Scott Stevenson, medgrundare och VD för Spellbook – Intervjuserie

Scott Stevenson är medgrundare och VD för Spellbook, ett verktyg för att automatisera juridiskt arbete som bygger på OpenAI’s GPT-4 och andra stora språkmodeller (LLM). Det har tränats på en enorm dataset om 42 terabyte text från internet som helhet, kontrakt, böcker och Wikipedia. Spellbook finjusterar modellen med hjälp av egna juridiska dataset.

Vad var det som initialt drog dig till datateknik?

Jag älskade videospel som barn och inspirerades att lära mig att skapa dem som tonåring–det satte mig på banan att bli en programvaruutvecklare. Jag dras till yrkets inneboende kreativitet och uppskattar också den hårdvaruaspekt som är sammanflätad med datateknik.

Kan du diskutera hur din erfarenhet med GitHub Copilot var den initiala inspirationen för Spellbook?

Vi hade arbetat med jurister i åratal och försökt hjälpa dem att automatisera utarbetandet av rutinkontrakt med hjälp av avancerade mallar. De sa ofta samma sak: “Mallar är bra, men mitt arbete är för skräddarsydd för dem.”

GitHub Copilot var den första generativa AI-assistenten för programvaruutvecklare–du kan börja skriva kod och den kommer att “tänka före” dig, föreslå stora delar av kod som du kanske vill skriva nästa. Vi såg omedelbart hur detta kunde hjälpa jurister att utarbeta skräddarsydda avtal, samtidigt som de hjälper dem att intelligently “auto-komplettera” kontrakt.

Hur föreslår Spellbook språk för juridiska kontrakt?

I den första versionen av vår produkt erbjöd vi en sofistikerad auto-kompletteringsfunktion, liknande Github Copilot. Nu har vi ett antal andra mekanismer:

1. Spellbook Reviews kan ta en instruktion som “aggressivt förhandla detta avtal för min klient” och föreslå ändringar i hela avtalet.
2. Spellbook Insights hittar automatiskt risker och föreslår klausuler i hela avtalet.

Spellbook granskar också kontrakt, vilken typ av insikt erbjuder det jurister?

Spellbook erbjuder en mängd olika insikter under kontraktgranskningar för jurister. Dessa insikter kan anpassas med hjälp av olika “Linser.” Vi tillhandahåller standardlinser för uppgifter som kontraktförhandlingar, men jurister kan också tillhandahålla anpassade instruktioner, såsom “Granska detta kontrakt för att säkerställa att det överensstämmer med Kaliforniens kundkrav.”

Spellbook kan avslöja potentiella risker, identifiera försummelser, peka ut inkonsekvenser och ta emot värdefulla förslag för att förbättra och förstärka kontrakt.

Kan du beskriva hur Spellbook övervinner token-storleksbegränsningarna som erbjuds av LLM?

Detta är en betydande del av vad som särskiljer oss och utgör vår unika tillvägagångssätt. Hantering av långa kontrakt som kan vara mer än hundratals sidor kan belasta en advokats bandbredd, men Spellbooks teknologi excellerar i att hantera dem effektivt. Medan vi inte kommer att gå in på detaljerna i våra metoder just nu, är detta där vår expertis verkligen lyser.

Hur samlas data in för att träna AI-modellerna?

Vi har använt offentliga dataset som EDGAR, samt egna kontraktdata som vi byggde under vår företags första fas på www.rallylegal.com. Men vi tycker att RAG-baserade tillvägagångssätt är det bästa sättet att inkorporera korrekt juridisk data i genererad text. RAG tillåter många datakällor, såsom en klients egna dokument, att refereras.

Lagar och regler förändras snabbt, hur håller AI sig à jour med de senaste nyheterna och utvecklingen?

Vi upptäcker att RAG-baserade tillvägagångssätt är extremt effektiva för detta. Vi tänker på språkmodeller mer som en “mänsklig resonemang”-teknologi. Vi bör generellt inte behandla LLM som “databaser”, och istället låta dem hämta tillförlitlig information från pålitliga källor.

Hur mitigierar eller reducerar Spellbook AI-hallucinationer?

Vi har obevekligt trimmat varje funktion i Spellbook för att ge de bästa resultaten för jurister. Som nämnts ovan hjälper RAG också till att hålla resultaten relevanta och uppdaterade. Slutligen är vår tillvägagångssätt för AI kallad “Assistive AI”: vi håller alltid juristen i förarsätet, och de måste granska alla förslag innan de vidtas. Detta är centralt för allt vi gör.

För närvarande är kontraktutformning och granskning den primära användningsfallet, vilka är några ytterligare användningsfall som Spellbook planerar att erbjuda?

Vi är ganska fokuserade på att vara det bästa verktyget för kommersiella/juridiska jurister just nu. En naturlig utvidgning av detta är att hjälpa jurister med juridisk due diligence under en komplex transaktion. Ofta sätter advokatbyråer samman en dealrum som innehåller varje betydande juridiskt dokument i en organisation, granskar för risker och inkonsekvenser över korpusen. Spellbook arbetar mot att implementera detta användningsfall!

Vad är din vision för framtiden för AI inom den juridiska professionen?

Vår “Assistive AI”-vision är att varje jurist ska ha en “elcykel” som hjälper dem att göra sitt jobb mycket snabbare medan de producerar högkvalitativt arbete och tillbringar mer tid på att lägga till strategiskt värde till kunder istället för att kopiera och klistra in. Vi tycker att AI ska komma till jurister och vara en “vind i deras rygg” utan att kräva mycket förändring av vanor. Vi tycker att varje jurist snart kommer att ha en AI-aktiverad “på” under varje timme av sitt arbete, oavsett om de är i Word, e-post eller i ett kundmöte.

Detta innebär slutligen att de 70% av potentiella juridiska kunder som inte kan betala för juridiska tjänster slutligen kommer att kunna betjänas. Vi är riktigt entusiastiska över det också.

Tack för den underbara intervjun, läsare som vill lära sig mer bör besöka Spellbook.