BriefCatch 创始人兼首席执行官 Ross Guberman——访谈系列

Ross Guberman是BriefCatch创始人兼首席执行官，也是法律写作领域的权威人士，拥有二十多年为律师、法官、政府机构、企业和专业组织提供培训的经验。他曾执业担任律师，在三大洲举办过数千场法律写作研讨会，并近十年来一直为新任联邦法官讲授判决书写作。Guberman拥有耶鲁大学、索邦大学和芝加哥大学法学院的学位，著有Point Made: How to Write Like the Nation’s Top Advocates和Point Taken: How to Write Like the World’s Best Judges，并与人合著了Deal Struck。他在法律写作与创新方面的贡献为他赢得了多项荣誉，包括Legal Writing Institute颁发的Golden Pen Award，以及入选Fastcase 50。

BriefCatch 是一个法律写作与编辑平台，旨在帮助律师写出更清晰、更精准、更有说服力的文件。该平台以 Guberman 数十年来对有效法律写作的研究为基础，可在 Microsoft Word 中运行，并运用人工智能和自然语言处理技术，提供实时编辑建议、写作分析，以及专为法律专业人士量身定制的指导。律师事务所、法官、法院和政府机构都在使用 BriefCatch。它旨在改进诉状、动议、判决意见、备忘录和合同等文件，同时也为律师提供持续提升写作能力的工具。

您在多年为律师、法官和律师事务所讲授法律写作之后，于 2018 年创立了 BriefCatch。您在法律写作中反复看到哪些问题，以至于确信软件能够提供帮助？随着人工智能进入法律行业，您最初的构想又发生了哪些变化？ 

我总是看到同样的问题：句子堆叠了多个开场短语，动词和句式反复雷同，长篇引文则被当作不言自明的内容。这些写作习惯在经验丰富的律师所撰写的文件中也很常见。面对客户要求和截止期限的压力，即使是最优秀的写作者，也渴望得到具体的建议，而不是再听一遍“清晰简洁”之类的口号。

在那些单次举办、也是我赖以谋生的研讨会上，我分享了从最杰出的法律写作者作品中提炼出的提示、诀窍和技巧。参加研讨会的律师和法官似乎兴致很高，甚至深受启发，但回到现实生活中，情况又变了。我想，只要有合适的软件，就能随时随地提供类似的帮助，白天黑夜皆可。后来我才发现，自己不知不觉成了一家初创公司的创始人；这家公司把法律写作中的数千种模式转化成可解释（也可编码）的编辑建议和示例。

生成式人工智能的出现，对我毕生致力的事业造成了地震般的冲击。它能生成润色得极其漂亮、甚至令人难以抗拒的初稿。更令人担忧的是，在任何人检验论证是否站得住脚之前，它就能把薄弱的论点写得滴水不漏，连最敏锐的读者也可能被蒙蔽。但如果在合适的工具和工作流程中加以运用，生成式人工智能就能成为提升法律文本质量、核实准确性与完整性，以及找出论证和分析漏洞的强大助力——无论这些内容出自人还是机器之手。

BriefCatch 现在正以一套完整的法律写作工具重新面世，而不再主要定位为编辑工具。这一转变是由什么推动的？其中有多大程度是为了应对生成式人工智能在法律工作流程中的迅速普及？

生成式人工智能加快了这一进程，但无论初稿由谁或什么来写，这些工具本来就应该整合在一起。

律师需要回答三个相互关联的问题：我的观点表达得好吗？相关法律依据是否支持我的论点？我能从这份初稿中学到什么，以便写好下一份？BriefCatch、CiteCheck、RealityCheck 和 Learning Hub 旨在帮助回答这些问题。一句话可能承载着有力的论点，却让读者费力才能读懂；也可能读起来流畅悦耳，却缺乏依据。

能否让人们用上这些工具也很重要。尽管我职业生涯中的大部分时间都在服务全球规模最大的律师事务所，但我也希望个人执业律师能享有与 Am Law 200 律师事务所相同的写作指导和核查工具。我们的目标是让审视和学习成为律师日常工作的一部分，而不是一年只能在培训研讨会上获得一次的东西。

