法律AI未来在于律所与客户协作
快速阅读: 《法律先锋》节目中，Harvey联合创始人讨论法律AI发展方向，强调律所与客户合作及多玩家模式，指出内部法律顾问在AI采用上落后律所一年，强调知识共享和协作AI系统的重要性，探讨AI对计费实践和人才吸引的影响。
在这次《法律先锋》节目中，Harvey 的联合创始人温斯顿·温伯格和加布·佩雷拉阐述了未来法律人工智能的发展方向，将涉及律师事务所与客户之间的合作，以及多玩家模式的AI平台。他们还讨论了目前律师事务所与内部团队在AI采用上的现状、知识共享的重要性，以及创建能够增强工作流程的协作AI系统。此外，谈话还涉及计费实践和吸引人才到法律行业以适应新技术的需求，以及AI如何提升初级律师的工作能力。
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《法律先锋》通过AL制作，2025年。
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英国法律创新者活动将于本周二（11月4日）开始，随后是11月5日的内部法律顾问日，以及11月6日的新诉讼日。而纽约法律创新者活动则定于11月19日和20日。
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要点：
– 未来法律AI的发展将主要依赖于律所与客户的合作。
– 相比律所，内部法律顾问团队在采用生成式AI方面落后大约一年。
– 协作工具需满足法律实践中内外部需求。
– 知识共享对于律所维持竞争优势越来越重要。
– 律所需要开发可与客户有效共享的工作流程。
– 随着合作的改善，固定费用的需求可能增加。
– 法律行业必须适应以吸引新人才并保留现有专业人士，AI在这方面可以提供帮助。
– 从法律技能和律所层级的角度来看，AI时代的法律工作者类似于步兵与特种部队的关系。
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AI字幕
大家好，我是理查德·特罗曼斯，再次来到《法律先锋》。今天我们有幸邀请到了你们一定听说过的一家公司——Harvey。我们非常幸运地请到了该公司的联合创始人加布和温斯顿。他们将分享自己的想法，我们也会进行一些交流。实际上，我甚至不会介绍他们的理念，而是让温斯顿先开始。那么，大理念是什么？
温斯顿温伯格（00:33.179）
非常感谢邀请我们。我们已经谈论了一段时间想上这个节目，所以感谢给我们这个机会。我想讨论的一个主要观点，在整个行业中并没有太多提及。我们认为，尤其是在明年，乃至2026年和2027年，未来的趋势将是律师事务所与客户的合作。
或许退一步讲，我认为关于内部法律顾问如何使用AI的讨论并不多。因此，作为一个起点，我可以简述一下加布和我在过去三年里观察到的采纳情况及变化。首先，我认为内部法律顾问在采用生成式AI方面落后于律所约一年时间。这很有趣，因为当加布和我创立公司时，我们确实认为内部法律顾问会以与律所相似的速度推进。然而，我们发现律所从2023年初开始采用AI，并在去年大量应用。我认为2024年是起飞期，2025年则是从“是否采用法律AI”转变为“我们将如何采用它？”的过渡期。
目前，律所正处于思考每个部门是否都要购买某种生成式AI工具，以及这将如何影响组织长期发展、外部法律顾问支出和技术栈的阶段。现在，我们大约一半的时间与律所合作，另一半时间与内部法律顾问团队合作。去年这一比例约为90-10，或者可能是80-20，具体情况如何，加布你怎么看？
