Джозефіна Петрік, керівник напрямку штучного інтелекту в BriefCatch – Серія інтерв’ю

Джозефіна Петрік як керівник напрямку штучного інтелекту в BriefCatch об’єднує рідкісну комбінацію досвіду апеляційного судочинства, судових рішень та практичного досвіду юридичного оформлення документів. На своїй посаді вона очолює розробку стратегії штучного інтелекту для BriefCatch, керуючи створенням генеративних та пошукових інструментів, призначених для покращення процесу створення, редагування та вдосконалення юридичних документів юристами та суддями. Її досвід включає роботу партнером у компанії The Norton Law Firm, старшим радником та апеляційним адвокатом у Hanson Bridgett, а також клерком у судді Джеймса Л. Денніса у Апеляційному суді США п’ятого округу. Такий досвід дає їй можливість бачити проблему створення інструментів штучного інтелекту, які реально вирішують проблеми юридичної писемності, а не просто продуктивність.

BriefCatch – це платформа штучного інтелекту для юридичної писемності та редактури, створена спеціально для юристів, суддів, юридичних фірм, судів та державних органів. Заснована у 2017 році та побудована навколо досвіду юридичної писемності Росса Губермана, платформа допомагає юридичним фахівцям покращувати ясність, точність, переконливість та авторитетність своїх документів безпосередньо у процесі роботи. BriefCatch підтримує понад 300 юридичних фірм, включаючи 45+ фірм з першої сотні за версією Am Law, а також понад 80 судів. Її новий продукт BriefCatch Next поєднує експертні поради з юридичної писемності з опціональними інструментами штучного інтелекту, призначеними для покращення, а не заміни юридичних суджень.

Ви нещодавно приєдналися до BriefCatch як керівник напрямку штучного інтелекту після роботи апеляційним адвокатом, сертифікованим спеціалістом з апеляційного права та розробником юридичних технологій. Як ваш досвід на перетині апеляційного права, юридичної стратегії та технологій сформував ваше бачення штучного інтелекту в юридичній професії?

Після закінчення університету з спеціальністю лінгвістика у Каліфорнії, мене завжди цікавила можливість застосування штучного інтелекту для розширення людського інтелекту та вирішення практичних проблем у великому масштабі. Я став юристом з подібних причин. Моя мати була конституційним юристом, і від неї я навчився, що право можна використовувати для допомоги людям ефективно та у великому масштабі. Коли я почав практикувати право, я припускав, що шлях до кар’єри в галузі штучного інтелекту вже закритий. Тому досить іронічно та глибоко задовольняє, що моя юридична кар’єра знову привела мене до тих самих питань, які мене цікавили спочатку: як використовувати технології для того, щоб зробити експертизу більш доступною, корисною та людянішою?

Я експериментував з великими мовними моделями ще до того, як вони були упаковані у вигляді чат-ботів, коли OpenAI пропонував свій продукт як пісочницю. З самого початку я бачив потенціал для практичного вирішення проблем. Чи може це допомогти з переглядом документів? Чи може це зробити дослідження місцевих правил менш болісним? Чи може це допомогти відстежувати справи, що розглядаються у Верховному суді Каліфорнії, оцінювати, як довго триватимуть апеляції, або оптимізувати практику після судового розгляду? Чи може це допомогти комусь вийти з глухого кута?

Одним з моїх улюблених прикладів останнього питання є мій батько, пенсіонер-теоретик чисел, який все ще працює над відкритими проблемами. Я переконав його спробувати професійний рахунок LLM, і він використовував його для доведення теорем та прогресу у проблемах, над якими він думав роки. Одна з причин, чому LLM так ефективні у вирішенні відкритих математичних проблем, таких як проблеми Ердеша, полягає в тому, що вони мають навчання у багатьох галузях математики та можуть переносити ці техніки з однієї області у іншу (наприклад, використання технік з алгебраїчної теорії чисел для вирішення проблеми елементарної геометрії). Цей досвід показав мені щось важливе: штучний інтелект може розширити наш творчий потенціал, допомогти нам сприймати ширшу сферу людських знань та експертизи, ніж ми можемо володіти індивідуально, і використовувати це для прогресу у сфері людських знань та діяльності, яка інакше зайняла б набагато більше часу.

