17. septembar 2026.

Predstavljamo Astra for Law

Naš najsnažniji model, konfiguriran kao novi AI temelj za pravo.

Istražite pravna rješenja Kontaktirajte prodajni tim za pravni sektor

Učitavanje…

Danas predstavljamo Astra for Law: novi temelj na kojem pravne firme i kompanije za pravnu tehnologiju mogu graditi AI proizvode i tokove rada zasnovane na svojoj stručnosti. Objedinjuje GPT‑6 Astra, naš najnoviji i najsnažniji model, s postavkama, alatima i kontekstom prilagođenim profesionalnom pravnom radu.

Korisnici API-ja, uključujući Harvey i Legora, moći će razvijati rješenja na sistemu Astra for Law i unijeti ovu inteligenciju u vlastite proizvode i tokove rada. Kako naši granični modeli budu napredovali, ove pravne mogućnosti uvodit ćemo u svoje najnovije modele.

Također proširujemo rad na privatnosti i upravljanju kako bismo pravnim firmama pružili posebne kontrole za povjerljive poslove klijenata. Firme mogu prilagoditi Astra for Law i pomoću naših 26 novih dodataka iz ekosistema koji povezuju ChatGPT sa specijaliziranim alatima koje već koriste, kao što su Relativity i Clio.

Granična inteligencija za pravo

Astra for Law objedinjuje GPT‑6 Astra sa snažnim indeksom za pravno pretraživanje i uputama za pravnu analizu i pisanje. Zajedno unapređuju mogućnosti sistema Astra u cijeloj pravnoj praksi, a firmama i kompanijama za pravnu tehnologiju daju slobodu da razvijaju vlastite aplikacije i tokove rada.

Pravno istraživanje: od činjenica do potkrijepljenog odgovora

Naš novi indeks za pravno pretraživanje jedan je od alata koje Astra for Law može koristiti. Pravno istraživanje često počinje pronalaženjem odgovarajućeg pravnog autoriteta i relevantnih odlomaka te utvrđivanjem koliko su relevantni i obavezujući za konkretnu situaciju. Indeks pomaže sistemu Astra for Law da obavi taj posao i dopunjava licencirani sadržaj i specijalizirane proizvode pružalaca kao što je Thomson Reuters, na koje se firme oslanjaju.

Pomoću indeksa za pravno pretraživanje Astra for Law može pretraživati američku sudsku praksu, zakone, propise, sudska pravila i upravne odluke u korpusu s više od 230 miliona URL-ova, kojem se svakodnevno dodaju novi izvori. Saradnjom s neprofitnom organizacijom Free Law Project, koja stoji iza servisa CourtListener, u ovo istraživačko iskustvo uključujemo njenu zbirku sudske prakse koja obuhvata više od 99,9% objavljene američke presedanske sudske prakse⁠(otvara se u novom prozoru).

Kako bismo izmjerili koliko ova konfiguracija unapređuje pravno istraživanje, testirali smo cjelovitu postavku sistema Astra for Law na 200 pitanja iz američkog prava iz privatnog validacijskog skupa Vals AI Legal Research Bench⁠(otvara se u novom prozoru). Ovo referentno testiranje mjeri koliko dobro model pronalazi relevantne izvore i odlomke te koliko njegovi istraživački odgovori ispunjavaju kriterije evaluacije.

Pri najvećem intenzitetu rezonovanja za oba sistema, Astra for Law prošla je provjeru ukupne tačnosti evaluacije na 54,0% pitanja, u poređenju s 38,7% za GPT‑6 Astra koji je koristio samo web-pretraživanje – relativno poboljšanje od 40%. Astra for Law daje i sveobuhvatnije odgovore.

Na pitanjima usmjerenim na sudsku praksu Astra for Law je pri najvećem intenzitetu rezonovanja pronašla 24% više referentnih predmeta nego GPT‑6 Astra koji je koristio samo web-pretraživanje. U revidiranom skupu ciljnih odlomaka pronašla je do 54% više relevantnih odlomaka iz odgovarajućih sudskih mišljenja kada su sistemi poređeni pri jednakom intenzitetu rezonovanja.

Rezultat je čvršća istraživačka osnova za savjetovanje o transakciji, procjenu spora ili izradu pravne strategije, uz pouzdane pravne izvore koje pravnik može samostalno provjeriti.

