Phỏng vấn
Josephine Petrick, Chief of AI Products tại BriefCatch – Phỏng vấn
Josephine Petrick với vai trò là Chief of AI Products tại BriefCatch, mang lại sự kết hợp độc đáo giữa kinh nghiệm tố tụng kháng cáo, phán quyết sản phẩm AI và chuyên môn soạn thảo pháp lý thực tế cho một trong những nền tảng viết pháp lý chuyên dụng nhất của ngành luật. Trong vai trò của mình, cô lãnh đạo chiến lược sản phẩm AI cho BriefCatch, chỉ đạo việc phát triển các công cụ dựa trên sinh và thu hồi nhằm cải thiện cách các luật sư và thẩm phán soạn thảo, chỉnh sửa và hoàn thiện các tài liệu pháp lý. Kinh nghiệm của cô bao gồm việc từng là đối tác tại The Norton Law Firm, cố vấn cấp cao và luật sư kháng cáo tại Hanson Bridgett, và thư ký tòa án cho Thẩm phán James L. Dennis của Tòa phúc thẩm Hoa Kỳ khu vực Fifth Circuit. Sự kết hợp giữa kinh nghiệm trong phòng xử án, kháng cáo và tư vấn này mang lại cho cô một góc nhìn của người hành nghề về việc xây dựng các công cụ AI giải quyết các thách thức viết pháp lý thực tế chứ không phải các vấn đề năng suất trừu tượng.
BriefCatch là một nền tảng viết và chỉnh sửa pháp lý dựa trên AI được xây dựng đặc biệt cho các luật sư, thẩm phán, công ty luật, tòa án và cơ quan chính phủ. Được thành lập vào năm 2017 và xây dựng xung quanh chuyên môn viết pháp lý của Ross Guberman, nền tảng này giúp các chuyên gia pháp lý cải thiện độ rõ ràng, chính xác, thuyết phục và uy tín trực tiếp trong quy trình làm việc của họ. BriefCatch cho biết họ hỗ trợ hơn 300 công ty luật, bao gồm 45+ công ty luật trong danh sách Am Law 200, cùng với 80+ tòa án, và sản phẩm BriefCatch Next mới hơn của họ kết hợp hướng dẫn viết pháp lý chuyên môn với các công cụ AI tùy chọn nhằm tăng cường – chứ không thay thế – phán quyết pháp lý.
Gần đây, bạn đã gia nhập BriefCatch với vai trò là Chief of AI Products sau khi từng là luật sư kháng cáo, chuyên gia viết pháp lý chứng nhận và người xây dựng sản phẩm công nghệ pháp lý. Làm thế nào kinh nghiệm của bạn tại giao điểm của luật kháng cáo, chiến lược pháp lý và công nghệ đã định hình tầm nhìn của bạn về AI trong nghề luật?
Sau khi tốt nghiệp chuyên ngành ngôn ngữ học tại Cal, tôi đã bị thu hút bởi AI và luôn mong muốn được theo đuổi lĩnh vực này. Tôi bị thu hút bởi tiềm năng của nó trong việc mở rộng trí thông minh của con người và giúp giải quyết các vấn đề thực tế trên quy mô lớn. Tôi trở thành một luật sư vì những lý do tương tự. Mẹ tôi là một luật sư hiến pháp, và từ bà, tôi đã học được rằng luật pháp có thể được sử dụng để giúp đỡ mọi người một cách hiệu quả, trên quy mô lớn. Khi tôi đang hành nghề, tôi đã giả định rằng con đường sự nghiệp trong lĩnh vực AI đã đóng cửa. Vì vậy, nó có một chút讽刺 và sâu sắc khi sự nghiệp pháp lý của tôi đã đưa tôi trở lại những câu hỏi mà ban đầu đã thu hút tôi: Làm thế nào chúng ta sử dụng công nghệ để làm cho chuyên môn trở nên có sẵn, hữu ích và nhân văn hơn?
Tôi đã thử nghiệm với các mô hình ngôn ngữ lớn kể từ khi chúng chưa được đóng gói dưới dạng rô-bốt trò chuyện, khi OpenAI cung cấp sản phẩm của mình dưới dạng hộp cát. Từ đầu, tôi có thể thấy tiềm năng của nó trong việc giải quyết vấn đề thực tế. Nó có thể giúp với việc xem xét hồ sơ không? Nó có thể làm cho nghiên cứu quy tắc địa phương ít đau đớn hơn không? Nó có thể giúp theo dõi các vụ việc đang chờ xử lý tại Tòa án Tối cao California, ước tính thời gian kháng cáo sẽ mất bao lâu, hoặc tối ưu hóa thủ tục chuyển động sau khi xét xử? Nó có thể giúp ai đó thoát khỏi tình huống bế tắc?