Я бачив той самий шаблон у юридичній практиці. Як апеляційний адвокат, ті самі процедурні та стратегічні питання виникали знову і знову. Тому я створив бази даних, трекери, інфографіку, клієнтські ресурси, калькулятори тривалості апеляцій, інструменти післясудового розгляду та, врешті-решт, допоміг створити юридичну базу даних правил. Через все це проходила одна й та сама думка: знання існувало, але було ув’язнено у PDF, книгах, семінарах, внутрішніх нотатках або у голові якогось експерта. Я став одержимим проблемою, яку штучний інтелект особливо добре підходить для вирішення: як зробити знання та експертизу доступними в момент, коли людям це потрібно.

Це сформувало моє бачення штучного інтелекту у юридичній сфері. Більшість юридичних технологічних продуктів обіцяють, що штучний інтелект автоматизує рутинну роботу, щоб юристи могли зосередитися на стратегії. Це правда та цінно, але це тільки початок. Що мене зараз цікавить найбільше, це активація експертизи. Юрист може прочитати правильну книгу, відвідати правильний семінар, зберегти правильний пост або вивчити правильний урок з практики, але це знання часто спить, коли юрист насправді створює, досліджує або консультує клієнта.

BriefCatch знаходиться саме в цій можливості. Юридична писемність не просто поліш. Це місце, де юридичні судження, стратегія та переконливість стають корисними для іншої людини. Мене цікавить майбутнє, коли штучний інтелект допоможе юристам витягувати та застосовувати правильне правило, техніку, стратегію, попередження або стратегічну думку в потрібний момент, зберігаючи професійні судження та відповідальність. Я думаю про це як про експертизний екзоскелет: технологію, яка допомагає юристам нести більше знань, бачити більш чітко, уникати помилок та застосовувати свій найкращий суд у моменти, коли це найважливіше. Якщо ми будемо будувати ці системи добре, суспільство виграє, оскільки юридична експертиза стає менш ув’язненою в дорогих каналах один-до-одного та більш доступною для людей, бізнесу, судів та установ, які від неї залежать.

BriefCatch нещодавно представила RealityCheck, інструмент, призначений для виявлення галюцинованих або непідтверджених юридичних посилань до подачі. Які найбільші пробіли у існуючих юридичних інструментах штучного інтелекту ви бачили, які зробили цю можливість необхідною, і наскільки великою є проблема надійності посилань сьогодні?

Найбільший пробіл полягає в тому, що занадто багато інструментів все ще оптимізовані для генерації, а не для верифікації. Вони можуть допомогти створити текст швидко, що виглядає вражаюче, але юридична робота не закінчується правдоподібним текстом. Вона навіть не починається з цього. Наша юридична система фундаментально залежить від того, щоб судді та юристи вірно викладали та застосовували авторитет. Будь-який юридичний інструмент повинен починатися з авторитетів, які насправді існують, повинні точно описувати, що ці авторитети кажуть, як вони були застосовані та чи підтримується теза, за яку вони викликаються, враховуючи контекст, у якому авторитет був прийнятий. Все, що менше цього, є юридичною фантастикою. Є менш ввічливі слова для цього, але я залишу це суддям, які мали справу з цим у своїх залах суду.

Саме тому інструмент, такий як RealityCheck, так важливий. Проблема не обмежується повністю сфабрикованими справами, хоча вони, очевидно, досить тривожні. Є більш тонкі та поширеніші режими відмов: справа, цитована для неправильної тези, надмірно заявлена позиція, цитата трохи змінена, кругла дужка, яка гладить незручну відмінність, або посилання, яке виглядає правильно з лиця, але насправді не підтримує речення, яке йому передує.

Ці проблеми не нові в юридичній практиці, але вони зараз посилені. Юристи завжди були відповідальними за перевірку своєї роботи, але масштаб та швидкість створення документів з допомогою штучного інтелекту роблять верифікацію ще важливішою. Питання не тільки в тому, чи “галюцинує” штучний інтелект. Питання в тому, чи містить поданий документ юридичні твердження, які є точними, підтриманими та професійно обґрунтованими?

