公司法律团队：生成式人工智能的深远影响
公司法律团队：AI的深远影响
在当前数字化世界中，技术正在改变所有领域。同样，它也正在深入进入法律界，通过机器而不是律师来增强和加速内部法律团队所进行的例行和复杂任务。
本博客专注于一种名为“生成式人工智能”的计算发明，这是一种相对较新的人工智能技术，它使企业能够通过机器而不是律师快速而准确地执行繁琐的流程。
我们探讨了生成式人工智能如何为内部法律团队释放潜力，同时阐明与之相关的任何挑战或伦理考虑。通过思考这项技术的优势以及将其整合到法律实践流程中的影响，我们能够更好地利用现有技术而不损害人类价值观。
了解生成式人工智能
来源
生成式人工智能是一种软件技术，它以一种可以让系统在每一代中学到更多的方式来创建数据和内容。生成器不是精确告诉它要做什么，而是提供一般参数，使它能够通过探索不受限制的可能解决方案来独立学习。
生成式人工智能采用自学习算法和深度学习技术。它可用于图像处理、自然语言处理、药物发现模拟、数学优化和其他几种问题解决应用。
除了其不断增长的流程自动化能力，生成式人工智能在物流、金融、医疗保健和网络安全等领域变得越来越重要。
生成式人工智能在包括法律在内的各个行业中的应用
生成式人工智能是一种能够自主生成新内容的人工智能技术。它可以从现有材料中学习并创建符合特定标准的全新数据。
在法律行业中，这种形式的人工智能能够实现更快的研究、文件起草、合同分析和其他通常由人类律师处理的活动。生成式人工智能程序用于自动生成法律文件、特定法域的文件审查以及在谈判合同时提供智能建议。
生成式人工智能在法律领域的潜在应用范围从知识图谱到理解微妙的用户查询。
它在许多国家已经取得成功。各行各业，如银行和金融，都可以利用生成式人工智能的卓越预测能力。
生成式人工智能与传统人工智能工具的区别
生成式人工智能是一种可以通过代码生成独特结果（如文本、图像或声音）的人工智能形式。
与传统的机器学习和深度学习等人工智能工具不同，生成式人工智能在创建原创作品时可以“超越”规定的范围，通过预测在给定一定输入情况下可能发生的情况。
它不仅仅在预定规则内辅助决策；它的能力使其能够提供新颖的见解。此外，与深度学习模型需要预先标记的数据以确保准确性不同，生成式人工智能解决方案使用非结构化数据集，因为它们对可用信息路径没有约束，所以预测更加准确。
将生成式人工智能整合到法律实践中的优势
来源
增强的法律研究能力
生成式人工智能为法律从业者的日常工作提供了一系列优势。其中一个关键优势是它在进行法律研究任务时的增强能力。
生成式人工智能利用自然语言处理工具，可以在几秒钟内解释和总结包含法律专业知识的多个文件，取代了需要花费数天的繁琐手动过程。
它使律师能够获得结构化（法院记录）和非结构化（案例出版物）来源的实时数据，使他们能够快速准确地将其组织成有用的信息。
这提供了关于法律问题当前发展和决策的潜在关键点的见解，传统上需要花费许多小时或几天的时间手动整理。
起草法律文件的时间和成本效益
将生成式人工智能技术整合到法律实践中可以改善起草法律文件的时间和成本效益。
生成式建模技术可以快速阅读合同条款，将其分解为组成部分，解释这些元素之间的关系，并最终利用这些知识根据用户需求生成定制的、合法合规的文件。
这样可以自动化大部分合同撰写过程，并减少错误或审计，缩短审查/批准时间，同时节省大量人工劳动的投入。因此，使用生成式人工智能起草协议能够显著提高组织的人力资源和财务资本的生产力。
改进的合同分析和管理
改进的合同分析和管理是将生成式人工智能集成到法律实践中的重要优势之一。
生成式人工智能工具利用自然语言处理（NLP）技术，可以从各种合同中提取含义。通过人工智能驱动的分析，律师可以以前所未有的速度和准确性访问简洁总结的关键信息，如可能的结果或相关义务。
更新的搜索机制使用户能够快速追踪在谈判过程中达成的关键点。此外，自动化还有助于消除行政成本和繁琐的、耗时的任务，这些任务经常分散内部法律团队正确执行战略决策的注意力。
减少法律任务中的人为错误和偏见
生成式人工智能为法律行业提供了一种宝贵的工具，可以减少在制定和执行决策时的人为错误和偏见。生成式人工智能通过提供更全面的分析来自动化古老的决策模型，这些分析由机器学习算法提供支持，可以在没有任何编程的情况下检测数据集中的模式。
这减少了法律专业人员了解法规变化或全球司法管辖区的时间。
生成式人工智能还有助于检测在文档中使用语言的先前忽略的差异，如果手动处理则可能被忽视。此外，通过在出现任何有害结果之前快速识别错误，政策合规变得更加快速和准确。
因此，生成式人工智能的实施有助于标准化输入计算，同时提高法律工作的效率和成本效益。
挑战和伦理考虑
来源
在法律行业使用生成式人工智能的潜在风险
在将生成式人工智能引入法律行业时，组织必须确保潜在风险得到缓解，并优先考虑自动化带来的各种伦理问题。
在法律实践的背景下使用生成式人工智能的主要挑战源于其依赖于可能包含固有偏见的过去大数据；此外，生成的输出中的任何错误或意外问题都可能带来商业和声誉影响。
