Harvey
Harvey начинает партнерство с OpenAI для создания специализированной модели для юридических работников.
За последний год компания Harvey зарекомендовала себя как безопасная платформа генеративного ИИ для специалистов в области права, налогов и финансов. Команда выросла до более чем 100 человек, выручка в 2023 году увеличилась более чем в 10 раз, а объем привлеченного финансирования в рамках раунда Серии B составил 80 млн долларов при оценке компании в 715 млн долларов.
Недавно Harvey заключила партнерство с OpenAI для создания специализированной модели прецедентного права. Это позволило Harvey внедрить ИИ-системы, которые помогают справляться с задачами, требующими сложного логического мышления, глубоких предметных знаний и возможностей, выходящих за рамки одного запроса к модели, — такими как составление документов, ответы на вопросы по сложным судебным спорам и выявление существенных расхождений между сотнями контрактов.
Переосмысление возможностей больших языковых моделей (LLM) в юридических технологиях
Компания Harvey была основана Уинстоном Вайнбергом (Winston Weinberg), юристом с опытом работы в сфере антимонопольного законодательства и судебных разбирательств с ценными бумагами, и Гейбом Перейрой (Gabe Pereyra), исследователем ИИ, ранее работавшим над большими языковыми моделями (LLM) в Google Brain и Meta. Они увидели возможность использовать LLM для синтеза информации и ее предоставления юристам для анализа.
«Как транзакционная работа, так и судебные разбирательства становятся все более сложными: при международном слиянии приходится изучать сотни тысяч контрактов, а для судебного процесса — миллионы электронных писем», — пояснил Вайнберг. Благодаря тому, что ИИ помогает синтезировать документы, юристы могут тратить меньше времени на просмотр и составление юридических текстов и больше — на принятие решений и помощь клиентам.
Ранним подтверждением этой идеи стал момент, когда Вайнберг и Перейра взяли из сабреддита r/legaladvice вопросы, связанные с арендой жилья, и использовали GPT‑3 для генерации ответов, которые они показали юристам. «По 86 вопросам из 100 юристы сказали, что просто отправили бы ответ клиенту без каких-либо правок, — рассказал Вайнберг. — Это был момент озарения».
Создание первой специализированной модели прецедентного права совместно с OpenAI
Для исследований в области прецедентного права команда Harvey представляла себе инструмент, в который можно было бы скопировать и вставить вопрос клиента, а модель выдала бы исчерпывающий ответ со ссылками на все источники. Сначала они попробовали очевидные методы: дообучение базовых моделей через публичные API и создание систем поисково-дополненной генерации (RAG). Но они столкнулись с ограничениями при столь уникально сложном и открытом сценарии использования.
«Если вы используете только поиск (retrieval), вы можете ответить на очень простые вопросы в областях права, в которых вы на самом деле не являетесь экспертом, но для большинства юристов это не слишком полезно», — пояснил Вайнберг. «В исследованиях прецедентного права вы ищете аргументы для своей позиции, а это сделать гораздо сложнее».
Базовые модели обладали хорошими способностями к логическому выводу, но им не хватало знаний, необходимых для юридической работы. Поэтому Harvey решила объединить усилия с OpenAI для создания кастомно обученной модели, которая позволила бы внедрить новые знания и методы их обработки в базовые модели.
«Ни одна из этих проблем не имеет готового решения», — отметил Перейра. «Многое сводилось к совместной работе: наши юристы объясняли, как устроены исследования прецедентного права, наши исследователи показывали сделанные наработки, а специалисты OpenAI помогали нам понять, какие рычаги мы можем использовать для решения задачи».
Harvey и OpenAI работали вместе над обеспечением необходимой глубины контекста, начав с прецедентного права штата Делавэр, а затем расширив базу до всех прецедентов США. Они добавили объем данных, эквивалентный 10 миллиардам токенов, чтобы обеспечить работу специализированной модели прецедентного права.
Достижение высокой релевантности и точности результатов со ссылками на источники
Для тестирования модели прецедентного права Harvey сотрудничала с 10 крупнейшими юридическими фирмами. Юристам предоставлялись результаты работы специализированной модели в сравнении с результатами GPT‑4 по одному и тому же вопросу. Они были удивлены тем, насколько сильной оказалась реакция.
«В 97% случаев юристы отдавали предпочтение выводам модели прецедентного права, — сказал Вайнберг. — Как правило, это было связано с тем, что ответ получался более полным и развернутым. Он учитывал все нюансы поставленного вопроса и охватывал больше релевантных прецедентов».
Сокращение галлюцинаций было одной из главных мотиваций Harvey для создания собственной модели, и инвестиции оправдали себя. «Модель прецедентного права не только не выдумывает судебные дела, но и подтверждает каждое предложение конкретным прецедентом, на который ссылается», — подчеркнул Вайнберг.
По мере внедрения этой возможности для все большего числа пользователей Harvey с нетерпением ждет возможности изучить другие варианты применения модели прецедентного права, такие как составление юридических заключений и ходатайств или помощь юристам в понимании того, как прецедентное право различается в разных юрисдикциях.
Разработка с учетом нового поколения LLM
Перейра дал следующий совет другим основателям, работающим в сфере ИИ: «Не создавайте продукт под текущие возможности сегодняшних моделей — ориентируйтесь на то, какими эти модели будут завтра. Беритесь за решение более сложных задач, чтобы с выходом новых, улучшенных версий моделей эти проблемы не решались сами собой как побочный эффект».
Каковы следующие цели Harvey? Один из фокусов компании — агенты, то есть объединение нескольких вызовов моделей в единый рабочий результат. Это упростит пользовательский интерфейс и сократит объем промпт-инжиниринга и ввода текста, который требуется от пользователей.
Видение компании заключается в том, чтобы Harvey выступал в роли надежного члена команды. «Объем юридической работы растет, и младшие юристы тратят бесчисленные часы на сложную, но рутинную работу, — сказал Вайнберг. — Наша задача не только в юридической сфере, но и во всех профессиональных услугах — взять на себя рутинные задачи, чтобы специалисты могли посвятить свое время взаимодействию с клиентами».
«Это были передовые исследования, — заявил Перейра. — Нам нужен был партнер, готовый инвестировать ресурсы в эксперименты с чем-то совершенно новым. Мы рассмотрели все варианты, но довериться созданию специализированной модели могли только OpenAI».
«Это были передовые исследования. Нам нужен был партнер, готовый инвестировать ресурсы в эксперименты с чем-то совершенно новым. Мы рассмотрели все варианты, но довериться созданию специализированной модели могли только OpenAI».
Хотите узнать больше о ChatGPT для бизнеса?
Истории других клиентов
1 апр. 2024 г.
28 мар. 2024 г.
Полный текст статьи читайте на OpenAI
