17 กันยายน 2569

ขอแนะนำ Astra for Law

โมเดลที่ทรงพลังที่สุดของเรา ซึ่งได้รับการปรับแต่งให้เป็นรากฐาน AI รูปแบบใหม่สำหรับงานด้านกฎหมาย

สำรวจโซลูชันด้านกฎหมาย ติดต่อฝ่ายขายด้านกฎหมาย

กำลังโหลด…

วันนี้เราขอแนะนำ Astra for Law รากฐานใหม่ที่เปิดทางให้สำนักงานกฎหมายและบริษัทเทคโนโลยีกฎหมายนำความเชี่ยวชาญของตนมาต่อยอดเป็นผลิตภัณฑ์ AI และขั้นตอนการทำงาน Astra for Law ใช้ GPT‑6 Astra ซึ่งเป็นโมเดลรุ่นล่าสุดและทรงพลังที่สุดของเรา พร้อมการตั้งค่า เครื่องมือ และบริบทที่ออกแบบมาเพื่อตอบโจทย์การทำงานของผู้ประกอบวิชาชีพกฎหมาย

ลูกค้า API ซึ่งรวมถึง Harvey และ Legora จะสามารถนำ Astra for Law ไปต่อยอด เพื่อผสานขีดความสามารถนี้เข้ากับผลิตภัณฑ์และขั้นตอนการทำงานของตนเอง และเมื่อโมเดลระดับแนวหน้าของเราก้าวหน้ายิ่งขึ้น เราก็จะนำความสามารถด้านกฎหมายเหล่านี้มาใช้กับโมเดลรุ่นล่าสุดของเราด้วย

นอกจากนี้ เรายังเดินหน้าพัฒนาด้านความเป็นส่วนตัวและการกำกับดูแล เพื่อให้สำนักงานกฎหมายมีมาตรการควบคุมที่ออกแบบมาโดยเฉพาะสำหรับงานที่เกี่ยวข้องกับข้อมูลลับของลูกค้า สำนักงานกฎหมายยังสามารถปรับ Astra for Law ให้เหมาะกับการทำงานของตนได้ผ่านปลั๊กอินใหม่ 26 รายการจากระบบนิเวศของเรา ซึ่งช่วยเชื่อม ChatGPT เข้ากับเครื่องมือเฉพาะทางที่สำนักงานใช้อยู่แล้ว เช่น Relativity และ Clio

ความสามารถระดับแนวหน้าสำหรับงานกฎหมาย

Astra for Law ผสาน GPT‑6 Astra เข้ากับระบบค้นหาข้อมูลกฎหมายที่ทรงประสิทธิภาพ พร้อมคำสั่งที่ปรับมาเพื่อการวิเคราะห์และการเขียนงานด้านกฎหมายโดยเฉพาะ องค์ประกอบเหล่านี้ช่วยเสริมขีดความสามารถของ Astra ให้ครอบคลุมงานกฎหมายได้มากยิ่งขึ้น พร้อมเปิดโอกาสให้สำนักงานกฎหมายและบริษัทเทคโนโลยีกฎหมายพัฒนาแอปพลิเคชันและขั้นตอนการทำงานได้ตามความต้องการ

การวิจัยกฎหมาย: จากข้อเท็จจริงสู่คำตอบที่มีหลักฐานรองรับ

ระบบค้นหาข้อมูลกฎหมายใหม่ของเราเป็นหนึ่งในเครื่องมือที่ Astra for Law สามารถเรียกใช้ได้ โดยทั่วไป การค้นคว้าข้อมูลทางกฎหมายเริ่มจากการค้นหาแหล่งกฎหมายที่ตรงกับประเด็นที่สุด ระบุข้อความสำคัญที่เกี่ยวข้อง และพิจารณาว่าแหล่งกฎหมายนั้นเกี่ยวข้องกับกรณีที่กำลังพิจารณามากน้อยเพียงใด รวมถึงมีผลผูกพันหรือไม่ ระบบค้นหานี้ช่วยให้ Astra for Law ดำเนินการในขั้นตอนเหล่านี้ได้ พร้อมเสริมการทำงานร่วมกับเนื้อหาที่ได้รับอนุญาตให้ใช้และผลิตภัณฑ์เฉพาะทางจากผู้ให้บริการที่สำนักงานกฎหมายไว้วางใจ เช่น Thomson Reuters

