โจเซฟฟิน เพทริก ประธานฝ่ายผลิตภัณฑ์ AI ของ BriefCatch – ซีรีส์สัมภาษณ์

โจเซฟฟิน เพทริก ในฐานะประธานฝ่ายผลิตภัณฑ์ AI ของ BriefCatch นำประสบการณ์ที่หายากมาจากการที่เธอเป็นทนายความในคดีทางอาญา การตัดสินใจผลิตภัณฑ์ AI และความเชี่ยวชาญด้านการเขียนกฎหมายมาใช้ในการพัฒนาแพลตฟอร์มการเขียนกฎหมายที่มีเฉพาะทางที่สุดในอุตสาหกรรมกฎหมาย ในบทบาทของเธอ เธอนำทิศทางกลยุทธ์ผลิตภัณฑ์ AI ของ BriefCatch ในการสร้างเครื่องมือที่ใช้การสร้างและค้นหาข้อมูลเพื่อปรับปรุงวิธีการที่ทนายความและผู้พิพากษาเขียน แก้ไข และปรับปรุงเอกสารทางกฎหมาย

BriefCatch เป็นแพลตฟอร์มการเขียนและแก้ไขกฎหมายที่ใช้ AI ซึ่งถูกสร้างขึ้นโดยเฉพาะสำหรับทนายความ ผู้พิพากษา ทนายความในสำนักงานกฎหมาย และหน่วยงานรัฐบาล ตั้งแต่ปี 2017 และสร้างโดยรอบความเชี่ยวชาญด้านการเขียนกฎหมายของ Ross Guberman แพลตฟอร์มนี้ช่วยให้ chuyên giaทางกฎหมายสามารถปรับปรุงความชัดเจน ความแม่นยำ การ说服 และความน่าเชื่อถือโดยตรงภายในกระบวนการทำงานของพวกเขา BriefCatch ระบุว่าพวกเขาให้การสนับสนุนมากกว่า 300 สำนักงานกฎหมาย รวมทั้งสำนักงานกฎหมาย 45 แห่งจาก Am Law 200 และมากกว่า 80 ศาล นอกจากนี้ผลิตภัณฑ์ BriefCatch Next ของพวกเขายังรวมการแนะนำการเขียนกฎหมายที่มีประสิทธิภาพเข้ากับเครื่องมือ AI ที่ไม่บังคับใช้เพื่อเพิ่มความสามารถในการตัดสินใจทางกฎหมาย

คุณเพิ่งเข้าร่วม BriefCatch ในฐานะประธานฝ่ายผลิตภัณฑ์ AI หลังจากที่คุณเคยเป็นทนายความในคดีทางอาญา ผู้เชี่ยวชาญด้านการอุทธรณ์ และผู้สร้างผลิตภัณฑ์ทางกฎหมาย เทคโนโลยี คุณมีประสบการณ์ที่หลากหลายที่จุดตัดของกฎหมายอุทธรณ์ กลยุทธ์ทางกฎหมาย และเทคโนโลยี ซึ่งได้กำหนดวิสัยทัศน์ของคุณเกี่ยวกับ AI ในวิชาชีพทางกฎหมายอย่างไร

หลังจากเรียนภาษาศาสตร์ที่ Cal ฉันถูกดึงดูดโดย AI และต้องการที่จะเข้าไปในภาคส่วนนี้ ฉันรู้สึกว่ามันสามารถขยายความฉลาดของมนุษย์และช่วยแก้ปัญหาในระดับที่กว้างขึ้นได้ ฉันเลือกที่จะเป็นทนายความเพราะเหตุผลเดียวกัน คุณแม่ของฉันเป็นทนายความด้านรัฐธรรมนูญ และเธอได้สอนฉันว่ากฎหมายสามารถใช้เพื่อช่วยคนได้อย่างมีประสิทธิภาพในระดับที่กว้างขึ้น เมื่อฉันเริ่มทำงานเป็นทนายความ ฉันคิดว่าเส้นทางในการทำงานด้าน AI ได้ปิดไปแล้ว ดังนั้นจึงเป็นเรื่องที่น่าประหลาดใจและน่าพอใจที่อาชีพทางกฎหมายของฉันนำฉันกลับมาสู่คำถามที่ฉันสนใจในตอนแรก: วิธีการใช้เทคโนโลยีเพื่อทำให้ความเชี่ยวชาญมีประโยชน์ มีประโยชน์ และมีความเป็นมนุษย์มากขึ้น

ฉันเริ่มทดลองกับโมเดลภาษาขนาดใหญ่ตั้งแต่ก่อนที่พวกมันถูกจัดเตรียมเป็นแชทบอท เมื่อ OpenAI เสนอผลิตภัณฑ์ของตนเป็นแซนด์บ็อกซ์ ฉันเห็นศักยภาพในการแก้ปัญหาเชิงปฏิบัติได้ตั้งแต่เริ่มต้น คุณสามารถช่วยในการตรวจสอบบันทึกได้หรือไม่? คุณสามารถช่วยให้การวิจัยกฎท้องถิ่นน้อยกว่านี้ได้หรือไม่? คุณสามารถช่วยติดตามคดีที่รอดำเนินการในศาลสูงสุดของแคลิฟอร์เนียหรือไม่? คุณสามารถช่วยให้กระบวนการเคลื่อนไหวหลังการพิจารณาคดีเร็วขึ้นได้หรือไม่? คุณสามารถช่วยให้ใครบางคนหลุดพ้นจากปัญหาได้หรือไม่