我认为这一转变与律所经历的过程非常相似，即从“我们是否要采用生成式AI”转变为“我们的计划是什么”。他们还没有达到每个部门都必须购买某种生成式AI工具的地步，但他们已经开始考虑这一点，并思考这对组织的长期影响。这是我们过去六个月中看到的巨大变化，我相信明年我们会看到更多。或许从更广泛的生态系统来看，我会用“合作”这个词来形容。另一个合适的词是“多玩家”。如果你看看微软、Anthropic和OpenAI正在做的事情，它们都在尝试实现这一点。我认为……
理查德·特罗曼斯（03:27.695）
当提到多人协作时，具体指的是什么？过去几周，OpenAI和微软针对企业和开发者发布了一系列新功能，允许内部团队通过AI工具进行协作，例如共享对话线程等。这些功能虽然目前还较为基础，但可以预见其未来的发展潜力。关键在于，法律事务所和企业内部团队在采用生成式AI时面临的挑战是如何实现跨组织的多人协作。
对于法律事务所和内部法务团队而言，他们面临的主要问题是如何在内部组织之间实现AI工具的多人协作，以及如何将这种协作扩展到外部法律顾问或客户。这不仅涉及到权限管理、伦理墙等问题，还需要解决外部合作的技术难题。我们看到，企业内部已经开始认真考虑如何采用生成式AI，这一趋势比律师事务所的采纳速度更快。然而，要实现法律事务所与企业内部法务团队之间的有效协作，还需克服外部协作的障碍。
此外，近年来，人们对生成式AI产品的看法也经历了从辅助工具到自主代理的转变。这些自主代理能够独立完成任务，并与其他工具协同工作。在法律领域，部署AI面临的技术挑战尤为复杂，因为需要确保代理只能访问它们有权查看的数据。同时，法律科技行业还需要构建独特的数据架构，以支持严格的伦理界限和法律信息管理。我们正在探索一种“案件操作系统”的概念，旨在为法律团队提供一套完整的框架，以便他们在处理客户事务时，不仅能够与单个律师合作，还能与一组代理协同工作。最终目标是，在法律事务所层面，如何部署数千个代理来处理所有客户的事务，并将这些协作成果与客户共享，从而在共享工作空间中实现律师、代理和客户之间的无缝协作。这一过程中涉及众多技术与法律问题，包括数据隐私、安全、保密性和特权保护等。
关于AI的问题在于，如何使这些系统在其所需的任务上表现得更好？因为大多数任务不会进入公共基础模型。那么，律师事务所与其客户之间的合作将如何展开？由于这种关系非常不对称——客户不想了解律师事务所的所有工作细节，因此需要明智地选择分享哪些部分。
我们看到的律师事务所的一大机会是，正如温斯顿所提到的，在内部团队开始考虑这项技术并采用它时。
我与许多首席信息官交谈过，他们发现内部团队有强烈的需求，希望他们能像实施伙伴一样行动，帮助这些内部团队思考如何使用生成式AI。例如，过去一两年内，这些AI技术如何被用于内部流程，如合同管理等方面，我们可以帮助他们构建工作流，并分享这些经验。因此，我们认为在如何构建基础设施方面存在许多机会，特别是对于律师事务所来说，如何利用这一点以新的方式与客户合作，因为我们认为这种合作将成为定义律师事务所差异化竞争的关键因素之一。
理查德·特罗曼斯（09:55.151）
是的，很有趣。我想问一个问题，有些人一直在讨论的是，对知识共享的关注越来越多。你们俩提到的几个观点让我想到，如果一家律师事务所有一个平台，而其客户没有，或者另一个客户长期使用该平台，这会如何运作？这是否会改变多玩家的格局？他们不再是客人，而是至少在技术层面上成为平等的合作伙伴。此外，围绕知识管理和控制存在一种创造性的张力。有人前几天对我说，客户为某家律师事务所工作，实际上是在培训这家律所解决其问题、处理其法律事务。
WW（10:49.168）
确实如此，没错。