Performanse sistema Astra for Law i GPT‑6 Astra na validacijskom skupu Vals AI Legal Research Bench pri različitim postavkama intenziteta rezonovanja.

Poboljšanje performansi u cjelovitim pravnim tokovima rada

Pravno istraživanje samo je prvi korak. Prilagođene upute za pravnu analizu i pisanje usmjeravaju Astra for Law da istraživanje primijeni na činjenice klijenta, razvije argumente ili uslove transakcije te utvrdi slabosti i neizvjesnosti. To može značiti razlikovanje obavezujućeg zaključka suda od ostalih zapažanja, razmatranje predmeta koji slabe argument ili objašnjavanje kako izuzetak u ugovoru preraspodjeljuje rizik među stranama.

Naprimjer, kada je dobila upit da pronađe važeće pravo sa sličnim činjeničnim obrascima, Astra for Law mogla je i preciznije utvrditi relevantan presedan i bolje povezati činjenične obrasce od drugih graničnih modela:

Upit

Our client signed a five-year agreement to manufacture a retailer’s private-label products after being told the retailer’s comparable suppliers historically averaged about $8 million in annual orders. The contract commits the retailer to $2 million in annual purchases and leaves additional orders to its discretion. Before signing, our client knew the retailer was revising how it allocated orders among suppliers. Orders have barely exceeded the minimum. Internal records suggest the historical average was much lower. The retailer says our client accepted both the minimum and the new process. Find the closest factual precedent and write a memo on our client’s misrepresentation claim.

Claude Fable 5.1

MEMORANDUM — Misrepresentation Claim Against Retailer

Closest precedent. Paragon Metals Holdings v. Smith, C.A. No. N21C-12-090-SKR-CCLD (Del. Super. Aug. 13, 2025). A buyer alleged the seller concealed that two major customers would materially cut volumes. After a bench trial, the court rejected the fraud claim, concluding the buyers failed to conduct sufficient diligence and ignored repeated, if inartful, disclosures of the very information underlying their claim. Notably, the court assumed certain representations may have been false yet still ruled for the sellers because the buyers could not prove justifiable reliance.

Application. Our strongest fact is that the "$8 million average" was a statement of historical fact, not a forecast, and internal records apparently show it was false. That distinguishes the ordinary "predictions aren't actionable" defense. The $2 million minimum does not disclaim the historical figure; it allocates future risk, not past fact.

Our weakest fact mirrors Paragon: the client knew allocation methodology was changing and signed anyway. The retailer will argue that knowledge made reliance on old averages unreasonable and that the minimum captured the bargained-for risk. Anti-reliance or integration clauses in the agreement would compound this.

Recommendation. Plead fraudulent inducement (and negligent misrepresentation alternatively) centered on the false historical average; develop evidence that the process change was presented as neutral to volume. Confirm governing law—Delaware is notably strict on reliance.

Astra for Law

Our client has a viable claim based on false history, not a right to $8 million in annual orders.

The closest analogue is Oliver Wyman, Inc. v. Eielson, 282 F. Supp. 3d 684, 700–03 (S.D.N.Y. 2017), applying Massachusetts law. Consulting-business sellers accepted four-year employment agreements guaranteeing $425,000, with discretionary increases, after representations of approximately $1 million average partner compensation. They knew the compensation system was changing. The court denied summary judgment on fraud and negligent-misrepresentation counterclaims concerning the historical average: evidence disputed its accuracy, and the contractual floor did not contradict past results.

Similarly, the retailer’s approximate $8 million historical average is a verifiable factual assertion. Accepting a $2 million minimum and discretionary additional orders does not necessarily surrender reliance on truthful historical information. But Oliver Wyman emphasized that no evidence showed the revised system would fundamentally change compensation or render historical averages irrelevant. Id. at 701–02. The retailer’s strongest defense is proof our client understood the allocation changes would make past supplier volumes uninformative—not simply that changes were announced.

For fraud, our client must prove knowing material falsity, intent to induce signing, actual reasonable reliance, and resulting loss. Negligent misrepresentation may instead rest on deficient care in supplying business information. Obtain supplier-level records matching the represented period and comparator group, the speaker’s contemporaneous communications, and our client’s decision records.