Я також вважаю, що нам потрібно бути обережними, щоб не вважати людську роботу золотим стандартом. Люди неправильно цитують, перебільшують та пропускають речі, особливо під тиском часу. Незалежно від джерела тексту, найкраща практика полягає у шарованому перегляді: людський суд, інструменти, засновані на джерелах, детерміністичні перевірки, де це доречно, та робочі потоки верифікації, які роблять помилки легше виявити до того, як вони стають наказом про показання.

Багато юристів залишаються скептичними щодо генерації штучного інтелекту через проблеми з точністю, етикою та професійною відповідальністю. Які практичні кроки можуть зробити юридичні технологічні компанії, щоб побудувати довіру та заохотити відповідальне впровадження?

Довірячі продукти повинні зробити свої межі видимими. Вони повинні показувати джерела, коли джерела мають значення. Вони повинні бути чіткими, коли система генерує мову, а коли вона верифікує посилання або застосовує детерміністичне правило. Вони також повинні бути чесними щодо обмежень, оскільки перебільшення – це один із найшвидших шляхів втратити довіру юристів.

Відповідальне впровадження повинно бути закладено у робочий процес. Юристам не потрібно ставати інженерами提示в або офіцерами з ризику штучного інтелекту, щоб використовувати ці інструменти добре. Добрі продукти повинні спрямовувати користувачів до відповідального використання за допомогою дизайну: зберігаючи конфіденційність, підтримуючи нагляд, дозволяючи перегляд, зберігаючи аудиторські сліди, де це доречно, та роблячи верифікацію легкою.

Ви працювали з техніками генерації, підсиленої пошуком (RAG), та іншими методами, призначеними для покращення надійності систем штучного інтелекту. Де ви вважаєте, що існуючі юридичні продукти штучного інтелекту все ще не дотягують, і які технічні досягнення потрібні для закриття цих пробілів?

Юридичні продукти штучного інтелекту вже вражаючі у створенні, підсумовуванні, генерації ідей та пошукових запитах. Деякі з них все ще не дотягують до одного важливого показника: точної точності, яку вимагає юридична практика. (Наша система правосуддя залежить від цього!)

Я би подумав про пробіл надійності як про систему проблем, а не про одну проблему моделі. Кращі моделі допоможуть, але юридична надійність прийде з кількох шарів, які працюють разом: пошук та ранжування, цикли верифікації, пам’ять, дизайн робочого потоку та гібридна архітектура детерміністики/LLM.

Базова механіка пошuku досить добре зрозуміла, але потрібно багато тестування та ітерацій, щоб зробити відклик та ранжування правильними. Адверсарні агенти та агентські цикли стають все більш поширеними, але дизайнерська задача полягає в тому, щоб зробити ці перевірки заснованими на принципах, а не створювати дорогий, затягнутий “перегляд-розростання”. З пам’яттю LLM технічними проблемами є те, де пам’ять належить (загальна пам’ять чи конкретний робочий потік; системи пам’яті можуть відчуватися досить прикріпленими) та яку форму вона приймає, щоб забезпечити, що агент отримує доступ до неї, коли це доречно. Дизайн робочого потоку все ще має значення; якщо система отримує один довгий, невизначений提示, вона буде виробляти неповний або загальний результат. Юридичному штучному інтелекту потрібні більш структуровані робочі потоки, розбиваючи завдання на свідомі кроки, щоб забезпечити, що він має контекст, який йому потрібно, і проходить через всі кроки, необхідні для генерації точної, високоякісної юридичної продукції. Але це може стати менш проблематичним, оскільки ми розробимо більші базові моделі та покращимо стиснення.

Іншим важливим є поєднання детермінічних правил, таких як регулярні вирази, та ймовірнісних моделей. LLM дуже корисні на етапі прототипу, оскільки вони допомагають вам відкрити форму проблеми. Але як тільки у вас є робочий прототип та ви розумієте шаблон, ви можете хочете повернути частини робочого потоку у детерміністичну логіку. І хоча LLM можуть бути несумісними, вони відмінно підходять для доповнення того, чого не вистачає детерміністичним правилам, та використання детерміністичної логіки/коду самими собою. Найсильніші системи не будуть чисто детерміністичними чи чисто заснованими на LLM. Вони будуть використовувати детерміністичні правила, де проблема зрозуміла, та LLM, де потрібне судження, контекст чи розуміння мови.

