קונרד אוורהרד ולאונרד נוארה, שותפים מייסדים במשרד Flatiron Law Group, טוענים שהסיכון שמשרדים מפספסים ב-AI משפטי הוא לא רק ציטוט מומצא, אלא מונוקולטורה: מודלים שאומנו על נתונים דומים מחזירים תשובות דומות, ומשרדים שנשענים עליהם מתכנסים לאותה עמדת "שוק". את הטיעון פרסמו ב-19 באוגוסט במאמר ב-Thomson Reuters Institute.
מי כותב ומאיזו עמדה
ההקשר חשוב כאן. Flatiron מציג את עצמו באתר שלו כמשרד שמתמחה בעסקאות M&A מורכבות ובו בזמן כמרכז טכנולוגי, עם מערכת קניינית בשם Deal Driver שאמורה להחליף חדרי נתונים, גיליונות ומיילים בתהליך עבודה אחד. כלומר, הכותבים לא מתנגדים ל-AI. הם מתנגדים לגישה שהם מכנים "AI First", ומציעים במקומה מודל שהם קוראים לו "Talent First, AI-powered": שותפים בכירים מכוונים את הכלי, בודקים אותו ומתווכחים איתו. האתר של המשרד מנסח את זה כך: הטכנולוגיה מכפילה תפוקה, היא לא מחליפה שיקול דעת.
שבעה סיכונים, שלושה נכסים
המאמר מונה שבעה סיכונים של גישת AI First. הראשון הוא "מרוץ לבינוניות": אם שני הצדדים לעסקה מקבלים ניתוח דומה, אף אחד מהם לא מחזיק ביתרון. השני הוא התשובה ה"רציונלית" ששוברת עסקה, כי מודל לא שוקל מנוף, רצון טוב ותזמון. הכותבים מספרים על לקוחות ששלחו בשלב מאוחר הערות שנוצרו ב-AI וכמעט פוצצו עסקה. עוד בין הסיכונים: הוראות חוזיות ייחודיות שמוחלפות בנוסח גנרי, טקסט מלוטש שמרדים את הבקרה של הבכיר, ושגיאות שמתרכזות במקום לקזז זו את זו כשכולם עובדים עם אותם מודלים.
מהרשימה עולים שלושה נכסים של משרד שנשחקים. הבידול נפגע כשהניתוח מתכנס לממוצע. בקרת האיכות נפגעת כשהפלט נראה משכנע מכדי לערער עליו. והתפתחות הצעירים נפגעת, כי לפי הכותבים AI מוריד מהם לא רק את ההקלדה אלא את החשיבה שבונה שיקול דעת.
נקודת הלקוח בולטת במיוחד. לטענת הכותבים, לקוח צריך אסטרטגיה שמותאמת לעמדת המיקוח האמיתית שלו, חזקה או חלשה. מודל לא יודע איפה כדאי להשקיע הון מיקוח, ולכן ההחלטה הזו צריכה להישאר אצל עורך דין בכיר.
לדרג את העבודה לפי רגישות לאחידות
ההצעה המעשית המרכזית היא לחלק את העבודה לשכבות. עבודה סחורתית בהיקפים גדולים, כמו NDA סטנדרטי, ציות שגרתי וסקירת מסמכים רגילה, יכולה לסבול התכנסות ונהנית מהמהירות. עבודה בעלת ערך וסיכון גבוהים, כמו M&A, מחייבת בדיקה אנושית של מומחה. ובעבודה ברמה העליונה, פלט ה-AI הוא השערת פתיחה שצריך לבחון מול מציאות העסקה ולהתווכח איתה.
לצד זה הם ממליצים לשלב בתהליכי העבודה פרומפטים של "פרקליט השטן", לתעד את דפוסי הניתוח הייחודיים למשרד, ולשמור על עומס חשיבה אצל הצעירים. למשל, טיוטה ראשונה בלי AI, השוואה לפלט של המודל, ורק אחר כך בדיקה של בכיר.
הזיות עדיין על השולחן
הכותבים לא מבטלים את בעיית ההזיות. הם מפנים למחקר של חוקרים מסטנפורד מ-2024, שמצא שכלי המחקר המשפטי Lexis+ AI ו-Westlaw AI-Assisted Research מייצרים הזיות ב-17% עד 33% מהמקרים. שיעור נמוך מזה של מודלים כלליים, אבל רחוק מאפס. על סנקציות בפנסילבניה בתיק שבו המתמחה עבדה עם Lexis+ AI דיווחנו כאן במרץ. הם מזכירים גם את Formal Opinion 512 של ה-ABA מיולי 2024, שמחילה חובות קיימות של עורכי דין על שימוש ב-AI יוצר, וטוענים שחובת האימות הופכת לחובה אישית שאי אפשר להעביר לאחר.
הטיעון מגיע ממשרד שמוכר בדיוק את המודל שהוא ממליץ עליו, וכדאי לקרוא אותו כך. ועדיין, השאלה שהוא מעלה, מה קורה לבידול של משרד כשכל המתחרים מחזיקים באותם כלים, רלוונטית לכל משרד שבונה היום מדיניות AI.
עוד בנושא
- גם עם כלי מחקר משפטי ייעודי: סנקציות על שני עורכי דין בפנסילבניה בגלל ציטוטים שגויים
- ריצ'רד טרומנס על דיוק ב-GenAI משפטי: בלי שכבת עובדות אמינה, שרשרת האמון נשברת