Một trong những ví dụ yêu thích của tôi về câu hỏi cuối cùng đến từ cha tôi, một nhà lý thuyết số đã nghỉ hưu nhưng vẫn làm việc trên các vấn đề mở. Tôi đã thuyết phục ông ấy thử tài khoản pro LLM, và ông ấy đã sử dụng nó để chứng minh các định lý và đạt được tiến bộ trong các vấn đề mà ông ấy đã suy nghĩ trong nhiều năm. Một trong những lý do tại sao LLMs hiệu quả trong việc giải quyết các vấn đề toán học mở, như các vấn đề Erdős, là vì chúng đã được đào tạo trong nhiều lĩnh vực toán học và có thể chuyển các kỹ thuật từ một lĩnh vực sang lĩnh vực khác (ví dụ, sử dụng các kỹ thuật từ lý thuyết số đại số để giải quyết một vấn đề trong hình học cơ bản). Đó là điều quan trọng đối với tôi: AI có thể mở rộng tầm với sáng tạo của chúng ta, giúp chúng ta dựa vào một khối kiến thức và chuyên môn của con người rộng lớn hơn những gì chúng ta có thể nắm giữ trong đầu cá nhân, và sử dụng nó để đạt được tiến bộ trong kiến thức và công việc của con người mà nếu không sẽ mất nhiều thời gian hơn.
Tôi thấy cùng một mẫu trong thực hành pháp lý. Là một luật sư kháng cáo, cùng những câu hỏi thủ tục và chiến lược xuất hiện lại và lại. Vì vậy, tôi đã xây dựng cơ sở dữ liệu, theo dõi, infographics, tài nguyên khách hàng, máy tính thời gian kháng cáo, công cụ thời gian sau xét xử, và cuối cùng giúp xây dựng một cơ sở dữ liệu quy tắc pháp lý. Chủ đề xuyên suốt luôn là như nhau: kiến thức tồn tại, nhưng nó bị mắc kẹt trong các tệp PDF, sách, hội thảo, ghi chú nội bộ hoặc trong đầu của một chuyên gia. Tôi đã trở nên ám ảnh bởi một vấn đề mà AI đặc biệt phù hợp để giải quyết: làm thế nào để kiến thức và chuyên môn trở nên có sẵn tại thời điểm mọi người cần nó.
Điều đó đã định hình tầm nhìn của tôi về AI pháp lý. Hầu hết các sản phẩm công nghệ pháp lý đều hứa hẹn rằng AI sẽ tự động hóa công việc nhàm chán để luật sư có thể tập trung vào chiến lược. Điều đó là đúng và có giá trị, nhưng đó chỉ là bước đầu tiên. Điều mà tôi quan tâm nhất hiện nay là kích hoạt chuyên môn. Một luật sư có thể đã đọc đúng cuốn sách, tham dự đúng hội thảo, lưu đúng bài đăng, hoặc học được đúng bài học từ thực hành, nhưng kiến thức đó thường nằm im lặng khi luật sư thực sự đang soạn thảo, nghiên cứu, hoặc tư vấn cho khách hàng.
BriefCatch nằm trực tiếp trong cơ hội đó. Viết pháp lý không chỉ là đánh bóng. Đó là nơi phán quyết pháp lý, chiến lược và thuyết phục trở nên hữu dụng cho một tâm trí khác. Tôi rất hào hứng về một tương lai khi AI giúp luật sư thu hồi và áp dụng quy tắc, kỹ thuật, chiến lược, cảnh báo hoặc thông tin chiến lược đúng vào lúc cần thiết, đồng thời bảo tồn phán quyết chuyên môn và trách nhiệm. Tôi nghĩ về nó như một bộ xương ngoài chuyên môn: công nghệ giúp luật sư mang nhiều kiến thức hơn, nhìn rõ hơn, tránh lỗi có thể phòng ngừa, và áp dụng phán quyết tốt nhất của họ khi điều đó quan trọng nhất. Nếu chúng ta xây dựng những hệ thống này tốt, xã hội sẽ được lợi vì chuyên môn pháp lý trở nên ít bị mắc kẹt trong các kênh một-một tốn kém và nhiều hơn có sẵn cho những người, doanh nghiệp, tòa án và tổ chức phụ thuộc vào nó.
BriefCatch gần đây đã giới thiệu RealityCheck, một công cụ được thiết kế để xác định các trích dẫn pháp lý bị ảo hóa hoặc không được hỗ trợ trước khi nộp. Điều gì bạn thấy là khoảng trống lớn nhất trong các công cụ AI pháp lý hiện có khiến khả năng này trở nên cần thiết, và mức độ nghiêm trọng của vấn đề về độ tin cậy của trích dẫn hiện nay là gì?
Khoảng trống lớn nhất là quá nhiều công cụ vẫn được tối ưu hóa xung quanh việc tạo ra thay vì xác minh. Chúng có thể giúp tạo ra văn bản nhanh chóng, điều đó trông ấn tượng, nhưng công việc pháp lý không kết thúc với văn bản có khả năng. Nó không bắt đầu từ đó. Hệ thống pháp lý của chúng ta cơ bản phụ thuộc vào việc các thẩm phán và luật sư trung thực ghi lại và áp dụng thẩm quyền. Bất kỳ công cụ pháp lý nào cũng phải bắt đầu với thẩm quyền thực sự tồn tại, phải mô tả chính xác những gì thẩm quyền đó nói, cách chúng đã được áp dụng, và liệu đề xuất mà chúng được viện dẫn có được hỗ trợ xem xét bối cảnh mà thẩm quyền đó được quyết định hay không. Bất cứ điều gì ít hơn điều đó đều là hư cấu pháp lý. Có những từ ít lịch sự hơn cho điều đó, nhưng tôi sẽ để các thẩm phán đã xử lý nó trong các phòng xử án của họ nói về nó.
Đó là lý do tại sao một công cụ như RealityCheck rất quan trọng. Vấn đề không chỉ giới hạn ở các trường hợp hoàn toàn bịa đặt, mặc dù những trường hợp đó rõ ràng là đáng báo động. Có những chế độ thất bại tinh vi và phổ biến hơn: một vụ việc thực tế được trích dẫn cho một đề xuất sai, một bản án bị phóng đại, một trích dẫn bị thay đổi slightly, một dấu ngoặc đơn làm mịn một sự khác biệt không tiện lợi, hoặc một trích dẫn trông có vẻ đúng về mặt hình thức nhưng không thực sự hỗ trợ câu mà nó theo sau.
Đây không phải là những vấn đề mới trong thực hành pháp lý, nhưng chúng đang được khuếch đại. Luật sư luôn phải chịu trách nhiệm kiểm tra công việc của mình, nhưng quy mô và tốc độ của việc soạn thảo hỗ trợ AI làm cho việc xác minh trở nên quan trọng hơn. Câu hỏi không chỉ là “AI có ảo hóa không?” Mà “Tài liệu đã nộp này có chứa các khẳng định pháp lý chính xác, được hỗ trợ và có thể bảo vệ được một cách chuyên nghiệp không?”
Tôi cũng nghĩ chúng ta nên cẩn thận không coi công việc chỉ của con người là tiêu chuẩn vàng. Con người cũng trích dẫn sai, phóng đại và bỏ sót điều gì đó, đặc biệt là dưới áp lực thời gian. Bất kể nguồn gốc của văn bản, thực hành tốt nhất là xem xét nhiều lớp: phán quyết của con người, công cụ dựa trên nguồn, kiểm tra quyết định khi phù hợp, và các quy trình xác minh làm cho việc bắt lỗi trở nên dễ dàng hơn trước khi chúng trở thành một lệnh trình bày.
Nhiều luật sư vẫn còn hoài nghi về AI tạo sinh vì lo ngại về độ chính xác, đạo đức và trách nhiệm chuyên môn. Những bước thực tế nào mà các công ty công nghệ pháp lý có thể thực hiện để xây dựng niềm tin và khuyến khích việc áp dụng có trách nhiệm?
Các sản phẩm đáng tin cậy nên làm cho ranh giới của chúng trở nên rõ ràng. Chúng nên hiển thị nguồn khi nguồn quan trọng. Chúng nên làm rõ khi một hệ thống đang tạo ngôn ngữ so với việc xác minh một trích dẫn hoặc áp dụng một quy tắc quyết định. Chúng cũng nên trung thực về hạn chế, vì việc tuyên bố quá mức là một trong những cách nhanh nhất để mất niềm tin của luật sư.
Sự áp dụng có trách nhiệm phải được xây dựng vào quy trình làm việc. Luật sư không nên phải trở thành kỹ sư nhắc hoặc sĩ quan rủi ro AI để sử dụng những công cụ này một cách hiệu quả. Các sản phẩm tốt nên hướng dẫn người dùng hướng tới sử dụng có trách nhiệm theo thiết kế: bảo tồn bí mật, hỗ trợ giám sát, cho phép xem xét, giữ lại các đường mòn kiểm toán khi phù hợp, và làm cho việc xác minh trở nên dễ dàng.
Bạn đã làm việc rộng rãi với các kỹ thuật tạo sinh tăng cường thu hồi (RAG) và các kỹ thuật khác được thiết kế để cải thiện độ tin cậy của các hệ thống AI. Bạn tin rằng các sản phẩm AI pháp lý hiện tại vẫn còn thiếu sót ở đâu, và những tiến bộ kỹ thuật nào là cần thiết để lấp đầy những khoảng trống đó?
Các sản phẩm AI pháp lý đã rất ấn tượng trong việc soạn thảo, tóm tắt, não bộ và thu hồi. Một số vẫn còn thiếu sót về một chỉ số quan trọng: độ chính xác nghiêm ngặt mà thực hành pháp lý đòi hỏi. (Hệ thống tư pháp của chúng ta phụ thuộc vào điều đó!)
Tôi sẽ nghĩ về khoảng cách độ tin cậy như một vấn đề hệ thống, không phải là một vấn đề mô hình đơn lẻ. Các mô hình tốt hơn sẽ giúp, nhưng độ tin cậy cấp pháp lý đến từ nhiều lớp hoạt động cùng nhau: thu hồi và xếp hạng, vòng xác minh, bộ nhớ, thiết kế quy trình làm việc, và kiến trúc hỗn hợp quyết định/LLM.
Cơ bản về cơ chế thu hồi khá được hiểu, nhưng nó cần rất nhiều thử nghiệm và lặp lại để có được hồi và xếp hạng đúng. Các tác nhân đối lập và vòng lặp tác tử đang trở nên phổ biến hơn, nhưng thách thức thiết kế là làm cho những kiểm tra đó trở nên có nguyên tắc chứ không phải tạo ra sự “phóng đại kiểm tra đắt tiền” và chậm chạp. Với bộ nhớ LLM, thách thức kỹ thuật bao gồm nơi bộ nhớ thuộc về (bộ nhớ chung so với một quy trình làm việc cụ thể; hệ thống bộ nhớ có thể cảm thấy khá được gắn vào) và hình thức nó đảm bảo rằng tác nhân truy cập vào nó khi phù hợp. Thiết kế quy trình làm việc vẫn quan trọng; nếu hệ thống được đưa ra một lời nhắc dài, mơ hồ, nó sẽ tạo ra kết quả không đầy đủ hoặc chung chung. AI pháp lý cần nhiều quy trình làm việc được cấu trúc hơn, chia nhỏ nhiệm vụ thành các bước có chủ ý để đảm bảo nó có ngữ cảnh cần thiết và đi qua tất cả các bước cần thiết để tạo ra sản phẩm pháp lý chất lượng cao và chính xác. Nhưng điều này có thể trở thành ít vấn đề hơn khi chúng phát triển các mô hình nền tảng lớn hơn và cải thiện nén.
Một công tắc khác để kéo là sự kết hợp giữa các quy tắc quyết định như regexes và mô hình xác suất. LLMs vô cùng hữu ích trong giai đoạn nguyên mẫu vì chúng giúp bạn khám phá hình dạng của vấn đề. Nhưng khi bạn đã có một nguyên mẫu hoạt động tốt và hiểu được mẫu, bạn có thể muốn lột các phần của quy trình làm việc trở lại thành logic quyết định. Và mặc dù LLMs có thể không nhất quán, chúng tuyệt vời trong việc bổ sung những gì các quy tắc quyết định không đủ linh hoạt để bắt, và sử dụng các quy tắc quyết định/mã của chính chúng. Các hệ thống mạnh nhất sẽ không thuần túy quyết định hay thuần túy dựa trên LLM. Chúng sẽ sử dụng các quy tắc quyết định ở nơi vấn đề được hiểu, và LLMs ở nơi cần sự mơ hồ, phán quyết hoặc hiểu ngôn ngữ nhạy cảm với ngữ cảnh. Câu hỏi là ranh giới nằm ở đâu: nơi quy tắc kết thúc, và nơi mô hình nên tiếp quản?
Khi bạn bắt đầu xếp lớp những kỹ thuật này, bạn có thể đạt được những cải tiến lớn trong khoảng cách độ tin cậy, nhưng sự đánh đổi là sự phức tạp về kỹ thuật, chi phí token, và độ trễ. Tôi dự đoán những điều này sẽ cải thiện với các tiến bộ kỹ thuật và khi bộ nhớ và nén trở nên hiệu quả và dễ dàng tích hợp vào các mô hình nền tảng hơn.
Viết pháp lý thường đòi hỏi sự tinh tế, thuyết phục và giải thích cẩn thận các tiền lệ. Những khía cạnh nào của viết pháp lý bạn tin rằng AI có thể cải thiện thực sự ngày nay, và những yếu tố nào vẫn đòi hỏi sự phán quyết độc đáo của con người?
AI có thể cải thiện rất nhiều khía cạnh của viết pháp lý, đặc biệt là khi nhiệm vụ được xác định rõ. Nó có thể giúp xác định các câu không rõ ràng, điểm yếu bị chôn vùi, sự không nhất quán, sự dư thừa, tổ chức yếu, các khẳng định事实 không được hỗ trợ, các vấn đề trích dẫn, và những nơi bản thảo không hướng dẫn người đọc tốt. Nó cũng có thể giúp luật sư suy nghĩ sáng tạo, kiểm tra các luận điểm, và áp dụng các nguyên tắc viết và thuyết phục đã biết vào lúc soạn thảo thay vì chỉ dựa vào trí nhớ.
Điều đó đặc biệt thú vị với tôi. Một luật sư có thể biết, trên lý thuyết, rằng một bản tóm tắt cần một giới thiệu mạnh mẽ hơn, một tuyên bố quy tắc sạch sẽ hơn, hoặc một tuyên bố事实 dễ đọc hơn. Nhưng khi bạn đang soạn thảo dưới áp lực, biết và áp dụng không phải là điều tương tự. AI có thể giúp đưa hướng dẫn viết chuyên môn vào quy trình làm việc khi nó thực sự có thể cải thiện tài liệu.
Nhưng viết pháp lý tốt không chỉ là thủ công hoặc tối ưu hóa văn bản. Đó là khả năng xác định chi tiết quan trọng, thú vị và cụ thể của vụ việc nhất, và sau đó biến chúng thành một lý thuyết khiến người đọc hiểu tại sao vụ việc này lại quan trọng. Trong kinh nghiệm của tôi, đó là nơi luật sư vẫn mạnh hơn LLMs rất nhiều. Có thể đó là vấn đề về khẩu vị, có thể đó là kinh nghiệm, và có thể đó là điều gì đó sâu sắc hơn về cách những hệ thống này hoạt động. LLMs được đào tạo để tạo ra sự tiếp tục có khả năng của văn bản, điều đó tạo ra một lực hấp dẫn toward văn bản âm thanh thống kê thông thường. Trong nhiều bối cảnh pháp lý, điều đó hữu ích. Bạn thường không muốn viết pháp lý gọi chú ý đến chính nó. Bạn muốn ý tưởng, sự kiện và thẩm quyền tỏa sáng.
Nhưng viết pháp lý thuyết phục thực sự thường phụ thuộc vào việc tìm ra điều gì khác biệt. Điều gì là chi tiết làm cho vụ việc trở nên sống động? Sự kiện nào thay đổi sắc thái cảm xúc của vụ việc? Điểm pháp lý nào sẽ khiến thẩm phán ngồi dậy và nhận ra vấn đề? Là một luật sư kháng cáo, đó thường là sợi chỉ bạn đang cố gắng tìm. Bạn đang tìm kiếm phiên bản của vụ việc đủ độc đáo và thuyết phục để khiến tòa án quan tâm.
Đó là phần tôi không muốn AI làm mờ đi. Một hệ thống có thể đề xuất cách diễn đạt rõ ràng hơn, đánh dấu điểm yếu, kiểm tra trích dẫn, hoặc nhắc luật sư về các kỹ thuật thuyết phục. Nhưng luật sư vẫn phải quyết định điều gì quan trọng, điều gì nên nhượng bộ, mức độ hung hãn như thế nào, điều gì không nên nói, làm thế nào để giải thích trái tim cảm xúc và đạo đức của vụ việc.
Tôi thận trọng khi nói “AI sẽ không bao giờ có thể làm điều này,” vì những dự đoán đó đã sai nhiều lần. AI đã làm được nhiều nhiệm vụ rời rạc nhanh hơn và chính xác hơn con người, và tôi không nghĩ nó có ý nghĩa khi cảm thấy bị đe dọa bởi điều đó. Đó là một công cụ. Nhưng ít nhất là ngày nay, những phần quan trọng nhất của thuyết phục pháp lý vẫn đòi hỏi sự phán quyết của con người: chọn chi tiết đúng, hiểu tại sao chúng quan trọng, và xây dựng một câu chuyện có sức hút cảm xúc.
Khi AI trở nên tích hợp sâu hơn vào các quy trình làm việc pháp lý, bạn nhìn thấy vai trò của các luật sư trẻ và luật sư mới vào nghề sẽ thay đổi như thế nào? Liệu AI có thể thay đổi cơ bản cách thế hệ luật sư tiếp theo phát triển kỹ năng viết và nghiên cứu pháp lý không?
Có, và chúng ta nên có chủ ý về điều đó. Luật sư trẻ đã học bằng cách làm việc khó khăn chậm: nghiên cứu, soạn thảo, sửa đổi, nhận xét, và dần dần phát triển phán quyết. AI sẽ thay đổi con đường đó, nhưng nó không phải là làm cho việc đào tạo yếu đi. Nó có thể làm cho việc đào tạo trở nên rõ ràng và hiệu quả hơn.
Rủi ro là luật sư trẻ có thể bỏ qua sự đấu tranh xây dựng phán quyết. Nếu một công cụ tạo ra một bản thảo có khả năng quá nhanh, một luật sư mới có thể không học cách luận điểm được xây dựng, điểm yếu ở đâu, hoặc tại sao một khuôn khổ tốt hơn một khuôn khổ khác. Đó sẽ là một tổn thất thực sự.
Cơ hội là rất lớn. AI có thể hoạt động như một người hướng dẫn, một người mô phỏng, một người huấn luyện viết, và một nguồn phản hồi tức thời. Nó có thể hiển thị cấu trúc thay thế, xác định các khẳng định không được hỗ trợ, giải thích tại sao một trích dẫn có thể không hỗ trợ một đề xuất, hoặc so sánh một bản thảo với các nguyên tắc của viết pháp lý hiệu quả. Nó cũng có thể cho luật sư trẻ nhiều lần lặp lại hơn. Được lặp lại và nhận phản hồi là cách chúng ta học và phát triển.
Các công ty và bộ phận pháp lý thực hiện điều này tốt nhất sẽ không chỉ đưa AI cho luật sư trẻ và hy vọng điều tốt nhất. Họ sẽ thiết kế lại đào tạo xung quanh nó. Họ sẽ yêu cầu người mới bắt đầu giải thích lựa chọn của mình, xác minh đầu ra, so sánh các lựa chọn thay thế, và học cách giám sát công việc hỗ trợ AI giống như cách họ sẽ giám sát công việc của con người.
Bạn đã tư vấn cho khách hàng trên nhiều lĩnh vực, từ tiền điện tử và công nghệ tiêu dùng đến tranh tụng thương mại phức tạp. Bạn tin rằng việc áp dụng AI pháp lý sẽ tăng tốc nhanh nhất trong những lĩnh vực nào, và tại sao?
Tôi tin rằng việc áp dụng AI pháp lý sẽ tăng tốc nhanh nhất khi
- Tổ chức có quy trình làm việc hoạt động tốt với LLMs,
- Tổ chức cởi mở với đổi mới, và
- Tổ chức có động lực để thay đổi.
Về điểm đầu tiên, pháp lý là một lĩnh vực tự nhiên cho LLMs vì luật pháp, theo nhiều cách, là hành vi của con người và giá trị của con người được mã hóa trong ngôn ngữ. Công việc pháp lý biến các sự kiện phức tạp thành thể loại, quy tắc, nghĩa vụ, luận điểm, rủi ro và hậu quả. Đó chính xác là lãnh địa mà các mô hình ngôn ngữ có thể mạnh mẽ, với điều kiện chúng được nền tảng, có thể xác minh và được thiết kế xung quanh cách luật sư thực sự làm việc. Vì vậy, tôi nghĩ rằng hầu hết các tổ chức trong pháp lý đều là ứng cử viên tốt, ngoại trừ có lẽ những tổ chức mà mô hình dịch vụ chính là tương tác của con người với con người. Nhưng ngay cả đối với các tổ chức như các phòng khám pro bono, LLMs có thể giúp với các việc như phân loại và quản lý kiến thức, vì vậy tôi sẽ không loại họ ra.
Yếu tố thứ hai, sự cởi mở với đổi mới, có thể là một cổng hơn. Đó là lý do tại sao tôi nghĩ các nhóm pháp lý nội bộ đặc biệt được định vị tốt. Họ ngồi trong các tổ chức đang cố gắng cải thiện tốc độ, giảm chi phí và vận hành hóa kiến thức. Họ quản lý hợp đồng, tranh chấp, chính sách, nghĩa vụ quy định, vấn đề khách hàng, vấn đề việc làm và đánh giá rủi ro ở quy mô. Những quy trình làm việc này thường đủ lặp lại để hỗ trợ việc áp dụng AI, trong khi vẫn đòi hỏi đủ phán quyết pháp lý để các công cụ tốt hơn có thể tạo ra sự khác biệt có ý nghĩa.
Tôi cũng nghĩ rằng tranh tụng, thực hành kháng cáo, ngành công nghiệp có quy định, fintech và tiền điện tử, công nghệ tiêu dùng, bảo hiểm và chăm sóc sức khỏe sẽ là những lĩnh vực quan trọng. Trong tranh tụng và thực hành kháng cáo, ví dụ, AI có thể hỗ trợ việc xem xét hồ sơ, theo dõi vấn đề, kiểm tra trích dẫn, quy tắc thủ tục, phân tích bảo tồn, lập bản đồ luận điểm và phản hồi bản thảo. Cái giá phải trả là cao, vì vậy các công cụ cần phải nghiêm túc. Nhưng đó không phải là lý do để tránh áp dụng. Đó là lý do để xây dựng các sản phẩm tốt hơn.
Yếu tố thứ ba – động lực để thay đổi – cũng là một yếu tố cổng quan trọng. Ngành pháp lý nói chung nên được мотив để thay đổi. Hệ thống tư pháp chậm, tốn kém và không thể tiếp cận được với quá nhiều người. Câu hỏi khó hơn là liệu nghề có cởi mở với việc thay đổi hay không. Tôi nghĩ nó đang ngày càng cởi mở. Một số phần của ngành đã chậm chạp trong việc di chuyển vì mô hình hiện có là có lợi nhuận và quen thuộc. Nhưng luật sư cũng là những người giải quyết vấn đề. Nhiều người trong số chúng tôi có định hướng công lý, cải cách và kiên nhẫn theo cách hữu ích. Chúng tôi được đào tạo để tranh luận cho sự thay đổi khi câu trả lời hiện tại là sai.
Ngành tư nhân có thể di chuyển trước tiên vì nó linh hoạt hơn và có nguồn lực tốt hơn. Chính phủ, các tổ chức pháp lý và các tổ chức pro bono phải đối mặt với các hạn chế và thường phải tập trung vào công việc khẩn cấp ngay trước mắt. Nhưng những lĩnh vực này không nên bán thấp mình. Nếu AI có thể giúp làm cho dịch vụ pháp lý trở nên hiệu quả, dễ tiếp cận và giá cả phải chăng hơn, thì cơ hội lâu dài không giới hạn ở bất kỳ lĩnh vực nào. Nó liên quan đến mọi người quan tâm đến việc làm cho hệ thống pháp lý hoạt động tốt hơn.
Tòa án, các cơ quan quản lý và hiệp hội luật sư ngày càng kiểm tra việc sử dụng AI trong thực hành pháp lý. Bạn dự đoán sẽ có những khuôn khổ quản lý hoặc đạo đức nào trong vài năm tới, và các nhà cung cấp công nghệ pháp lý nên chuẩn bị như thế nào?
Khuôn khổ đạo đức hiện có của chúng ta có thể xử lý được hầu hết những lo ngại này. Luật sư luôn được yêu cầu đảm bảo rằng mọi thứ họ đại diện cho tòa án đều dựa trên sự thật. Họ phải trung thực khi một vụ việc đi ngược lại họ và minh bạch khi họ mắc lỗi. Họ phải xử lý các vụ việc của mình một cách có năng lực và giám sát các luật sư trẻ và những người không phải luật sư giúp họ. Họ phải giữ thông tin nhạy cảm của khách hàng bí mật.
Làn sóng đầu tiên của đạo đức AI không yêu cầu một hệ thống vận hành đạo đức hoàn toàn mới. Chúng ta cần áp dụng những nghĩa vụ quen thuộc này với sự nghiêm túc mới. Luật sư không thể xuất khẩu phán quyết và sau đó từ chối trách nhiệm. Phần đó không nên gây tranh cãi.
Điều chúng ta nên bắt đầu làm nhiều hơn là đào tạo cụ thể về công nghệ để luật sư không bị bất ngờ khi họ không giám sát hoặc kiểm tra đầu ra AI một cách đầy đủ. Ví dụ, California hiện yêu cầu năng lực công nghệ như một phần của giáo dục pháp lý liên tục, và tôi nghĩ đó là hướng đi đúng. Nhưng một giờ mỗi vài năm là không đủ. Các công ty luật, bộ phận pháp lý, tòa án và tổ chức dịch vụ pháp lý nên phát triển các chính sách AI và đào tạo bắt buộc của riêng họ: không chỉ “đừng trích dẫn nguồn ảo hóa,” mà là khi nào sử dụng những công cụ này, khi nào không sử dụng chúng, làm thế nào để xác minh đầu ra, làm thế nào để bảo vệ thông tin bí mật, và làm thế nào để suy nghĩ về việc phân bổ trách nhiệm giữa con người và máy.
Đối với các nhà cung cấp công nghệ pháp lý, đạo đức không nên được xử lý như một nhãn cảnh báo dán vào sản phẩm ở cuối. Nó nên là kiến trúc sản phẩm. Các công cụ tốt nhất sẽ làm cho việc sử dụng có trách nhiệm trở nên dễ dàng hơn theo thiết kế: minh bạch nguồn, kiểm soát bí mật, và các quy trình làm việc tạo điều kiện cho việc xem xét của con người.
Vì vậy, không có vấn đề nào chúng ta đang thấy hiện nay là “mới”. Nhưng có một câu hỏi đạo đức pháp lý thực sự chưa từng có trên đường chân trời. Hiện tại, hầu như mọi người đều đồng ý rằng AI nên hỗ trợ luật sư và thẩm phán, không thay thế họ. Tôi đồng ý với bản năng đó, cho đến nơi công nghệ đang đứng ngày nay. Nhưng điều gì xảy ra nếu các hệ thống AI trở nên nhanh hơn, ít tốn kém hơn, đáng tin cậy hơn, khách quan hơn và ít bị thiên vị hơn so với con người trong các nhiệm vụ lý luận pháp lý? Chúng ta vẫn sẽ nói rằng một con người luôn phải ở trong vòng lặp không?
Đó là một câu hỏi kỳ lạ và không thoải mái, nhưng tôi nghĩ chúng ta cần trung thực enough để hỏi nó. Tôi không nghĩ chúng ta đang gần thay thế thẩm phán hoặc luật sư trong các tranh chấp của con người có赌注 cao, và tôi sẽ rất hoài nghi về bất kỳ hệ thống nào tuyên bố điều đó ngày nay. Nhưng điều này đã xảy ra trong các môi trường cụ thể: AI đã giải quyết các tranh chấp nhất định với một nhà cung cấp ADR lớn và trên X, Grok thường giải quyết các tranh chấp kiểm tra thực tế.
Chúng ta thường giả định rằng phán quyết của con người là rào cản đạo đức. Thường thì đó là như vậy. Con người mang lại trách nhiệm đạo đức, tính hợp pháp của thể chế, đồng cảm, trí tuệ thực tế và sự hiểu biết về bối cảnh mà máy móc chưa có. Nhưng con người cũng mang lại sự chậm chạp, chi phí, sự không nhất quán, sự mệt mỏi, sự thiên vị, kiểm soát cổng và sự tiếp cận không đồng đều. Nếu việc giải quyết hỗ trợ AI trở nên chính xác, tiết kiệm và dễ tiếp cận hơn so với hiện trạng, thì câu hỏi đạo đức nên được trả lời không phải bằng phản xạ. Câu hỏi nên là, “Quy trình nào tạo ra kết quả công bằng nhất, chính xác nhất, minh bạch nhất và có trách nhiệm nhất?”
Nếu các hệ thống tự động hoặc hỗ trợ AI cuối cùng xử lý nhiều tranh chấp thường xuyên hơn, việc xem xét của con người có thể trở nên quan trọng nhất ở các cạnh: các trường hợp không bình thường, các chế độ thất bại không thoải mái, và những nơi mà sự nhất quán cứng nhắc bắt đầu trông ít giống như công lý và nhiều hơn như chủ nghĩa hình thức pháp lý cũ.
Đó là cách tôi nghĩ các nhà cung cấp công nghệ pháp lý nên chuẩn bị. Xây dựng cho các quy tắc đạo đức hiện tại, nhưng cũng cho một tương lai mà nghề phải so sánh thành thực hiệu suất của con người và máy. Mục tiêu không nên là bảo tồn mọi nghi thức pháp lý hiện có. Mục tiêu nên là bảo tồn những gì những nghi thức đó được cho là để bảo vệ: công bằng, chính xác, trách nhiệm, tính hợp pháp và khả năng tiếp cận công lý.