Astra for Law ใช้ระบบค้นหาข้อมูลกฎหมายเพื่อค้นข้อมูลจากคำพิพากษา กฎหมาย กฎระเบียบ ข้อบังคับของศาล และคำวินิจฉัยของหน่วยงานทางปกครองทั่วสหรัฐอเมริกา โดยค้นจากแหล่งข้อมูลที่รวบรวม URL ไว้มากกว่า 230 ล้านรายการและมีการเพิ่มแหล่งข้อมูลใหม่ทุกวัน นอกจากนี้ เรายังร่วมมือกับ Free Law Project ซึ่งเป็นองค์กรไม่แสวงหาผลกำไรที่อยู่เบื้องหลัง CourtListener เพื่อนำคลังคำพิพากษาที่ครอบคลุมคำพิพากษาบรรทัดฐานของสหรัฐอเมริกาที่มีการเผยแพร่แล้วมากกว่า 99.9%⁠(เปิดในหน้าต่างใหม่) มาใช้ในการค้นคว้าข้อมูลนี้

เราทดสอบระบบของ Astra for Law แบบครบถ้วนด้วยคำถามสำหรับการค้นคว้าข้อมูลกฎหมายของสหรัฐอเมริกา 200 ข้อ จากชุดข้อมูลตรวจสอบที่ไม่ได้เปิดเผยของ Vals AI’s Legal Research Bench⁠(เปิดในหน้าต่างใหม่) เพื่อดูว่าการปรับแต่งในรูปแบบนี้ช่วยยกระดับการค้นคว้าข้อมูลทางกฎหมายได้เพียงใด เกณฑ์มาตรฐานดังกล่าวประเมินทั้งความสามารถของโมเดลในการค้นหาแหล่งข้อมูลและข้อความที่ตรงกับประเด็น และคุณภาพของคำตอบจากการค้นคว้าเมื่อพิจารณาตามเกณฑ์ที่กำหนด

เมื่อกำหนดให้ทั้งสองระบบใช้ระดับการให้เหตุผลสูงสุด Astra for Law ผ่านเกณฑ์ประเมินความถูกต้องโดยรวม 54.0% ของคำถาม ส่วน GPT‑6 Astra ที่ใช้การค้นหาบนเว็บเพียงอย่างเดียวผ่านเกณฑ์ 38.7% เท่ากับว่า Astra for Law ทำได้ดีขึ้น 40% เมื่อเทียบกันในเชิงสัมพัทธ์ นอกจากนี้ Astra for Law ยังให้คำตอบที่ครอบคลุมมากกว่าอีกด้วย

สำหรับคำถามที่เน้นการค้นคว้าคำพิพากษา เมื่อใช้ระดับการให้เหตุผลสูงสุด Astra for Law พบคดีอ้างอิงได้มากกว่า GPT‑6 Astra ที่ค้นหาข้อมูลบนเว็บเพียงอย่างเดียว 24% และจากการตรวจสอบข้อความเป้าหมาย พบว่าเมื่อเปรียบเทียบทั้งสองระบบที่ระดับการให้เหตุผลเท่ากัน Astra for Law สามารถค้นหาข้อความที่เกี่ยวข้องจากคำวินิจฉัยของศาลที่ถูกต้องได้มากกว่าสูงสุด 54%

ผลที่ได้คือข้อมูลจากการค้นคว้าที่มีคุณภาพและน่าเชื่อถือยิ่งขึ้น ซึ่งช่วยให้ทนายความนำไปใช้ประกอบการให้คำปรึกษาด้านธุรกรรม ประเมินข้อพิพาท หรือวางกลยุทธ์ทางกฎหมาย พร้อมแหล่งกฎหมายที่เชื่อถือได้ซึ่งทนายความสามารถตรวจสอบด้วยตนเอง

ผลการทดสอบประสิทธิภาพของ Astra for Law และ GPT‑6 Astra ด้วยชุดข้อมูลตรวจสอบ Vals AI Legal Research Bench โดยใช้ระดับการให้เหตุผลที่แตกต่างกัน

ยกระดับประสิทธิภาพของเวิร์กโฟลว์กฎหมายแบบครบวงจร

การค้นคว้าข้อมูลทางกฎหมายเป็นเพียงจุดเริ่มต้นเท่านั้น Astra for Law ยังมีคำสั่งที่ปรับมาโดยเฉพาะสำหรับการวิเคราะห์และการเขียนงานกฎหมาย เพื่อช่วยนำข้อมูลที่ค้นคว้าได้มาพิจารณาร่วมกับข้อเท็จจริงของลูกค้า สร้างข้อโต้แย้งหรือกำหนดเงื่อนไขของธุรกรรม รวมถึงค้นหาจุดอ่อนและประเด็นที่ยังไม่แน่นอน เช่น แยกให้ชัดว่าส่วนใดคือคำวินิจฉัยของศาลและส่วนใดเป็นเพียงข้อสังเกต พิจารณาคดีที่อาจทำให้ข้อโต้แย้งมีน้ำหนักน้อยลง หรืออธิบายว่าข้อยกเว้นในสัญญาส่งผลต่อการแบ่งความเสี่ยงระหว่างคู่สัญญาอย่างไร