หนึ่งในตัวอย่างที่ฉันชื่นชอบเกี่ยวกับคำถามสุดท้ายมาจากพ่อของฉัน ซึ่งเป็นนักคณิตศาสตร์ที่เกษียณแล้ว แต่ยังคงทำงานเกี่ยวกับปัญหาที่เปิดอยู่ ฉันพาเขาไปใช้บัญชี Pro LLM และเขาใช้มันเพื่อพิสูจน์ทฤษฎีและก้าวหน้าในเรื่องที่เขาคิดมาหลายปีแล้ว หนึ่งในเหตุผลที่โมเดลภาษาขนาดใหญ่มีประสิทธิภาพในการแก้ปัญหาคณิตศาสตร์ที่เปิดอยู่ เช่น ปัญหาของ Erdős คือพวกมันมีการฝึกอบรมในหลายสาขาของคณิตศาสตร์ และสามารถถ่ายทอดเทคนิคเหล่านั้นจากโดเมนหนึ่งไปยังอีกโดเมนหนึ่งได้ (เช่น การใช้เทคนิคจากทฤษฎีจำนวนเชิงพีชคณิตเพื่อแก้ปัญหาเรขาคณิตเชิงพื้นฐาน) ประสบการณ์นั้นจับบางสิ่งที่สำคัญสำหรับฉัน: AI สามารถขยายการเข้าถึงความคิดสร้างสรรค์ของเรา ช่วยให้เราใช้ความรู้และความเชี่ยวชาญของมนุษย์ที่กว้างขึ้น และใช้มันเพื่อความก้าวหน้าในความรู้และความพยายามของมนุษย์ที่จะใช้เวลานานกว่ามาก

ฉันเห็นรูปแบบเดียวกันในการปฏิบัติงานทางกฎหมาย เมื่อเป็นทนายความในคดีทางอาญา ปัญหาเชิงกลยุทธ์และกระบวนการเดียวกันเกิดขึ้นซ้ำๆ ดังนั้นฉันจึงสร้างฐานข้อมูล ติดตามผลลัพธ์ สร้างทรัพยากรสำหรับลูกค้า เครื่องมือคำนวณระยะเวลาอุทธรณ์ และในที่สุดก็ช่วยสร้างฐานข้อมูลกฎทางกฎหมาย AskRuly สิ่งที่เชื่อมโยงถึงกันคือความเชี่ยวชาญที่มีอยู่ แต่ถูกกักขังใน PDF หนังสือ การสัมมนา หมายเหตุภายใน หรือในหัวของผู้เชี่ยวชาญ ฉันหลงใหลในเรื่องที่ AI เหมาะสมอย่างไม่寻常ในการแก้ปัญหา: วิธีการทำให้ความรู้และความเชี่ยวชาญมีให้เมื่อคนต้องการ

นั่นกำหนดวิสัยทัศน์ของฉันเกี่ยวกับ AI ในวิชาชีพทางกฎหมาย ส่วนใหญ่ผลิตภัณฑ์ทางกฎหมายสัญญาว่า AI จะช่วยให้ทนายความมุ่งเน้นไปที่กลยุทธ์โดยการทำให้การทำงานที่น่าเบื่อนั้นง่ายขึ้น นั่นเป็นเรื่องที่แท้จริงและมีคุณค่า แต่มันเพียงแค่ต้นกำเนิดเท่านั้น สิ่งที่ฉันสนใจที่สุดตอนนี้คือการกระตุ้นให้เกิดความเชี่ยวชาญ ทนายความอาจจะอ่านหนังสือที่ถูกต้อง เข้าร่วมการประชุม CLE ที่ถูกต้อง บันทึกข้อความที่ถูกต้อง หรือเรียนรู้บทเรียนที่ถูกต้องจากการปฏิบัติ แต่ความรู้นั้นมักจะนอนหลับเมื่อทนายความกำลังเขียน ดำเนินการวิจัย หรือให้คำปรึกษาลูกค้า

BriefCatch นั่งอยู่ตรงจุดนั้น การเขียนกฎหมายไม่ใช่แค่การเพิ่มความสวยงาม มันคือที่ที่การตัดสินใจทางกฎหมาย กลยุทธ์ และการ说服กลายเป็นประโยชน์ที่ใช้ได้สำหรับใจอื่น ฉันรู้สึกตื่นเต้นเกี่ยวกับอนาคตที่ AI ช่วยให้ทนายความสามารถดึงและใช้กฎที่ถูกต้อง เทคนิค กลยุทธ์ คำเตือน หรือการวิเคราะห์เชิงกลยุทธ์ในขณะนั้น ในขณะเดียวกันก็รักษาความตัดสินใจและการรับผิดชอบทางวิชาชีพไว้ หากเราสร้างระบบเหล่านี้ได้ดี สังคมจะได้รับประโยชน์เพราะความเชี่ยวชาญทางกฎหมายจะไม่ถูกกักขังในช่องทางหนึ่งต่อหนึ่งที่มีราคาแพงและจะพร้อมให้บริการแก่ผู้คน ธุรกิจ ศาล และสถาบันที่พึ่งพา

BriefCatch ได้แนะนำ RealityCheck ซึ่งเป็นเครื่องมือที่ออกแบบมาเพื่อระบุการอ้างอิงทางกฎหมายที่หลอกลวงหรือไม่ได้รับการสนับสนุนก่อนที่จะยื่นฟ้อง คุณเห็นช่องว่างที่ใหญ่ที่สุดในเครื่องมือ AI ทางกฎหมายที่มีอยู่ซึ่งทำให้ความสามารถนี้จำเป็น และปัญหาความน่าเชื่อถือของการอ้างอิงมีความสำคัญเพียงใดในปัจจุบัน