Коли ви починаєте шарувати ці техніки, ви можете зробити величезні поліпшення у пробілі надійності, але компроміс полягає в інженерній складності, вартості токенів та затримці. Я очікую, що ці показники покращаться з технічними досягненнями та як тільки пам’ять та стиснення стануть більш ефективними та легко інтегрованими у базові моделі.

Юридична писемність часто вимагає нюансів, переконливості та ретельної інтерпретації прецедентів. Які аспекти юридичної писемності ви вважаєте, що штучний інтелект може справді покращити сьогодні, а які елементи все ще потребують унікального людського судження?

Штучний інтелект уже може покращити багато аспектів юридичної писемності, особливо коли завдання добре визначено. Він може допомогти визначити неясні речення, закопані моменти, несумісність, надмірність, слабку організацію, непідтримані фактичні твердження, несумісні визначені терміни, проблеми з посиланнями та місця, де чернетка не направляє читача добре. Він також може допомогти юристам генерувати ідеї творчо, тестувати аргументи та застосовувати відомі принципи писемності та переконливості в момент створення проекту, а не покладатися на пам’ять.

Останній аспект особливо цікавить мене. Юрист може знати теоретично, що бриф потребує сильнішого вступу, чистішого тези або більш читабельного викладу фактів. Але коли ви створюєте під тиском, знання та застосування не однакові речі. Штучний інтелект може допомогти привести експертні поради з писемності у робочий потік, коли це може справді покращити документ.

Але хороша юридична писемність – це не тільки ремесло чи оптимізація тексту. Це також здатність визначити найбільш важливі, цікаві та справозалежні деталі, а потім перетворити їх на теорію, яка робить читача зрозуміти, чому ця суперечка має значення. У моєму досвіді це саме те, де людські юристи значно сильніші за LLM. Можливо, це питання смаку, можливо, досвіду, а можливо, щось глибше про те, як ці системи працюють. LLM тренуються для генерації ймовірних продовжень тексту, що створює гравітаційний потяг до статистично звичайного тексту. У багатьох юридичних контекстах це корисно. Ви часто не хочете, щоб юридична писемність привертала увагу до себе. Ви хочете, щоб ідеї, факти та авторитети сяяли через неї.

Але справді переконлива юридична писемність часто залежить від знаходження того, що відрізняється. Яка деталь робить справу живою? Який факт змінює емоційний тон суперечки? Яка юридична точка зробить суддю сідати та визнати проблему? Як апеляційний адвокат, це часто нитка, яку ви намагаєтеся знайти. Ви шукаєте версію справи, яка достатньо унікальна та переконлива, щоб зробити трибунал зацікавленим.

Це частина, яку я не хотів би, щоб штучний інтелект знизив до безособовості. Система може запропонувати ясніше формулювання, позначити слабкості, перевірити посилання, нагадати про переконливі техніки. Але юрист все одно повинен вирішити, що має значення, що слід поступитися, як агресивно бути, що не говорити, як пояснити емоційний та етичний центр справи.

Я обережний щодо заяв “Штучний інтелект ніколи не зможе зробити це”, оскільки такі прогнози були помилковими багато разів. Штучний інтелект вже виконує багато окремих завдань швидше та точніше за людей, і я не думаю, що це варто відчувати загрозу. Це просто інструмент. Але принаймні сьогодні найважливіші частини юридичної переконливості все ще потребують людського судження: вибір правильних деталей, розуміння, чому вони мають значення, та побудова історії, яка є емоційно резонансною.

Як штучний інтелект стає все більш інтегрованим у юридичні робочі потоки, як ви бачите еволюцію ролі молодших юристів та юристів-початківців? Чи може штучний інтелект фундаментально змінити, як наступне покоління юристів розвиватиме юридичну писемність та дослідницькі навички?

Так, і ми повинні бути намірними щодо цього. Молоді юристи традиційно вчаться, роблячи важку роботу повільно: досліджуючи, створюючи, редагуючи, отримуючи коментарі та поступово розвиваючи судження. Штучний інтелект змінить цей шлях, але він не повинен послабити його. Використовуючи його правильно, він може зробити навчання більш явним та ефективним.

Ризик полягає в тому, що молоді юристи пропустять боротьбу, яка будує судження. Якщо інструмент створює правдоподібний проект занадто швидко, молодий юрист може не дізнатися, як було побудовано аргумент, де слабкі місця чи чому одна конструкція краща за іншу. Це була б справжня втрата.

