17 בספטמבר 2026

מציגים את Astra for Law

המודל העוצמתי ביותר שלנו, בתצורה שיוצרת תשתית בינה מלאכותית חדשה לתחום המשפט.

גלו פתרונות לתחום המשפט צרו קשר עם צוות המכירות לתחום המשפט

בטעינה…

היום אנחנו מציגים את Astra for Law: תשתית חדשה שמאפשרת למשרדי עורכי דין ולחברות טכנולוגיה משפטית לפתח מוצרי בינה מלאכותית ותהליכי עבודה המבוססים על המומחיות שלהם. התשתית משלבת את GPT‑6 Astra, המודל העדכני והעוצמתי ביותר שלנו, עם הגדרות, כלים והקשר המותאמים לעבודה משפטית מקצועית.

לקוחות API, ובהם Harvey ו-Legora, יוכלו לפתח על בסיס Astra for Law ולשלב את הבינה הזאת במוצרים ובתהליכי העבודה שלהם. ככל שמודלי החזית שלנו יתקדמו, נשלב את היכולות המשפטיות האלה במודלים העדכניים ביותר שלנו.

אנחנו גם מרחיבים את עבודתנו בתחום הפרטיות והממשל, כדי להעניק למשרדי עורכי דין בקרות ייעודיות לעבודה על ענייני לקוחות חסויים. משרדים יכולים גם להתאים אישית את Astra for Law באמצעות 26 התוספים החדשים שלנו ממערך השותפים, שמחברים את ChatGPT לכלים הייעודיים שכבר משמשים את המשרדים, כמו Relativity ו-Clio.

בינת חזית לתחום המשפט

Astra for Law משלב את GPT‑6 Astra עם אינדקס חיפוש משפטי רב-עוצמה והנחיות לניתוח ולכתיבה משפטיים. יחד, הם מעצימים את היכולות של Astra בכל תחומי העיסוק המשפטי, ובה בעת מעניקים למשרדים ולחברות טכנולוגיה משפטית את החופש לפתח יישומים ותהליכי עבודה משלהם.

מחקר משפטי: מהעובדות לתשובה מבוססת

אינדקס החיפוש המשפטי החדש שלנו הוא אחד הכלים הזמינים ל-Astra for Law. מחקר משפטי מתחיל לעיתים קרובות באיתור האסמכתה המדויקת, במציאת הקטעים הרלוונטיים ובהבנת מידת הרלוונטיות והתוקף המחייב שלהם לנסיבות המקרה. האינדקס עוזר ל-Astra for Law לבצע את העבודה הזאת, ומשלים את התוכן ברישיון ואת המוצרים הייעודיים שעליהם מסתמכים המשרדים, מספקים כמו Thomson Reuters.

באמצעות אינדקס החיפוש המשפטי, Astra for Law יכול לחפש בפסיקה, בחוקים, בתקנות, בסדרי דין ובהחלטות מינהליות בארה״ב, במאגר של יותר מ-230 מיליון כתובות URL, שמקורות נוספים מתווספים אליו מדי יום. העבודה שלנו עם Free Law Project, הארגון ללא כוונת רווח שמאחורי CourtListener, משלבת בחוויית המחקר הזאת את אוסף הפסיקה שלו, המכסה יותר מ-99.9% מהפסיקה התקדימית שפורסמה בארה״ב⁠(נפתח בחלון חדש).

כדי למדוד כיצד התצורה הזאת משפרת את המחקר המשפטי, בדקנו את התצורה המלאה של Astra for Law על 200 שאלות מחקר במשפט האמריקאי מתוך מערך האימות הפרטי של Legal Research Bench מבית Vals AI⁠(נפתח בחלון חדש). מבחן ההשוואה הזה מודד עד כמה המודל מצליח למצוא מקורות וקטעים רלוונטיים, ועד כמה תשובות המחקר שלו עומדות בקריטריונים להערכה.

ברמת מאמץ ה-reasoning הגבוהה ביותר בשתי המערכות, Astra for Law עבר את בדיקת הנכונות הכוללת של ההערכה ב-54.0% מהשאלות, לעומת 38.7% עבור GPT‑6 Astra שהשתמש בחיפוש ברשת בלבד — שיפור יחסי של 40%. Astra for Law גם מספק תשובות מקיפות יותר.