ช่องว่างที่ใหญ่ที่สุดคือเครื่องมือหลายเครื่องยังคงถูกปรับให้เหมาะสมกับการสร้างมากกว่าการตรวจสอบ พวกเขาสามารถช่วยในการสร้างข้อความได้อย่างรวดเร็ว ซึ่งดูเหมือนจะน่าประทับใจ แต่งานทางกฎหมายไม่สิ้นสุดด้วยข้อความที่น่าเชื่อถือ มันไม่แม้แต่เริ่มต้นด้วยข้อความที่น่าเชื่อถือ ระบบกฎหมายของเราพึ่งพาผู้พิพากษาและทนายความในการเล่าเรื่องและใช้คำสั่งทางกฎหมายอย่างซื่อสัตย์ ใดๆ ที่น้อยกว่านั้นเป็นเรื่องราวทางกฎหมายที่ไม่มีจริง มีคำที่ไม่สุภาพกว่านั้น แต่ฉันจะปล่อยให้ผู้พิพากษาที่ต้องรับมือกับเรื่องนี้ในห้องพิจารณาคดีของพวกเขา

นั่นเป็นเหตุผลที่เครื่องมืออย่าง RealityCheck มีความสำคัญ ปัญหาไม่จำกัดเฉพาะคดีที่สร้างขึ้นเพียงอย่างเดียว แม้ว่าพวกเขาจะน่ากลัวอย่างเห็นได้ชัด มีโมดัสการล้มเหลวที่ซับซ้อนและทั่วไปมากกว่า: คดีที่แท้จริงที่ถูกอ้างอิงสำหรับข้อเสนอที่ไม่ถูกต้อง การถือครองที่ถูกกล่าวหา อ้างอิงที่ดูเหมือนจะถูกต้องตามหน้า แต่ไม่ได้รับการสนับสนุนจากประโยคที่ตามมา

สิ่งเหล่านี้ไม่ใช่ปัญหาใหม่ในการปฏิบัติงานทางกฎหมาย แต่พวกมันถูกขยายใหญ่ขึ้น ทนายความ一直รับผิดชอบในการตรวจสอบงานของตนเอง แต่ความเร็วและขนาดของการเขียนที่ได้รับการช่วยเหลือจาก AI ทำให้การตรวจสอบมีความสำคัญมากขึ้น คำถามไม่ใช่แค่ “AI หลอกลวงหรือไม่” แต่เป็น “เอกสารที่ยื่นฟ้องมีคำกล่าวทางกฎหมายที่ถูกต้อง ได้รับการสนับสนุน และสามารถป้องกันได้ทางวิชาชีพหรือไม่”

ฉันคิดว่าเราควรระมัดระวังที่จะไม่ปฏิบัติต่อการทำงานของมนุษย์เป็นมาตรฐานทองคำ หมายถึงการอ้างอิงที่ไม่ถูกต้อง การกล่าวเกินจริง และการพลาดสิ่งสำคัญภายใต้แรงกดดันของเวลา โดยไม่คำนึงถึงแหล่งที่มาของข้อความ วิธีการปฏิบัติที่ดีที่สุดคือการตรวจสอบแบบ分层: การตัดสินใจของมนุษย์ เครื่องมือที่ยึดหลักแหล่งที่มา ตรวจสอบเชิงกำหนดเมื่อเหมาะสม และกระบวนการตรวจสอบที่ทำให้ข้อผิดพลาดง่ายต่อการตรวจจับก่อนที่จะกลายเป็นคำสั่งให้แสดง

ทนายความหลายคนยังคงลังเลที่จะใช้ AI ที่สร้างเนื้อหาเนื่องจากความกังวลเกี่ยวกับความถูกต้อง ความรับผิดชอบทางจริยธรรม และความรับผิดชอบทางวิชาชีพ สิ่งที่ที่จริงสามารถทำได้เพื่อสร้างความไว้วางใจและส่งเสริมการนำรับอย่างรับผิดชอบ

ผลิตภัณฑ์ที่น่าเชื่อถือควรทำให้ขอบเขตของตนเองชัดเจน พวกเขาควรแสดงแหล่งที่มาเมื่อแหล่งที่มามีความสำคัญ พวกเขาควรชี้แจงว่าระบบกำลังสร้างภาษาหรือการตรวจสอบการอ้างอิง พวกเขาควรชี้แจงเกี่ยวกับข้อจำกัดด้วย เนื่องจากการกล่าวอ้างมากเกินไปเป็นวิธีที่รวดเร็วที่สุดในการสูญเสียความไว้วางใจของทนายความ

การนำรับอย่างรับผิดชอบต้องถูกสร้างขึ้นในกระบวนการทำงาน ทนายความไม่จำเป็นต้องกลายเป็นวิศวกรคำสั่งหรือเจ้าหน้าที่ความเสี่ยง AI เพื่อใช้เครื่องมือเหล่านี้ได้ดี ผลิตภัณฑ์ที่ดีควรชี้นำผู้ใช้สู่การใช้อย่างรับผิดชอบโดยการออกแบบ: การรักษาความลับ การสนับสนุนการดูแล การทำให้การตรวจสอบง่าย และการรักษาบันทึกการตรวจสอบเมื่อเหมาะสม

คุณได้ทำงานอย่างกว้างขวางกับเทคนิคการสร้างที่เพิ่มการค้นหา (RAG) และเทคนิคอื่นๆ ที่ออกแบบมาเพื่อปรับปรุงความน่าเชื่อถือของระบบ AI ในปัจจุบัน คุณคิดว่าผลิตภัณฑ์ AI ทางกฎหมายที่มีอยู่ยังคงไม่เพียงพอในด้านใด และความก้าวหน้าทางเทคนิคใดที่จำเป็นต้องปิดช่องว่างเหล่านั้น

ผลิตภัณฑ์ AI ทางกฎหมายมีความน่าประทับใจแล้วในการสร้าง การสรุป การคิดเชิงสร้างสรรค์ และการค้นหา บางส่วนยังคงไม่เพียงพอในมาตรการสำคัญ: ความถูกต้องแม่นยำที่การปฏิบัติงานทางกฎหมายต้องการ (ระบบความยุติธรรมของเราพึ่งพามัน!)

