妮可·克拉克，Trellis 首席执行官兼创始人 – 采访系列

妮可·克拉克，Trellis 首席执行官兼创始人，创建了法律分析平台，以解决她作为诉讼律师面临的挑战。借助她在商业诉讼方面的经验，她开始聚合州审判法院数据，以量身定制法律论点并改善案件结果。认识到其潜力，她扩大了 Trellis 以民主化访问法律见解。妮可·克拉克拥有非传统的背景，包括早期大学入学和新闻学及法律学位，如今她广泛分享她的专业知识，同时居住在洛杉矶，与她的女儿和她对植物的热爱一起。 Trellis 是一个法律分析平台，专注于提高州审判法院记录和法律数据的可访问性。通过提供分析司法裁决、法律趋势和对手律师策略的工具，Trellis 支持法律专业人员做出明智的决定。其使命中心是提高司法系统的透明度和可访问性。 在 Trellis 的使命中，民主化访问法律数据扮演着什么角色，为什么它如此重要？ 通过使州审判法院记录和法律数据更加可访问，民主化法律是我们在 Trellis 的核心使命。州法院系统实际上是世界上最大的法院系统，但它历来被分割和难以导航。这种缺乏透明度创造了一个不平等的竞争环境，只有那些拥有大量资源的人才能有效地访问和分析这些关键数据。 通过使这些数据可搜索和可访问，Trellis 为我们的司法系统带来了更大的透明度，这将惠及所有规模的公司，从独自执业的律师到大公司。通过提供州审判法院数据和见解，我们赋予律师做出更明智的决定、更好地服务客户并最终为更公平的司法系统做出贡献的能力。我们的使命超出了可访问性 – 它是关于转变法律职业如何与数据交互以产生持久的影响。 您对 Trellis 的灵感来自一个深夜，您当时正在撰写一份总结判决动议，之前的一项判决成为您案件的转折点。您能否带我们了解那一刻以及它如何演变成建立一个聚合州审判法院数据的平台的想法？ 那个夜晚对我来说是一个真正的转折点。当我正在撰写一份复杂的总结判决动议时，我遇到了困难，因为我不熟悉案件的法官。一个同事分享了同一法官之前的判决，这就像获得了一份详细的学习指南。 判决给我带来了对法官思维方式的洞察，使我能够量身定制我的论点。 我赢得了那份动议，这是一个顿悟的时刻：如果一份文件可以改变我的策略，想象一下拥有更多的审判法院数据的可能性。 这段经历为 Trellis 种下了种子。 我开始使用软件开发人员的帮助聚合州审判法院数据，最初专注于南加州法官的暂定判决。 结果非常有影响力，我知道这个工具不能仅仅成为我的个人秘密武器。 Trellis 诞生于将相同的洞察力带给所有律师，使他们能够轻松分析司法倾向、制定获胜策略并节省数小时的手动研究。 您能否谈谈开发 Trellis 数据库的早期日子以及您如何确定对律师来说最有价值的功能？ 早期日子是由我作为诉讼律师的亲身经历驱动的。 我理解律师面临反复出现的痛点，我知道我们需要首先解决这些问题。 我们的初始重点是使审判法院记录可搜索并创建法官分析以揭示裁决模式。 从一开始就很明显，真正的价值在于将这些基础功能提升到下一个层次。 Trellis 现在使律师能够做得比仅仅搜索案件更好 – 我们帮助他们在整个案件生命周期中做出战略决策，从研究类似案件和了解法官倾向到跟踪新提交的诉讼和分析对手律师的模式。 我们专注于构建能够帮助律师更高效地工作并做出更明智的决策的功能，始终牢记时间是律师最有价值的资源。 Trellis 是垂直化 AI 应用的一个典型例子。您如何使 Trellis AI 与更通用的 AI 工具如 ChatGPT 区分开来？ 我们最近推出了 Trellis AI，这是一款专门为审判法院诉讼设计的唯一生产力平台。Trellis AI 与众不同之处在于，它专门为诉讼律师设计，由诉讼律师开发，并由现有的最大州审判法院数据库提供支持。与通用 AI 工具不同，我们不仅仅是将语言模型应用于法律工作 – 我们将 AI 与代表数百万小时律师工作成果和司法裁决的实际法院动议、简报和文件结合起来。 Trellis AI 独特之处在于，它建立在审判法院数据之上 – 这里有 99.7% 的案件实际发生。虽然其他法律 AI 产品可能依赖于上诉案例法或一般法律知识，但我们专注于律师实际执业的法院。这种关注使我们能够提供基于现实世界诉讼经验而非仅仅理论法律原则的可行见解。Trellis AI 将审判法院数据转化为律师的战略优势。 Trellis 提供了动议起草、案件评估和法官分析等工具。这些工具如何改变律师的日常工作流程？ 我们的工具旨在解决律师在日常执业中面临的实际挑战。