Là con gái của một luật sư, tôi đã bị cuốn hút bởi sự tiến bộ không ngừng của trí tuệ nhân tạo tạo ra vào ngành luật. Ký ức về Ba tôi đào qua những đống giấy ngày càng lớn, lục lọi trong những cuốn sách trong thư viện pháp luật, phụ thuộc vào giờ làm việc tính theo giờ lập hóa đơn — liệu tất cả những điều đó có trở thành những hiện vật cổ xưa khi các công ty luật hoàn toàn đón nhận các công cụ gen AI?
Tòa án vẫn chưa có quyết định về điều đó. Một mặt, gen AI đang làm lay chuyển ngành công nghiệp luật, với các công ty như Everlaw thêm các tùy chọn vào danh mục sản phẩm của họ, trong khi Thomson Reuters có thể tích hợp với Microsoft 365 Copilot để tạo nội dung pháp lý trực tiếp trong Word.
Tuy nhiên, người luật sư thường có xu hướng thận trọng — và trong trường hợp này, luật sư có lẽ nên thận trọng, khi các tiêu đề như “Luật sư New York bị phạt vì sử dụng các vụ án giả mạo của ChatGPT trong bản tóm tắt pháp lý” trở nên truyền cảm hứng. Một vấn đề khác là khách hàng của họ có thể không cảm thấy thoải mái khi các công ty luật sử dụng gen AI — một cuộc khảo sát mới cho thấy rằng một phần ba người tham gia khảo sát từ phía người tiêu dùng cho biết họ phản đối bất kỳ việc sử dụng gen AI nào trong lĩnh vực pháp lý.
Tuy nhiên, trong khi nhiều công ty luật có thể mang đậm phong cách cổ điển, cảnh quan pháp lý cũng đã sẵn sàng để bị chấn động bởi trí tuệ nhân tạo tạo ra. Hệ thống pháp luật tạo ra một lượng dữ liệu lớn và không ngừng tăng lên để tìm kiếm, trong khi cũng có rất nhiều nhiệm vụ lặp lại mà các chuyên gia pháp lý phải đối mặt — như việc sản xuất tài liệu — mà gen AI có thể giúp đỡ giải quyết.
“Pháp luật tồn tại và mất đi dựa trên văn bản… và những đống cỏ khô [của dữ liệu] mà mọi người phải xử lý là rất lớn,” AJ Shankar, người đã thành lập Everlaw vào năm 2011, nói với tôi trong một cuộc phỏng vấn cách đây vài tuần. “Nó đơn giản là quá phổ biến và đó là điểm mạnh của những mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) này — đó là điều họ làm đặc biệt tốt.”
E-discovery pháp lý là một lĩnh vực đầy triển vọng cho trí tuệ nhân tạo
Shankar nói rằng quy trình pháp lý của e-discovery — liên quan đến việc lấy một lượng lớn tài liệu chứng cứ kỹ thuật số tiềm năng trong một vụ án, từ email đến tài liệu, và cô đọng nó lại thành một phần trăm nhỏ của dữ liệu chứng cứ có thực sự ý nghĩa — đã trở thành một lĩnh vực đầy triển vọng cho trí tuệ nhân tạo trong những năm gần đây.
Nhưng với gen AI mới của Everlaw hiện đã có sẵn trong phiên bản beta, luật sư có thể vượt ra ngoài việc gom nhóm dữ liệu ở mức tổng hợp để truy vấn, tóm tắt và trích xuất thông tin từ các tài liệu để lấy những gì họ cần. Ví dụ, công ty cho biết trong khi thường mất vài giờ đồng hồ cho một chuyên gia pháp lý để soạn thảo một tuyên bố sự thật, thì giờ đây điều đó có thể xảy ra trong khoảng 10 giây, mang đến cho các nhóm pháp lý một bản thảo sơ bộ để chỉnh sửa và kiểm tra sự chính xác.