בשאלות שהתמקדו בפסיקה, Astra for Law מצא 24% יותר פסקי דין מתוך רשימת הייחוס בהשוואה ל-GPT‑6 Astra שהשתמש בחיפוש ברשת בלבד, ברמת מאמץ ה-reasoning הגבוהה ביותר. במערך קטעי היעד שעבר ביקורת, הוא אחזר עד 54% יותר קטעים רלוונטיים מפסקי הדין הנכונים, בהשוואה בין המערכות באותה רמת מאמץ reasoning.

התוצאה היא בסיס מחקרי חזק יותר לייעוץ בעסקה, להערכת סכסוך או לפיתוח אסטרטגיה משפטית, עם אסמכתאות מהימנות שעורכת הדין יכולה לבדוק בעצמה.

הביצועים של Astra for Law ושל GPT‑6 Astra במערך האימות של Legal Research Bench מבית Vals AI, בהגדרות שונות של מאמץ reasoning.

שיפור הביצועים בתהליכי עבודה משפטיים מקצה לקצה

מחקר משפטי הוא רק הצעד הראשון. הנחיות מותאמות אישית לניתוח ולכתיבה משפטיים מנחות את Astra for Law ביישום המחקר על עובדות המקרה של הלקוח, בפיתוח טיעונים או תנאי עסקה ובזיהוי נקודות תורפה ואי-ודאות. למשל, הבחנה בין ההלכה שנקבעה בפסק דין לבין הערות אחרות של בית המשפט, התייחסות לפסיקה שמחלישה טיעון, או הסבר כיצד חריג בחוזה משנה את חלוקת הסיכון בין הצדדים.

לדוגמה, כאשר התבקש לזהות פסיקה תקפה בנסיבות עובדתיות דומות, Astra for Law הצליח הן לאתר תקדים רלוונטי והן למצוא התאמה טובה יותר בין הנסיבות העובדתיות, בהשוואה למודלי חזית אחרים:

פרומפט

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.

בתגובה לאותו פרומפט, Astra for Law הציג שני תקדימים בעלי התאמה גבוהה; בדוגמת הליטיגציה, Claude Fable 5.1 הציג הכרעה שנהפכה בערעור, ואילו בדוגמת העסקאות הוא דיווח שלא מצא פסק דין כזה.

Astra for Law יוצע בתחילה למשרדי עורכי דין נבחרים דרך Trusted Access ב-ChatGPT וב-Codex, ובקרוב יהיה זמין גם ב-API. הוא יופיע בבורר המודלים בשם ״GPT‑6 Astra Law״ וב-API בשם gpt-6-astra-law.

“שמחנו על ההזדמנות להתנסות בגרסאות מוקדמות של Astra for Law, שפותחו מתוך מחשבה על שימושים משפטיים. הן בענייני ליטיגציה והן בעסקאות, המודלים הפגינו עומק מחקרי מרשים ותשומת לב למעמדן של אסמכתאות משפטיות. כבר בשלב מוקדם זה, הם נראו לנו כצעד משמעותי לקראת בינה מלאכותית הממוקדת במשפט ומעוגנת בקפידה במחקר עדכני ומקיף כאחד.”

ג׳ון סאבה, שותף, Sullivan & Cromwell

“בבדיקות הראשוניות שלנו, Astra for Law הצטיין בהיבטים מרכזיים של מחקר משפטי: עיגון התשובות באסמכתאות הנוגעות ישירות לעניין, הפניות מדויקות ומתן הכוונה מעשית לצורך ייעוץ.”

ניקו גרופן, ראש תחום המחקר היישומי ב-Harvey

1 מתוך 2

“שמחנו על ההזדמנות להתנסות בגרסאות מוקדמות של Astra for Law, שפותחו מתוך מחשבה על שימושים משפטיים. הן בענייני ליטיגציה והן בעסקאות, המודלים הפגינו עומק מחקרי מרשים ותשומת לב למעמדן של אסמכתאות משפטיות. כבר בשלב מוקדם זה, הם נראו לנו כצעד משמעותי לקראת בינה מלאכותית הממוקדת במשפט ומעוגנת בקפידה במחקר עדכני ומקיף כאחד.”