ตัวอย่างเช่น เมื่อได้รับคำสั่งให้ค้นหาคำพิพากษาที่ยังมีผลใช้เป็นบรรทัดฐานและมีข้อเท็จจริงใกล้เคียงกัน Astra for Law สามารถทั้งค้นหาคำพิพากษาบรรทัดฐานที่เกี่ยวข้องและจับคู่ข้อเท็จจริงของคดีได้ดีกว่าโมเดลระดับแนวหน้าอื่นๆ ดังนี้

พรอมต์

ลูกความของเราทำสัญญาระยะเวลา 5 ปีเพื่อผลิตสินค้าแบรนด์ของผู้ค้าปลีกรายหนึ่ง หลังจากได้รับข้อมูลว่าซัพพลายเออร์รายอื่นที่มีลักษณะใกล้เคียงกันเคยมียอดคำสั่งซื้อเฉลี่ยประมาณ 8 ล้านดอลลาร์ต่อปี สัญญากำหนดให้ผู้ค้าปลีกต้องสั่งซื้ออย่างน้อยปีละ 2 ล้านดอลลาร์ ส่วนคำสั่งซื้อที่เกินจากนั้นขึ้นอยู่กับดุลยพินิจของผู้ค้าปลีก ก่อนลงนาม ลูกความของเราทราบอยู่แล้วว่าผู้ค้าปลีกกำลังปรับเปลี่ยนวิธีจัดสรรคำสั่งซื้อให้แก่ซัพพลายเออร์แต่ละราย แต่หลังจากทำสัญญา ยอดคำสั่งซื้อกลับสูงกว่าขั้นต่ำเพียงเล็กน้อย และข้อมูลภายในยังชี้ว่ายอดเฉลี่ยในอดีตต่ำกว่าที่แจ้งไว้มาก ผู้ค้าปลีกโต้แย้งว่าลูกความของเรายอมรับทั้งยอดขั้นต่ำและกระบวนการจัดสรรคำสั่งซื้อแบบใหม่แล้ว โปรดค้นหาคำพิพากษาที่มีข้อเท็จจริงใกล้เคียงกับกรณีนี้มากที่สุด และจัดทำบันทึกข้อกฎหมายเพื่อวิเคราะห์ข้อเรียกร้องของลูกความในประเด็นการให้ข้อมูลอันเป็นเท็จ

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.

เมื่อลองใช้พรอมต์เดียวกัน Astra for Law พบคำพิพากษาบรรทัดฐานสองคดีที่ใกล้เคียงกัน ส่วน Claude Fable 5.1 ให้คำตอบโดยอ้างคำวินิจฉัยที่ถูกกลับคำในชั้นอุทธรณ์แล้ว ขณะที่ในตัวอย่างด้านธุรกรรมระบุว่าไม่พบคดีเช่นนั้น

ในช่วงแรก Astra for Law จะเปิดให้สำนักงานกฎหมายที่ได้รับคัดเลือกใช้งานผ่าน Trusted Access ใน ChatGPT และ Codex ก่อน และจะเปิดให้ใช้งานผ่าน API ในเร็วๆ นี้ โดยจะแสดงในชื่อ “GPT‑6 Astra Law” ในเมนูเลือกโมเดล และใช้ชื่อ gpt-6-astra-law ใน API

“เรารู้สึกยินดีที่ได้มีโอกาสทดลอง Astra for Law รุ่นแรกๆ ซึ่งพัฒนาขึ้นโดยคำนึงถึงการใช้งานด้านกฎหมายโดยเฉพาะ ไม่ว่าจะเป็นงานด้านคดีพิพาทหรืองานด้านธุรกรรม โมเดลเหล่านี้แสดงให้เห็นถึงความสามารถในการค้นคว้าข้อมูลได้อย่างเจาะลึก และให้ความสำคัญกับลำดับชั้นและน้ำหนักของแหล่งอ้างอิงทางกฎหมายได้อย่างน่าประทับใจ แม้จะยังอยู่ในช่วงเริ่มต้น แต่ก็ถือเป็นก้าวสำคัญของ AI สำหรับงานกฎหมายที่ให้คำตอบโดยอ้างอิงจากงานค้นคว้าที่ทั้งเป็นปัจจุบันและครอบคลุมอย่างรอบคอบ”