Але можливість величезна. Штучний інтелект може функціонувати як наставник, симулятор, тренер з писемності та джерело негайної зворотної зв’язі. Він може показати альтернативні структури, визначити непідтримані твердження, пояснити, чому посилання може не підтримувати тезу, або порівняти проект з принципами ефективної юридичної писемності. Він також може дати молодим юристам більше повторень. Отримання наших повторень та отримання зворотної зв’язі – це те, як ми вчимося та ростемо.

Фірми та юридичні відділи, які роблять це найкраще, не просто дадуть молодим юристам штучний інтелект та сподіваються на найкраще. Вони перероблять навчання навколо нього. Вони попросять молодих юристів пояснити свій вибір, перевірити виводи, порівняти альтернативи та навчитися наглядати за роботою, підтримуваною штучним інтелектом, так само, як вони колись наглядатимуть за роботою людей.

Ви порадили клієнтів у галузях, починаючи від криптовалют та споживчої технології та закінчуючи складними комерційними судовими справами. Чи є певні сектори, де ви вважаєте, що прийняття штучного інтелекту буде прискорено, і чому?

Я вважаю, що прийняття штучного інтелекту у юридичній сфері буде прискорено, коли

1. Організація має робочі потоки, які працюють добре з LLM,
2. Організація відкрита до інновацій, і
3. Організація мотивована до змін.

Відносно першої точки, право – це природна область для LLM, оскільки право у багатьох аспектах є закодованим у мові людським поведінкою та цінностями. Юридична робота перетворює заплутані факти у категорії, правила, обов’язки, аргументи, ризики та наслідки. Це саме те, з чим мовні моделі можуть бути потужними, якщо вони засновані, верифіковані та спроектовані навколо того, як юристи насправді працюють. Тому я думаю, що більшість організацій у юридичній сфері є хорошими кандидатами, окрім, можливо, тих, чиї основні послуги полягають у взаємодії людини з людиною. Але навіть для організацій, таких як клініки pro bono, LLM можуть допомогти з такими речами, як тріаж та управління знаннями, тому я не виключав би їх.

Другий фактор, відкритість до інновацій, може бути більшою брамою. Це чому я думаю, що внутрішні юридичні команди особливо добре позиціонуються. Вони знаходяться всередині організацій, які вже намагаються покращити швидкість, знизити витрати та оперціоналізувати знання у великому масштабі. Вони керують контрактами, спорами, політикою, нормативними обов’язками, питаннями клієнтів, юридичними питаннями, продукційними консультаціями та оцінками ризиків у великому масштабі. Ці робочі потоки часто достатньо повторювані, щоб підтримувати прийняття штучного інтелекту, але все одно вимагають достатнього юридичного судження, щоб зробити кращі інструменти значущими.

Я також вважаю, що судові процеси, апеляційна практика, регульовані галузі, фінтех та криптовалюта, споживча технологія, страхування та охорона здоров’я будуть важливими областями. У судових процесах та апеляційній практиці, наприклад, штучний інтелект може допомогти з переглядом документів, відстежуванням питань, перевіркою посилань, процедурними правилами, аналізом збереження та підтримкою проекту. Ставки високі, тому інструменти повинні бути серйозними. Але це не причина уникати прийняття.

Третій пункт – мотивація до змін – також значущим фактором. Юридична галузь загалом повинна бути мотивованою до змін. Система правосуддя повільна, дорога та недоступна для занадто багатьох людей. Більш складне питання полягає в тому, чи відкрита професія до змін. Я думаю, що вона все більше відкрита. Деякі частини галузі були повільними у русі, оскільки існуюча модель була прибутковою та знайомою. Але юристи також є розв’язувачами проблем. Багато з нас орієнтовані на справедливість, реформи, впертість у корисному сенсі. Нас тренують аргументувати за зміну, коли існуюча відповідь неправильна.

Приватний сектор може рухатися першим, оскільки він більш гнучкий та краще оснащений. Уряд, юридична допомога та організації pro bono стикаються з іншими обмеженнями та часто повинні зосереджуватися на терміновій роботі прямо перед ними. Але ці сектори не повинні занижувати себе. Якщо штучний інтелект може допомогти зробити юридичні послуги більш ефективними, доступними та доступними, довгострокова можливість не обмежена жодною галуззю. Вона актуальна для всіх, хто піклується про те, щоб зробити юридичну систему кращою.

