниями, поэтому я не стал бы их исключать.

Второй фактор, открытость к инновациям, может быть более значительным барьером. Это почему, по моему мнению, внутренние юридические команды особенно хорошо расположены. Они сидят внутри организаций, которые уже пытаются улучшить скорость, снизить затраты и операционализировать знания. Они управляют контрактами, спорами, политиками, нормативными обязательствами, проблемами клиентов, вопросами занятости, консультациями по продукту и оценкой рисков в масштабе. Эти рабочие процессы часто достаточно повторяются, чтобы поддержать принятие ИИ, и все же требуют достаточно юридического суждения, чтобы лучшие инструменты могли сделать значительную разницу.

Я также считаю, что судебные разбирательства, апелляционная практика, регулируемые отрасли, финтех и криптовалюта, потребительская технология, страхование и здравоохранение будут важными областями. В судебных разбирательствах и апелляционной практике, например, ИИ может помочь с обзором записей, отслеживанием вопросов, проверкой цитат, правилами процедуры, анализом сохранения и обратной связью по созданию. Ставки высоки, поэтому инструменты должны быть серьезными. Но это не причина избегать принятия. Это причина строить лучшие продукты.

Третий пункт – мотивация к изменению – также является значительным фактором. Юридическая отрасль в целом должна быть мотивирована к изменению. Система правосудия медленна, дорогая и недоступна для слишком многих людей. Более трудный вопрос в том, готова ли профессия к изменению. Я думаю, что она становится все более открытой. Некоторые части отрасли были медленными в движении, потому что существующая модель была прибыльной и знакомой. Но юристы также решатели проблем. Многие из нас ориентированы на справедливость, реформы и упорство в полезном смысле. Мы обучены выступать за изменения, когда существующий ответ неправильный.

Частный сектор может двигаться первым, потому что он более гибкий и лучше оснащен. Правительство, юридическая помощь и организации pro bono сталкиваются с другими ограничениями и часто должны сосредоточиться на срочной работе прямо перед ними. Но эти секторы не должны недооценивать себя. Если ИИ может помочь сделать юридические услуги более эффективными, доступными и доступными, долгосрочная возможность не ограничивается ни одним сектором. Она актуальна для всех, кто заботится о том, чтобы сделать систему правосудия лучше.

Суды, регулирующие органы и ассоциации юристов все чаще проверяют использование ИИ в юридической практике. Какие нормативные или этические рамки, по вашему мнению, появятся в течение следующих нескольких лет, и как должны готовиться поставщики юридических технологий?

Наша существующая этическая основа уже может справиться с большинством этих проблем. Юристам всегда было требование обеспечить, чтобы все, что они представляют суду, было основано на истине. Им необходимо быть откровенными, когда дело идет против них, и прозрачными, когда они совершают ошибки. Им необходимо обрабатывать свои дела компетентно и контролировать младших юристов и неюристов, которые помогают им. Им необходимо сохранять конфиденциальную информацию клиентов.

Первая волна этики ИИ не требует совершенно новой моральной операционной системы. Нам нужно применять эти знакомые обязанности с новой серьезностью. Юрист не может передать суждение и затем отказаться от ответственности. Эта часть не должна быть спорной.

Одна вещь, которую мы должны начать делать больше, – это технологическая подготовка, чтобы юристы не были застигнуты врасплох, когда они неадекватно проверяют или проверяют вывод ИИ. Например, Калифорния теперь требует технологической компетентности в качестве части непрерывного юридического образования, и я думаю, что это правильное направление. Но один час каждые несколько лет не достаточно. Юридические фирмы, юридические отделы, суды и юридические службы должны разрабатывать свои собственные внутренние политики ИИ и обязательную подготовку: не только “не цитируйте воображаемые источники”, но и когда использовать эти инструменты, когда не использовать, как проверить выводы, как защитить конфиденциальную информацию и как думать об распределении ответственности между человеком и машиной.

Для поставщиков юридических технологий этика не должна рассматриваться как предупреждающий ярлык, приклеенный к продукту в конце. Она должна быть архитектурой продукта. Лучшие инструменты сделают ответственное использование легким по дизайну: прозрачность источников, контроль конфиденциальности и рабочие процессы, которые облегчают человеческий обзор.

Итак, ни одна из проблем, которые мы сейчас видим, не является “новой”. Но есть действительно беспрецедентный вопрос этики права на горизонте. Сейчас почти все согласны с тем, что ИИ должен помогать юристам и судьям, а не заменять их. Я согласен с этим инстинктом, учитывая, где технология находится сегодня. Но что произойдет, если системы ИИ станут быстрее, менее дорогими, более последовательными, более объективно надежными и менее предвзятыми, чем люди в юридических задачах рассуждения? Будем ли мы все еще говорить, что человек всегда должен оставаться в цикле?