ג׳ון סאבה, שותף, Sullivan & Cromwell

אמון ובקרות ברמה הנדרשת לעבודה משפטית

משרדי עורכי דין צריכים להגן על סודות לקוחותיהם ולשלוט באופן השימוש בבינה מלאכותית בעבודתם. יצרנו תוכנית Trusted Access מיוחדת למשרדי עורכי דין העומדים בתנאי הזכאות, כדי להעניק לעורכי דין ולעובדים בפיקוחם גישה ל-Astra for Law לצורך עבודה משפטית מקצועית. למשרדים זכאים, ההצעה כוללת אפס שמירת נתונים (ZDR) ב-API שלנו, והשימוש ב-ChatGPT Enterprise מוחרג מבדיקה אנושית כברירת מחדל.

אנחנו עובדים גם עם Latham & Watkins, מהמובילים בממשל בינה מלאכותית, כדי לתכנן מענה להרשאות מידע, למחיצות אתיות, להנחיות לקוחות ולפיקוח המשרד.

“ככל שיכולות הבינה המלאכותית משתפרות, כך משתפרת גם היכולת להטמיע אותה בסביבות הדורשות ממשל, פיקוח ואחריותיות קפדניים. שיתוף הפעולה הזה נשען על ההשקעות הרחבות של Latham בפיתוח, בממשל ובתשתיות של בינה מלאכותית ברחבי המשרד, המהוות בסיס לאסטרטגיה הכלל-ארגונית שלנו לבינה מלאכותית אחראית.”

מייקל רובין, יו״ר ועדת אסטרטגיית הבינה המלאכותית של Latham

התאימו את ChatGPT למומחיות של המשרד שלכם

בעזרת בינת חזית והבקרות המתאימות, משרדים יכולים להפוך את התקדימים, השיטות ושיקול הדעת שלהם לכלי בינה מלאכותית ולתהליכי עבודה שנבנו לפי הסטנדרטים שלהם.

בעבודה עם משרדים נבחרים, מהנדסי השטח שלנו התאימו את ChatGPT Enterprise באמצעות ממשקים מותאמים אישית וחיבורים לנתונים קנייניים, ויצרו כלים לתהליכי העבודה של כל משרד:

משרד Sullivan & Cromwell פיתח כלי לניתוח הסכמים, שמשלב את מדריכי המשא ומתן של המשרד ותקדימים נבחרים בבדיקת עסקה חדשה. הכלי עוזר לעורכי דין לזהות סיכונים העולים מקריאה משולבת של סעיפים, ולאחר מכן מתרגם את הממצאים להצעות לתיקונים מסומנים ולטיוטת ייעוץ ללקוח, שאותן הם יכולים לבחון באופן ביקורתי וללטש.
משרד Ropes & Gray פיתח מערכת לבדיקת נאותות בעסקאות, המבוססת על האופן שבו עורכי הדין שלו סוקרים חדר מידע ומחליטים מה חשוב לעסקה. המערכת עוזרת להם להתחקות אחר מקור הממצאים ולזהות שאלות שעשויות להשפיע על רכישה, למשל האם חוזים עם לקוחות מרכזיים מחייבים הודעה או הסכמה.
משרד Cooley פיתח את GO Public כדי לשלב את מומחיותו בשוקי ההון בתהליך ההיערכות של חברות להנפקה, מניסוח מסמכי ההנפקה הראשונית ועד לזיהוי סיכונים הראויים לתשומת לב ההנהלה. כאשר העסקה משתנה, הכלי מחיל את השינוי בכל מסמכי ההגשה, כדי שעורכי הדין יוכלו לבחון את ההשלכות יחד.

1 מתוך 4

“שיתוף הפעולה שלנו עם OpenAI אפשר לנו לחשוב מחדש על אופן ביצוע העבודה הזאת — ולעזור לעורכי דין ולצוותי הנהלה לעבור מהר יותר את שלב ההכנה האינטנסיבי ולהתפנות לשאלות שמחייבות שיקול דעת, ניסיון בשוק וחשיבה אסטרטגית.”