我想补充一点，我们已经讨论了很多，整个行业都在说，如果这些模型变得非常好，那么律师事务所之间的差异化在哪里？我认为其中一个基本点是，如果你是一家银行，试图在一个新地区开展业务，一家律师事务所的巨大价值在于他们为其他银行做过同样的事情。
因此，我认为实际上与客户的这种数据共享已经是律师事务所的重要资产。如果你是一家专门从事私募股权行业的律所，拥有各种类型的私募交易及其条款的数据点，这实际上是一个巨大的优势。这也是为什么私募股权公司在尝试谈判合并、收购或杠杆收购时会找你。
我认为，随着技术的发展，律师事务所可以更有效地提炼并更便捷地与客户共享这些信息。因此，这种模式将随着时间的推移而增加。
理查德·特罗曼斯（11:59.267）
是的，从某种意义上说，AI并没有破坏专有信息，反而使它们更容易共享，从而增强了律所利用其知识的能力。
盖布（12:16.008）
我想补充的一点是，我们正在开始讨论的一个有趣问题是，正如你所说，律师事务所的价值在于，我们已经与某个特定客户合作了二十年，完成了数亿美元的法律工作。我们如何共同构建一个能够编码这些知识的模型？这不仅涉及技术问题，还涉及知识产权问题。正如温斯顿所说，如何区分这部分知识属于客户，那部分知识属于模型？你不能在一家律所和其客户之间训练模型，然后与其他客户共享。但有些知识是通用的，比如我对银行业法律操作或私募股权基金设立的理解。还有一些则是敏感的，涉及客户正在进行的工作。因此，我认为这里有很多有趣的对话，旨在弄清楚这将如何实现。对我来说，这是一个非常大的机会。
回到早先关于伦理、数据控制等问题的讨论。但是，当你提到模型时，因为这个术语有时会被误解，你所说的律师与客户之间的模型，并不是指语言模型，对吗？你是有其他的意思，还是确实指的是语言模型？
是的，我认为当我泛指模型时，我的意思是这些系统大多数情况下接收一些输入并产生相应的输出。背后可能是一个语言模型，也可能是一个代理，或者是一个非LLM的通用AI系统。但我认为最终人们会像对待谷歌搜索那样看待这些系统——你有一个搜索问题，输入查询，得到结果，你并不关心谷歌在后台做了什么。不过，这些系统还存在许多技术挑战，比如如果该系统正在训练中，如何防止数据泄露等问题。因此，围绕这些问题有许多有趣的解决方法。
我们经常谈论内部律师的标准化操作流程，他们需要处理大量类似的文件。那么，这是否会成为一个非常智能的自我学习流程，既被律师事务所又为客户所共享呢？当然，正如你之前所说，必须有一些隔离措施，因为律师事务所显然希望保留其部分个人知识产权。否则，为什么还需要律师事务所呢？
我认为这将在合作中逐步协商解决。比如，如果你是一家大型公司，拥有一个法律顾问团队，你可能会在合作协议中规定哪些数据可以用于训练他们的系统，而哪些数据不能。我认为这将是解决这一问题的方式之一，即通过每次合作的具体条款来决定。
这是一个非常有趣的观点。顺便说一下，关于顾问团队，尽管它们已经存在很长时间了，但现在看来仍然效率不高。我在想，如果能直接说，这是我们的数据，这是我们的一些标准化操作流程，这些是我们的一些工作流程，哪一家律师事务所能够最好地完成这项工作或与我们合作最佳，我们就选择哪家。我们甚至不会考虑鲍勃或玛丽是否是更好的律师，而是关注你们的系统控制、系统设计，谁的设计最优秀，我们就与谁合作。你明白我的意思吗？所以，人工智能将成为真正的定义因素。
我想让Gabe回答这个问题，因为我们已经在做类似的事情了。
实际上，我们正在与律师事务所合作，帮助他们建立工作流程并向客户推介。我们看到对此有巨大的需求，因为正如你所说，这是一种展示我们如何思考这项技术的好方法，即如何有效利用它。我们从客户那里看到的需求表明，他们会期待这些律师事务所能帮助他们思考如何构建这些系统。我认为你会开始看到更多这样的事情发生，而客户也会开始期待这一点。