John Savva หุ้นส่วนของ Sullivan & Cromwell

“ผลการทดสอบในช่วงแรกแสดงให้เห็นว่า Astra for Law ทำได้ดีในองค์ประกอบสำคัญของการค้นคว้าข้อมูลทางกฎหมาย ไม่ว่าจะเป็นการตอบโดยอ้างอิงแหล่งกฎหมายที่ตรงประเด็น การระบุแหล่งอ้างอิงอย่างแม่นยำ และการให้คำแนะนำเชิงปฏิบัติที่เป็นประโยชน์ต่อการพิจารณาทางกฎหมาย”

Niko Grupen หัวหน้าฝ่ายวิจัยประยุกต์ของ Harvey

1 จาก 2

“เรารู้สึกยินดีที่ได้มีโอกาสทดลอง Astra for Law รุ่นแรกๆ ซึ่งพัฒนาขึ้นโดยคำนึงถึงการใช้งานด้านกฎหมายโดยเฉพาะ ไม่ว่าจะเป็นงานด้านคดีพิพาทหรืองานด้านธุรกรรม โมเดลเหล่านี้แสดงให้เห็นถึงความสามารถในการค้นคว้าข้อมูลได้อย่างเจาะลึก และให้ความสำคัญกับลำดับชั้นและน้ำหนักของแหล่งอ้างอิงทางกฎหมายได้อย่างน่าประทับใจ แม้จะยังอยู่ในช่วงเริ่มต้น แต่ก็ถือเป็นก้าวสำคัญของ AI สำหรับงานกฎหมายที่ให้คำตอบโดยอ้างอิงจากงานค้นคว้าที่ทั้งเป็นปัจจุบันและครอบคลุมอย่างรอบคอบ”

John Savva หุ้นส่วนของ Sullivan & Cromwell

“ผลการทดสอบในช่วงแรกแสดงให้เห็นว่า Astra for Law ทำได้ดีในองค์ประกอบสำคัญของการค้นคว้าข้อมูลทางกฎหมาย ไม่ว่าจะเป็นการตอบโดยอ้างอิงแหล่งกฎหมายที่ตรงประเด็น การระบุแหล่งอ้างอิงอย่างแม่นยำ และการให้คำแนะนำเชิงปฏิบัติที่เป็นประโยชน์ต่อการพิจารณาทางกฎหมาย”

Niko Grupen หัวหน้าฝ่ายวิจัยประยุกต์ของ Harvey

ความน่าเชื่อถือและมาตรการควบคุมที่ได้มาตรฐานสำหรับงานกฎหมาย

สำนักงานกฎหมายจำเป็นต้องรักษาข้อมูลที่เป็นความลับของลูกค้า และควบคุมการนำ AI มาใช้ในการทำงาน เราจึงจัดทำ Trusted Access Program ขึ้นเป็นพิเศษ เพื่อให้ทนายความและผู้ที่ทำงานภายใต้การกำกับดูแลของทนายความในสำนักงานกฎหมายที่มีคุณสมบัติตามเกณฑ์ สามารถใช้ Astra for Law สำหรับงานกฎหมายในระดับมืออาชีพได้ สำหรับสำนักงานที่มีคุณสมบัติตามเกณฑ์ บริการนี้รองรับการไม่เก็บข้อมูลเมื่อใช้งานผ่าน API และโดยค่าเริ่มต้น การใช้งาน ChatGPT Enterprise จะไม่ผ่านการตรวจสอบโดยมนุษย์

นอกจากนี้ เรายังร่วมมือกับ Latham & Watkins ซึ่งเป็นผู้นำด้านการกำกับดูแล AI เพื่อออกแบบระบบที่รองรับการกำหนดสิทธิ์เข้าถึงข้อมูล การแยกข้อมูลที่ต้องรักษาความลับระหว่างทีม การปฏิบัติตามคำสั่งของลูกค้า และการกำกับดูแลในระดับสำนักงาน