成功采用生成式人工智能的关键也在于加强合规法规，包括组织员工在执行律师任务时部署自动化工具时的使用、存储和可访问性模式。
确保数据隐私和保密性
生成式人工智能技术在法律实践中生成的数据的发布可能容易受到侵犯、未经授权访问和被不可信行为者滥用的威胁。
数据创建者应完全控制他们的受保护信息在人工智能处理过程中的处理方式；他们还必须对处理他们敏感数据的组织产生一定程度的信任。
为了根据适用法律或数据保护法规确保数据隐私和保密性，组织应努力创建基于合法客户身份识别的良好实施的安全解决方案，以防止未经授权人员的侵入。
组织还应为组织经济活动的更全面安全性而确保智能生成的文本文档的安全性。
解决与生成式人工智能内容相关的伦理问题
在将生成式人工智能集成到法律实践中时，解决与生成式人工智能内容相关的伦理问题至关重要。
调查产品的算法偏见和实施策略是关键实践，同时应注意减少来自有问题的数据源的优化空间。
还可能出现其他问题，比如对公民/消费者的公平性等问题，我们希望这些问题可以通过律师、决策者、技术人员和学者之间的民主辩论来解决，这些辩论涉及人工智能发展伦理。
对内部法律团队的影响
来源
流程优化和提高生产力
将生成式人工智能技术整合到内部法律团队中，通过利用人工智能的能力自动化和简化法律难题，提高了他们的生产力。
通过加快处理数据集和合同分析/分析等涉及认知活动的例行任务，内部律师有更多时间解决与更复杂合同相关的问题。
与以前相比，内部团队可以为企业增加更广泛的价值。
赋予法律专业人员专注于高价值任务
将生成式人工智能技术与内部法律团队结合使用，使法律专业人员能够专注于工作的更有价值的方面。
通过依靠人工智能工具进行日常操作，如分析研究、初步表单和法规评估，起草文件可以更快地完成，付出的努力也更少。
这使得内部法律顾问有可能将时间花在更困难和更高价值的任务上，比如构建和重组复杂合同，或者消除现有的冲突——这是以往仅仅通过老旧的法律建模执行无法实现的宝贵成果。
改变组织内部法律顾问的角色
通过采用生成式人工智能技术，组织内部法律顾问的角色正在迅速转变。
通过利用最先进的人工智能来自动化繁琐的行政任务，生成式人工智能使内部法律顾问团队能够专注于开发新颖的法律策略或者制定高影响力的活动等更高价值的任务。
自动化还帮助团队成员适应和批判性思考，释放资源并赋予他们对高影响力倡议的决策权。
生成式人工智能还将商业法从传统的人员配备模型转向涉及技术先进指导和企业法律职能改进的跨学科方法。
成功整合生成式人工智能
确定团队中适合使用生成式人工智能的案例
成功将生成式人工智能整合到内部法律顾问团队中的第一步是确定有价值的、符合实际的使用案例，这些案例可以为日常任务提供价值。合规审查、合同谈判跟踪系统和研究分析等问题可以从动态生成的文本应用中受益。
通过评估律所经常查询的领域，可以确定与当前工作流程和流程类似的技术使用案例，并进行相应的评估。
利用人类知识和机器优化还可以有效地在法律运营团队的决策各个阶段或步骤中高效执行规则。
选择合适的生成式人工智能工具和平台
选择合适的生成式人工智能工具和平台并将其整合到现有的法律运营中是成功实施这种技术的关键。
一般来说，组织应考虑用户友好的解决方案，不需要过多的培训。
对于公司来说，通过与多个团队进行演示并评估不同的供应商，可以确定提供适当功能以满足其成本效益分析、时间表评估和使用便捷性需求的供应商。
此外，还必须系统地考虑安全性、数据管理能力和可扩展性。
培训和提升内部法律顾问以适应人工智能整合
考虑到机器学习算法和人工智能技术提供的广泛功能，提升内部法律顾问的能力对于成功整合生成式人工智能至关重要。法律专业人员必须适当准备，以在理解实际应用的同时利用人工智能工具。
有效的培训方法，如在线学习模块、网络研讨会、模拟审判和实验室，可以使律师具备有关专业实施自动化任务的重要技术知识。
除了基础学习关于隐私保护和道德影响的知识，这种技术能力还通过锐化人类认知技能，增强解决问题的能力，这些技能不属于基本计算技能要求。
法律专家与人工智能技术专家之间的合作
要成功将生成式人工智能整合到法律领域，法律专业人员和人工智能技术专家之间必须进行有意义的合作。
律师应征求技术建议，确定适合生成式人工智能的理想案例，而技术专家则可以在选择适当的工具和平台进行实施时提供专业知识。
此外，律师和技术专家共同努力培训终端用户，使其能够最佳地使用平台。有一个合格的团队支持，内部法律顾问将从适应由生成式人工智能催化的量身定制解决方案中获得显著的好处，提高工作效率。
结论
总之，整合生成式人工智能带来了许多挑战和道德考虑，法律专业人员必须应对。
然而，如果正确实施，这项技术将为内部法律顾问团队带来强大的优势，包括增强的法律研究能力、提高的生产力和改进的合同分析。
生成式人工智能无疑可以革新日常法律实践，从而改变组织中内部法律顾问的角色。
最终，法律专业人员必须及时了解新的技术趋势，同时要注意保护数据隐私和维护道德标准。通过主动负责地利用这些工具，我们可以推动法律服务的下一代方法。
特色图片来源：August de Richelieu的照片；感谢！