Na isti upit Astra for Law je pronašla dva vrlo slična presedana; u primjeru parničnog postupka Claude Fable 5.1 naveo je odluku koja je ukinuta po žalbi, dok je u transakcijskom primjeru izvijestio da nije pronašao takav predmet.

Astra for Law u početku će biti ponuđena odabranim pravnim firmama putem programa Trusted Access u sistemima ChatGPT i Codex, a uskoro stiže i u API. U biraču modela prikazivat će se kao „GPT‑6 Astra Law“, a u API-ju kao gpt-6-astra-law.

“Zahvalni smo što smo mogli isprobati rane verzije sistema Astra for Law, razvijene imajući u vidu pravne slučajeve upotrebe. I u parničnim i u transakcijskim predmetima modeli su pokazali impresivnu dubinu istraživanja i osjetljivost na autoritet pravnih izvora. Čak i u ovoj ranoj fazi djelovali su kao značajan korak prema pravno usmjerenoj umjetnoj inteligenciji pažljivo utemeljenoj na ažurnom i sveobuhvatnom istraživanju.”

John Savva, partner, Sullivan & Cromwell

“U našim ranim testiranjima Astra for Law pokazala je snagu u ključnim aspektima pravnog istraživanja: uzemljenju odgovora u neposredno relevantnim pravnim izvorima, preciznom citiranju i pružanju praktičnih savjetodavnih smjernica.”

Niko Grupen, voditelj primijenjenih istraživanja u kompaniji Harvey

1 od 2

“Zahvalni smo što smo mogli isprobati rane verzije sistema Astra for Law, razvijene imajući u vidu pravne slučajeve upotrebe. I u parničnim i u transakcijskim predmetima modeli su pokazali impresivnu dubinu istraživanja i osjetljivost na autoritet pravnih izvora. Čak i u ovoj ranoj fazi djelovali su kao značajan korak prema pravno usmjerenoj umjetnoj inteligenciji pažljivo utemeljenoj na ažurnom i sveobuhvatnom istraživanju.”

John Savva, partner, Sullivan & Cromwell

Povjerenje i kontrole prilagođeni pravnom sektoru

Pravne firme moraju štititi povjerljive informacije klijenata i kontrolirati način korištenja umjetne inteligencije u svojoj praksi. Za kvalificirane pravne firme uspostavili smo poseban program Trusted Access kako bismo pravnicima i osobama koje rade pod njihovim nadzorom omogućili pristup sistemu Astra for Law za profesionalni pravni rad. Za kvalificirane firme ponuda uključuje opciju bez zadržavanja podataka (ZDR) u našem API-ju, dok je upotreba sistema ChatGPT Enterprise prema zadanim postavkama isključena iz ljudskog pregleda.

Sarađujemo i s firmom Latham & Watkins, predvodnikom u upravljanju umjetnom inteligencijom, na osmišljavanju dozvola za informacije, etičkih barijera, uputa klijenata i nadzora firme.

“Kako AI postaje sposobniji, raste i mogućnost njegove primjene u okruženjima koja zahtijevaju strogo upravljanje, nadzor i odgovornost. Ova saradnja nadograđuje šira ulaganja firme Latham u razvoj, upravljanje i infrastrukturu umjetne inteligencije u cijeloj firmi, koja podupiru našu sveobuhvatnu strategiju odgovorne primjene umjetne inteligencije.”

Michael Rubin, predsjedavajući Odbora za strategiju umjetne inteligencije firme Latham

Prilagodite ChatGPT stručnosti svoje firme

Uz graničnu inteligenciju i odgovarajuće kontrole, firme mogu vlastite presedane, metode i prosudbu pretvoriti u AI alate i tokove rada izrađene prema njihovim standardima.

U saradnji s odabranim firmama naši inženjeri za direktnu implementaciju prilagođavaju ChatGPT Enterprise pomoću posebnih interfejsa i integracija s vlasničkim podacima, stvarajući alate za tokove rada svake firme:

Firma Sullivan & Cromwell razvila je analizator ugovora koji u pregled nove transakcije uključuje njene smjernice za pregovaranje i odabrane presedane. Pomaže pravnicima da uoče rizike koji postaju vidljivi kada se odredbe čitaju zajedno, a zatim te nalaze pretvara u predložene izmjene dokumenta i nacrt savjeta klijentu koje mogu preispitati i doraditi.
Firma Ropes & Gray razvila je sistem za dubinsku analizu transakcija prema načinu na koji njeni pravnici pregledaju virtualnu sobu s podacima i odlučuju šta je važno za transakciju. Sistem im pomaže da nalaze povežu s izvornim dokumentima i precizno utvrde pitanja koja bi mogla utjecati na akviziciju, poput toga zahtijevaju li ugovori s ključnim klijentima obavijest ili saglasnost.
Firma Cooley razvila je GO Public kako bi svoju stručnost na tržištima kapitala uključila u pripremu kompanija za izlazak na berzu, od izrade IPO prijave do prepoznavanja rizika koji zahtijevaju pažnju rukovodstva. Kada se transakcija promijeni, sistem tu promjenu prenosi kroz cijelu prijavu kako bi pravnici mogli zajedno pregledati njene posljedice.

1 od 4

“Saradnja s kompanijom OpenAI omogućila nam je da preispitamo način obavljanja ovog posla – da pravnike i rukovodeće timove brže provedemo kroz intenzivnu pripremu i usmjerimo ih na pitanja koja zahtijevaju prosudbu, poznavanje tržišta i strateško razmišljanje.”

Dave Peinsipp, partner i supredsjedavajući globalne grupe za tržišta kapitala firme Cooley

“AI iz temelja mijenja način pružanja pravnih usluga, a firma Sullivan & Cromwell odlučna je predvoditi tu evoluciju. Naš tim razvija prilagođene AI aplikacije usklađene s načinom rada naših pravnika. Vrhunska inženjerska stručnost kompanije OpenAI pomaže nam da svoju viziju ostvarimo putem početne testne aplikacije. Saradnjom smo doradili aplikaciju, poboljšali njene performanse i pripremili je za široku primjenu. Ovo iskustvo pokazalo je vrijednost namjenski razvijenih AI alata koji se oslanjaju na snažnu tehnološku platformu i oblikovani su standardima naše firme. Radujemo se daljnjem istraživanju načina na koje takvi alati mogu unaprijediti rad naših pravnika i pomoći nam da klijentima pružimo još veću vrijednost.”

Robert Giuffra Jr. i Scott Miller, supredsjedavajući, Sullivan & Cromwell

“Naši klijenti oslanjaju se na našu prosudbu o transakcijama, sporovima i regulatornim izazovima koji oblikuju njihove djelatnosti. Partnerstvo s kompanijom OpenAI vidimo kao izuzetnu priliku da njena tehnologija unaprijedi i podigne naše sposobnosti na viši nivo. Zajedno oblikujemo primjenu granične umjetne inteligencije na najzahtjevnije pravne poslove, počevši od transakcijske dubinske analize. Cilj nam je ranije u procesu iskoristiti više znanja naših pravnika kako bi klijenti dobili bržu realizaciju, precizniju analizu i vodeće savjete u djelatnosti na koje se oslanjaju.”

Ropes & Gray

“Skadden se raduje saradnji s kompanijom OpenAI kako bi spojio graničnu umjetnu inteligenciju s opsežnim pravnim iskustvom firme. Razvijamo skup alata koji će klijentima pomoći da procijene regulatorni rizik i donose informirane odluke dok provode transakcije ili plasiraju proizvode na tržište—što je samo jedan od brojnih načina na koje ove nove mogućnosti uključujemo u svoj rad kako bismo klijentima pružili vrijedna rješenja.”

Skadden

Firme mogu razvijati rješenja sa svojim timovima i partnerskim proizvodima, uz dozvoljene izvore i postupke pregleda definirane za konkretan posao.

Granična inteligencija povezana s najpouzdanijim pravnim alatima

Ponosni smo na saradnju sa specijaliziranim kompanijama koje unapređuju pravnu umjetnu inteligenciju. Danas predstavljamo 26 dodataka koje su izradili partneri⁠, a koji firmama pomažu da bolje iskoriste alate i znanje koje već koriste. Ovi dodaci obuhvataju pravnu praksu i poslovanje pravnih firmi. Uz iManage pravnik može u sistemu ChatGPT sastaviti dokument za pripremu pregovora i spremiti ga u spis predmeta; Intapp može prikazati aktivnosti za koje bi trebalo provjeriti je li potreban unos vremena; DeepJudge može uključiti prethodne transakcije u poređenje. Thomson Reuters uvodi kontekst predmeta iz sistema HighQ u ChatGPT i predstavlja nadolazeći poveznik za CoCounsel Legal.