“ศักยภาพของ AI ที่เพิ่มขึ้นเปิดโอกาสให้นำเทคโนโลยีนี้ไปใช้กับงานที่ต้องมีการกำกับดูแล การตรวจสอบ และความรับผิดชอบในระดับสูงได้มากยิ่งขึ้น ความร่วมมือครั้งนี้ต่อยอดจากการลงทุนของ Latham ในด้านการพัฒนา AI การวางระบบกำกับดูแล และโครงสร้างพื้นฐานทั่วทั้งสำนักงาน ซึ่งเป็นรากฐานสำคัญของกลยุทธ์การใช้ AI อย่างรับผิดชอบในทุกส่วนขององค์กร”

Michael Rubin ประธานคณะกรรมการกลยุทธ์ AI ของ Latham

สร้าง ChatGPT จากความเชี่ยวชาญของสำนักงานคุณ

เมื่อมีทั้งขีดความสามารถ AI ระดับแนวหน้าและมาตรการควบคุมที่เหมาะสม สำนักงานกฎหมายสามารถนำคำพิพากษาบรรทัดฐาน แนวทางการทำงาน และวิจารณญาณที่สั่งสมไว้ มาต่อยอดเป็นเครื่องมือ AI และขั้นตอนการทำงานที่เป็นไปตามมาตรฐานของสำนักงานเอง

วิศวกรภาคสนามของเราได้ร่วมงานกับสำนักงานที่ได้รับคัดเลือกเพื่อปรับ ChatGPT Enterprise ด้วยอินเทอร์เฟซแบบกำหนดเองและการผสานรวมกับข้อมูลกรรมสิทธิ์ จนเกิดเป็นเครื่องมือสำหรับเวิร์กโฟลว์ของแต่ละสำนักงานดังนี้

Sullivan & Cromwell สร้างเครื่องมือวิเคราะห์ข้อตกลงที่นำแนวทางการเจรจาของสำนักงานและตัวอย่างจากงานก่อนหน้าที่คัดเลือกไว้ มาช่วยตรวจสอบธุรกรรมใหม่ โดยช่วยให้ทนายความตรวจพบความเสี่ยงที่อาจมองไม่เห็นเมื่ออ่านข้อกำหนดแต่ละข้อแยกกัน แต่ปรากฏชัดเมื่อนำมาพิจารณาร่วมกัน จากนั้นเครื่องมือจะนำสิ่งที่พบมาเสนอการแก้ไขข้อความในสัญญาและจัดทำร่างคำแนะนำสำหรับลูกค้า เพื่อให้ทนายความตรวจสอบและปรับปรุงต่อ
Ropes & Gray พัฒนาระบบตรวจสอบสถานะธุรกรรมให้สอดคล้องกับวิธีที่ทนายความตรวจสอบเอกสารในห้องข้อมูลและพิจารณาว่าข้อมูลใดมีความสำคัญต่อธุรกรรม ระบบช่วยให้ทนายความย้อนกลับไปตรวจสอบแหล่งที่มาของข้อค้นพบได้ และระบุประเด็นสำคัญที่อาจส่งผลต่อการเข้าซื้อกิจการ เช่น สัญญากับลูกค้ารายสำคัญกำหนดให้ต้องแจ้งหรือขอความยินยอมก่อนหรือไม่
Cooley พัฒนา GO Public เพื่อนำความเชี่ยวชาญด้านตลาดทุนของสำนักงานมาช่วยบริษัทเตรียมความพร้อมก่อนเข้าจดทะเบียนในตลาดหลักทรัพย์ ตั้งแต่การร่างเอกสารยื่นขอเสนอขายหุ้น IPO ไปจนถึงการระบุความเสี่ยงที่ฝ่ายบริหารควรให้ความสำคัญ หากรายละเอียดของธุรกรรมมีการเปลี่ยนแปลง ระบบจะปรับข้อมูลที่เกี่ยวข้องให้สอดคล้องกันทั่วทั้งเอกสาร เพื่อให้ทนายความตรวจสอบผลกระทบจากการเปลี่ยนแปลงนั้นได้ในภาพรวม

1 จาก 4

“ความร่วมมือกับ OpenAI ทำให้เราได้ทบทวนวิธีการทำงานนี้ใหม่ โดยช่วยให้ทนายความและทีมผู้บริหารใช้เวลาในขั้นตอนการเตรียมงานที่เข้มข้นน้อยลง และเข้าสู่การพิจารณาประเด็นสำคัญที่ต้องอาศัยวิจารณญาณ ประสบการณ์ในตลาด และการคิดเชิงกลยุทธ์ได้เร็วขึ้น”

