Sullivan & Cromwell משלבת מומחיות משפטית בבדיקת הסכמים
בשיתוף פעולה עם OpenAI, פיתחה Sullivan & Cromwell את Agreement Analyzer, כלי בינה מלאכותית לזיהוי סוגיות בטיוטת הסכם.
עבור עורכי הדין ב-Sullivan & Cromwell, בדיקת טיוטת הסכם כוללת בחינה של תנאיו מול הסכמי עבר רלוונטיים, תוך שימוש בגישות המבוססות על ניסיון הפירמה והתחשבות בסדרי העדיפויות של הלקוח. כלי ה-Agreement Analyzer של הפירמה משלב את המרכיבים האלה בתהליך בדיקה אחד, ומפיק ניתוח והצעות לשינויים שעורכי הדין יכולים לבחון ולחדד.
"אני חושב שבינה מלאכותית . . . תאפשר לעורכי דין להתמקד בתחומים שבהם שיקול הדעת שלהם חשוב ביותר . . . כדי שיוכלו להתרכז בשאלות המכריעות ביותר עבור הלקוחות שלהם."
בתחילה שימשה בינה מלאכותית בעיקר למשימות מנהליות חוזרות, כמו ניסוח תשובות להודעות דוא״ל או בדיקת יומנים. עם זאת, לדברי סאבה, השיפורים האחרונים ביכולות הניתוח של מודלי בינה מלאכותית שינו את אופן השימוש בה. "כעת אנחנו רואים הרבה יותר הזדמנויות לשימוש במשימות משפטיות מאתגרות, כמו ניתוח מעמיק של הסכמים מורכבים", הוא אומר.
Agreement Analyzer מסייע לעורכי דין להשוות בין הוראות מקבילות בהסכמי עבר ולעקוב אחר יחסי הגומלין בין ההוראות האלה.
ג׳ון סאבה, שותף ב-Sullivan & Cromwell, פיתח את Agreement Analyzer בעזרת Codex כהוכחת היתכנות המיועדת למשתמש יחיד. לאחר מכן הוא שיתף פעולה עם OpenAI כדי לשפר את איכות התוצרים, להגביר את היעילות באמצעות עיבוד מקבילי ולהפוך את היישום לכלי שכמה עורכי דין יכולים להשתמש בו בו-זמנית.
Agreement Analyzer משלב את תהליכי העבודה של Sullivan & Cromwell, הסכמי עבר נבחרים של הפירמה, מדריכי משא ומתן ואת ChatGPT Enterprise. לאחר הזנת טיוטת הסכם לכלי, עורכי הדין יכולים להוסיף הסכמי עבר שבחרו ומדריך הכולל את עמדות הפירמה והלקוח, לצד מידע על הנוהג המקובל בשוק. הכלי מבצע כמה סבבי בדיקה מנקודות מבט שונות, משלב את התוצרים, מסייע בזיהוי סוגיות אפשריות ומחזיר מזכר והצעות במעקב אחר שינויים, שעורכי הדין יכולים לבחון, להתאים או לדחות.
"המטרה היא לא להחליף עורכי דין. המטרה היא להעמיד לרשותם כלי שיאפשר להם לבצע ניתוחים מעמיקים יותר ולמצוא יותר אסמכתאות ותקדימים, כדי לספק ללקוחותיהם תוצר איכותי אף יותר."
סאבה מדגיש ששקיפות מלאה היא שמאפשרת לתת אמון בתוצרים של כלי בינה מלאכותית. "אם כלי בינה מלאכותית מעלה טענה לגבי הנוהג המקובל בשוק, חייבת להיות אפשרות לראות מה מקור המידע הזה", הוא אומר.
סאבה מתאר יישום שבו סוכנים מגבשים מסקנות וסוכנים אחרים מערערים עליהן בתהליך של עימות בין עמדות. בתרחיש שימוש אפשרי, סוכנים בעלי התמחויות שונות בודקים את ההסכם במקביל, ובוחנים היבטים כמו חריגות מהמקובל בשוק וחלוקת סיכונים, יחסי גומלין בין סעיפים, ואי-בהירויות שעשויות להשפיע על הליכים משפטיים. התוצאות מבחינות בין ממצאים שנמצאו מבוססים לאחר שסוכנים אחרים ערערו עליהם, ממצאים שנדחו, וסוגיות שלא אומתו ונכללו עם הסתייגויות. עורכי הדין יכולים לבחון את הסוגיות, את ההסברים התומכים בהן ואת הסכמי העבר הרלוונטיים, ואז להחליט אילו ממצאים מצדיקים שינויים בגרסה הסופית המסומנת.
Sullivan & Cromwell ממשיכה לבחון כלים המותאמים למשימות משפטיות ספציפיות. מבחינת סאבה, יכולות ניתוח משופרות יוצרות הזדמנות לסייע בחלקים נוספים של תהליך המחקר והכתיבה.
סאבה מצביע על ההתקדמות ביכולות ה-reasoning עם GPT‑6 Astra: "Astra באמת קידם אותנו מבחינת איכות ה-reasoning הזמין לנו, וזה היה צוואר הבקבוק בעבר", הוא אומר.