“Đây là một cách tương tác rất sâu với các tài liệu cá nhân khác nhau, và sau đó còn việc tạo ra sản phẩm công việc và tổng hợp chứng cứ từ nhiều tài liệu khác nhau,” ông nói về các công cụ gen AI của Everlaw, sử dụng các API của GPT-3.5 và GPT-4 của OpenAI. “Điều đó là điều mà nó làm mà các công cụ trước đây của chúng tôi hoàn toàn không làm được.”
Tuy nhiên, Shankar thừa nhận rằng “tòa án vẫn chưa có quyết định” về việc liệu và cách mà luật sư sẽ thực sự sử dụng các công cụ trong quy trình làm việc hàng ngày của họ. “Tôi sẽ nói rằng có nhiều sự hứng thú hơn là sự hoài nghi khi chúng tôi chỉ đơn giản là cho họ thấy sản phẩm này hoạt động thế nào,” ông nói. “Đây là một cách kiểm tra thực sự.”
Một trợ lý pháp lý
Thomson Reuters, bao gồm các nền tảng phần mềm như Westlaw, Practical Law và Document Intelligence, gần đây đã cam kết đầu tư 100 triệu đô la hàng năm vào trí tuệ nhân tạo. Đối với TKriti Sharma, giám đốc sản phẩm chính cho công nghệ pháp lý tại Thomson Reuters, việc đưa luật sư tham gia vào việc sử dụng gen AI hoàn toàn liên quan đến sự tin tưởng. “Thường có một câu hỏi về sự tin tưởng khi các công cụ trí tuệ nhân tạo tạo ra bắt đầu cố gắng trả lời các câu hỏi về thông tin pháp lý hoặc tài chính — chúng thường tạo ra những thứ không thể chấp nhận,” cô nói.
Cô nói với tôi rằng mối quan hệ hợp tác mới được công bố gần đây giữa công ty và Microsoft 365 Copilot — một plugin hiện đang trong quá trình xem xét beta đóng, nhưng sẽ được triển khai hoàn toàn trước cuối năm — là về “làm thế nào chúng ta có thể đưa thông tin pháp lý đáng tin cậy vào Copilot?”
Ví dụ, nếu các luật sư đang tạo bản nháp trong Microsoft 365, họ có thể yêu cầu plugin của Thomson Reuters xác minh dữ liệu pháp lý, đưa ra biến thể của một điều khoản, tóm tắt một tiền lệ hoặc cho họ biết điểm đàm phán đúng. “Hãy tưởng tượng như thông tin pháp lý đang đổ vào Copilot, nơi bạn làm việc,” cô nói, thêm rằng Thomson Reuters đang “tiến hành một số thí nghiệm và kiểm tra hiện tại, vì mức độ thách thức rất cao — chúng tôi đang làm việc để đạt được một ngưỡng độ chính xác khá cao trước khi chúng tôi có thể nói rằng điều này đã sẵn sàng cho sự sử dụng rộng rãi.”
Cô khẳng định rằng công cụ này “tự bản chất sẽ thay đổi cách luật sư làm việc. Và tôi nghĩ họ không thể đợi.”
Sự phấn khích — và cũng có sự lo lắng
Tuy nhiên, trong khi có sự phấn khích, cũng có sự lo lắng, cô thêm. “Sự lo lắng đến từ những thách thức về sự tin tưởng và tính chính xác, như làm thế nào bạn biết điều này là đúng? Nếu bạn phải kiểm tra mọi thứ mà máy đã làm, điều đó là khó khăn.”
Đó là vấn đề mà Thomson Reuters, Everlaw và bất kỳ công cụ gen AI nào khác trong lĩnh vực pháp lý phải giải quyết.
“Nếu chúng ta có thể đưa vào thông tin đáng tin cậy dựa trên các sự kiện pháp lý, và chúng ta có thể biến nó thành một sản phẩm công việc chất lượng cao giúp tiết kiệm thời gian cho mọi người, đó là lúc bạn sẽ bắt đầu thấy một sự thay đổi lớn,” Sharma nói. “Hiện tại, nó có vẻ như là sự tò mò và phấn khích. Nhưng bây giờ, chúng ta cần biến nó thành công việc thực sự.”