Dave Peinsipp หุ้นส่วนและประธานร่วมกลุ่มตลาดทุนทั่วโลกของ Cooley

“AI กำลังพลิกโฉมการให้บริการด้านกฎหมายในระดับพื้นฐาน และ Sullivan & Cromwell มุ่งมั่นที่จะเป็นผู้นำในการเปลี่ยนแปลงครั้งนี้ ทีมของเรากำลังพัฒนาแอปพลิเคชัน AI ที่ออกแบบมาให้สอดคล้องกับวิธีการทำงานของทนายความในสำนักงาน โดยอาศัยความเชี่ยวชาญด้านวิศวกรรมระดับโลกของ OpenAI มาช่วยเปลี่ยนแนวคิดของเราให้เกิดขึ้นจริงผ่านแอปพลิเคชันทดลองตัวแรก ความร่วมมือครั้งนี้ช่วยให้เราปรับปรุงแอปพลิเคชัน เพิ่มประสิทธิภาพ และเตรียมความพร้อมสำหรับการนำไปใช้งานในวงกว้าง ประสบการณ์ที่ได้รับแสดงให้เห็นถึงคุณค่าของเครื่องมือ AI ที่สร้างขึ้นเพื่อรองรับงานเฉพาะด้าน โดยมีแพลตฟอร์มเทคโนโลยีที่แข็งแกร่งเป็นรากฐานและยึดมาตรฐานของสำนักงานเราเป็นหลัก เราตั้งตารอที่จะศึกษาต่อไปว่าเครื่องมือเหล่านี้จะช่วยยกระดับการทำงานของทนายความและช่วยให้เราสร้างคุณค่าแก่ลูกค้าได้มากยิ่งขึ้นอย่างไร”

Robert Giuffra Jr. และ Scott Miller ผู้ดำรงตำแหน่งประธานร่วมของ Sullivan & Cromwell

“ลูกค้าไว้วางใจให้เราใช้ความเชี่ยวชาญและวิจารณญาณในการให้คำปรึกษาเกี่ยวกับธุรกรรม ข้อพิพาท และความท้าทายด้านกฎระเบียบที่มีความสำคัญต่ออุตสาหกรรม เรามองเห็นโอกาสครั้งสำคัญจากการร่วมมือกับ OpenAI เพื่อยกระดับศักยภาพของเราด้วยเทคโนโลยีของ OpenAI เรากำลังร่วมกันกำหนดแนวทางการนำ AI ระดับแนวหน้ามาใช้กับงานกฎหมายที่ซับซ้อนและท้าทายที่สุด โดยเริ่มจากการตรวจสอบสถานะสำหรับธุรกรรม เป้าหมายของเราคือดึงความรู้และมุมมองเชิงลึกของทนายความมาใช้ตั้งแต่ช่วงต้นของกระบวนการให้มากขึ้น เพื่อให้ลูกค้าดำเนินธุรกรรมได้รวดเร็วขึ้น ได้รับการวิเคราะห์ที่เฉียบคมยิ่งขึ้น และยังคงได้รับคำปรึกษาทางกฎหมายระดับแนวหน้าของอุตสาหกรรมที่พวกเขาไว้วางใจ”

Ropes & Gray

“Skadden ยินดีที่ได้ร่วมงานกับ OpenAI เพื่อนำ AI ระดับแนวหน้ามาผสานกับประสบการณ์เชิงลึกด้านกฎหมายของบริษัท เรากำลังออกแบบชุดเครื่องมือเพื่อช่วยลูกค้าประเมินความเสี่ยงด้านกฎระเบียบและตัดสินใจโดยมีข้อมูลประกอบ ขณะดำเนินธุรกรรมหรือนำผลิตภัณฑ์ออกสู่ตลาด—นี่เป็นเพียงหนึ่งในหลายวิธีที่เรานำความสามารถใหม่เหล่านี้มาใช้เพื่อมอบโซลูชันที่สร้างคุณค่าแก่ลูกค้า”

Skadden

สำนักงานกฎหมายสามารถพัฒนาระบบร่วมกับทีมของตนเองและใช้ผลิตภัณฑ์จากพาร์ทเนอร์ได้ โดยกำหนดให้ชัดเจนว่าแต่ละงานสามารถใช้แหล่งข้อมูลใดได้บ้างและต้องผ่านขั้นตอนการตรวจสอบอย่างไร

ความสามารถของ AI ระดับแนวหน้า ผสานเข้ากับเครื่องมือด้านกฎหมายที่ได้รับความไว้วางใจมากที่สุด