这并不意味着我们什么都不透露。那么，你们是如何做到这一点的？如何建立这些工作流程以便律师事务所可以分享它们？
在产品层面，就像我们之前讨论的，我们将Harvey销售给律师事务所和客户。因此，我们正在开发产品功能，使用户可以在Harvey中开发工作流程并与客户的Harvey实例共享。在流程或操作层面上，这看起来与律师事务所目前与客户合作的方式非常相似。他们对解决的问题有深刻的理解。我们看到的是，那些具有前瞻性的律师事务所正在内部建立一系列工作流程，以提高自身效率。然后，他们可以将这些流程映射到客户面临的问题上。例如，标准化操作流程是一个常见的例子，可能是我为私募股权处理大量的保密协议，我希望创建一个自动化部分流程的标准操作程序。我们看到了很多这样的情况。
这则讨论涉及多个方面，关于内部法律顾问是否会承担更多工作的问题，以及如何通过人工智能技术加强与外部法律团队的合作。我的直觉是，他们并不希望承担更多的工作，但他们确实希望外部团队能更加高效地提供帮助。
WW 表示完全同意，并认为合作是关键。他提到，这种合作模式取决于内部法律顾问的类别。有些内部法律顾问实际上就像一个内部的律师事务所，因为他们的工作量非常大，这类团队可能更愿意承担更多的工作。然而，对于资产管理公司来说，他们更倾向于继续支付法律费用，只是希望通过AI技术来提高合作效率。
进一步讨论了这些流程的聚合如何形成整个案件的处理框架。例如，在并购（M&A）案例中，律师事务所可以设置一系列的工作流程，不仅涵盖一般的并购事务，还可以细化到特定领域的并购，如私募股权并购。这样的系统能够从一般的工作类型细化到具体客户的特定需求，非常有趣。这引发了如何将这一过程产品化，使得律师事务所能够快速为特定客户设置包含所有相关工作流程的并购事项，以及客户如何查看这些信息的思考。
Richard 提到了诉讼领域也可能适用类似的模式，尤其是在那些复杂但重复性高的案件中，比如保险公司处理的交通事故赔偿案件。每个案件的具体情况不同，但处理流程基本相同。
Gabe 补充说，银行和私募股权公司对交易工作流程表现出极大的兴趣，尤其是大型保险公司的诉讼管理。随着模型的改进，有人担心内部团队是否会尝试接手更多原本由外部顾问完成的工作，但实际上听到的是相反的情况。与一家大型银行的CEO交谈时，对方指出，使用外部顾问的工作通常属于可变成本，而公司更倾向于利用外部顾问的专业能力，通过更好的合作方式提高其效率，而不是将这些复杂的、非日常运营的任务内部化。
最后，Richard 提及计费小时制可能会持续存在，但也提到了由于合作加深和技术进步，客户可能更愿意为特定服务支付固定费用或按比例支付，而非传统的按小时计费。Gabe 认为行业内的转变并非简单地转向固定费用，而是变得更加复杂，涉及人类心理因素，有些客户即使面对固定的前期报价，也更愿意选择按进度付款的方式。
不是近期的事情。
理查德·特罗曼斯（22:17.906）
这是一条双向的道路。确实，这是双向的。我们不必过多强调计费小时的问题，但从广义上讲，合作这一点很有趣，因为人们多年来一直在谈论更多地合作。或许，AI正是实现这一目标的桥梁。
WW（22:18.362）
但这最终会变得更多。虽然如此，但这并不重要。
盖布（22:41.154）
