2024法律人工智能策略报告

今天的合法AI策略有哪些机会和陷阱？ JornVanysacker 创始人兼联合首席执行官，Henchman 有些事情是AI不擅长的。例如幽默。我们问AI他对我们的精神动物SteveLit有什么看法，但他就是不真正明白... 幸运的是，有很多人工智能有意义的用例，如果律师事务所和法律团队不实施和采用法律技术，他们就会错过这些用例。在去年的炒作中，许多律师的任务是弄清楚AI可以为他们做些什么。有一次，我们的大多数演示会议都以“向我展示你的人工智能”这个问题开始。然而，领先的公司现在越来越明白，如果人工智能本身没有与实施人工智能有意义的用例相关联，它本身就不会发挥作用。现在我们注意到，律师和创新团队首先要确定他们想要解决的问题，然后制定战略。这意味着知识和创新管理成为法律行业人工智能难题的重要组成部分。 但是，坚实的人工智能战略是什么样的，全球律师事务所如何定义它？常见的障碍是什么？它如何适应整体业务战略？一些公司更喜欢观望，以找出哪些工具和创新最终会坚持下去，但是他们有什么风险呢？为什么他们应该开始将法律数据视为石油，将LLM视为炼油厂，将AI视为必要的实用程序？ 我们自己没有回答这些问题，但我们联系了业内最优秀的人，听取了他们的观点（剧透：没有一刀切的法律AI策略）。ChatGPT的观点至少比我们询问他们有关Lit先生的观点更令人满意 享受，乔恩 Contents 安eM.Stemlar董事总经理,Goodwinn的知识与创新战略p4 TanjaPodinic普华永道全球法律GenAI负责人14 DamienRiehlvLex副总裁p16 PeterGeovanesMcGuireWoodsLLP首席创新和人工智能官p6 瑞秋·里德合作伙伴，美国人工智能主管p19 汉娜罐头DLA Piper瑞典法律技术和知识管理主管p9 约书亚消防员主席在消防员和公司p21 大卫·博尔德斯和海莉·哈里斯 BCLPIT解决方案主管和中央知识管理全球总监 p12 安eM.Stemlar Goodwin知识与创新战略董事总经理 让您的数据驱动您的GenAI战略 你能够长期驾驭GenAI景观。 数据质量:成功的律师事务所或法律部门GeAI战略的主要障碍之一是缺乏高质量的数据。内部数据集可能不完整或包含错误，工作产品可能无法保存到中央文档存储库，或者分类法可能无效或不存在-所有这些都导致GeAI性能欠佳。一个常见的误解是，组织可以将LLM指向其所有内部数据，并且神奇地，连贯和准确的输出将随之而来。不幸的是，格言仍然是正确的-“垃圾进来，垃圾出去。“任何组织的GeAI战略的一个关键优先事项是专注于提高数据质量和实施相邻的活动，如数据治理、数据收集、数据清理、强大的分类法和其他数据卫生基础知识。高质量的数据语料库不会偶然实现。它是勤奋的，袖手旁观的数据工作的产物。 生成人工智能（“GeAI”）为法律行业的革命带来了巨大的希望。从起草合同到法律研究和案例分析，GeAI可以自动化和改进繁琐的任务，提高效率，并提高洞察力的速度-所有这些都可以通过利用大多数律师事务所和法律部门系统中保存的大量非结构化和结构化数据来实现。 GenAI应用程序需要大量高质量的数据来产生准确和有意义的输出。 可以利用自己的组织 具有GenAI应用程序的专有数据将具有竞争优势。 IT基础架构和数据架构：组织将需要可扩展的IT硬件以及基于云的IT和数据基础架构来有效地利用LLM。从历史上看，法律行业一直依赖于少数 因此，一个成功的GenAI战略应该关注你的律师事务所或法律部门的数据源、数据基础设施和数据人才，以确保 现有的法律软件应用程序通常在不同的平台上运行，并且与先进的AI技术缺乏兼容性。GeAI战略必须包括以投资美元形式的资源，用于基于云的数据基础设施，软件应用程序和专家人力资源，以加速GeAI数字转型。鉴于法律组织在其内部系统中维护的信息的机密性质以及与实践法律相关的道德责任，数据安全基础设施和政策也是强制性的战略组成部分。 合法的GenAI战略必须包括一个教育部分，解释其价值，商业风险，道德考虑以及对行业和个人工作的最终影响。 总之，通过将您组织的GenAI战略作为一个整体数据战略，您可以通过最大限度地利用其专有数据来显著提高在GenAI竞争领域中脱颖而出的潜力。即使GenAI革命没有实现，这种方法的好处也会产生价值。 数据人才:全面的GeAI战略需要考虑您的人才管道，以便您的人才库与您的GeAI计划一起扩展和加速。数据工程师，数据科学家，法律技术人员和知识管理专业人员将需要结合他们的技术和法律主题专业知识，以识别和创建相关的用例，提示以及数据和文档集，从而使GeAI真正嗡嗡作响。在其他技术领域中，法律人员的业务与法律人员的实践之间的合作更为重要。 数据教育：最后，GeAI战略必须考虑并包括一个教育部分，该部分解释并定期加强GeAI对法律行业的价值，商业风险，道德考虑以及最终影响，包括对个人工作的不可避免的影响。教育工作还必须强调遵守组织与共享和存储法律工作产品有关的最佳实践以及勤奋的数据编码的重要性。 PeterGeovanes 首席创新和AI官 McGuireWoodsLLP AI已有50年的历史，其发展远远超出了大型语言模型（LLM）。它融合了旨在模仿人类认知功能的算法和技术。在法律界，人工智能的各个方面，如用于电子发现的技术辅助审查(TAR)，以及用于在并购尽职调查中提取合同数据的人工智能驱动工具，已经使用了十多年。然而，LLM最近的流行导致人们认为AI和LLMS通常是同义词。这掩盖了人工智能在不同领域的能力和应用的广度，超越了自然语言处理。人工智能的本质并不局限于LLM，而是涵盖了各种技术和方法，这些技术和方法不断发展并影响人类生活和工作的各个方面。 AI可以自动化单调但必要的任务这些繁琐的任务往往会导致许多人质疑他们的职业选择，并削弱法律实践所能提供的智力投入和成就感。通过自动化这些任务，人工智能允许律师花更多的时间提供法律咨询和更高价值的法律服务，从而更好地利用他们的专业知识和培训。 在中短期内不采用人工智能可能会对律师事务所产生重大影响。 忽视AI的风险 法律公司应该接受AI 在短期到中期不采用人工智能可能会对律师事务所产生重大影响。最初，公司错过了培养以AI为中心的文化和主人提示工程的艺术。随着人工智能系统，特别是基于大型语言模型的系统，变得越来越普遍，通过即时工程有效地与这些系统交互和利用这些系统的能力变得有价值 将人工智能整合到法律实践中至关重要，原因有几个。最重要的是，客户正在积极寻求创新、效率和潜在成本节约的服务。在征求建议书（RFP）过程中，越来越多的法律技术和创新咨询表明了对先进技术解决方案的需求。 AI的采用和使用与法律和道德标准，防范潜在的责任。这种方法强调负责任和道德地使用人工智能技术，以尊重客户机密性和信任的方式整合它们。 技能集。此外，他们将落后于发明用例和建立推动效率和锻造真正的最佳实践竞争优势。 从中期来看，坚持传统方法的公司有被认为过时和呆板的风险。这可能会导致切实的挫折，包括难以吸引喜欢从事前瞻性实践的顶尖人才，以及寻求高效、尖端解决方案的客户。综上所述，不整合AI的成本不仅是眼前利益的损失，也是企业长期生存能力和竞争地位的风险。 一个好的策略还包括建立机制来捕获和分析指标与时间节省、效率提高和其他相关绩效指标相关。这种数据驱动的方法可以实现持续改进，并有助于向利益相关者展示人工智能集成的切实好处。 相反，一个糟糕的人工智能战略可能只专注于技术采用，而不考虑更广泛的影响，忽略全面培训，跨实践领域协作和道德考虑的重要性。这可能导致效率低下，风险增加，错过真正创新的机会和竞争性差异化。 律师事务所或法律部门的有效AI策略是全面的，并将AI集成到工作流程中。 制定有效的AI战略 让合适的人参与进来 律师事务所或法律部门的有效AI策略是全面的，并将AI集成到工作流程中。