เราภูมิใจที่ได้ร่วมงานกับบริษัทผู้เชี่ยวชาญเฉพาะด้านซึ่งกำลังขับเคลื่อน AI สำหรับวงการกฎหมายให้ก้าวหน้า วันนี้เราเปิดตัว ปลั๊กอิน 26 รายการที่พัฒนาโดยพาร์ทเนอร์⁠ เพื่อช่วยให้สำนักงานกฎหมายใช้ประโยชน์จากเครื่องมือและองค์ความรู้ที่มีอยู่ได้ลึกซึ้งยิ่งขึ้น ปลั๊กอินเหล่านี้ครอบคลุมทั้งการปฏิบัติงานด้านกฎหมายและการบริหารธุรกิจของสำนักงานกฎหมาย เมื่อใช้ iManage ทนายความสามารถร่างเอกสารสรุปประเด็นสำหรับการเจรจาใน ChatGPT แล้วบันทึกลงในแฟ้มคดีหรืองานที่เกี่ยวข้องได้ ส่วน Intapp สามารถค้นหากิจกรรมที่อาจต้องตรวจสอบและบันทึกเวลาทำงาน ขณะที่ DeepJudge สามารถนำธุรกรรมก่อนหน้ามาใช้เปรียบเทียบได้ สำหรับ Thomson Reuters กำลังนำบริบทของงานจาก HighQ มาใช้ใน ChatGPT พร้อมเผยตัวอย่างตัวเชื่อมต่อ CoCounsel Legal ที่กำลังจะเปิดตัว

“การที่ AI เปิดกว้างและทำงานข้ามระบบได้มากขึ้น ไม่ได้หมายความว่าการเชื่อมต่อเพียงอย่างเดียวจะสร้างคุณค่าให้กับงานกฎหมายได้ ผู้ประกอบวิชาชีพกฎหมายยังต้องอาศัยข้อมูลเชิงลึกที่เชื่อถือได้ ความเข้าใจในบริบทขององค์กรและงานแต่ละเรื่อง เครื่องมือและความสามารถที่ออกแบบมาเพื่องานกฎหมายโดยตรง รวมถึงการกำกับดูแลที่รัดกุมสำหรับงานที่มีความสำคัญสูง Thomson Reuters ตอบโจทย์เหล่านี้ผ่าน HighQ และ CoCounsel Legal โดย CoCounsel ยังคงเป็นระบบ AI สำหรับมืออาชีพที่ได้รับความไว้วางใจและออกแบบมาเพื่อช่วยให้งานดังกล่าวเสร็จสมบูรณ์ การทำงานร่วมกับ OpenAI ช่วยให้ลูกค้าเข้าถึงความสามารถเหล่านี้ผ่านสภาพแวดล้อมที่ตนเลือก พร้อมคงไว้ซึ่งความถูกต้อง การรักษาความลับ และความรับผิดชอบที่ลูกค้าต้องการ”

Joel Hron ประธานเจ้าหน้าที่ฝ่ายเทคโนโลยีของ Thomson Reuters

ในการเปิดตัวครั้งนี้ เรายังมีปลั๊กอินจากชุมชนอีก 9 รายการ ซึ่งพัฒนาโดยทนายความและวิศวกรด้านกฎหมายจาก LegalQuants, LECG และ Skills.law พร้อมทักษะที่สร้างขึ้นเอง 47 รายการ ซึ่งผู้ประกอบวิชาชีพสามารถนำไปปรับใช้ ต่อยอด หรือใช้เป็นแนวทางในการทำงานผ่าน ChatGPT ได้ ปลั๊กอินจากชุมชนเปิดโอกาสให้ผู้ที่เข้าใจงานเหล่านี้ดีที่สุดได้มีส่วนร่วมกำหนดมาตรฐานและผลักดันขีดความสามารถของทักษะเหล่านี้ให้ก้าวหน้าต่อไป นอกจากนี้ ตั้งแต่วันนี้เป็นต้นไป ChatGPT for Word เปิดให้ใช้งานทั่วไปแล้ว เพื่อให้ทนายความสามารถตรวจทานเอกสาร รับคำแนะนำในการแก้ไข และตรวจหาปัญหาด้านการจัดรูปแบบได้โดยตรงในเครื่องมือที่ใช้อยู่เป็นประจำในการร่างเอกสาร

