Sullivan & