Roderick Lucas, Đồng sáng lập kiêm CEO của Moonlit – Loạt bài phỏng vấn

Roderick Lucas là Đồng sáng lập kiêm CEO của Moonlit, có kinh nghiệm trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo, khoa học dữ liệu và công nghệ pháp lý. Ông đã làm việc gần một thập kỷ tại Deloitte, đảm nhiệm vai trò Trưởng bộ phận Trí tuệ nhân tạo, đồng thời giảng dạy các khóa học về công nghệ tại Vrije Universiteit Amsterdam và Tilburg University. Ông tập trung vào việc giúp mọi người tiếp cận nghiên cứu pháp lý dễ dàng hơn thông qua dữ liệu có cấu trúc, nguồn thông tin có thể kiểm chứng và AI.

Moonlit cung cấp hạ tầng dữ liệu pháp lý và các công cụ nghiên cứu kết nối luật pháp chính thức, phán quyết của tòa án và thông tin quản lý trên khắp các khu vực pháp lý ở châu Âu. Nền tảng, Data API và máy chủ MCP của công ty giúp các nhà nghiên cứu và trợ lý AI tiếp cận những nguồn pháp lý có cấu trúc; trong khi đó, thư viện Commentaries kết hợp phân tích do AI tạo ra với sự thẩm định của các chuyên gia pháp lý được nêu tên. Trong cuộc phỏng vấn này, Lucas trao đổi về ảo giác pháp lý, nghiên cứu xuyên biên giới, việc xác minh của chuyên gia và khả năng tiếp cận thông tin pháp lý đáng tin cậy.

Ông đã làm việc gần một thập kỷ tại Deloitte, cuối cùng đảm nhiệm vai trò Trưởng bộ phận Trí tuệ nhân tạo, đồng thời giảng dạy các khóa học về công nghệ tại Vrije Universiteit Amsterdam và Tilburg University. Moonlit ban đầu là một dự án nội bộ tại Deloitte trước khi trở thành công ty độc lập vào năm 2024. Điều gì đã thôi thúc ông phát triển nền tảng này, và điều gì khiến ông tin rằng nghiên cứu pháp lý cần một cách tiếp cận hoàn toàn khác?

Moonlit ra đời bên trong Deloitte vì vấn đề này đã hiện hữu ngay trước mắt. Mọi câu hỏi pháp lý hoặc thuế quan trọng ở châu Âu, đến một lúc nào đó, đều vượt qua biên giới; thế nhưng, các nguồn thông tin cần thiết lại nằm rải rác trên hàng chục cổng thông tin quốc gia, mỗi cổng có định dạng, ngôn ngữ và cách trích dẫn riêng. Các chuyên gia dành phần lớn thời gian nghiên cứu để thu thập tài liệu và kiểm tra xem có bỏ sót gì không. Trong khi đó, những công cụ được xây dựng để hỗ trợ họ lại không hiệu quả khi làm việc xuyên biên giới. Các công cụ này tính phí theo từng người dùng, từng quốc gia và yêu cầu đăng nhập riêng chỉ để so sánh cách các khu vực pháp lý khác nhau xử lý cùng một vấn đề.

Khi các mô hình ngôn ngữ xuất hiện, có hai điều lập tức trở nên rõ ràng: khả năng lập luận về văn bản pháp lý của các mô hình vượt xa dự đoán của mọi người, nhưng chúng lại không có nguồn thông tin đáng tin cậy để dựa vào khi lập luận. Việc trích xuất văn bản trực tiếp từ các cổng thông tin tòa án công khai cho ra dữ liệu lộn xộn, thiếu nhất quán, còn các nhà xuất bản pháp lý thương mại hạn chế quyền truy cập tự động bằng các điều kiện cấp phép. Công nghệ pháp lý thiếu một nền tảng chung: các nguồn chính thức từ nhiều khu vực pháp lý, được chuẩn hóa thành cùng một cấu trúc dữ liệu rõ ràng, liên kết chéo và cập nhật hằng ngày.

Đó là lớp hạ tầng mà chúng tôi đặt mục tiêu xây dựng, và cũng là lý do Moonlit trở thành một công ty vào năm 2024 thay vì chỉ là công cụ dành riêng cho một hãng. Nền tảng như vậy càng có giá trị khi ngày càng nhiều người và hệ thống sử dụng, đóng góp dữ liệu cho nó. Niềm tin làm cơ sở cho dự án này vẫn không thay đổi: luật pháp là tài sản công, và tri thức được xây dựng dựa trên đó nên có mức giá phù hợp với tất cả những ai phải tuân thủ pháp luật.

Moonlit được thành lập với niềm tin rằng khả năng tiếp cận tri thức pháp lý là thiết yếu để bảo đảm công lý. Luật pháp và phán quyết của tòa án thường được công khai, nhưng các bài bình luận chuyên môn giải thích hệ quả của chúng lại thường nằm sau những bức tường phí đắt đỏ. Moonlit hướng đến việc phổ cập khả năng tiếp cận lớp diễn giải này như thế nào, và tại sao điều đó đặc biệt quan trọng đối với sự phát triển của AI pháp lý đáng tin cậy?

Tại Hà Lan, khoảng 40 xu trong mỗi euro bạn kiếm được được nộp cho nhà nước; một phần trong số đó dùng để tài trợ cho các trường đại học công lập và hệ thống pháp luật. Phần lớn các bài bình luận giải thích luật do các học giả hưởng lương từ ngân sách công viết. Các nhà xuất bản thương mại như Wolters Kluwer và Thomson Reuters tập hợp những phân tích đó rồi bán lại cho các tòa án, bộ ngành, trường đại học và người hành nghề cần đến chúng. Phí đăng ký một dịch vụ bình luận lên tới hàng trăm euro mỗi người dùng mỗi tháng. Với những khoản phí này, trên thực tế, công chúng phải trả tiền hai lần cho những quy định pháp luật mà họ buộc phải tuân theo. Một hệ thống pháp luật công bằng không nên khiến người dân phải trả phí hằng tháng cao hơn cả thuê bao Netflix.

Chúng tôi xây dựng Commentaries như một giải pháp thay thế mở: thư viện phân tích pháp lý theo từng điều luật, có thể truy cập bằng tài khoản Moonlit miễn phí. Mỗi bài bình luận được tạo từ các nguồn sơ cấp bằng mô hình AI của chúng tôi và được chuyên gia pháp lý thẩm định trước khi xuất bản. Mọi trích dẫn đều được xác minh và dẫn trực tiếp đến hồ sơ chính thức của chính phủ hoặc tòa án. Nếu độc giả nhận thấy còn thiếu một sắc thái quan trọng hoặc có diễn biến mới, họ có thể đề xuất chỉnh sửa ngay trên biểu mẫu ở trang bài viết để ban biên tập xem xét. Sau đó, biên tập viên có thể thẩm định và đăng lại bài viết. Theo hiểu biết của chúng tôi, chưa có nhà xuất bản nào khác cung cấp sự kết hợp như vậy. Khi ra mắt, các bài bình luận hiện có tập trung vào thuế gián thu (VAT); các bài bình luận về bảo vệ dữ liệu đang được triển khai.

Lớp diễn giải này cũng đóng vai trò thiết yếu đối với AI pháp lý. Các mô hình có thể tiếp nhận các đạo luật công khai và phán quyết của tòa án, nhưng không thể đọc những tài liệu bình luận thứ cấp giải thích cách áp dụng một quy định trong thực tế hoặc những trường hợp ngoại lệ nằm ở đâu. Thiếu bối cảnh đó, các mô hình suy diễn rộng hơn và tạo ra câu trả lời không đáng tin cậy. Chúng tôi thiết kế Commentaries để mỗi nhận định đều được gắn rõ ràng với điều khoản mà nhận định đó diễn giải và phán quyết làm cơ sở cho nhận định ấy. Người hành nghề có thể xác minh nguồn chỉ bằng một cú nhấp chuột, còn quy trình AI có thể lập luận dựa trên dữ liệu đáng tin cậy thông qua Moonlit Data API và bộ kết nối MCP.

Ảo giác pháp lý do AI tạo ra đang ngày càng trở thành mối lo ngại, khi các luật sư và tòa án gặp phải những trích dẫn vụ án bịa đặt và cách diễn giải pháp luật thiếu chính xác. Vì sao ngay cả các mô hình ngôn ngữ lớn tinh vi cũng gặp khó khăn trong việc đảm bảo độ chính xác pháp lý, và việc cung cấp ngữ cảnh pháp lý có cấu trúc, đã được xác minh giúp khắc phục những hạn chế này như thế nào?

Các mô hình ngôn ngữ gặp khó khăn với lĩnh vực pháp luật vì những lý do hầu như không liên quan đến trí thông minh. Lập luận pháp lý hoàn toàn phụ thuộc vào căn cứ có thể kiểm chứng. Một kết luận chỉ đáng tin cậy khi điều khoản hoặc phán quyết làm cơ sở cho nó đáng tin cậy, nhưng mô hình lại xem số hiệu vụ án và trích dẫn điều luật là các mẫu văn bản mang tính xác suất, chứ không phải hồ sơ cơ sở dữ liệu đáng tin cậy. Mô hình đưa ra những trích dẫn trông có vẻ thuyết phục vì dự đoán hình thức của một trích dẫn, chứ không phải vì đã xác minh tài liệu thực tế. Điều này dẫn đến những hệ quả rất thực tế: tính đến thời điểm viết bài, đã có hơn 2.100 quyết định của tòa án được ghi nhận có liên quan đến ảo giác AI, trong đó hơn 800 quyết định liên quan trực tiếp đến những người hành nghề luật.

Pháp luật cũng liên tục thay đổi. Kiến thức của mô hình dừng lại ở thời điểm kết thúc dữ liệu huấn luyện, trong khi các phán quyết về thuế và quyết định phúc thẩm được cập nhật mỗi tuần. Khi phần bình luận giải thích ý nghĩa của các quy định bị đặt sau tường phí của nhà xuất bản, mô hình chỉ tiếp cận được văn bản luật thuần túy mà không có ngữ cảnh áp dụng, nên tự tạo ra những lời giải thích nghe có vẻ hợp lý để lấp chỗ trống.

Ngữ cảnh có cấu trúc và đã được xác minh làm thay đổi căn bản nhiệm vụ. Tại Moonlit, mô hình truy xuất quy định pháp luật thay vì cố nhớ lại từ bộ nhớ, đồng thời làm việc trực tiếp với hồ sơ chính thức. Mỗi lần tìm kiếm đều trả về tài liệu từ các nguồn chính thức, kèm trích dẫn và liên kết. Đồ thị tham chiếu cho thấy một phán quyết viện dẫn những tài liệu nào và những tài liệu ban hành sau đó nào viện dẫn phán quyết ấy. Một trích dẫn hoặc dẫn đến tài liệu xác thực trong kho lưu trữ của chúng tôi, hoặc sẽ không xuất hiện. Nhờ vậy, các trích dẫn bịa đặt được loại bỏ. Tuy nhiên, chỉ có dữ liệu sạch vẫn chưa đủ để ngăn việc đọc sai, vì thế Commentaries vẫn bố trí một chuyên gia pháp lý được nêu đích danh giữa bản dự thảo và người đọc.

Moonlit tổng hợp luật pháp, quyết định của tòa án và thông tin quản lý trên hàng chục khu vực pháp lý, đồng thời kết nối các tài liệu pháp lý thông qua một đồ thị tham chiếu toàn diện. Bạn có thể giải thích kiến trúc AI và dữ liệu nền tảng, đặc biệt là cách nền tảng xác định mối quan hệ giữa các nguồn pháp luật, xử lý khác biệt về ngôn ngữ và hệ thống pháp lý, cũng như giúp các mô hình AI truy cập thông tin này không?

Hãy hình dung đó là một chuỗi liền mạch, từ ấn phẩm chính thức cho đến một trích dẫn đã được xác minh.

Ở mỗi khu vực pháp lý, chúng tôi kết nối trực tiếp với các cổng thông tin chính thức, bao gồm công báo lập pháp, cơ sở dữ liệu của tòa án, cơ quan quản lý và EUR-Lex dành cho luật của EU. Mỗi cổng có những đặc điểm và định dạng riêng, đồng thời có thể thay đổi mà không báo trước, nên một phần đáng kể công việc kỹ thuật của chúng tôi tập trung vào việc giám sát và khôi phục tự động cho từng cổng. Mỗi tài liệu được đưa vào đều giữ nguyên thông tin quy nguồn và có liên kết cố định trở lại hồ sơ chính thức của chính phủ. Liên kết đó là nền tảng cho mọi công việc tiếp theo.

Tất cả được đưa vào cùng một mô hình trên nhiều khu vực pháp lý, bao gồm luật thành văn, án lệ, tài liệu nghị viện, quyết định của cơ quan có thẩm quyền và hướng dẫn. Luật được chia nhỏ đến từng điều để có thể truy xuất và trích dẫn chính xác một quy định cụ thể. Một bản án của Hà Lan và một phán quyết của Đức vẫn giữ các trường thông tin riêng mà hệ thống trong nước của mỗi nước yêu cầu, đồng thời chúng tôi chuẩn hóa cách nhận diện, phân loại và liên kết những tài liệu đó xuyên biên giới.

Các văn bản pháp luật liên tục viện dẫn lẫn nhau. Một bản án viện dẫn các điều luật được áp dụng và những phán quyết được dùng làm căn cứ, trong khi một đạo luật lại dẫn chiếu đến các luật khác. Công cụ của chúng tôi nhận diện những trích dẫn này — vốn có hình thức rất khác nhau tùy theo từng khu vực pháp lý — đối chiếu chúng với các tài liệu xác thực trong Data Layer và lưu trữ liên kết theo cả hai chiều. Các kỹ sư pháp lý xác minh những mẫu trích xuất. Kết quả là một đồ thị tham chiếu chứa hàng trăm triệu liên kết, cho phép bạn xem bất kỳ tài liệu nào viện dẫn những gì và được những tài liệu nào viện dẫn.

Trong khi đó, vấn đề ngôn ngữ được xử lý bằng cách giữ nguyên các tài liệu nguồn. Chúng tôi không dịch văn bản gốc. Một phán quyết của Bỉ vẫn giữ nguyên tiếng Pháp hoặc tiếng Hà Lan, và các truy vấn tìm kiếm được thực hiện trực tiếp bằng ngôn ngữ gốc. Chúng tôi kết hợp tìm kiếm từ khóa với tìm kiếm ngữ nghĩa, sắp xếp lại thứ hạng kết quả và giới hạn từng truy vấn trong khu vực pháp lý liên quan. Luna, trợ lý nghiên cứu của chúng tôi, trả lời bằng ngôn ngữ bạn chọn, đồng thời truy vấn từng nguồn gốc bằng ngôn ngữ nguyên bản của nguồn đó.

Nền tảng Moonlit, Data API và máy chủ MCP đều đọc dữ liệu từ cùng một Data Layer. API cung cấp quyền truy cập có lập trình vào các chế độ tìm kiếm, đồ thị tham chiếu và chức năng truy xuất toàn văn của chúng tôi, trong khi máy chủ MCP cung cấp chín công cụ chỉ đọc cho mọi trợ lý AI bên ngoài. Khi chúng tôi cải thiện dữ liệu nền tảng, cải tiến đó được áp dụng đồng thời trên mọi giao diện.

Moonlit đã giới thiệu các bài bình luận pháp lý do AI tạo ra và được chuyên gia pháp lý nêu đích danh rà soát, kết hợp soạn thảo tự động với xác minh của con người. Quy trình này diễn ra như thế nào trên thực tế, và những biện pháp bảo đảm nào giúp các diễn giải do AI tạo ra chính xác, minh bạch và có thể truy nguyên đến các nguồn pháp lý có thẩm quyền?

Một bài bình luận pháp lý bắt đầu từ chính văn bản luật. Công cụ của chúng tôi tạo bản nháp dựa trên các nguồn sơ cấp trong Data Layer, bao gồm luật, án lệ, chỉ thị và lịch sử lập pháp đằng sau một điều khoản. Công cụ chỉ có thể dẫn chiếu những tài liệu chúng tôi lưu trữ, vì vậy mỗi luận điểm đều được liên kết với điều khoản được diễn giải và nguồn làm căn cứ. Chẳng hạn, một trong những bài bình luận ra mắt của chúng tôi dẫn đến 165 nguồn đã được xác minh.

Trước khi bài bình luận được công bố, một chuyên gia pháp lý trong lĩnh vực đó sẽ đối chiếu bản nháp với các nguồn sơ cấp. Các biên tập viên của chúng tôi là những học giả và tác giả hành nghề được trả thù lao cho công việc của mình. Nhóm biên tập ban đầu gồm những người đến từ các trường đại học, tòa án, cơ quan chính phủ, công ty tư vấn và hãng luật. Họ chỉnh sửa bản nháp, lược bỏ những phần không phù hợp và bổ sung những nội dung còn thiếu. Tên của họ được ghi ngay trên trang.

Các huy hiệu xác nhận đã thẩm định đánh dấu những đoạn được biên tập viên xác thực, để người đọc luôn biết rõ phần nào được một chuyên gia là con người bảo chứng.

Mỗi bài bình luận cũng nêu ngày tham chiếu để cho biết chính xác tình trạng pháp luật mà bài viết mô tả. Data Layer được cập nhật hằng ngày và đánh dấu những phán quyết mới có liên quan để biên tập viên xem xét; sau đó, biên tập viên chỉnh sửa nội dung và cập nhật ngày tham chiếu.

Biện pháp bảo đảm cốt lõi ở đây là liên kết. Nếu bạn không thể nhấp để xem phán quyết làm căn cứ cho một kết luận, thì bạn đang được yêu cầu tin vào kết luận đó mà không cần kiểm chứng. Chúng tôi xây dựng Commentaries để không ai phải làm vậy.

Thông qua các tích hợp Model Context Protocol (MCP), Moonlit có thể đưa thông tin chuyên sâu về pháp lý trực tiếp vào các trợ lý AI như ChatGPT, Claude và Microsoft Copilot. Kiến trúc này cho phép thực hiện những gì mà các hệ thống tạo sinh tăng cường truy xuất thông tin truyền thống có thể gặp khó khăn, và các bạn bảo đảm ra sao để những trợ lý này sử dụng thông tin pháp lý đã truy xuất một cách có trách nhiệm?

RAG truyền thống chụp lại một số tài liệu, chia chúng thành các đoạn nhỏ, chuyển chúng thành vector nhúng rồi đưa cho mô hình những đoạn có điểm tương đồng cao nhất. Với lĩnh vực pháp luật, cách này thất bại ở ba điểm. Bản chụp nhanh sẽ trở nên lỗi thời. Tìm kiếm theo độ tương đồng không đủ tin cậy để tìm đúng một điều khoản hoặc số hiệu vụ án. Và một đoạn trích không cho bạn biết tài liệu đó viện dẫn những gì hoặc các phán quyết về sau đã tác động đến tài liệu ra sao.

Với máy chủ MCP, trợ lý tự thực hiện việc nghiên cứu. Trợ lý có thể tìm kiếm theo ý nghĩa hoặc theo chính xác thuật ngữ và trích dẫn bằng toán tử Boolean, lần theo các tham chiếu giữa những tài liệu, đọc toàn văn và truy xuất từng điều luật. Trợ lý cũng có thể kiểm tra những khu vực tài phán và cổng thông tin chính thức nào hiện có. Mô hình tự quyết định cần gì, đọc kết quả nhận được rồi tiếp tục tìm kiếm cho đến khi câu trả lời đủ vững chắc. Chính vòng lặp đó tạo nên khác biệt. Luna chuyển sang dùng cùng máy chủ MCP vào tháng 9, và tốc độ trả lời lẫn chất lượng câu trả lời đều được cải thiện. Dữ liệu cũng được cập nhật trực tiếp: trợ lý đọc Data Layer ở trạng thái hiện tại.

Sử dụng có trách nhiệm bắt đầu từ việc xác định rõ các giới hạn. Công cụ của chúng tôi chỉ cho phép đọc, và kết quả được liên kết trở lại nguồn chính thức. Chúng tôi cũng công bố các hướng dẫn nghiên cứu đơn giản để trợ lý có thể làm theo. Những hướng dẫn này giải thích cách tìm kiếm bằng ngôn ngữ gốc của nguồn, kiểm tra đoạn trích trước khi dẫn nguồn, xác minh phiên bản và nêu rõ khi các nguồn hiện có còn thiếu thông tin.

Mỗi trợ lý thể hiện quá trình lập luận theo cách khác nhau, và đó không phải là điều chúng tôi kiểm soát. Điều chúng tôi có thể làm là giúp người dùng dễ dàng kiểm tra nguồn. Mỗi trích dẫn đều dẫn đến một tài liệu, và mỗi tài liệu đều dẫn đến ấn phẩm chính thức của tài liệu đó.

Thông tin pháp lý liên tục thay đổi khi các phán quyết mới được công bố, quy định được sửa đổi và các tiền lệ hiện hành bị thách thức. Hạ tầng giám sát tự động của Moonlit phát hiện và cập nhật những diễn biến này như thế nào, và nền tảng ngăn các hệ thống AI dựa vào luật đã lỗi thời hoặc cách diễn giải pháp lý đã bị thay thế ra sao?

Ngăn AI hoặc nhà nghiên cứu dựa vào quy định pháp luật không còn phù hợp phụ thuộc vào mối liên kết giữa các tài liệu. Ngay khi một phán quyết mới hoặc sửa đổi luật được đưa vào hệ thống, đồ thị tham chiếu sẽ liên kết tài liệu đó với các điều khoản và vụ án trước đây mà nó viện dẫn. Nếu tòa phúc thẩm hủy bỏ hoặc thu hẹp phạm vi của một quyết định trước đó, diễn biến này sẽ được gắn trực tiếp với phán quyết ban đầu dưới dạng một quyết định viện dẫn. Mô hình lần theo đồ thị sẽ ngay lập tức nhận thấy cách phán quyết đó được xử lý về sau, thay vì coi một tiền lệ lỗi thời vẫn còn hiệu lực pháp luật. Trên nền tảng, người dùng có thể biến chính luồng thông tin đầu vào đó thành các Giám sát chủ động cho những đạo luật, tòa án hoặc chủ đề cụ thể mà họ theo dõi.

Trong lĩnh vực bình luận pháp lý, việc duy trì tính cập nhật từ lâu đã là một điểm mù lớn. Các bộ bình luận pháp lý thương mại thường chỉ được rà soát để cập nhật một hoặc hai lần mỗi năm. Trong những lĩnh vực biến động nhanh như thuế gián thu hoặc bảo vệ dữ liệu, sự chậm trễ đó tạo ra rủi ro tuân thủ nghiêm trọng. Vì Data Layer hằng ngày đối chiếu các ấn phẩm mới với những bài bình luận của chúng tôi, các phán quyết mới sẽ được đánh dấu ngay lập tức để biên tập viên phụ trách biên soạn xem xét. Biên tập viên cập nhật phần phân tích và điều chỉnh ngày tham chiếu, nhờ đó cả người hành nghề lẫn các mô hình AI đều làm việc dựa trên tình trạng pháp luật thực tế, thay vì góc nhìn đã lạc hậu 12 tháng.

Nghiên cứu pháp lý xuyên biên giới phức tạp hơn nhiều so với việc dịch tài liệu, đặc biệt khi các quốc gia khác nhau diễn giải hoặc áp dụng những quy định tương tự theo những cách khác nhau. AI của Moonlit phân biệt những khác biệt giữa các khu vực tài phán này như thế nào, và điều gì xảy ra khi các nguồn pháp lý có thẩm quyền dường như mâu thuẫn với nhau?

Một chỉ thị của EU và luật quốc gia thi hành chỉ thị đó là hai văn bản riêng biệt, được liên kết với nhau khi văn bản này dẫn chiếu đến văn bản kia; tương tự, phán quyết của tòa án quốc gia áp dụng một phán quyết của Tòa án Công lý Liên minh châu Âu sẽ được liên kết với phán quyết đó. Đó cũng là lý do Commentaries bắt đầu với thuế giá trị gia tăng (VAT). Các quy định phần lớn được hài hòa ở cấp EU, sau đó được diễn giải tại từng quốc gia thành viên.

Mâu thuẫn là điều bình thường trong pháp luật, và chúng tôi không che giấu chúng. Khi hai nguồn có thẩm quyền dường như bất đồng, người đọc sẽ được xem cả hai. Thứ bậc pháp lý sẽ giải quyết phần lớn vấn đề: phán quyết ban hành sau được ưu tiên hơn phán quyết trước đó; Tòa án Công lý được ưu tiên hơn tòa án quốc gia khi xét đến vấn đề thuộc luật EU; và áp dụng quy định theo nội dung của quy định tại ngày tham chiếu. Trong Commentaries, biên tập viên công khai đưa ra quyết định đó, đồng thời đặt các nguồn ngay bên cạnh.

Các tổ chức sử dụng công nghệ của Moonlit bao gồm Tòa án Tối cao Hà Lan, Deloitte cùng nhiều cơ quan pháp lý và công quyền khác. Anh có thể chia sẻ một ví dụ thực tế về cách nền tảng này đã thay đổi quy trình nghiên cứu pháp lý như thế nào, cũng như cách anh đo lường những cải thiện về độ chính xác, tính đầy đủ hoặc hiệu quả của nghiên cứu so với các phương pháp truyền thống không?

Chẳng hạn, trong lĩnh vực công nghệ tài chính, nhóm pháp lý tại Quantoz Payments đã kết nối máy chủ MCP của Moonlit với Claude, kết hợp máy chủ này với các quy trình tùy chỉnh về quy định thanh toán xuyên biên giới. Quy trình mà cách làm này thay thế là tiêu chuẩn truyền thống trên khắp châu Âu. Thông thường, luật sư phải mở cổng thông tin ở nhiều quốc gia, tìm kiếm bằng nhiều ngôn ngữ, sao chép trích dẫn vào bản ghi nhớ và hy vọng không bỏ sót tiền lệ quan trọng nào tại địa phương. Giờ đây, hệ thống của họ có thể truy vấn đồng thời nhiều khu vực pháp lý, lần theo đồ thị trích dẫn và trả về các văn bản pháp lý gốc cùng liên kết đến nguồn chính thức. Đối với nhóm pháp lý nội bộ, tác động rất rõ ràng. Hệ thống loại bỏ điểm mù do bỏ sót phán quyết nước ngoài, đồng thời giúp chuyển thời gian vốn dành cho việc thu thập thông tin thủ công sang phân tích pháp lý và đánh giá rủi ro thực chất.

Ở khâu phát triển, hiệu quả được thể hiện theo một cách rất khác. Các nhóm xây dựng sản phẩm AI pháp lý đo lường cải thiện bằng số tháng công sức kỹ thuật tiết kiệm được. Eudia, một công ty AI pháp lý, cần dữ liệu pháp lý châu Âu có cấu trúc để vận hành sản phẩm của mình; giám đốc sản phẩm của công ty nhận xét rằng Data API của chúng tôi đã cung cấp cho họ một kho dữ liệu pháp lý châu Âu hoàn chỉnh chỉ trong vài ngày. Nếu không có hạ tầng dữ liệu nền tảng, họ sẽ phải tự xây dựng và duy trì vô thời hạn các trình thu thập dữ liệu tùy chỉnh cho từng cổng thông tin quốc gia. Các nền tảng khác như Saga và Legal Mind cũng dựa trên cùng nền tảng này, nhờ đó giờ đây họ có thể cung cấp trực tiếp Commentaries đã được xác minh cho người dùng cuối của mình.

Trong tương lai, khi các mô hình nền tảng ngày càng mạnh mẽ và các tác nhân AI đảm nhận những nhiệm vụ nghiên cứu pháp lý phức tạp hơn, anh hình dung mối quan hệ giữa các mô hình AI đa dụng và hạ tầng dữ liệu pháp lý chuyên biệt sẽ phát triển như thế nào? Tầm nhìn dài hạn của Moonlit là gì, đặc biệt là trong việc giúp nhiều người có thể tiếp cận thông tin pháp lý đáng tin cậy, vượt ra ngoài phạm vi các công ty luật lớn và tổ chức?

Một mô hình mạnh hơn có thể suy luận tốt hơn dựa trên các nguồn được cung cấp, nhưng không thể tự tạo ra những hồ sơ pháp lý gốc đáng tin cậy từ hư không. Khi các mô hình nền tảng ngày càng mạnh mẽ, giá trị của một lớp dữ liệu đã được xác minh thực ra càng tăng. Khi năng lực suy luận trở nên phổ biến, nút thắt thực sự sẽ chuyển sang chất lượng dữ liệu, bởi tác nhân vẫn cần có luật pháp chính xác, được cấu trúc tốt để xử lý.

Các mô hình đa dụng và tác nhân tự chủ sẽ đảm nhiệm việc soạn thảo, tổng hợp thông tin và tương tác qua hội thoại. Hạ tầng chuyên biệt như Moonlit xử lý bài toán dữ liệu phức tạp bên dưới, giúp pháp luật luôn được cập nhật, có cấu trúc và có thể xác minh, đồng thời cung cấp dữ liệu trực tiếp qua bất kỳ giao thức nào mà các tác nhân đó sử dụng. Chúng tôi đã sớm chuẩn bị cho sự chuyển dịch này. Trợ lý của chúng tôi hoạt động trên chính máy chủ MCP mà các tác nhân bên ngoài kết nối, và các nhóm đã bắt đầu vận hành những tác nhân tùy chỉnh của riêng họ trên nền tảng này.

Kiến trúc đó cũng là trọng tâm trong tầm nhìn dài hạn của chúng tôi. Trước đây, khả năng tiếp cận thông tin pháp lý xuyên biên giới đáng tin cậy vốn là một dịch vụ xa xỉ, chỉ nằm trong tầm với của các công ty luật lớn nhất và các tập đoàn đa quốc gia có thể chi trả cho những gói thuê bao đắt đỏ bao phủ nhiều quốc gia. Bằng cách cho phép mọi người đọc Commentaries miễn phí và mở lớp dữ liệu cho mọi nhà phát triển thông qua các API và trình kết nối hiện đại, chúng tôi muốn tạo sân chơi bình đẳng hơn. Một luật sư hành nghề độc lập tư vấn cho doanh nghiệp xuyên biên giới hay luật sư nội bộ tại một công ty mới thành lập đều nên được tiếp cận độ chính xác tương đương trong nghiên cứu và các trích dẫn đã xác minh như tại một công ty tư vấn toàn cầu.

Cảm ơn anh về cuộc phỏng vấn tuyệt vời này. Độc giả muốn tìm hiểu về dữ liệu pháp lý đã xác minh và nghiên cứu xuyên biên giới có AI hỗ trợ hãy truy cập Moonlit.