它包括为所有相关员工提供基础培训，确保每个人都了解AI基础知识和应用程序。它鼓励在实践领域分享见解和经验教训，以促进创新和合作的文化通过在各种环境中尝试人工智能，公司可以识别出独特的用例和最佳实践，从而提高效率并创造真正的竞争优势。 在法律领域实施人工智能之前，应该有几个基本要素来确保成功。来自管理合伙人和C级高管对于确保投资和表明公司对创新和效率的承诺，鼓励开放变革的文化至关重要。 同样重要的是获得合作伙伴的支持。他们的认可对于公司范围内的采用至关重要，因为他们可以倡导这一倡议，鼓励参与，并以身作则，将人工智能融入他们的实践领域。 风险缓解是另一个关键组成部分。与总法律顾问和专业保险公司合作可确保 另一个关键要素是建立一个跨职能团队，包括律师助理、法律图书馆员、培训和开发专业人员、IT资源、项目管理、变更管理专家和总法律顾问。广泛的观点和专业知识，对于解决人工智能实施的多方面挑战至关重要。这协作方式确保技术满足公司的需求，从提高运营效率到增强服务交付。 是缺乏对人工智能真正能力、风险和局限性的理解。此外，掌握提示有效利用人工智能的工程为法律专业人员带来了陡峭的学习曲线。此外，保留律师动机需要分享成功案例来展示AI的切实好处。 克服这些障碍需要一种战略方法，强调教育，现实的目标设定，并培养一种耐心和坚持的文化，以便在法律实践中利用人工智能。 常见路障 在律师事务所实施人工智能面临着几个挑战：已经被客户问题淹没的律师几乎找不到时间参与新技术，可能会减缓人工智能的采用。不切实际期望关于人工智能的能力可能会导致失望，而最初的失败可能会导致一些人过早地放弃这项技术，这种现象被称为“把婴儿和洗澡水一起扔掉”。一个重要的障碍 汉娜罐头 DLAPiper KM+AI=爱 我们都知道良好技术战略的一般组成部分，当然它们都适用于AI战略。 知道你的业务需求并系统地处理它们，同时考虑到您的资源，数字成熟度和明确的目标。特别是对于AI而言，这意味着要让您的房屋井井有条：具有信息治理，信息安全以及内容的可靠IT基础架构。我也想提到一个干净的数据集，但只有少数人处于这个位置。但是，请确认数据的形状，并了解这将如何影响使用。 如果在天堂里有一场比赛，那就是知识管理（KM）和人工智能（AI）。相辅相成的两个部分；这场天堂般的比赛的未来结果能否成为我们所有人都梦dream以求的数字化转型？ AI应用和解决方案。应对改进非结构化数据的挑战可能成本高昂且复杂。因此，AI策略必须与其他补充策略保持一致，例如数据策略或信息治理。 当我们探索AI的实际进展，特别是但不限于生成型AI时，很明显，知识管理是成功的AI战略的关键战略组成部分之一。 当谈到定义你的战略目标时，你需要很好地了解你 在数字成熟度为什么你在 了解自己和您的数据 这段旅程；你是追求效率的增量变革还是你的目标是大规模转型？你能通过购买可用的解决方案来实现你的目标吗？如果目标是开发定制 AI战略不是分开的，而是整体业务战略的一部分。与KM和数字解决方案合作多年，我知道利用（任何）技术是一种成熟之旅，我们都需要诚实地说明我们在那段旅程中所处的位置，每个律师事务所都会有所不同。 基于内部知识库的AI解决方案，然后健壮的数据治理，可扩展性和高技能的资源是重要因素，因为AI会迅速暴露您的知识（数据）资产中的弱点。 与AI一样通用和开创性的技术，特别是生成式AI，有效和安全。 推动创新和变革管理建立在信任的基础上，对AI的信任是基于检查，验证和理解输出的能力。仅仅提供工具是不够的，它必须伴随着足够的培训和提高技能，以安全地适应和管理我们开始使用AI的能力。 即使您购买了现成的AI解决方案，您的数据也会很快说明问题并揭示其弱点。我们在对精选和非精选数据进行AI解决方案试验时已经看到了这一点。 虽然可以使用AI来完成重组数据的繁重工作，但您仍然需要做初步的努力来理解你的数据，这是一个复杂的挑战。