ฉันคิดถึงช่องว่างด้านความน่าเชื่อถือเป็นปัญหาระบบ ไม่ใช่ปัญหาแบบโมเดลเดียว โมเดลที่ดีขึ้นจะช่วยได้ แต่ความน่าเชื่อถือระดับกฎหมายมาจากหลายชั้นทำงานร่วมกัน: การค้นหาและจัดอันดับ วงจรการตรวจสอบ ความจำ การออกแบบกระบวนการทำงาน และสถาปัตยกรรมแบบผสมผสานระหว่างการกำหนดและ LLM

กลไกพื้นฐานของการค้นหามีความเข้าใจได้ดี แต่ต้องใช้การทดสอบและการวนซ้ำมากมายเพื่อให้ได้การเรียกคืนและอันดับที่ถูกต้อง ตัวแทนเชิงกลยุทธ์และวงจรเชิงกลยุทธ์กำลังกลายเป็นเรื่องธรรมดา แต่ความท้าทายในการออกแบบคือการทำให้การตรวจสอบเหล่านั้นมีหลักการมากกว่าการสร้าง “การขยายการตรวจสอบที่มีค่าใช้จ่ายสูงและความล่าช้า” ด้วยความจำของ LLM มีความท้าทายทางเทคนิค เช่น ที่ใดที่ความจำควรเป็น (ความจำทั่วไปหรือความจำเฉพาะกระบวนการทำงาน) และรูปแบบที่ทำให้เอเจนต์สามารถเข้าถึงได้เมื่อเหมาะสม การออกแบบกระบวนการทำงานยังคงมีความสำคัญ หากระบบได้รับการส่งเสริมให้ทำงานหนักและไม่ชัดเจน มันจะผลิตผลลัพธ์ที่ไม่สมบูรณ์หรือทั่วไป

ตัวเลือกอื่นที่สามารถดึงได้คือการผสมผสานระหว่างกฎการกำหนด เช่น รีเจกซ์ และแบบจำลองความน่าจะเป็น LLMs มีประโยชน์มากในระยะการสร้างต้นแบบเพราะช่วยให้คุณค้นหาส่วนหน้าของปัญหา แต่เมื่อคุณมีต้นแบบการทำงานที่ดีและเข้าใจรูปแบบแล้ว คุณอาจต้องการถอยกลับไปเป็นตรรกะการกำหนดในบางส่วนของกระบวนการทำงาน LLMs ไม่สม่ำเสมอ แต่พวกมันช่วยเสริมสิ่งที่กฎการกำหนดไม่แข็งแรงพอที่จะจับได้ และพวกมันสามารถใช้กฎการกำหนด/โค้ดได้ด้วย ตัวระบบที่แข็งแกร่งที่สุดจะไม่ใช่แบบการกำหนดหรือแบบ LLM เพียงอย่างเดียว พวกมันจะใช้กฎการกำหนดที่ใดที่ปัญหาเป็นที่เข้าใจ และ LLMs ที่ใดที่ต้องการความสามารถในการตัดสินใจหรือความเข้าใจภาษาที่อ่อนไหวต่อบริบท

เมื่อคุณเริ่มวางชั้นเหล่านี้เข้าด้วยกัน คุณสามารถปรับปรุงช่องว่างด้านความน่าเชื่อถือได้อย่างมาก แต่การแลกเปลี่ยนคือความซับซ้อนในการเขียนโค้ด ค่าใช้จ่ายโทเค็น และความล่าช้า ฉันคาดหวังว่าสิ่งเหล่านี้จะดีขึ้นด้วยความก้าวหน้าทางเทคนิคและเมื่อความจำและความเข้าข้นจะกลายเป็นเรื่องปกติและถูกสร้างขึ้นในโมเดลพื้นฐาน

การเขียนกฎหมายมักต้องการความละเอียดอ่อน การ说服 และการตีความที่รอบคอบเกี่ยวกับกรณีศึกษาในอดีต คุณคิดว่า AI สามารถปรับปรุงการเขียนกฎหมายได้จริงๆ ในด้านใดในปัจจุบัน และส่วนใดยังคงต้องการการตัดสินใจของมนุษย์อย่างแท้จริง

AI สามารถปรับปรุงการเขียนกฎหมายได้แล้ว โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่องานถูกกำหนดไว้อย่างชัดเจน AI สามารถช่วยระบุประโยคที่ไม่ชัดเจน จุดที่ถูกฝังอยู่ ความไม่สอดคล้อง ความซ้ำซ้อน ข้อความที่ไม่ได้รับการสนับสนุน ปัญหาในการอ้างอิง และจุดที่ร่างไม่ได้ช่วยให้ผู้อ่านได้ดี AI ยังสามารถช่วยให้ทนายความคิดสร้างสรรค์ ทดสอบข้อโต้แย้ง และใช้หลักการเขียนและการ说服ที่รู้จักกันดีในขณะเขียนแทนการอาศัยความจำเพียงอย่างเดียว

ส่วนที่น่าตื่นเต้นที่สุดสำหรับฉันคือ AI สามารถนำคำแนะนำการเขียนที่มีประสิทธิภาพมาใช้ในการทำงานได้ ทนายความอาจจะรู้ในทางทฤษฎีว่าคำร้องต้องการการแนะนำที่แข็งแกร่งกว่า หรือการแสดงข้อเท็จจริงที่ชัดเจนกว่า แต่เมื่อคุณกำลังเขียนภายใต้แรงกดดัน การรู้และใช้งานไม่ใช่สิ่งเดียวกัน AI สามารถช่วยให้คำแนะนำการเขียนที่ดีมาใช้ในการทำงานได้เมื่อมันสามารถปรับปรุงเอกสารได้จริงๆ