Суди, регулятори та асоціації адвокатів все частіше розглядають використання штучного інтелекту у юридичній практиці. Які регуляторні чи етичні рамки ви очікуєте, що з’являться протягом наступних кількох років, і як юридичні технологічні постачальники повинні готуватися?

Наша існуюча етична рамка вже може впоратися з більшою частиною цих проблем. Адвокатам завжди було потрібно забезпечити, щоб все, що вони представляють суду, було засновано на правді. Вони повинні бути чесними, коли справа йде проти них, та прозорими, коли вони роблять помилки. Вони повинні обробляти свої справи компетентно та наглядати за молодими адвокатами та неадвокатами, які допомагають їм. Вони повинні зберігати конфіденційність чутливої інформації клієнтів.

Перший хвилею етики штучного інтелекту не вимагає цілком нової моральної системи. Ми повинні застосовувати ці знайомі обов’язки з новою серйозністю. Адвокат не може передавати судження та потім відмовитися від відповідальності. Ця частина не повинна бути суперечливою.

Одна річ, яку ми повинні почати робити більше, – це технологічна підготовка, щоб адвокати не були застигли у неспособності належним чином перевірити чи наглядати за виводом штучного інтелекту. Каліфорнія, наприклад, тепер вимагає технологічної компетентності як частини юридичної освіти, і я думаю, що це правильний напрям. Але одна година кожні кілька років недостатньо. Юридичні фірми, юридичні відділи, суди та юридичні служби повинні розробляти свої власні внутрішні політики штучного інтелекту та обов’язкову підготовку: не тільки “не цитуйте галюциновані джерела”, а й коли використовувати ці інструменти, коли не використовувати їх, як перевірити виводи, як захистити конфіденційну інформацію та як думати про розподіл відповідальності між людиною та машиною.

Для постачальників юридичних технологій етика не повинна бути попередженням, наклеєним на продукт у кінці. Вона повинна бути архітектурою продукту. Найкращі інструменти зроблять відповідальне використання легшим за допомогою дизайну: прозорість джерел, контролю конфіденційності та робочих потоків, які полегшують людський перегляд.

Таким чином, жодна з проблем, які ми зараз бачимо, не є “новими”. Але є真正нє юридичне питання етики на горизонті. Зараз майже всі погоджуються, що штучний інтелект повинен допомогти юристам та суддям, а не замінити їх. Я погоджуюся з цим інстинктом, враховуючи, де зараз знаходиться технологія. Але що станеться, якщо системи штучного інтелекту стануть швидшими, дешевшими, більш послідовними, більш об’єктивно надійними та менш упередженими за людське юридичне судження?

Це дивне та незручне питання, але я думаю, що нам потрібно бути достатньо чесними, щоб поставити його. Я не думаю, що ми близькі до заміни суддів чи юристів у високих ставках людських суперечок, і я був би глибоко скептичним щодо будь-якої системи, яка заявляла про це сьогодні. Але це вже відбувається в окремих умовах: штучний інтелект вже вирішує певні суперечки з великим постачальником АДР та на X, Grok часто вирішує суперечки щодо факт-чекінгу.

Ми зазвичай припускаємо, що людське судження є етичним захистом. Часто це так. Люди приносять моральну відповідальність, інституційну легітимність, емпатію, практичну мудрість та розуміння контексту, яких машини ще не володіють. Але люди також приносять затримку, витрати, несумісність, втому, упередженість, контроль на виході та нерівний доступ. Якщо роз’яснення, підтримуване штучним інтелектом, стане більш точним, доступним та доступним, ніж статус-кво, етичне питання повинно бути відповіде на основі процесу, який виробляє найсправедливіший, найбільш точний, найбільш прозорий та найбільш підзвітний результат?

Якщо автоматизовані або підтримувані штучним інтелектом системи врешті-решт обробляють більш звичайні суперечки, людський перегляд може стати найбільш важливим на краях: незвичайні випадки, незручні режими відмов, та місця, де жорстка послідовність починає виглядати менше як справедливість, а більше як старий юридичний формалізм.