生成式人工智能可以大幅加快法律文件初稿的撰写速度，但 BriefCatch 正日益聚焦于初稿完成后所发生的事。您认为，在法律人工智能领域，核实与质量控制最终会比内容生成本身更重要吗？ 

是的。我预计，法律人工智能的价值将主要来自对现有初稿的润色、核实和深化。加快写作速度固然很有吸引力，但这并不能帮助你判断哪些论点能引起共鸣、哪些法律依据支持这些论点，或哪些句子在逻辑上存在跳跃。

难点依然存在：面对一段措辞精 polished、引证繁多的文字，你如何判断它是否只是经不起推敲的空中楼阁？

RealityCheck 不仅会确认案件或引文是否存在，还会评估相关法律依据是否真的支持引用它时所要证明的主张。为什么这一区别如此重要？对于人工智能系统和律师来说，哪些类型的错误最难识别？ 

一个案件可能仍然是有效判例，引用也毫无问题，引文甚至与判决意见逐字相符，但该案仍可能无法支持法律文书所提出的观点。

法官写作并非只用简短有力的句子。法院往往会用当事人自己的措辞，详细陈述其论点，然后花上三页逐一驳斥。那句看似完美、适合写进法律文书的话，结果却出自协同意见。类比论证的问题更严重。它们乍看之下可能无懈可击，只有回头细读案情时，你才会发现问题。

因此，RealityCheck 会将被引述的段落与法律文书对该段落的表述进行核对。有时，这只是简单的逐字比对；有时，则需要结合上下文阅读，弄清法院究竟是否真正依据了该段落，还是仅在讨论其他问题时顺带提及。

核验工具也必须清楚自身的局限。有时，对判决的解读存在争议，但并非错误；有时，工具只是无法获取可靠数据。“我无法核实”和“这是错的”是截然不同的说法，律师有权知道自己收到的是哪一种提示，并能直接查看相关原文加以核对。

围绕人工智能在法律领域应用的担忧，大多集中在完全捏造案件上，但引文遭篡改、判决要旨被错误陈述，或援引真实案件来支持其并未支持的主张等更隐蔽的错误，可能更难察觉。人工智能生成的哪些错误最令你担忧？ 

令我担忧的，是那些让资料看起来比实际更能支持论点的错误。虚构案件最终往往会被发现，而细微的歪曲却可能一路蒙混过关。

比如，上诉法院的判决认定，初审法院在满足特定条件时“可以”采取某项措施。草稿却把“可以”改成了“将会”。又或者，引文虽然准确，却悄悄删掉了适用条件。

我也常看到另一种问题：引文准确无误，却被要求承担过多论证。法律文书声称“法院认定”，结果引用的段落其实只是某位法官的一句附带评论，甚至根本不是判决要旨。

因此，逐字核对只是第一步。我们开发 RealityCheck，就是为了判断法律文书是否改变了原文的含义，或夸大了原文的适用范围。公平地说，律师早在人工智能出现之前就会犯这些错误。

在法律写作中，人工智能自动化与人类判断之间应如何划定界限？你认为研究、起草、编辑和核验法律文书的哪些环节应始终由律师负责？ 

我会大致把界限划在文本生成结束、策略制定开始的地方。

我乐于让人工智能协助研究、起草、编辑和核查；它也很擅长找出论证中的薄弱环节。可以用它来集思广益，但案件的整体理论由你决定。哪些内容可以让步、哪些内容不予提及，以及如何在持怀疑态度的法官面前处理不利事实，也都由你决定。这些判断取决于案卷记录、委托人的意愿，以及模型无法全面洞察的风险。