แต่การเขียนกฎหมายที่ดีไม่ใช่แค่ฝีมือหรือการเพิ่มประสิทธิภาพข้อความ มันคือความสามารถในการระบุรายละเอียดที่สำคัญที่สุด น่าสนใจ และเฉพาะคดี และเปลี่ยนพวกมันให้เป็นทฤษฎีที่ทำให้ผู้อ่านเข้าใจว่าเหตุใดการโต้แย้งจึงมีความสำคัญ ในประสบการณ์ของฉัน นั่นคือที่ที่ทนายความยังคงแข็งแกร่งกว่า LLMs มาก LLMs ถูกฝึกให้สร้างการดำเนินการต่อของข้อความที่น่าเชื่อถือ ซึ่งสร้างแรงดึงดูดใจไปสู่ข้อความที่ดูเหมือนปกติทางสถิติ ในหลายๆ บริบททางกฎหมาย นั่นเป็นประโยชน์ คุณไม่จำเป็นต้องทำให้การเขียนกฎหมายดึงดูดความสนใจ คุณต้องการให้ความคิด ข้อเท็จจริง และหลักการเป็นที่สนใจ

แต่การเขียนกฎหมายที่มีพลังในการ说服มักต้องอาศัยการค้นหาสิ่งที่แตกต่าง สิ่งใดที่ทำให้กรณีนี้มีชีวิตชีวา? ข้อเท็จจริงใดที่เปลี่ยนคุณค่าทางอารมณ์ของการโต้แย้ง? จุดทางกฎหมายใดที่จะทำให้ผู้พิพากษานั่งและรับรู้ถึงปัญหา? ในฐานะทนายความในคดีทางอาญา นั่นคือสิ่งที่คุณพยายามค้นหา คุณกำลังมองหาการเปลี่ยนแปลงที่ทำให้คดีนี้มีความสำคัญพิเศษและน่าสนใจพอที่จะทำให้ผู้พิพากษาใส่ใจ

นั่นคือส่วนที่ฉันไม่ต้องการให้ AI บิดเบือนไป ความสามารถของระบบในการแนะนำการเขียนที่ชัดเจนยิ่งขึ้น การระบุจุดอ่อน การทดสอบการอ้างอิง หรือการเตือนให้ระลึกถึงเทคนิคการ说服 แต่ทนายความยังคงต้องตัดสินใจว่าสิ่งใดมีความสำคัญ สิ่งใดที่ควรยอมรับ สิ่งใดที่ควรเป็นไปอย่างรุนแรง และสิ่งใดที่ไม่ควรพูด และวิธีการอธิบายจุดศูนย์กลางทางอารมณ์และจริยธรรมของกรณี

ฉันระมัดระวังที่จะพูดว่า “AI จะไม่เคยทำสิ่งนี้ได้” เพราะการคาดการณ์เหล่านั้นผิดพลาดหลายครั้ง AI สามารถทำหลายงานแยกย่อยได้เร็วกว่าและแม่นยำกว่ามนุษย์ และฉันไม่คิดว่ามันสมเหตุสมผลที่จะรู้สึกถูกคุกคามจากสิ่งนั้น มันเป็นเพียงเครื่องมือ แต่至少ในขณะนี้ ส่วนที่สำคัญที่สุดของการ说服ทางกฎหมายยังคงต้องการการตัดสินใจของมนุษย์: การเลือกรายละเอียดที่ถูกต้อง การเข้าใจว่าทำไมพวกมันจึงมีความสำคัญ และการสร้างเรื่องราวที่มีความหมายทางอารมณ์

เมื่อ AI ถูกบูรณาการลึกเข้าไปในกระบวนการทำงานทางกฎหมาย คุณเห็นว่าบทบาทของทนายความในระดับต้นและทนายความใหม่จะพัฒนาไปอย่างไร AI จะเปลี่ยนแปลงวิธีการพัฒนาทักษะการเขียนและการวิจัยทางกฎหมายของทนายความรุ่นต่อไปได้อย่างไร

ใช่ และเราควรตั้งใจทำเช่นนั้น ทนายความใหม่ๆ มักจะเรียนรู้โดยการทำงานที่ยากๆ ช้าๆ: การวิจัย การเขียน การแก้ไข การรับคำวิจารณ์ และการพัฒนาความตัดสินใจอย่างช้าๆ AI จะเปลี่ยนแปลงเส้นทางนั้น แต่ไม่จำเป็นต้องทำให้อ่อนแอลง หากใช้ได้ดี มันสามารถทำให้การฝึกอบรมมีประสิทธิภาพและชัดเจนยิ่งขึ้น

ความเสี่ยงคือทนายความใหม่อาจพลาดความพยายามที่สร้างความตัดสินใจ หากเครื่องมือสร้างร่างที่น่าเชื่อถือได้เร็วเกินไป ทนายความใหม่อาจไม่เรียนรู้ว่าข้อโต้แย้งถูกสร้างขึ้นอย่างไร จุดอ่อนคืออะไร และทำไมการกรอบหนึ่งจึงดีกว่าอีกกรอบหนึ่ง นั่นจะเป็นการสูญเสียที่แท้จริง

แต่โอกาสนั้นยิ่งใหญ่ AI สามารถทำงานเป็นครู ผู้จำลอง ผู้ฝึกสอนการเขียน และแหล่งที่มาของการให้ข้อเสนอแนะทันที มันสามารถแสดงโครงสร้างที่แตกต่างกัน ระบุคำกล่าวที่ไม่ได้รับการสนับสนุน อธิบายว่าทำไมการอ้างอิงอาจไม่สนับสนุนข้อเสนอ หรือเปรียบเทียบร่างกับหลักการเขียนที่มีประสิทธิภาพ มันสามารถให้ทนายความใหม่ๆ มี “การซ้อมซ้อม” มากขึ้น การได้รับการซ้อมซ้อมและการรับคำวิจารณ์เป็นวิธีที่เรียนรู้และเติบโต