Таким чином, я думаю, що постачальники юридичних технологій повинні готуватися. Будуйте для поточних етичних правил, але також для майбутнього, в якому професія повинна порівнювати людське та машинне виконання чесно. Метою не повинно бути збереження кожної існуючої юридичної ритуальної практики. Метою повинно бути збереження того, що ці ритуали призначені для захисту: справедливості, точності, підзвітності, легітимності та доступу до правосуддя.

BriefCatch побудувала свою репутацію навколо покращення юридичної писемності, а не просто автоматизації юридичної роботи. Як ви балансуете продуктивність, здобуту завдяки штучному інтелекту, з необхідністю збереження критичного мислення, юридичного судження та професійної підзвітності?

Я не думаю, що продуктивність та критичне мислення повинні бути у напруженні. Насправді, коли юрист більш ефективний у рутинних завданнях, це створює більше місця для творчого, критичного мислення. Отже, питання полягає в тому, який вид продуктивності ми створюємо. Якщо штучний інтелект просто допомагає юристам генерувати більше слів швидше, це не обов’язково прогрес. Юридична робота вже має достатньо слів.

Краща мета полягає в тому, щоб допомогти юристам створювати ясніші, точніші, переконливіші та більш обґрунтовані документи. Саме тому акцент BriefCatch на писемності має значення. Юридична писемність не просто декоративний шар на верхівці юридичного аналізу. Це місце, де аналіз стає точним, тестованим та корисним для читача.

Шлях збереження підзвітності полягає в тому, щоб спроектувати штучний інтелект як шар експертизи, а не заміни авторитету. Інструмент може пропонувати, позначати, верифікувати, порівнювати та тестиувати. Він може допомогти застосувати принципи писемності, визначити слабкості та виявити проблеми. Але юрист повинен приймати остаточне рішення та залишатися відповідальним за роботу. Як сказав би мій улюблений інструктор Peloton, “Штучний інтелект пропонує пропозиції, ви приймаєте рішення”.

Моя власна думка полягає в тому, що штучний інтелект найбільш цінний, коли він робить юриста більш залученим. Добра система повинна загострювати увагу юриста. Вона повинна поставити питання, яке юрист міг пропустити, висунути авторитет, який потрібно перевірити, або запропонувати ясніше формулювання точки. Вона не повинна заспокоювати користувача думкою, що правдоподібний текст є тим самим, що й закінчена робота.

Оглядаючись вперед на п’ять років, яке ідеальне співвідношення між юристами та штучним інтелектом ви бачите? Чи бачите ви штучний інтелект головним чином як помічника, співробітника чи щось ближче до довіреного юридичного співпілота?

Я віддаю перевагу “експертизному екзоскелету”. Ідеальна система юридичного штучного інтелекту повинна допомогти юристам та суддям робити те, за що вони вже відповідають, але з кращим охопленням, кращим спогадом, кращою послідовністю, кращою творчістю та кращими інструментами верифікації.

Через п’ять років я сподіваюсь, що юристи матимуть системи штучного інтелекту, глибоко інтегровані у свої робочі потоки та значно більш спеціалізовані, ніж сьогодні загальні чат-боти. Юрист, який створює бриф, повинен мати можливість викликати експертизу з писемності, справи, матеріалів запису, процедурних правил, перевірок посилань, внутрішніх знань та стратегічної зворотної зв’язі без виходу з робочого потоку. Але система також повинна бути прозорою щодо того, що вона знає, що вона перевірено, та де юрист повинен застосувати судження.

Ідеальне співвідношення не полягає у делегованому судженні. Це відкалібрована довіра. Юристи повинні знати, які завдання система виконує відмінно, які завдання потребують нагляду, та які завдання належать суто людському судженню.

Якщо ми це зробимо правильно, штучний інтелект зробить експертизу більш доступною. Він допоможе юристам писати краще, мислити більш ретельно, уникати помилок, які можна було б уникнути, і витрачати більше часу на частини роботи, які потребують інтуїції та судження. Мене цікавить ідея легіону “Меха-юристів” значно більше та оптимістичніше, ніж проста автоматизація.

Дякую за велике інтерв’ю. Читачам, які бажають дізнатися більше, слід відвідати BriefCatch.