如果现在要投资培养一项技能，我会选择审查能力。律师需要练习追溯某项主张的来源、发现论证中被跳过的推理步骤，并留意建议的修改是否改变了句子的含义。

BriefCatch 也可用于分析对方律师提交的法律文书，查找可疑引证或缺乏依据的法律主张。你认为人工智能驱动的核验会如何改变律师审查和质疑彼此论证的方式？ 

我认为，像我们这样的核验工具会促使对方律师提高专业水准。我们的用户发现对手援引的判例根本无法支持其主张时，会感到一种颇为奇妙的乐趣。

同样的工具也能为你提供有力支持。与其直接称某项论证“毫无根据”，或说某个案件“不适用”，不如指出具体主张，说明被引述的法院实际上作出了什么裁决，并阐明两者的差异为何重要。

但不要把琐碎问题当作武器。引用页码的小错误本身并不足以成为攻击对方可信度的理由。存在争议的解读也不能证明对方不诚实。在回复文件中写入任何内容之前，应把警示视为进一步调查的理由。

同样的标准也必须适用于你自己的法律文书。如果一切顺利，我们看到的将是更公平、更有力的论证，而不是双方的文书都充斥着技术生成的夸大之词。

这个扩展平台将软件与 Learning Hub 和你们的法律写作课程体系结合在一起。为什么要把教育融入产品，而不是只为用户提供功能越来越强大的人工智能编辑工具？ 

因为改进文书和提升律师能力是两个不同的目标，而这两者我们都很重视。“全部接受”或许很诱人，但这并不能让你成为更好的写作者。

试想一个标题写着“因果关系”。如果把它改成解释为何缺乏因果关系的标题，改变的就不只是措辞；这会促使你准确指出法律原则与案情在哪一点上相遇。

因此，我们在提供软件的同时，也提供解释、法律写作名家的范例以及学习中心。一条建议能在提交文件前修改草稿；整套工具则能帮助你将其背后的写作规律内化于心。

BriefCatch 强调，其建议以真实的司法判决和法律文件为依据。随着大型语言模型的能力不断增强，领域专属数据和法律语境对于区分专业法律 AI 与通用 AI 助手，将有多重要？ 

通用模型每有进步，专业产品的门槛就会随之提高。我对此乐见其成。如果一项业务建立在“这些模型永远学不会某些东西”的希望之上，那它就算不上什么像样的生意。

法律领域的专属数据固然重要，但远远不够。最重要的是，你必须真正理解律师和法官如何思考、工作，甚至如何感受。

在法律写作中，让文笔更流畅是最容易做到的。修改是否保留了原意？拟定的标题是否推动了论证？核验工具发现的是重大差异，还是把一种站得住脚的解读误报成了问题？专业产品必须准确作出这些判断。

我们借鉴真实的法律文书和司法判决，因为法律写作有其独特要求。但仅仅称一款产品为专业产品，并不能证明什么。真正经得起时间考验的，是可靠的判断、严格的测试，以及让律师能够核查结果并加以运用的工作流程。

展望未来几年，理想的 AI 辅助法律写作工作流程会是什么样？你认为 AI 主要会成为更出色的起草伙伴、始终在线的审阅与核验层，还是会发展得更加自主？

对我来说，核心是一个始终在线的审阅者，与起草伙伴协同工作，并将重大决策留给律师。

在我设想的未来工作流程中，律师或 AI 修改草稿，系统则跟踪修改的实质内容。如果“某些法院”变成了“所有法院”，就需要重新核查相关依据。如果修改删掉了重要的例外，工具就会提醒律师。只有在修改确实重要时，它才应该发出提醒；否则就保持安静。

提交文件前，律师可以看到核查了哪些内容、哪些问题仍未解决，以及系统在哪些方面无法得出可靠结论。笼统地盖章说文件已经“核验”，其实说明不了多少问题。

许多工作都可以自动化，但最终判断无法自动化。我理想中的律师，不是与机器保持距离、只负责监督机器的人，而是有更多时间决定法律文书该写些什么，也有更多精力把它表达得恰到好处的人。

感谢您带来这场精彩的访谈。想了解更多的读者，请访问 BriefCatch。