דייב פיינסיפ, שותף ויו״ר משותף של קבוצת שוקי ההון הגלובלית ב-Cooley

“הבינה המלאכותית משנה מן היסוד את אופן מתן השירותים המשפטיים, ומשרד Sullivan & Cromwell מחויב לעמוד בחזית השינוי הזה. הצוות שלנו מפתח יישומי בינה מלאכותית מותאמים אישית לאופן העבודה של עורכי הדין שלנו. המומחיות ההנדסית המובילה בעולם של OpenAI עוזרת לנו לממש את החזון שלנו באמצעות יישום ניסיוני ראשוני. שיתוף הפעולה שלנו סייע ללטש את היישום, לשפר את ביצועיו ולהכין אותו להטמעה רחבה. הניסיון הזה המחיש את הערך של כלי בינה מלאכותית ייעודיים, הנשענים על פלטפורמה טכנולוגית חזקה ומעוצבים לפי הסטנדרטים של המשרד שלנו. אנחנו נרגשים להמשיך לבחון כיצד כלים כאלה יכולים לשפר את אופן העבודה של עורכי הדין שלנו ולעזור לנו להעניק ללקוחותינו ערך רב עוד יותר.”

רוברט ג׳ופרה ג׳וניור וסקוט מילר, יושבי ראש משותפים, Sullivan & Cromwell

“לקוחותינו סומכים על שיקול הדעת שלנו בעסקאות, בסכסוכים ובאתגרים הרגולטוריים שמעצבים את התעשיות שבהן הם פועלים. אנחנו רואים הזדמנות יוצאת דופן בשיתוף פעולה עם OpenAI לבחינת הדרכים שבהן הטכנולוגיה שלה יכולה לשפר את יכולותינו ולהעלות אותן לרמה חדשה. יחד אנחנו מעצבים את אופן השימוש ב-frontier AI בעבודה המשפטית התובענית ביותר, החל מבדיקות נאותות בעסקאות. המטרה שלנו היא להביא לידי ביטוי יותר מהתובנות של עורכי הדין שלנו כבר בשלבים מוקדמים של התהליך, כדי שהלקוחות ייהנו מביצוע מהיר יותר, מניתוח חד יותר ומהייעוץ המוביל בתעשייה שעליו הם סומכים.”

Ropes & Gray

“ב-Skadden אנחנו נרגשים לעבוד עם OpenAI כדי לשלב frontier AI עם הניסיון המשפטי העשיר של המשרד. אנחנו מתכננים חבילת כלים שתעזור ללקוחות להעריך סיכונים רגולטוריים ולקבל החלטות מושכלות במהלך עסקאות או השקת מוצרים בשוק — וזו רק אחת מהדרכים הרבות שבהן אנחנו משלבים את היכולות החדשות האלה כדי לספק ללקוחותינו פתרונות בעלי ערך.”

Skadden

משרדים יכולים לפתח באמצעות הצוותים שלהם ומוצרים של שותפים, עם מקורות מורשים ותהליכי בדיקה המוגדרים בהתאם לעבודה.

בינת חזית, מחוברת לכלים המהימנים ביותר בתחום המשפט

אנחנו גאים לעבוד עם החברות המתמחות בקידום בינה מלאכותית בתחום המשפט. היום אנחנו משיקים 26 תוספים שפיתחו שותפים⁠, שיעזרו למשרדים להפיק יותר מהכלים ומהידע שכבר משמשים אותם. התוספים האלה נותנים מענה הן לעבודה המשפטית והן לניהול העסקי של המשרד. באמצעות iManage, עורך דין יכול לנסח מסמך הכנה למשא ומתן ב-ChatGPT ולשמור אותו בתיק הלקוח; Intapp יכול להציג לבדיקה פעילויות שייתכן שנדרש עבורן רישום שעות; DeepJudge יכול לשלב עסקאות קודמות בהשוואה. Thomson Reuters משלבת ב-ChatGPT מידע הקשרי על תיקים מ-HighQ ומציגה הצצה למחבר עתידי ל-CoCounsel Legal.

“ככל שהבינה המלאכותית נעשית פתוחה יותר ומאפשרת שילוב טוב יותר בין מערכות, הערך אינו טמון בקישוריות לבדה. אנשי מקצוע בתחום המשפט זקוקים ליותר מגישה למידע. הם זקוקים לבינה שאפשר לסמוך עליה, להקשר רלוונטי על הארגון ועל העניין המשפטי המטופל, ליכולות ייעודיות לעבודה משפטית ולממשל הנדרש לעבודה בעלת השלכות משמעותיות. זה מה ש-Thomson Reuters מספקת באמצעות HighQ ו-CoCounsel Legal. CoCounsel ממשיכה להיות מערכת הבינה המלאכותית המקצועית והמהימנה שנועדה לעזור להשלים את העבודה הזאת. העבודה שלנו עם OpenAI עוזרת להנגיש את היכולות האלה בסביבות שהלקוחות בוחרים, תוך שמירה על הדיוק, הסודיות והאחריותיות שעליהם הם סומכים.”

