Sullivan & Cromwell: Juridisk ekspertise i aftalegennemgang
I samarbejde med OpenAI udviklede Sullivan & Cromwell Agreement Analyzer, et AI-værktøj til at identificere problemer i aftaleudkast.
Når advokaterne hos Sullivan & Cromwell gennemgår et aftaleudkast, vurderer de vilkårene i forhold til relevante tidligere aftaler, trækker på firmaets erfaring og tager hensyn til klientens prioriteter. Firmaets Agreement Analyzer samler disse elementer i én arbejdsgang og udarbejder analyser og ændringsforslag, som advokaterne kan gennemgå og tilpasse.
»Jeg tror, at AI vil . . . give advokater mulighed for at fokusere på de områder, hvor deres dømmekraft er vigtigst . . . så de kan koncentrere sig om de spørgsmål, der er mest afgørende for deres klienter.«
I begyndelsen blev AI mest brugt til gentagne administrative opgaver som at skrive svar på e-mails eller tjekke kalendere. Men Savva oplever, at de seneste forbedringer af AI-modellernes analytiske evner har ændret brugen. »Nu ser vi langt flere muligheder for at bruge AI til krævende juridiske opgaver som dybdegående analyse af komplekse aftaler,« siger han.
Agreement Analyzer hjælper advokater med at sammenligne tilsvarende bestemmelser på tværs af tidligere aftaler og følge samspillet mellem bestemmelserne.
John Savva, partner hos Sullivan & Cromwell, udviklede Agreement Analyzer med Codex som en prototype til én bruger for at afprøve konceptet. Derefter samarbejdede han med OpenAI om at forbedre kvaliteten af resultaterne, øge effektiviteten gennem parallel behandling og gøre applikationen til et værktøj, som flere advokater kunne bruge samtidig.
Agreement Analyzer kombinerer Sullivan & Cromwells arbejdsgange, udvalgte tidligere aftaler og forhandlingsvejledninger med ChatGPT Enterprise. Når en advokat har lagt et aftaleudkast ind i værktøjet, kan vedkommende tilføje selvvalgte tidligere aftaler og en vejledning med firmaets og klientens standpunkter samt oplysninger om markedspraksis. Værktøjet gennemgår aftalen i flere runder fra forskellige perspektiver, sammenfatter resultaterne, hjælper med at identificere mulige problemer og leverer et notat samt forslag med registrerede ændringer, som en advokat kan gennemgå, tilpasse eller afvise.
»Det handler ikke om at erstatte advokater. Det handler om at give advokater et værktøj til at foretage mere dybdegående analyser og finde flere retskilder og fortilfælde, så de kan levere arbejde af endnu højere kvalitet til deres klienter.«
Savva understreger, at fuld gennemsigtighed er det, der gør et AI-værktøjs resultater troværdige. »Hvis et AI-værktøj fremsætter en påstand om markedspraksis, skal man kunne se, hvor den oplysning kommer fra,« siger han.
Savva beskriver en applikation, hvor agenter udarbejder konklusioner, som andre agenter forsøger at modbevise i en proces med modstridende synspunkter. I et muligt anvendelsesscenarie gennemgår specialiserede agenter aftalen parallelt med fokus på blandt andet afvigelser fra markedspraksis og risikofordeling, samspillet mellem klausuler og uklarheder, der kan få betydning i en retssag. Resultaterne skelner mellem konklusioner, der holder efter andre agenters kritiske afprøvning, afviste konklusioner og uafklarede problemstillinger, der fastholdes med forbehold. Advokaterne kan gennemgå problemstillingerne, de tilhørende begrundelser og de relevante tidligere aftaler. Derefter kan de beslutte, hvilke konklusioner der giver anledning til ændringer i den endelige version med rettelser.
Sullivan & Cromwell fortsætter med at udforske værktøjer, der er udviklet til specifikke juridiske opgaver. Savva ser de stærkere analytiske evner som en mulighed for at understøtte flere dele af research- og skriveprocessen.
Savva fremhæver fremskridtene inden for ræsonnering med GPT‑6 Astra: »Astra har virkelig løftet kvaliteten af den ræsonnering, vi har adgang til, og det har tidligere været flaskehalsen,« siger han.