“Kako AI postaje otvoreniji i interoperabilniji, vrijednost više nije samo u povezivosti. Pravnim stručnjacima treba više od pristupa informacijama. Potrebni su im pouzdana inteligencija, relevantan kontekst organizacije i predmeta, namjenski razvijene pravne mogućnosti te upravljanje potrebno za poslove s velikim ulozima. Upravo to Thomson Reuters pruža putem rješenja HighQ i CoCounsel Legal. CoCounsel ostaje pouzdan profesionalni AI sistem osmišljen da pomogne u obavljanju tog posla. Naš rad s kompanijom OpenAI pomaže da ove mogućnosti budu dostupne u okruženjima koja klijenti odaberu, uz očuvanje tačnosti, povjerljivosti i odgovornosti na koje se oslanjaju.”

Joel Hron, glavni direktor za tehnologiju, Thomson Reuters

Predstavljanje obuhvata devet dodataka zajednice koje su izradili pravnici i inženjeri pravne tehnologije iz organizacija LegalQuants, LECG i Skills.law, sa 47 prilagođenih vještina koje stručnjaci mogu prilagođavati, proširivati ili koristiti kao inspiraciju za rad u sistemu ChatGPT. Dodaci zajednice omogućavaju ljudima koji najbolje poznaju posao da i dalje postavljaju standarde mogućnosti tih vještina. Danas i ChatGPT for Word postaje općenito dostupan, pa pravnici mogu lektorirati tekst, dobivati prijedloge izmjena i označavati probleme s formatiranjem u alatu na koji se već oslanjaju pri izradi dokumenata.

Naš pristup je otvoren i modularan: firme mogu koristiti specijalizirane proizvode, uključiti vlastite alate i znanje te prilagoditi vještine koje je izradila zajednica svojoj praksi. Partneri mogu nastaviti razvijati vlastite aplikacije i tokove rada, dok firme biraju kako će se te mogućnosti povezivati. Razvoj na platformi OpenAI trebao bi omogućiti bolje iskorištavanje ekosistema, a ne njegovu zamjenu.

Razvijajte s nama

OpenAI dugoročno ulaže u pravo. Nastavit ćemo zajedno unapređivati model, postavke, alate i upute sistema Astra for Law, oslanjajući se na stroge evaluacije i povratne informacije pravnika i partnera za pravnu tehnologiju. Nastavit ćemo unapređivati i ChatGPT kako bi firme mogle graditi rješenja zasnovana na svojoj stručnosti i povezivati alate koje koriste.

Naš rad s firmom Wachtell, Lipton, Rosen & Katz povezuje njenu stručnost u parničnom i korporativnom pravu s našim graničnim istraživanjima i inženjerskim radom radi ispitivanja kako AI može podržati poslove koji zahtijevaju složenu pravnu prosudbu.

“Cijenimo tehničku stručnost i spremnost na slušanje koje je inženjerski tim kompanije OpenAI za direktnu implementaciju pokazao u razgovorima o ulozi umjetne inteligencije u podršci pravnom radu te nas raduju mogućnosti da AI oblikuje sljedeće razdoblje pravne prakse.”

Wachtell, Lipton, Rosen & Katz

Najambicioznije primjene osmislit će pravnici i kompanije koje zajedno s njima razvijaju rješenja. Posvećeni smo saradnji s ovim ekosistemom kako bi firme u AI mogle ugraditi vlastitu stručnost, standarde i prosudbu te klijentima pružati usluge na način koji samo one mogu ponuditi.

Za informacije o ranom pristupu sistemu Astra for Law, njegovoj ugradnji u vaš proizvod ili razvoju alata zasnovanih na stručnosti vaše firme obratite se kompaniji OpenAI.

Autor

OpenAI

Nastavite čitati

Prikažite sve

Two years of OpenAI Academy — card image

Dvije godine OpenAI akademije

Kompanija23. sep 2026.

Airbnb widens access to GPT-6 Astra and OpenAI frontier models - card image

Airbnb širi pristup modelu GPT-6 Astra

Kompanija23. sep 2026.

Advisory Group on Mathematics and Artificial Intelligence — cover

Savjetodavna grupa za matematiku i umjetnu inteligenciju

Kompanija21. sep 2026.