例如，我们的法官分析允许律师了解法官的倾向 – 他们如何裁决类似的动议、案件平均持续时间以及在特定执业领域的倾向。 这有助于设定现实的客户期望并从第一天开始制定有效的策略。 我们的 AI 工具简化了耗时的任务，例如文档审查、创建时间表和分析论点。与其花费数小时手动审查文档或研究类似案件，律师可以获得即时和可行的见解，帮助他们做出战略决策。这些工具不会取代律师的判断力 – 它们增强了判断力，使其能够更高效、更有效地行使判断力。 您能否详细说明将 Trellis 的州审判法院数据整合为律师可行见解的过程？ 在 Trellis，我们专注于使复杂的数据可访问和可行。 当我们聚合法院数据时，我们不仅仅是收集它 – 我们以直接回答律师面临的最紧迫问题的方式对其进行结构化。 例如，律师可能希望了解法官对特定类型动议的授权率，或查看对手律师处理过类似案件的频率以及他们的成功率。 关键是保持使这些数据有价值的背景。 我们不仅仅显示数字 – 我们还提供直接链接到基础案件和文件，以便律师在需要时可以深入研究。这种高层次分析和详细信息的结合使律师能够在战略概述和战术实施之间无缝切换。 随着人们对法律输出中的 AI“幻觉”表示担忧，Trellis 如何保持其推荐的准确性和可靠性？ 准确性对于 Trellis AI 来说是不可妥协的。 与通用 AI 不同，通用 AI 可能会生成推测性或不可靠的输出，Trellis AI 建立在经过验证的法院数据之上。 我们的见解来自实际的法院裁决、动议和文件 – 消除了其他 AI 模型中可能出现的猜测的许多工作。 Trellis AI 与众不同之处在于，它建立在实际的法院记录和案件结果之上。 当我们的系统提供见解或建议时，它们基于实际发生在州审判法院的案件、动议和裁决的分析。 虽然我们鼓励用户审查输出，但我们将 AI 与实际法院数据相结合的方法有助于最小化与通用 AI 工具相关的“幻觉”风险。 为了确保可靠性，我们的律师团队已经用成千上万的文档严格测试了我们的模型。Trellis AI 超出了提供答案 – 它提供了律师可以信任的工具。 每个见解都由可以核实的数据支持，使 Trellis AI 不仅强大而且可靠和不可或缺的法律专业工具。 从法律执业转变为建立一家科技公司的最大挑战是什么？ 这种转变需要完全改变思维方式。 作为一名诉讼律师，我被训练去关注个别案件和特定的法律论点。 但是，建立一家科技公司需要以更大规模的思维方式来解决问题 – 开发能够为成千上万名律师服务的解决方案，涵盖多个执业领域和管辖区。 其中最大的挑战之一是解决州审判法院的分散性质。 每个管辖区都有其自己的独特系统、格式和流程，使得创建一个统一的、可搜索的数据库变得极为复杂。 解决这些技术挑战，同时确保平台对律师来说仍然直观，需要微妙的平衡。 我们优先考虑简单性而不牺牲复杂性，构建了强大的分析工具，可以提供深入的见解，但只需点击几下即可访问。这种用户友好设计和高级技术的结合是赋予律师更智能、更高效地工作能力的关键。 五年内，您如何看待 Trellis 的发展，特别是随着 AI 的不断进步？ 我们的愿景是继续革新律师如何与州审判法院数据合作。 我们目前正在扩大对更多管辖区的覆盖范围，同时开发越来越复杂的 AI 工具，以帮助律师更高效、更有效地工作。 我们目前已经覆盖了 45 个州，我们正在积极地扩大我们的覆盖范围。 随着 AI 技术的进步，我们将能够提供更细致的见解和案件结果的预测，同时保持我们对准确性和可靠性的关注。 未来的目标不是取代律师的判断力 – 而是通过更好的数据和更复杂的分析来增强它。 无论是帮助独自执业的律师为审判做准备，还是为大型公司提供数据驱动的见解，我们的目标都是使执业法律变得更聪明、更公平、更便捷。 您会给那些正在考虑在执业中使用 AI 工具的法律专业人员什么建议？ 我的建议是将 AI 工具视为您专业知识的增强器，而不是替代品。 关注专门为法律专业人员设计的解决方案 – 提供有形价值的工具，您的日常工作流程。 最好的法律 AI 工具应该节省您的时间，简化任务，并支持更明智的决策，而不会损害您的工作质量。 首先，找出您执业中的痛点，在那里更好的数据或自动化可以带来改变。 无论是进行研究、审查文件还是制定案件策略，请选择解决这些特定需求的工具。 优先考虑强调准确性并提供有关其数据源和方法的透明度的工具。 最终，法律技术的目标不是重新定义律师的角色，而是帮助他们更高效、更有效地工作。 最成功的律师将是那些能够有效地将法律专业知识与这些新工具相结合，同时保持专业判断力和道德义务的律师。 感谢这次精彩的采访，希望了解更多的读者可以访问 Trellis。