Harvey

Sajrone setaun kepungkur, Harvey wis netepake awake dadi platform AI generatif sing aman kanggo profesional ing bidang hukum, pajak, lan keuangan. Timé wis tuwuh dadi luwih saka 100 wong, penghasilané mundhak luwih saka 10x ing 2023, lan nggalang pendanaan Seri B $80M kanthi valuasi $715M.

Bubar iki, Harvey kerja sama karo OpenAI kanggo nggawe model hukum kasus sing dilatih khusus. Iki ndadekake Harvey bisa ngirim sistem AI sing mbantu tugas sing mbutuhake nalar rumit, kawruh domain sing jembar, lan kapabilitas ngluwihi siji panggilan model—kayata nyusun dokumen, njawab pitakon babagan skenario litigasi rumit, lan ngenali bedane materiil ing antarane atusan kontrak.

Harvey didegake dening Winston Weinberg, sawijining pengacara sing nduweni latar mburi ing litigasi antitrust lan sekuritas, lan Gabe Pereyra, panaliti AI sing sadurunge kerja ing large language models (LLMs) kanggo Google Brain lan Meta. Dheweke ndeleng kesempatan kanggo nggunakake LLMs kanggo nyintesis informasi lan nampilake marang para pengacara kanggo ditinjau.

“Pakaryan transaksional lan litigasi padha saya rumit—bisa ana atusan ewu kontrak sing kudu dilacak kanggo merger internasional, lan yuta-yuta email sing kudu ditinjau kanggo litigasi,” jelas Weinberg. Kanthi AI sing mbantu nyintesis dokumen, para pengacara bisa ngentekake wektu luwih sithik kanggo nyaring lan nyusun teks hukum, lan luwih akeh wektu kanggo nggawe keputusan lan mbantu klien.

Bukti awal muncul nalika Weinberg lan Pereyra njupuk r/legaladvice Reddit kanggo pitakon landlord/tenant lan nggunakake GPT‑3 kanggo ngasilake jawaban, sing banjur diwenehake marang para pengacara. “Kanggo 86 saka 100 pitakon, para pengacara kandha yen dheweke bakal langsung ngirim jawaban kasebut menyang klien tanpa nyunting,” ujare Weinberg. “Kuwi momen aha.”

Kanggo riset hukum kasus, tim Harvey mbayangake pengalaman sing ngidini sampeyan nyalin/nempel pitakon klien menyang model hukum kasus, banjur model kasebut bakal njawab pitakon iku kanthi jangkep lan nyitir kabeh sumberé. Dheweke nyoba teknik sing paling cetha luwih dhisik: fine-tuning model dhasar liwat API publik lan mbangun sistem retrieval-augmented generation (RAG). Nanging dheweke nemoni watesan kanggo kasus panggunaan sing unik, rumit, lan mbukak kaya iki.

“Yen sampeyan mung nindakake retrieval, sampeyan bisa njawab pitakon sing gampang banget babagan area hukum sing sejatine dudu keahlianmu, nanging kuwi sakjané ora migunani banget kanggo umume pengacara,” jelas Weinberg. “Ing riset hukum kasus, sampeyan lagi golek amunisi kanggo argumenmu, lan kuwi luwih angel ditindakake.”

Model dhasar kuwat ing nalar, nanging kurang kawruh sing dibutuhake kanggo kerja hukum. Mula, Harvey mutusake kerja sama karo OpenAI kanggo mbangun model sing dilatih khusus supaya bisa nyuntikake kawruh anyar, lan cara nalar babagan kawruh kasebut, menyang model dasar.

“Ora ana siji wae saka masalah iki sing nduweni solusi sing cetha lan pasti,” ujare Pereyra. “Akeh bageané yaiku lungguh bareng, pengacara kami nerangake cara kerja riset hukum kasus, para panaliti kami nuduhake apa sing wis ditindakake, lan sinau saka OpenAI babagan tuas sing bisa digunakake kanggo nyedhaki masalah iki.”

Harvey lan OpenAI kerja bareng kanggo nambah jeroné konteks sing dibutuhake, wiwit saka hukum kasus Delaware, banjur ngembang nganti nyakup kabeh hukum kasus AS. Dheweke nambah data sing setara karo 10 milyar token kanggo nguwatake model hukum kasus sing dilatih khusus.

Kanggo nguji model hukum kasus, Harvey kerja bareng karo 10 firma hukum paling gedhe. Dheweke menehi para pengacara perbandingan jejere-jejer antarane output saka model hukum kasus kustom lan output saka GPT‑4 kanggo pitakon sing padha. Dheweke kaget karo kuwaté reaksiné.

“97% wektu, para pengacara luwih milih output saka model hukum kasus,” ujare Weinberg. “Biasane, kuwi amarga jawabane luwih dawa lan luwih pepak. Model iki mlebu menyang nuansa pitakoné lan nyakup hukum kasus sing luwih relevan.”

Ngurangi halusinasi dadi salah siji motivasi Harvey kanggo mbangun model kustom, lan investasi iki kabukten nguntungake. “Ora mung model hukum kasus iki ora ngarang kasus, nanging saben ukara pancen didhukung dening kasus sing dikutip,” ujare Weinberg.

Nalika iki digelar kanggo luwih akeh pangguna, Harvey semangat njelajah aplikasi liyane saka model hukum kasus, kayata nyusun ringkesan perkara lan mosi, utawa mbantu para pengacara mangerteni carane hukum kasus beda-beda ing macem-macem yurisdiksi.

Pereyra menehi saran iki kanggo para pendiri liyane sing kerja ing AI: “Aja mbangun kanggo kapabilitas model saiki—bangunen kanggo arah tujuan model-model iki. Tanggulangen versi masalah sing luwih rumit supaya nalika versi model sing luwih apik metu, kuwi ora langsung kasil mung minangka efek samping.”

Apa sing bakal ditangani Harvey sabanjure? Salah siji fokusé yaiku agen, utawa carane nggabungake pirang-pirang panggilan model dadi siji output kerja. Iki bakal nyederhanakake pengalaman pangguna lan nyuda jumlah rekayasa prompt lan ngetik sing perlu ditindakake pangguna.

Visiné yaiku Harvey dadi anggota tim sing suportif. “Volume kerja hukum saya mundhak lan para associate ngentekake jam sing ora kaétung kanggo tugas sing rumit nanging rutin,” ujare Weinberg. “Kesempatan sing kita duweni, ora mung ing hukum nanging uga ing kabeh layanan profesional, yaiku ngurusi tugas rutin supaya para profesional bisa fokus wektu kanggo interaksi karo klien.”

“Iki riset paling mutakhir,” ujare Pereya. “Kita butuh mitra sing gelem nandur sumber daya kanggo nyoba sing anyar. Kita ndeleng kabeh pilihan, nanging kita mung percaya mbangun model sing dilatih khusus bareng OpenAI.”