EvenUp：自動化個人傷害賠償案件的平臺
在美國每年有數百萬個個人傷害案件得到和解，只有極少數會進行審判，但絕大部分都被隱藏起來。這讓律師猜測他們應該提出什麼樣的賠償價格，往往導致受害者得到過低的賠償金。這就是導致 Rami Karabibar 成立 EvenUp 的原因，這是一家使用人工智慧生成法律檔案來評估傷害案件的新創公司。這個面向法律領域的平臺試圖利用基礎案例檔案，包括醫療記錄、警方報告和帳單，建立爭取提議賠償的信函。
平衡個人傷害案件的遊戲規則
Karabibar 表示：“我們的使命是在個人傷害案件中平衡遊戲規則。”他之前在私募股權、風險投資和風險投資支援的初創企業中工作過。Karabibar 與 Ray Mieszaniec 共同創立了 EvenUp，Mieszaniec 是一位創業家，他的父親因為被參與警方追逐的車撞而永久殘疾。Mieszaniec 的家庭只獲得這種事故的平均賠償金額的 10% — 部分原因是他們的律師不知道合適的賠償金額應該是多少。EvenUp 的目標是解決各種型別的個人傷害案件，包括汽車事故、警察暴力、兒童虐待甚至自然災害。為了實現這一目標，Karabibar、Mieszaniec 和 EvenUp 的第三位聯合創始人 Saam Mashhad（一名前訴訟律師）建立了一個私人解決方案的資料庫，包括數十萬份醫療記錄，並訓練 AI 根據每個案件的詳細訊息估算公平賠償。
自動生成需求套餐
EvenUp 的平臺從檔案中提取相關的訊息，並將其組織成模板化的“需求套餐”，其中闡述了個人傷害索賠的法律和事實依據，並包括對賠償的要求。EvenUp 的平臺被設計為律師、助理律師和律師事務所的自助服務解決方案，從提取原始檔案的摘要和副本到最佳化受傷法律的醫療摘要。Karabibar 表示：“我們看到的檔案和案例越多，我們就越擅長準備需求套餐，進一步提高案例結果，減少成本。EvenUp 從從提取原始檔案的資料到估價，再到生成最終的需求套餐，比其他 AI 助手更深入地介入了法律工作流程，並且準確度更高。”
AI 技術的潛在問題
EvenUp 募集了 $50.5 百萬美元的投資，其估值達到 3.25 億美元。Bessemer Venture Partners 領導了最新一輪 B 輪融資，Bain Capital Ventures、Behance 創始人 Scott Belsky 和法律科技公司 Clio 也參與其中使 EvenUp 的總融資額達到 6,500 萬美元。然而由於自動化技術的潛在問題，例如偏見和隱私等問題，一些人對 EvenUp 的成功感到懷疑。
隨著一些公司利用人工智慧技術自動製作法律檔案，包括 Lawyaw 和 Atrium，EvenUp 執著於個人傷害領域，並打算簡化索賠程式。但是隨著 AI 技術的進一步深入，偏見問題成為重要議題。基於偏見資料訓練出的算法可能會加重現有的不平等和不公平現象。因此 EvenUp 的 AI 可能會因資料不平衡而推薦人工高或低的個人傷害賠償金額。
此外 EvenUp 沒有透露其用於培訓 AI 的醫療和個人傷害檔案來源，也沒有透露它是否採取措施通知這些記錄的原始所有者。更重要的是：EvenUp 的技術是否如宣傳的那麼好，也值得懷疑。正如 AI 效應的總體結論所示，即使是今天最好的人工智慧算法也遠遠不完美。EvenUp 的客戶應該考慮這些問題，但從他們採用 EvenUp 的行動來看，他們並不太擔心。
將來的前景
EvenUp 的目標是將檔案生成功能應用於自訴和訴訟階段，定制每個公司、司法管轄區和案件型別的檔案生成。Karabibar 認為，EvenUp 最終將能夠處理個人傷害法律工作流程中 70% 的關鍵檔案。
Karabibar 表示：“我們即使在動盪的經濟時期也處於良好的發展位置，我們相信隨著時間的推移，我們的產品將只會變得更加重要。隨著生成 AI 的出現，在法律檔案製作方面已經出現了根本性的變革。從從提取原始檔案的資料到估價，再到生成最終的需求套餐，EvenUp 比其他 AI 助手更深入分析了法律工作流程，並且準確程度更高。法律專業人員需要迅速適應這種變化，與更懂技術的競爭對手競爭。”
結論
盡管 AI 技術已經在自動化法律檔案製作方面進行了大量的工作，但人工智慧的透明度和公正性問題仍然是一個重大的議題。即使在 EvenUp 聲稱其平臺能夠深入法律工作流程、準確分析法律要素時，我們仍然需要對 AI 技術進行更深入的研究。若在未來進行了細致的研究之後， EvenUp 成爲專業律師們經常使用的自助工具，那麼這項技術還將爲客戶節省費用，提高他們的案例結局，爲個人訴訟帶來的可及性提供了新的途徑。
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