BriefCatch đã xây dựng danh tiếng của mình xung quanh việc cải thiện viết pháp lý chứ không chỉ tự động hóa công việc pháp lý. Bạn làm thế nào để cân bằng lợi ích về năng suất từ AI với nhu cầu bảo tồn tư duy批判, lý luận pháp lý và trách nhiệm chuyên môn?
Tôi không nghĩ rằng năng suất và tư duy批判 phải đối lập. Trên thực tế, khi một luật sư hiệu quả hơn trong các nhiệm vụ thường xuyên, nó tạo ra nhiều không gian hơn cho tư duy sáng tạo,批判. Vì vậy, câu hỏi là loại năng suất nào chúng ta đang tạo ra. Nếu AI chỉ giúp luật sư tạo ra nhiều từ hơn nhanh chóng, thì đó không nhất thiết là tiến bộ. Công việc pháp lý đã có đủ từ.
Mục tiêu tốt hơn là giúp luật sư tạo ra công việc rõ ràng hơn, chính xác hơn, thuyết phục hơn và có thể bảo vệ được. Đó là lý do tại sao sự tập trung của BriefCatch vào viết lại quan trọng. Viết pháp lý không phải là lớp trang trí trên đầu phân tích pháp lý. Đó là nơi phân tích trở nên chính xác, có thể kiểm tra và hữu ích cho người đọc.
Cách để bảo tồn trách nhiệm là thiết kế AI như một lớp chuyên môn, không phải là một thay thế cho thẩm quyền. Công cụ có thể đề xuất, đánh dấu, xác minh, so sánh và kiểm tra áp lực. Nó có thể giúp áp dụng các nguyên tắc viết, xác định điểm yếu, bắt lỗi và kiểm tra trích dẫn. Nhưng luật sư phải đưa ra quyết định cuối cùng và vẫn phải chịu trách nhiệm về công việc. Để trích dẫn giáo viên Peloton yêu thích của tôi, “AI đưa ra đề xuất. Bạn đưa ra quyết định.”
Quan điểm của tôi là AI có giá trị nhất khi nó làm cho luật sư tham gia nhiều hơn. Một hệ thống tốt nên làm sắc nét sự chú ý của luật sư. Nó nên đặt câu hỏi mà luật sư có thể đã bỏ lỡ, đưa ra thẩm quyền cần kiểm tra, hoặc đề xuất một cách rõ ràng hơn để thể hiện điểm. Nó không nên làm cho người dùng cảm thấy rằng văn bản có khả năng là công việc hoàn thành.
Nhìn về tương lai năm năm, bạn hình dung mối quan hệ lý tưởng giữa luật sư và AI sẽ như thế nào? Bạn có thấy AI chủ yếu phục vụ như một trợ lý, một người cộng tác, hoặc một điều gì đó gần hơn với một đồng phi công pháp lý đáng tin cậy không?
Tôi thích “bộ xương ngoài chuyên môn.” Hệ thống AI pháp lý lý tưởng nên giúp luật sư và thẩm phán làm những gì họ đã chịu trách nhiệm, nhưng với tầm với tốt hơn, hồi tốt hơn, sự nhất quán tốt hơn, công cụ xác minh tốt hơn và sáng tạo hơn.
Trong năm năm tới, tôi hy vọng luật sư sẽ có các hệ thống AI được tích hợp sâu vào quy trình làm việc của họ và được chuyên môn hóa nhiều hơn so với các rô-bốt trò chuyện đa năng ngày nay. Một luật sư đang soạn thảo một bản tóm tắt nên có thể dựa vào chuyên môn viết, luật, tài liệu hồ sơ, quy tắc thủ tục, kiểm tra trích dẫn, kiến thức nội bộ và phản hồi chiến lược mà không cần rời khỏi quy trình làm việc. Nhưng hệ thống cũng nên minh bạch về những gì nó biết, những gì nó đã kiểm tra, và nơi luật sư cần phải thực hiện phán quyết.
Mối quan hệ lý tưởng không phải là hiểu biết được ủy quyền hoặc phán quyết. Đó là sự tin cậy được điều chỉnh. Luật sư nên biết những nhiệm vụ nào hệ thống tuyệt vời, những nhiệm vụ nào đòi hỏi giám sát, và những nhiệm vụ nào thuộc về phán quyết của con người.
Nếu chúng ta làm điều này đúng, AI sẽ làm cho chuyên môn trở nên có sẵn hơn. Nó sẽ giúp luật sư viết tốt hơn, lý luận cẩn thận hơn, tránh lỗi có thể phòng ngừa, và dành nhiều thời gian hơn cho các phần của công việc đòi hỏi trực giác và phán quyết. Tôi thấy ý tưởng về một đội “Mecha Lawyers” thú vị và lạc quan hơn nhiều so với tự động hóa đơn giản.
Cảm ơn vì cuộc phỏng vấn tuyệt vời, độc giả muốn tìm hiểu thêm nên truy cập BriefCatch.