บริษัทกฎหมายและแผนกกฎหมายที่ทำสิ่งนี้ได้ดีที่สุดจะไม่เพียงแค่ให้ทนายความใหม่ๆ AI และหวังว่าจะดีที่สุด พวกเขาจะออกแบบการฝึกอบรมใหม่โดยรอบ AI พวกเขาจะขอให้ทนายความใหม่ๆ อธิบายตัวเลือกของพวกเขา ตรวจสอบเอาต์พุต เปรียบเทียบทางเลือก และเรียนรู้ที่จะดูแลงานที่ได้รับการช่วยเหลือจาก AI เช่นเดียวกับที่พวกเขาจะดูแลงานของมนุษย์ในที่สุด

คุณได้ให้คำปรึกษาลูกค้าในอุตสาหกรรมต่างๆ ตั้งแต่สกุลเงินดิจิทัลและเทคโนโลยีสำหรับผู้บริโภคไปจนถึงการดำเนินคดีทางธุรกิจที่ซับซ้อน คุณคิดว่าอุตสาหกรรมใดจะนำรับ AI ทางกฎหมายอย่างรวดเร็ว และทำไม

ฉันคิดว่าการนำรับ AI ทางกฎหมายจะเร็วขึ้นเมื่อ

1. องค์กรมีกระบวนการทำงานที่ทำงานได้ดีกับ LLMs
2. องค์กรมีความเปิดกว้างต่อนวัตกรรม และ
3. องค์กรมีแรงจูงใจที่จะเปลี่ยนแปลง

ในจุดแรก กฎหมายเป็นโดเมนที่เหมาะสมสำหรับ LLMs เนื่องจากกฎหมายเป็นพฤติกรรมของมนุษย์และค่านิยมที่ถูกเข้ารหัสไว้ในภาษา การทำงานทางกฎหมายเปลี่ยนข้อเท็จจริงที่ยุ่งเหยิงให้เป็นหมวดหมู่ กฎ ข้อบังคับ ข้อโต้แย้ง ความเสี่ยง และผลที่ตามมา นั่นคือพื้นที่ที่โมเดลภาษาสามารถมีประสิทธิภาพได้ หากพวกมันถูกยึดหลักและออกแบบโดยรอบวิธีการทำงานของทนายความ

ปัจจัยที่สอง ความเปิดกว้างต่อนวัตกรรม อาจเป็นประตูที่สำคัญ ฉันคิดว่าทีมกฎหมายในองค์กรเป็นหน่วยงานที่มีศักยภาพพิเศษ พวกเขานั่งอยู่ภายในองค์กรที่พยายามปรับปรุงความเร็ว ลดต้นทุน และดำเนินการความรู้ พวกเขาจัดการสัญญา การดำเนินคดี นโยบาย ภาระผูกพันทางกฎระเบียบ ปัญหาเกี่ยวกับลูกค้า คำถามด้านการจ้างงาน และการประเมินความเสี่ยงในระดับที่สำคัญ กระบวนการเหล่านี้มักจะซ้ำกันเพียงพอที่จะสนับสนุนการนำรับ AI แต่ยังคงต้องใช้การตัดสินใจทางกฎหมายที่ดีเพื่อสร้างความแตกต่าง

ฉันคิดว่าการดำเนินคดี การอุทธรณ์ อุตสาหกรรมที่มีการควบคุม ฟินเทค และสกุลเงินดิจิทัล เทคโนโลยีสำหรับผู้บริโภค ประกันภัย และการดูแลสุขภาพจะเป็นด้านที่สำคัญ AI สามารถช่วยในการทบทวนบันทึก การติดตามประเด็น การตรวจสอบการอ้างอิง การวิเคราะห์ขั้นตอน และการให้ข้อเสนอแนะในการเขียนในกระบวนการเหล่านี้

ปัจจัยที่สาม – แรงจูงใจในการเปลี่ยนแปลง – ยังคงเป็นปัจจัยสำคัญที่ต้องคำนึงถึง อุตสาหกรรมกฎหมายโดยรวมควรต้องมีแรงจูงใจในการเปลี่ยนแปลง ระบบยุติธรรมช้า แพง และไม่สามารถเข้าถึงได้สำหรับคนจำนวนมาก ปัญหายากคือว่าอาชีพจะพร้อมที่จะเปลี่ยนแปลงหรือไม่ ฉันคิดว่ามันกำลังเป็นเช่นนั้นมากขึ้น ทนายความหลายคนเป็นผู้แก้ปัญหา มีจิตวิญญาณที่ต้องการความยุติธรรม มีความคิดที่ต้องการปฏิรูป และมีความอดทนที่มีประโยชน์

ภาคเอกชนอาจเคลื่อนไหวได้ก่อนเนื่องจากมีความคล่องตัวและได้รับการสนับสนุนทางการเงินมากกว่า รัฐบาล องค์กรการกุศล และองค์กรการให้คำปรึกษาทางกฎหมายต้องเผชิญกับการจำกัดและความท้าทายที่แตกต่างกัน และมักจะต้องมุ่งเน้นไปที่งานด่วนๆ ที่อยู่ตรงหน้าพวกเขา แต่พวกเขาไม่ควรลดคุณค่าของตัวเอง หาก AI สามารถช่วยให้บริการทางกฎหมายมีประสิทธิภาพ มีประสิทธิภาพ และเข้าถึงได้มากขึ้น โอกาสในระยะยาวไม่ได้จำกัดอยู่ในภาคส่วนใดภาคส่วนหนึ่ง มันเกี่ยวข้องกับทุกคนที่สนใจที่จะทำให้ระบบกฎหมายทำงานได้ดีขึ้น