ג׳ואל הרון, סמנכ״ל טכנולוגיות, Thomson Reuters

ההשקה כוללת 9 תוספי קהילה של עורכי דין ומהנדסים משפטיים מ-LegalQuants, מ-LECG ומ-Skills.law, עם 47 מיומנויות מותאמות אישית שאנשי מקצוע יכולים להתאים, להרחיב או לשאוב מהן השראה לעבודתם ב-ChatGPT. תוספי הקהילה מאפשרים למי שמכירים את העבודה מקרוב להמשיך לקבוע את הרף ליכולות של המיומנויות האלה. היום אנחנו גם פותחים את ChatGPT ל-Word לזמינות כללית, כדי שעורכי דין יוכלו לבצע הגהה, לקבל הצעות עריכה ולסמן בעיות עיצוב בכלי שכבר משמש אותם לניסוח מסמכים.

הגישה שלנו פתוחה ומאפשרת שילוב רכיבים: משרדים יכולים להשתמש במוצרים ייעודיים, לשלב את הכלים והידע שלהם ולהתאים מיומנויות שפיתחה הקהילה לצורכי עבודתם. שותפים יכולים להמשיך לפתח יישומים ותהליכי עבודה משלהם, והמשרדים בוחרים כיצד לשלב את היכולות האלה. פיתוח על בסיס OpenAI צריך לאפשר להפיק יותר ממערך הכלים והשותפים הקיים, לא להחליף אותו.

בואו לפתח איתנו

OpenAI משקיעה בתחום המשפט לטווח הארוך. נמשיך לקדם יחד את המודל, ההגדרות, הכלים וההנחיות של Astra for Law, על בסיס הערכות קפדניות ומשוב מעורכי דין ומשותפים בתחום הטכנולוגיה המשפטית. נמשיך גם לשפר את ChatGPT כדי שמשרדים יוכלו לפתח פתרונות המבוססים על המומחיות שלהם ולחבר את הכלים שבהם הם משתמשים.

העבודה שלנו עם Wachtell, Lipton, Rosen & Katz משלבת את מומחיות המשרד בליטיגציה ובדיני תאגידים עם מחקר החזית והיכולות ההנדסיות שלנו, כדי לבחון כיצד בינה מלאכותית יכולה לתמוך בעבודה הכרוכה בהפעלת שיקול דעת משפטי מורכב.

“אנחנו מעריכים את הידע הטכני המעמיק ואת הנכונות להקשיב שהביא צוות מהנדסי השטח של OpenAI לשיחות שלנו על תפקידה של הבינה המלאכותית בתמיכה בעבודה משפטית, ונרגשים מהאפשרויות שהיא מציעה לעיצוב העידן הבא של העיסוק במשפט.”

Wachtell, Lipton, Rosen & Katz

היישומים השאפתניים ביותר יגיעו מהעוסקים בעריכת דין ומהחברות שמפתחות לצידם. אנחנו מחויבים לעבוד עם קהילת העוסקים בתחום כדי שמשרדים יוכלו לשלב בבינה המלאכותית את המומחיות, הסטנדרטים ושיקול הדעת שלהם — ולשרת את לקוחותיהם בדרכים הייחודיות להם.

לבירור על גישה מוקדמת ל-Astra for Law, שילובו במוצר שלכם או פיתוח כלים המבוססים על מומחיות המשרד שלכם, צרו קשר עם OpenAI.

מחבר/ת

OpenAI

להמשך הקריאה

להצגת הכול

OpenAI to acquire Pierre Computer Company, Inc. — Cover

OpenAI תרכוש את Pierre Computer Company, Inc.

החברה4 בנוב׳ 2026

ג׳יל הייזלבייקר מצטרפת ל-OpenAI כסמנכ״לית לענייני תאגיד

החברה3 בנוב׳ 2026

Introducing the Grid Protectors Program — Cover

מציגים את תוכנית מגיני רשת החשמל

עניינים עולמיים2 בנוב׳ 2026