人工智能机器学习法律领域的人工智能工作流程仍在进行中

法律专业人士一致认为，人工智能和其他技术的使用可以提供更有效的方法来帮助在发现过程中清除特权和敏感文件，但这些方法在历史上发展缓慢的行业中的流行程度和速度仍有待观察见过。

安东尼戴维斯在 10 月份美国律师协会网站上发表的一篇文章中解释说，法律专业人士目前使用人工智能有六种方式。这些包括电子发现或电子发现;专业自动化;法律研究;文档管理; 合同和诉讼文件分析和生成;和预测分析。

戴维斯写道，电子发现是人工智能在法律中的首次使用，并且已经确立。与由律师和律师助理执行时相比，它能够以更少的成本，更快地识别大量文件并识别与搜索标准相关的文件，并且通常更准确。

引入法律技术

Munger Tolles & Olson 的电子发现顾问 Bobby Malhotra 表示，公司正在花费大量资金来确保只有适当的个人才能看到他们所谓的“秘密”文件。

“想象一个模型，它可以帮助你在诉讼之前的普通业务过程中对这些文件进行分类和组织，”马尔霍特拉在 3 月 11 日由软件公司 Text IQ 主持的小组讨论中说。“我只是认为这个概念非常吸引人，随着工具和工作流程随着时间的推移而改进，你会在未来看到更多这样的东西。”

在纽约南区担任美国地方法官长达 23 年的法官安德鲁·佩克(Andrew Peck)在小组讨论中指出，虽然法院不会决定律师是否可以使用某些技术，但它需要“合理性和相称性”在发现过程中。

“如果你是第一个在法庭上采用[新技术]的不幸或幸运的人，请务必解释你在做什么，技术在做什么，以及为什么结果......是合理的，”佩克说。

Peck 补充说，能够清楚地解释某个工具的工作原理，例如将其与更广为人知的技术进行比较，这一点很重要。例如，预测编码，也称为技术辅助审查，使用机器学习根据先前的审查决定显示可能的相关文档。这样的过程可以描述为类似于潘多拉如何根据听众先前的偏好来选择歌曲。

当想要引入新技术时，法律专业人士必须为更保守的同事或顾问提前计划，eDiscovery AstraZeneca 的主管 Josh Kreamer 在讨论中补充道。

“这不是，‘他们认为它有效吗?他们认为它会省钱吗?他们认为它是否合理?他们用起来舒服吗?” 他解释道。“我们当然会关注市场的重心在哪里。......我们不想成为豚鼠，但我们愿意成为技术前沿。”

变革运动?

根据法律组织管理咨询服务公司 Altman Weil 的一项研究，大约 82% 的行业领导者表示，技术取代人力资源是一种永久性趋势。这份名为“转型中的律师事务所”的报告于 2020 年 3 月和 4 月进行，对 794 家美国律师事务所的管理合伙人和主席进行了调查。

大约 29% 的人报告说，客户使用技术工具来减少对律师和律师助理的需求目前正在从他们的公司抢走业务。另有 57% 的人将此称为潜在威胁。

Altman Weil 的调查发现，大约 54% 的公司正在使用技术工具来替代人力资源。对于这些公司，大约 37% 的人表示这导致公司业绩显着改善，而 6% 的人表示没有。其余 57% 的人表示现在下结论还为时过早。

“客户将重新推动定价优惠、可预测的预算、更高效的人员配备、更复杂地利用首选技术、更好地与目标和指标相关的沟通以及创造成功成果的新战略，”该研究指出。“......一些公司一直是快速行动者，但法律实践的整体变化速度有时似乎非常缓慢。”

当律师事务所希望识别特权信息或不应披露的文件时，使用运行良好的人工智能至关重要。虽然 AI 工具 80% 的成功率在某些情况下可能会成功，但在查看特权文档时这是不可接受的。

“如果我去找 [总法律顾问] 说，如果我们在工作流程中使用人工智能，你的 20% 的特权文件将被生成，我敢说 GC 会说，‘鲍比，谢谢你，但不，谢谢， ' 甚至可能在此过程中使用一些脏话，”马尔霍特拉说。

对已结案的案例进行概念验证是测试 AI 工具的好方法，法律专业人士应该寻找它们来识别人类登录的 98% 或 99% 的文档。

Peck 解释说，在案件中筛选的数据量每年都在增加，人工智能可以帮助使发现过程更实惠。

Malhotra 指出，人类仍将是这一过程的重要组成部分，尽管他们可能需要不同的技能组合。引导人工智能流程的技术专家和了解特权法灰色地带的个人可能非常宝贵。

小组成员认为，客户与法律技术公司和提供商之间可以帮助调整分类模型的合作对于推动人工智能在法律领域的发展至关重要。

“就未来而言，老实说，我认为天空只是特权和敏感文档 AI 工作流程的极限，”马尔霍特拉说。“我认为它们几乎可以用于每个行业和每个垂直领域，以帮助解决一些最具挑战性的信息治理问题。”