ศาล ผู้ควบคุม และสมาคมทนายความกำลังตรวจสอบการใช้ AI ในการปฏิบัติงานทางกฎหมายมากขึ้น คุณคาดหวังว่ากรอบการทำงานด้านกฎระเบียบหรือจริยธรรมใดๆ จะเกิดขึ้นในอีกไม่กี่ปีข้างหน้า และผู้ให้บริการเทคโนโลยีทางกฎหมายควรเตรียมตัวอย่างไร

กรอบจริยธรรมที่มีอยู่สามารถจัดการกับความกังวลเหล่านี้ได้แล้ว ทนายความต้องแน่ใจว่าทุกสิ่งที่พวกเขานำเสนอให้กับศาลมีหลักฐานมาจากความจริง พวกเขาต้องซื่อสัตย์เมื่อกรณีไปในทางที่ไม่ดี และต้องโปร่งใสเมื่อพวกเขาทำผิดพลาด พวกเขาต้องดูแลคดีของตนอย่างมีประสิทธิภาพ และดูแลทนายความใหม่ๆ และผู้ที่ไม่ใช่ทนายความที่ช่วยเหลือพวกเขา พวกเขาต้องรักษาความลับของลูกค้า

สิ่งที่เราควรเริ่มทำมากกว่านี้คือการฝึกอบรมที่เฉพาะเจาะจงเกี่ยวกับเทคโนโลยี เช่น รัฐแคลิฟอร์เนียต้องการความสามารถทางเทคโนโลยีเป็นส่วนหนึ่งของการฝึกอบรมทางกฎหมายอย่างต่อเนื่อง และฉันคิดว่านั่นเป็นแนวทางที่ถูกต้อง แต่หนึ่งชั่วโมงทุกๆ ไม่กี่ปีไม่เพียงพอ สิ่งที่บริษัทกฎหมาย ทีมกฎหมาย ศาล และองค์กรการให้คำปรึกษาทางกฎหมายควรพัฒนาคือนโยบาย AI ภายในและฝึกอบรมที่บังคับ: ไม่ใช่แค่ “อย่าอ้างอิงแหล่งที่มาที่หลอกลวง” แต่เมื่อใช้เครื่องมือเหล่านี้ เมื่อไม่ควรใช้ และวิธีการคิดเกี่ยวกับการจัดสรรความรับผิดชอบระหว่างมนุษย์และเครื่องจักร

สำหรับผู้ให้บริการเทคโนโลยีทางกฎหมาย จริยธรรมไม่ควรได้รับการปฏิบัติเหมือนป้ายเตือนบนผลิตภัณฑ์ มันควรเป็นสถาปัตยกรรมของผลิตภัณฑ์ เครื่องมือที่ดีที่สุดจะทำให้การใช้งานที่รับผิดชอบง่ายขึ้นโดยการออกแบบ: การแสดงแหล่งที่มา การควบคุมความลับ และกระบวนการทำงานที่ทำให้การตรวจสอบง่ายขึ้น

ดังนั้น ปัญหาเหล่านี้จึงไม่ใหม่ แต่มีคำถามด้านจริยธรรมทางกฎหมายที่ไม่เคยเกิดขึ้นมาก่อนที่จะเกิดขึ้นในอนาคต หาก AI กลายเป็นเร็วขึ้น ราคาถูกกว่า มีประสิทธิภาพมากขึ้น และน่าเชื่อถือมากขึ้นในการให้เหตุผลทางกฎหมาย จะเรายังคงพูดว่าทนายความต้องอยู่ในวงจรเสมอหรือไม่

นั่นเป็นคำถามที่แปลกและไม่สบายใจ แต่ฉันคิดว่าเราต้องซื่อสัตย์ในการถามมัน หากระบบ AI กลายเป็นเร็วขึ้น ราคาถูกกว่า มีประสิทธิภาพมากขึ้น และน่าเชื่อถือมากขึ้นในการให้เหตุผลทางกฎหมายมากกว่ามนุษย์ ในบางบริบท เราอาจไม่จำเป็นต้องมีทนายความหรือผู้พิพากษาในการตัดสินใจสุดท้าย

เรามักจะถือว่าการตัดสินใจของมนุษย์เป็นเครื่องมือรักษาความปลอดภัยทางจริยธรรม แต่บางครั้งการตัดสินใจของมนุษย์ก็ช้า แพง ไม่สอดคล้องกัน มีความเบี่ยงเบน และไม่เท่าเทียมกัน หากการแก้ปัญหาโดย AI กลายเป็นแม่นยำ มีประสิทธิภาพ และเข้าถึงได้มากขึ้น คำถามทางจริยธรรมควรตอบว่า “กระบวนการใดที่ผลิตผลลัพธ์ที่ยุติธรรมที่สุด ที่แม่นยำที่สุด ที่โปร่งใสที่สุด และที่รับผิดชอบมากที่สุด” ไม่ใช่การตอบโดยอัตโนมัติ

หากระบบ AI ช่วยให้การแก้ปัญหาโดยอัตโนมัติหรือการช่วยเหลือ AI ในบางบริบท เราอาจพบว่าการตรวจสอบของมนุษย์มีความสำคัญที่สุดในจุดที่ไม่ปกติ โหมดการล้มเหลวที่ไม่สบายใจ และจุดที่ความสม่ำเสมอแบบเดิมๆ เริ่มดูเหมือนกับลัทธิทางกฎหมายแบบเก่ามากกว่าความยุติธรรม

นั่นคือวิธีที่ฉันคิดว่าผู้ให้บริการเทคโนโลยีทางกฎหมายควรเตรียมตัว พัฒนาเพื่อกรอบจริยธรรมที่มีอยู่ แต่สำหรับอนาคตที่วิชาชีพจะต้องเปรียบเทียบการทำงานของมนุษย์และเครื่องจักรอย่างซื่อสัตย์ เป้าหมายไม่ควรเป็นการอนุรักษ์儀式ทางกฎหมายทุกอย่าง แต่การอนุรักษ์สิ่งที่儀式เหล่านั้นได้รับการคุ้มครอง: ความยุติธรรม ความถูกต้อง ความรับผิดชอบ ความชอบธรรม และการเข้าถึงความยุติธรรม