เราออกแบบแนวทางนี้ให้เปิดกว้างและสามารถนำองค์ประกอบต่าง ๆ มาประกอบเข้าด้วยกันได้ สำนักงานกฎหมายจึงเลือกใช้ผลิตภัณฑ์เฉพาะทาง เชื่อมโยงเครื่องมือและองค์ความรู้ของตน และนำทักษะจากชุมชนมาปรับให้เข้ากับรูปแบบการทำงานได้อย่างอิสระ ส่วนพาร์ทเนอร์ก็ยังคงพัฒนาแอปพลิเคชันและขั้นตอนการทำงานของตนเองต่อไป โดยแต่ละสำนักงานเป็นผู้ตัดสินใจว่าจะนำความสามารถเหล่านี้มาใช้ร่วมกันในรูปแบบใด การพัฒนาบน OpenAI ควรช่วยต่อยอดสิ่งที่มีอยู่ในระบบนิเวศ ไม่ใช่เข้ามาทดแทน

ร่วมสร้างสรรค์ไปกับเรา

OpenAI มุ่งพัฒนาเทคโนโลยีสำหรับวงการกฎหมายอย่างต่อเนื่องในระยะยาว เราจะเดินหน้าพัฒนาโมเดล การตั้งค่า เครื่องมือ และคำสั่งของ Astra for Law ให้ทำงานสอดประสานกันยิ่งขึ้น โดยอาศัยการประเมินอย่างเข้มงวด ตลอดจนความคิดเห็นจากทนายความและพันธมิตรด้านเทคโนโลยีกฎหมาย นอกจากนี้ เราจะพัฒนา ChatGPT อย่างต่อเนื่อง เพื่อให้สำนักงานกฎหมายสามารถนำความเชี่ยวชาญของตนมาต่อยอดและเชื่อมต่อกับเครื่องมือต่างๆ ที่ใช้อยู่ได้

เราร่วมมือกับ Wachtell, Lipton, Rosen & Katz โดยนำความเชี่ยวชาญด้านคดีพิพาทและกฎหมายธุรกิจของสำนักงานกฎหมายมาผสานกับงานวิจัยและวิศวกรรมแนวหน้าของเรา เพื่อสำรวจบทบาทของ AI ในการสนับสนุนงานกฎหมายที่ต้องอาศัยวิจารณญาณและความเชี่ยวชาญในระดับสูง

“สิ่งที่เราประทับใจจากการทำงานร่วมกับ OpenAI คือความเชี่ยวชาญทางเทคนิคอย่างลึกซึ้งของทีมวิศวกรที่ทำงานใกล้ชิดกับเรา รวมถึงการเปิดรับและรับฟังความคิดเห็นในการพูดคุยถึงบทบาทของ AI ที่จะเข้ามาช่วยสนับสนุนงานด้านกฎหมาย เราตื่นเต้นที่จะได้เห็นว่า AI จะเข้ามามีส่วนกำหนดทิศทางใหม่ให้กับวงการกฎหมายในยุคต่อไปอย่างไร”

Wachtell, Lipton, Rosen & Katz

ผู้ที่จะผลักดันการใช้ AI ในงานกฎหมายไปได้ไกลที่สุด คือผู้ประกอบวิชาชีพกฎหมายและบริษัทที่ร่วมพัฒนาเทคโนโลยีไปพร้อมกับพวกเขา เรามุ่งทำงานร่วมกับทุกฝ่ายในแวดวงนี้ เพื่อให้สำนักงานกฎหมายสามารถนำความเชี่ยวชาญ มาตรฐาน และวิจารณญาณของตนมาใช้กับ AI และให้บริการลูกค้าในแบบที่มีเพียงสำนักงานเหล่านั้นเท่านั้นที่ทำได้

โปรดติดต่อ OpenAI หากสนใจทดลองใช้ Astra for Law ก่อนเปิดให้ใช้งานทั่วไป ต้องการนำไปใช้ในผลิตภัณฑ์ของคุณ หรือพัฒนาเครื่องมือโดยต่อยอดจากความเชี่ยวชาญของสำนักงานกฎหมาย

ผู้เขียน

OpenAI

อ่านต่อ

ดูทั้งหมด

Advisory Group on Mathematics and Artificial Intelligence — cover

คณะที่ปรึกษาด้านคณิตศาสตร์และปัญญาประดิษฐ์

บริษัท21 ก.ย. 2569

Expanding OpenAI Academy with new learning paths — cover

ขยาย OpenAI Academy ด้วยเส้นทางการเรียนรู้ใหม่

บริษัท21 ก.ย. 2569

Introducing the Australian Youth Safety Blueprint — cover

ขอแนะนำพิมพ์เขียวความปลอดภัยสำหรับเยาวชนออสเตรเลีย

บริษัท18 ก.ย. 2569