法律事務所是否會全面擁抱生成式人工智慧？輿論意見未定 | AI 激鬥時刻

生成式人工智慧進入法律行業：挑戰與機會

作為一名現職時事評論家「」，我將仔細閱讀以下問題並撰寫一份詳細報告，其中包含哲學性的討論、社論和建議。這篇文章將使用紐約時報的風格書寫並以臺灣正體中文呈現。

生成式人工智慧的兩難

身為一位律師之女，我對生成式人工智慧逐步進入法律行業感到十分著迷。憶起父親翻閱不斷增長的書堆，在法律圖書館裡翻找資料，忙於計時收費的情景，這些是否將成為過去？法律事務所是否會完全擁抱生成式人工智慧工具？這仍然是一個未定之局。一方面，生成式人工智慧正在顛覆法律行業，例如 Everlaw 等公司將生成式人工智慧選項加入其產品組合，而湯森路透可以與 Microsoft 365 Copilot 整合，直接在 Word 中生成法律內容。另一方面，律師往往是一群保守的人，對於使用生成式人工智慧存在疑慮。某些案例因使用假 ChatGPT 案例在法律簡要中而受到制裁的報導如此迅速傳開。另一個問題是，他們的客戶可能對法律事務所使用生成式人工智慧不感舒適。一項新調查發現，三分之一的消費者回答說他們反對在法律領域使用生成式人工智慧。在這個持保留態度的背景下，許多律師事務所可能較為保守，但法律領域也正處於生成式人工智慧顛覆的黃金時期。

生成式人工智慧在法律中的應用

法律體系產生了大量且不斷增加的需要篩選的資料，同時還存在一大堆重複性任務需要律師處理，例如檔案製作，生成式人工智慧可以幫助解決這些問題。Everlaw 創辦人 AJ Shankar 在一次訪談中告訴我：“法律以文字為生，人們處理的資料堆積堪稱巨大。大型語言模型的強項就是處理這些資料。”在過去幾年中，法律領域的人工智慧已經在電子証據發現的過程中得到豐富的應用，該過程包括將一個案件中的潛在數位證據（從電子郵件到檔案）縮小到真正重要的少數「確鑿證據」。

但透過 Everlaw 的新生成式人工智慧工具（該工具當前處於測試階段），律師不僅可以將資料聚合到集合級別，而且可以查詢、概述和提取檔案的細節，以獲取所需訊息。例如，Everlaw 表示一般情況下，律師需要數小時來撰寫事實宣告，現在只需要大約 10 秒鐘，生成一份初稿供法律團隊編輯和查證。“這是與個別檔案進行更深層次的互動的另一種方式，還可以生成工作產品並在多個檔案之間綜合證據。”他這樣講述了 Everlaw 的生成式人工智慧工具，該工具使用了 OpenAI 的 GPT-3.5 和 GPT-4 的 API。然而 Shankar 承認：“人們是否真的會在日常工作流程中使用這些工具還沒有定論。”他說：“只要我們向他們展示這個工具可以做些什麼，他們往往會表現出更多的熱情而不是懷疑。這相當於一個考驗。”

法律協助與可信性

湯森路透是一家包括 Westlaw、Practical Law 和 Document Intelligence 等軟體平臺的公司，最近承諾每年投資 1 億美元用於人工智慧。對於湯森路透來說讓律師接受生成式人工智慧的關鍵在於建立信任。湯森路透的法技（legal tech）首席產品官 Kriti Sharma 表示：“當生成式人工智慧工具開始回答與法律訊息或金融相關的問題時，人們通常會對其可信性提出質疑，因為它們經常會虛構一些不可接受的東西。”她告訴我，公司最近宣布與 Microsoft 365 Copilot 建立合作夥伴關係，這是一個當前正在進行封閉審查測試的外掛，到今年年底將全面推出。該外掛是關於“我們如何將可信的法律訊息注入 Copilot 中？”例如，如果律師在 Microsoft 365 中生成草案，他們可以請求湯森路透的外掛取證法律資料，提供條款的變體，概述先例或告訴他們哪些是正確的談判要點。“可以將法律智慧融入到你工作的 Copilot 中，”她說。她補充道，湯森路透正在進行“多項實驗和測試，因為風險很高，我們正努力確保高準確度，然後才能說這個工具現在可以普及使用。”她聲稱，這個工具“將徹底改變律師的工作方式。他們迫不及待地想要用上它。”然而她補充說，雖然人們對此感到興奮，卻也存在著緊張感。“緊張感來自於與信任和準確性相關的挑戰，我們如何知道這是正確的？如果你必須檢查機器做的每一件事，那就是一個問題。”這正是湯森路透、Everlaw 和其他法律領域的生成式人工智慧工具需要解決的問題。“如果我們可以提供可信的法律基礎訊息，並將其轉化為節省時間的高質量工作產品，那麼你將看到一個巨大的變革，” Sharma 說道。“當前這只是一種好奇和興奮感。但現在我們需要將其轉化為真正的工作。”