🖋️歡迎收看 Lawsnote 第 02 期法律科技新聞摘要彙整
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1. 公司法務和律所的重大變化即將來臨！
最近，ACC 和 Everlaw 進行的一項調查揭示了有關內部法律專業人士及其對外部律所依賴的未來的一些突破性見解。
58% 的公司法務人員希望通過使用生成式 AI 減少對外部法律事務所的依賴，這表明法務團隊正朝著更具自足性的方向發展，並配備了足以應付挑戰的技術。 23% 的受訪者已經在日常工作中使用生成式 AI，而 67% 的人計劃很快以某種形式採用它。這一趨勢展示了法律行業對創新的強烈認可，在職業發展方面，35% 的公司法務人員認為，減少對律所的依賴將顯著影響他們的角色，這可能會導致法律團隊的技能組合和職責發生重大變化。
調查指出，未來對律所外包的工作可能會重新分配，尤其是在例行流程任務方面，許多公司法務預計將這些任務轉移到內部管理，這可能會影響依賴處理低價值法律服務的律所的收入來源。然而需要注意的是，公司法務作為重要的“風險分配功能”，複雜和高風險的法律事務仍可能會外包給律所來吸收法律風險。
資料來源：58% of Inhousers ‘Expect Reduced Reliance’ On Law Firms – Artificial Lawyer
2. 英國律所 AG 證明 LLM 也可以進行盡職調查（Due Diligence）！
英國律師事務所 Addleshaw Goddard（AG） 成功證明，大型語言模型（LLM）在像盡職調查這樣複雜的法律任務中表現出色，挑戰了過往認為此類任務過於龐大和複雜，無法使用生成式 AI 的假設。此前大多數法律科技解決方案依賴於傳統的機器學習和自然語言處理技術。然而，AG 展示了如果採用正確的方法，LLM 可以達到很高的準確性，與傳統方法相媲美。
這一突破對法律行業，尤其是在盡職調查領域具有重要意義。盡職調查涉及大量文件和複雜的法律問題，AG 的發現表明，LLM 不僅可以匹敵傳統的機器學習和自然語言處理方法，甚至在某些情況下超越它們，尤其是當靈活性至關重要的定制任務時。LLM 的優勢在於它們能夠動態添加新的條款，並進行風險查詢分析，這在傳統系統中依賴預訓練概念的情況下難以實現。
這項研究標誌著使用生成式 AI 進行法律工作的重大進展，為更快、更具成本效益的解決方案提供了可能，而不必犧牲準確性。
3. Steno 針對律師推出生成式 AI 逐字稿轉錄
Steno 所推出的 Transcript Genius 是一款專為法律專業人士設計的創新工具，通過自動化逐字稿分析來提高工作效率，其中關鍵功能包含：
- 客製化摘要：產生專注於指定方面的客製化摘要，不必費力瀏覽無關的資訊。
- 多重逐字稿分析：可以同時關注並發現多個逐字稿中的不一致和關鍵證據。
- 對話式介面：使用簡單直覺的聊天介面，使用者可以提出問題與獲得摘要，並從中得到訴訟策略建議。
- 連結引用：每個 AI 產生的回應都包含可以點擊的引用，以便於驗證資訊。
隨著技術的進步，我們可以預見到法律行業將會有更多類似 Transcript Genius 的創新工具出現，這些工具進一步促進法律服務產業的發展，未來提供法律服務的方式將有重大改進，對行業的發展是一個重大的啟示。
資料來源：Steno To Offer Lawyers GenAI Transcript Analysis – Artificial Lawyer
4. 美國聯邦交易委員會對 DoNotPay 的裁罰顯示出更大的社會問題...？
你是否還記得曾經火紅的 AI 法律服務的 DoNotPay 呢？DoNotPay 主打幫助用戶解決各種法律問題，最為出名的是提供交通罰單爭議諮詢。近日美國聯邦交易委員會（FTC）開出 193,000 美元罰單，原因是 DoNotPay 未能兌現其承諾。然而真正的社會性問題應在於，法律界的保護主義嚴重限制了 AI 在法律領域的發展，讓普通人難以獲得實惠的法律服務。
DoNotPay 的案例反映了當今社會的現狀：法律成本高昂，普通民眾無法獲得可負擔的法律服務。科技和外部投資進入法律市場，有可能讓法律服務變得更加親民和可負擔，以協助民眾解決法律問題。
FTC 或許可以採取更積極的行動，例如與美國律師公會對話，同時鼓勵使用 AI 技術來提升法律服務效率，如此一來更多人就有機會以合理的成本解決他們的法律需求。
資料來源：FTC Sanctions Vs DoNotPay Miss The Bigger Problem – Artificial Lawyer
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