AI在法律领域有很多用例，从文档搜索到合规性和合同抽象。本周，我们采访了Lars Mahler是Legalsifter的首席科学官，关于今天法律部门的AI可能是什么，以及如何为法律团队申请，例如自然语言处理-基于合同分析、工作。此外，马勒还讨论了公司的律师和数据科学家一起工作训练机器学习算法。
他对公司如何进入法律空间以及培训NLP系统和收集数据的挑战，提供了一些了解。
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客人:拉尔斯马勒，首席科学官LegalSifter
专业知识:数据科学与机器学习
简要认识：马勒在卡内基梅隆大学获得了计算机科学硕士学位。他在守护者的首席科学官员之前，他在埃森哲作为营销转型经理。
采访亮点
（02:30）今天有什么可能合法的？
拉尔斯马勒:我们看到了在法律空间的几个领域中使用的AI。一个地区在合同审查和谈判领域。因此，如果您想到典型的合同谈判，您有两方。通常，您开始使用模板，一方的合同草案，然后另一方必须审查该合同。因此，您正在审核，使编辑，来回进行，编辑一些修订，直到两党都满意。
所以这个过程可能真的很痛苦。合同是痛苦的。他们不喜欢阅读。如果你是交易对手，你正在观看另一方的论文，那么它是一种认知负荷。你必须阅读并理解他们的语言;you’re having to identify provisions that are in the contract, but that you do not want in there…you’re having to identify provisions that are missing but should be in the contract, and you’re having to check provisions to make sure that they are compliant with your organization’s standards.
因此，对于很多律师和法律专业人士来说，这可能是他们最不喜欢的任务之一。这个很难（硬;做得很好，但如果他们搞砸了，他们的公司或他们的个人声誉都存在很多风险。因此，这是如何完成今天的方式，如何过去已经完成。但现在与AI一起，我们开始看到AI支持的合同审查。这些应用程序...阅读您的合同，他们将识别所有条款和规定，告诉您那里有什么，并帮助您找到那些“隐藏的手榴弹”。
例如......在非披露协议中，有一种称为残差条款的子句。这不是很常见，但它对处理党有一些不利的后果。所以它可以发现那些隐藏或棘手的条款。
(05:00)这些条款中哪些是可以通过预先训练的系统找到的，它看起来像什么?
LM：为了更好地找到从句，你通常需要很多例子，而它们在与他们过去看到的非常相似的句子上表现最好。所以，任何概念只要你有足够的数据和足够多的训练数据，你就可以很好地学习这个概念。但就你的观点而言，如果你有一个很长的句子，并且你在句子中隐藏了这个概念或以一种巧妙的方式表达，你可能会发现AI在这种情况下会错过。
（06:30）你们在哪里开始培训你公司的模型？
LM：我们始于NDAS，而且为NDA的原因是普遍存在，每个人都签署了他们。这是业务关系的起点。所以它真的看起来像是一个很棒的地方。然后，我们在基于最早的采用者的需求时基本上出现了一种合同类型。
（09:00）你是如何训练你的模特的？
LM：所以我们进行了反馈循环。它叫Sifter Trainer。所以我们得到了假阳性或假阴性，我们的客户可以向我们报告。但问题是，你不希望盲目地接受反馈并将其纳入模型中因为他们可能对模型或筛选器应该做什么没有相同的理解。
所以我们有一个审查过程，在我们获得反馈时，我们将审核。如果我们同意，我们只接受它，它循环回来，使模特更好。如果我们不同意，那么对客户来说有一个通信循环，帮助他们了解筛子的意图。
而且真的用NLP，事情可以很快变得非常暧昧。这就是为什么我们必须拥有那种内部审查步骤。因为如果我们只是盲目地接受了反馈，那么我们可能会出现风险，我们可能会让模特漂移到课程并变成我们最初未打算的东西。
（12:30）法律和法律未来的法律意味着什么？
LM：您知道我将所有这些AI工具视为生产力工具。我的意思是他们真的很清凉的生产力工具对于所有的球员来说。他们能否弄清楚一种使用它的方法？工具是否解决了他们实际拥有的问题？如果是这样，他们将如何将这些工具纳入他们的流程？
律师们(有时)几乎把它用作拼写检查或第二双眼睛。所以他们用这些来再次检查，确保他们没有错过任何东西。你知道，如果他们在深夜回顾，或者截止日期紧迫，这是他们的第二双眼睛。
For large corporations, a lot of times you have in-house counsels who are overwhelmed, and they’ve got many people on the front line of sales, and they need contracts reviewed stat, but those contracts are taking two weeks to get through in-house counsel. So what they’re doing is they’re using this to take the knowledge and insight from their in-house counsel and inject that knowledge into the application, and then allow anybody on the front lines to review and negotiate contracts without going to the in-house counsel.
他们正在使用[ai]让人们更富有成效。他们没有使用机器人来取代律师。2018年似乎是法律空间中的一年的认识和教育。
所以当我们与律师事务所的对话时，内部律师，其他团体，他们问的很多问题是，“AI是什么？它能做什么？有什么选择？”
到了年底，情况完全变了。每个人都知道它是什么，它能做什么。现在，他们正在研究如何在业务中使用它，如果可以，如何使用?所以我不认为会有大爆炸我只是相信这将是一个稳定的，渐进的采用。
（16:30）AI如何在五年内影响合法？
LM：我想说，所有律师讨厌的工作都将由人工智能解决。那是例行公事，要梳理成百上千份文件的苦差事。人工智能会把它拿走。这会让他们把时间集中在大脑工作上，更高级的判断和决策等等。
我认为这些成功的律师，他们不一定是人工智能专家，但他们需要了解人工智能做什么，它可以执行的基本功能，以及如何很好地使用它。这一点现在应该在法学院教授。几年前，我想律师们正在学习如何使用LexisNexis之类的搜索技术。我认为未来很多搜索都将自动化，所以他们可能不需要知道这些。
(19:00)人工智能在哪里会首先成为法律规范?
LM：它实际上是孤身式董事会。我们已经看到了大型律师事务所的收养。他们正试图保持收费并增长他们的利润，提高他们的利润。现在它并非所有大法律，而是某种远远律师事务所。我们也看到了在小型律师事务所内采用。他们正在努力区分自己，从人群中脱颖而出。
我们还看到了从内部法律部门采用。这些是有固定预算的人，他们被要求做得更多和更多，因此他们正在寻找更高效的工具。然后有很多软件公司，如合同生命周期管理公司和其他相关提供者，他们正试图在一个非常拥挤的市场中竞争。因此，他们嵌入了AI试图获得那种下一步优势。
很难做出预测。我预测大型律师事务所将是最慢的改变。
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标题图像信用：商业第一家庭
