דריל צ'יאנג, Legal Director בגוגל ניו יורק, טוען שרוב השימושים הנוכחיים ב-AI בחוזים מייצרים "תחושת יעילות מדומה": מנסחים ובודקים מהר יותר חוזים מורכבים וייחודיים, אבל לא מתקנים את תהליך העבודה עצמו. ההצעה שלו הפוכה: להשתמש בכלים כדי לגלות כמה מהסעיפים בעצם אומרים את אותו הדבר, ולאחד אותם לנוסח סטנדרטי.
הדברים נאמרו בראיון שפורסם ב-2 באוקטובר באתר The Legal Wire, לקראת פאנל על סקירת חוזים מבוססת AI שבו ישתתף בכנס Legal Innovators New York, המתוכנן ל-19 וה-20 בנובמבר. צ'יאנג מוביל בגוגל את הצוות המשפטי המסחרי של Search, News ו-Maps, היה שותף לכתיבת תנאי השימוש של החברה ועומד בראש צוות הטפסים והניסוח של המחלקה המשפטית. לפני כן עבד ב-Latham & Watkins ושימש יועץ פנימי בחברות Hitachi America ו-Bio-Rad.
ה-80 וה-20
לפי צ'יאנג, בערך 80% מהסעיפים בחוזים מסחריים אומרים בפועל את אותו הדבר, רק בניסוחים שונים. את 20% הנותרים, החדשים או המהותיים באמת, צריכים לנהל בני אדם. כשכל צד משתמש ב-AI כדי להפיק מהר יותר את הנוסח המועדף עליו, התוצאה היא לדבריו גרסה מואצת של "קרב הטפסים", ולא פתרון.
המהלך שהוא מציע הוא להפעיל את הכלים על מאגרים גדולים של סעיפים כדי לאתר את מה שהוא מכנה "הקונצנזוס הסמוי": המשמעות המשותפת שמסתתרת מאחורי ניסוחים שונים. חברות ומשרדים גדולים יכולים לדבריו לנתח את התבניות שלהם ואת העסקאות שכבר נחתמו, לזהות ניסוחים כפולים, לראות אילו עמדות נסיגה (Fallbacks) מתקבלות שוב ושוב ואילו מהן עובדות הכי טוב, ולבנות מזה תבניות אחידות יותר שמקצרות את הדרך לחתימה.
תקנים פתוחים כנקודת מוצא
צ'יאנג מצביע על שני מיזמים שכבר הולכים בכיוון הזה ומעודד להרחיב אותם. oneNDA הוא הסכם סודיות פתוח שנוסח במשותף על ידי משרדי עורכי דין ויועצים משפטיים פנימיים, וזמין לשימוש חופשי. Bonterms מפרסם הסכמים סטנדרטיים "ניטרליים" בין ספק ללקוח, כמו NDA, הסכם שירותים מקצועיים, תוספת עיבוד נתונים ותנאי ענן, שמנוסחים על ידי ועדה של עורכי דין, ולפי החברה מייתרים כמעט לגמרי את סבב התיקונים.
לצד זה הוא מציע להשתמש ב-AI לתרגום סעיפים שגרתיים, כמו סודיות, הגבלת אחריות והוראות כלליות, לשפה פשוטה, ולניסוח מצגים, אחריות ושיפוי בתבנית אחידה עם שדות שעורך הדין ממלא לפי העסקה.
עסקים רוצים מהירות, המשפטנים יכולים לקבוע את ברירת המחדל
צ'יאנג מבחין בין הצד העסקי, שבעיקר רוצה שהחוזה ייסגר מהר, לבין המחלקה המשפטית, שיכולה להשתמש בניתוח מבוסס AI כדי לקבוע סעיפי ברירת מחדל ועמדות נסיגה טובים יותר, לבדוק מה באמת "מקובל בשוק", ולטפל בסעיפים שהיו בעבר מקור להתדיינות.
הוא גם מצביע על סיכונים. הראשון הוא "עצלות אינטלקטואלית" של צוותים שסומכים על הניתוח של הכלי בלי לבדוק אותו. השני הוא עלות האנרגיה והסביבה של שימוש בזבזני ב-AI על חוזים ארוכים ומותאמים אישית שלא היו צריכים להיות כאלה. את הכלים הקיימים הוא משווה ל"עורכי דין זוטרים טובים מאוד": תוצרים שימושיים, שעדיין מחייבים בדיקה של עורך דין.
מה זה אומר למחלקות משפטיות
הטיעון של צ'יאנג מזיז את השאלה ממדידת זמן סקירה לשאלה מבנית: כמה מהשונות בחוזים של הארגון נחוצה בכלל. עבור מחלקה משפטית שמחזיקה מאות תבניות וגרסאות, המשמעות המעשית היא פרויקט ניתוח של התיק הקיים לפני הטמעה של כלי סקירה, ולא אחריה. זו עמדה של יועץ משפטי בודד, לא מחקר אמפירי, ונתון ה-80% הוא הערכה שלו. עם זאת, היא מגיעה ממי שאחראי על ניסוח תבניות באחד הארגונים הגדולים בעולם.