BriefCatch สร้างชื่อเสียงจากการปรับปรุงการเขียนกฎหมายมากกว่าการทำให้งานทางกฎหมายเป็นอัตโนมัติ คุณสร้างสมดุลระหว่างการเพิ่มผลผลิตจาก AI และความจำเป็นในการรักษาการคิดเชิงวิพากษ์ การให้เหตุผลทางกฎหมาย และความรับผิดชอบทางวิชาชีพอย่างไร

ฉันไม่คิดว่าผลผลิตและความคิดเชิงวิพากษ์วิจารณ์ต้องอยู่ในความตึงเครียด ในความเป็นจริง เมื่อทนายความมีประสิทธิภาพมากขึ้นในการทำงานปกติ มันจะสร้างพื้นที่ให้พวกเขาคิดเชิงสร้างสรรค์ และตัดสินใจอย่างมีวิจารณญาณมากขึ้น เป้าหมายที่ดีกว่าคือการช่วยให้ทนายความผลิตงานที่ชัดเจน ถูกต้อง มีพลังในการ说服 และสามารถป้องกันได้ทางวิชาชีพ นั่นคือเหตุผลที่การมุ่งเน้นของ BriefCatch ในการเขียนมีความสำคัญ

การเขียนกฎหมายไม่ใช่แค่การเพิ่มความสวยงาม มันคือที่ที่การวิเคราะห์กลายเป็นแม่นยำ ทดสอบได้ และมีประโยชน์ต่อผู้อ่าน การรักษาความรับผิดชอบคือการออกแบบ AI เป็นชั้นความเชี่ยวชาญ ไม่ใช่ทดแทนอำนาจ เครื่องมือสามารถแนะนำ แฟลก ตรวจสอบ เปรียบเทียบ และทดสอบได้ แต่ทนายความต้องตัดสินใจสุดท้ายและรับผิดชอบต่อผลงาน

การอ้างอิงครู Peloton ของฉัน “AI ให้คำแนะนำ คุณตัดสินใจ” มุมมองของฉันคือ AI มีคุณค่ามากที่สุดเมื่อมันทำให้ทนายความมีส่วนร่วม มันควรทำให้ความสนใจของทนายความคมชัด มันควรถามคำถามที่ทนายความอาจพลาด มันควรแสดงโครงสร้างที่แตกต่างกัน หรือแนะนำวิธีการชัดเจนยิ่งขึ้นในการแสดงจุด มันไม่ควรทำให้ผู้ใช้นอนหลับโดยคิดว่าข้อความที่น่าเชื่อถือเป็นงานที่เสร็จสมบูรณ์

เมื่อมองไปข้างหน้า 5 ปี คุณเห็นความสัมพันธ์ระหว่างทนายความและ AI อย่างไร และคุณเห็น AI ในฐานะผู้ช่วย ผู้ร่วมงาน หรือสิ่งที่ใกล้เคียงกับเพื่อนร่วมงานทางกฎหมายที่เชื่อถือได้

ฉันชอบ “ชั้นความเชี่ยวชาญแบบอุปกรณ์เสริม” ระบบ AI ทางกฎหมายที่เหมาะสมควรช่วยให้ทนายความและผู้พิพากษาทำสิ่งที่พวกเขารับผิดชอบอยู่แล้ว แต่ด้วยการเข้าถึงที่ดีกว่า ความจำที่ดีกว่า ความสม่ำเสมอ ความสร้างสรรค์ และเครื่องมือการตรวจสอบที่ดีกว่า

ในอีก 5 ปี ฉันหวังว่าทนายความจะมีระบบ AI ที่ฝังลึกในกระบวนการทำงานและเฉพาะทางมากกว่าแชทบอททั่วไปที่มีอยู่ในปัจจุบัน ทนายความที่กำลังเขียนร่างควรสามารถดึงความเชี่ยวชาญด้านการเขียน การอ้างอิงทางกฎหมาย วัสดุจากบันทึก กฎขั้นตอน การตรวจสอบการอ้างอิง และคำแนะนำเชิงกลยุทธ์โดยไม่ต้องออกจากกระบวนการทำงาน แต่ระบบควรให้ความโปร่งใสเกี่ยวกับสิ่งที่มันรู้ สิ่งที่มันตรวจสอบ และที่ที่ทนายความต้องใช้การตัดสินใจ

ความสัมพันธ์ที่เหมาะสมไม่ใช่การตัดสินใจหรือความเข้าใจที่ถูกมอบหมาย มันคือความไว้วางใจที่ปรับให้เหมาะสม ทนายความควรทราบว่าระบบมีความยอดเยี่ยมในงานใด งานใดต้องได้รับการดูแล และงานใดที่เป็นของการตัดสินใจของมนุษย์โดยตรง

หากเราทำสิ่งนี้ได้ถูกต้อง AI จะทำให้ความเชี่ยวชาญมีให้มากขึ้น มันจะช่วยให้ทนายความเขียนได้ดีขึ้น ตัดสินใจอย่างรอบคอบ หลีกเลี่ยงข้อผิดพลาดที่ป้องกันได้ และใช้เวลามากขึ้นในส่วนของงานที่ต้องการความเข้าใจและความตัดสินใจ ฉันพบว่าแนวคิดของ “ทนายความ Mecha” นั้นน่าสนใจและให้ความหวังมากกว่าการทำให้การทำงานอัตโนมัติ

ขอขอบคุณสำหรับการสัมภาษณ์ที่ยอดเยี่ยม ผู้อ่านสามารถเรียนรู้เพิ่มเติมได้ที่ BriefCatch