是的。关于计费小时的问题，我想补充一点，我认为有趣的是，计费小时制的一个挑战在于难以量化工作时间的价值。有些工作时间感觉不应被计费，比如某人正在删除文档中的敏感信息。而有些时间则是，实际上提出了一个创新的交易结构方法，其价值远远超过我为此所获得的报酬。但我认为，真正有趣的是，随着这些模型变得更好，我们开始建立更多的基准，可以更准确地量化工作单位。这样，你可以看到像“这是初级律师一小时的工作量”、“这是计算模型或代理一小时的工作量”这样的对比。然后，你可以开始区分，哪些是模型可以完成的任务，可能这些任务将逐渐消失；而哪些是模型无法完成的任务，这些任务实际上更有价值。因此，我认为，未来10年内，你不会能够替代这些合伙人在这类流程协调和所有其他事务上的工作。我认为，他们的工作时间实际上会变得更加有价值，因为这些系统将提供更大的支持。
WW（23:51.47）
这确实更有价值。是的，我认为你说得对。
理查德·特罗曼斯（24:17.027）
是的，我的直觉告诉我，顶级合伙人的收入将是现在的十倍。
WW（24:22.49）
我认为你是对的。而且，我们已经看到了这种趋势，即使在AI出现之前。作为一个大型法律服务消费者，我收到账单时的感受是，初级律师和合伙人之间的收费差异太小了。
理查德·特罗曼斯（24:34.095）
嗯。
理查德·特罗曼斯（24:44.591）
嗯。
WW（24:47.12）
我的意思是，如果你让一位初级律师花几个小时审查某些条款，每小时收费1200美元，而一位能给你提供行业深度见解的合伙人每小时收费2500美元，对我来说，这并不合理。我宁愿支付合伙人显著更高的费用。我认为这样做对行业非常有利，因为它迫使律师事务所更加专注于培养合伙人。
我认为，这实际上创造了一种激励机制，即由于最优秀的合伙人对公司价值巨大，律所将有更大的动力尽快培训员工成为合伙人。这对行业来说是最好的事情，因为整个行业的目标是培养合伙人以更好地服务客户。如果整个法律行业都以培养合伙人为核心目标，这将是一个充满活力的行业，也是每个人都想进入的行业。这将使这个行业更接近电视剧中描绘的律师形象，这也是很多人选择从事法律职业的原因之一。我认为这将对行业产生极大的正面影响。
理查德·特罗曼斯（26:13.679）
完全同意。我有两个比喻浮现在脑海中。第一个是特种部队，在英国，每个人要么是军官，要么是非委任军官，没有普通士兵。例如，在SAS中，你被雇佣或选入这些角色是因为被认为具有高水平的理解能力和自主性。
WW（26:19.984）
是的。
理查德·特罗曼斯（26:38.689）
独立性让你能够自主做出重要的决定。在执行复杂任务时，身边有不知所措的下属是没有意义的。我也考虑过律师行业的情况，在英国，虽然初级律师会接受培训，但每个律师事务所的目标都是培养出一批资深律师。这就像在游戏里，希望每个单位都是精英单位一样。
确实如此。就像游戏中，精灵种族总是数量不多，但每个个体都非常强大。或许这一点值得我们借鉴，即将所有律所都变成这样的“精灵”。
这确实是法律行业的一个有趣现象。如今，律所里有很多非常勤奋且聪明的年轻律师。他们能够在这里工作，本身就证明了他们的能力。然而，这种模式对这些年轻律师来说是有害的。回想20到30年前，甚至10年前，人们常问孩子长大后想成为什么，答案往往是律师或医生。而现在，这种职业吸引力已经减弱了。我认为，作为行业，我们在吸引人才方面遇到了一些问题。
我预测，在接下来的10年里，如果法律行业能够变得更像海军海豹突击队等特种部队，那么将能吸引更多的人才加入，这对整个行业是极其有利的。我认为其他行业也会发生类似的变化，总体来说这是一个积极的趋势。
这是一个非常好的话题，我们可以一直讨论下去。但由于时间关系，我们不得不在这里结束。但我们一定会再次邀请你们来讨论更多关于人工智能的话题。谢谢Gabe和Winston，期待不久后再见。
(以上内容均由Ai生成)