Это странный и неудобный вопрос, но я думаю, что нам нужно быть честными enough, чтобы задать его. Я не думаю, что мы близки к замене судей или юристов в высокорисковых человеческих спорах, и я был бы глубоко скептичен по отношению к любой системе, которая заявляла об обратном сегодня. Но это уже происходит в отдельных контекстах: ИИ уже решает определенные споры с крупным поставщиком АДР и на X, Grok часто разрешает споры о проверке фактов.

Мы обычно предполагаем, что человеческое суждение – это этический барьер. Часто это так. Люди приносят моральную ответственность, легитимность, сочувствие, практическую мудрость и понимание контекста, которых машины еще не обладают. Но люди также приносят задержку, стоимость, непоследовательность, усталость, предвзятость, контроль доступа и неравный доступ. Если ИИ-ассистированное разрешение станет более точным, доступным и доступным, чем статус-кво, этический вопрос не должен быть ответом по рефлексу. Вопрос должен быть: “Какой процесс производит наиболее справедливый, точный, прозрачный и подотчетный результат?”

Если автоматизированные или ИИ-ассистированные системы в конечном итоге будут обрабатывать более рутинные споры, человеческий обзор может стать наиболее важным на краях: необычные дела, неудобные режимы отказа и места, где жесткая последовательность начинает выглядеть менее как справедливость и более как старомодный юридический формализм.

Это то, как я думаю, что поставщики юридических технологий должны подготовиться. Построить для текущих этических правил, но также для будущего, в котором профессия должна сравнить человеческую и машинную производительность честно. Цель не должна быть сохранена каждой существующей ритуала юридической практики. Цель должна быть сохранена того, что эти ритуалы должны защищать: справедливость, точность, подотчетность, легитимность и доступ к правосудию.

BriefCatch построила свою репутацию вокруг улучшения юридического письма, а не просто автоматизации юридической работы. Как вы балансируете выгоды от производительности ИИ с необходимостью сохранить критическое мышление, юридическое рассуждение и профессиональную подотчетность?

Я не думаю, что производительность и критическое мышление должны быть в напряжении. На самом деле, когда юрист более эффективен в рутинных задачах, это создает больше места для творческого, критического мышления. Итак, вопрос в том, какой вид производительности мы создаем. Если ИИ просто помогает юристам генерировать больше слов быстрее, это не обязательно прогресс. Юридическая работа уже имеет много слов.

Лучшая цель – помочь юристам производить более ясные, точные, убедительные и обоснованные работы. Это почему фокус BriefCatch на письме имеет значение. Юридическое письмо не только декоративный слой на вершине юридического анализа. Это место, где анализ становится точным, проверяемым и полезным для читателя.

Способ сохранить подотчетность – это спроектировать ИИ как слой экспертизы, а не замену власти. Инструмент может предложить, выделить, проверить, сравнить и протестировать. Он может помочь применить принципы письма, выявить слабости и поймать проблемы. Но юрист должен принять окончательное решение и остаться ответственным за работу. Как говорит мой любимый инструктор Peloton, “ИИ делает предложения. Вы принимаете решения.”

Мое собственное мнение заключается в том, что ИИ наиболее ценен, когда он делает юриста более вовлеченным. Хорошая система должна заострить внимание юриста. Она должна задать вопрос, который юрист мог пропустить, выявить власть, которая требует проверки, или предложить более ясный способ выразить точку. Она не должна усыплять пользователя, заставляя его думать, что правдоподобный текст – это законченная работа.

Оглядываясь вперед на пять лет, как выглядит идеальная связь между юристами и ИИ?

Я предпочитаю “экспертизу-экзоскелет”. Идеальная система юридического ИИ должна помочь юристам и судьям делать то, за что они уже ответственны, но с лучшим охватом, лучшим воспоминанием, лучшей последовательностью, лучшей креативностью и лучшими инструментами проверки.

Через пять лет я надеюсь, что юристы будут иметь системы ИИ, глубоко интегрированные в их рабочие процессы и намного более специализированные, чем сегодняшние общего назначения-чатботы. Юрист, создающий бриф, должен быть в состоянии опираться на экспертизу письма, прецеденты, материалы записей, правила процедуры, проверки цитат, внутренние знания и стратегическую обратную связь, не выходя из рабочего процесса. Но система также должна быть прозрачной в том, что она знает, что она проверила и где юристу необходимо проявить суждение.

Идеальная связь – это не делегированное понимание или суждение. Это откалиброванное доверие. Юристы должны знать, какие задачи система отлично выполняет, какие задачи требуют надзора и какие задачи принадлежат исключительно человеческому суждению.

Если мы сделаем это правильно, ИИ сделает экспертизу более доступной. Он поможет юристам писать лучше, рассуждать более осторожно, избегать предотвратимых ошибок и тратить больше времени на части работы, которые требуют интуиции и суждения. Мне нравится идея легиона “Меха-юристов” больше и более оптимистично, чем простая автоматизация.

Спасибо за отличное интервью, читатели, которые хотят узнать больше, должны посетить BriefCatch.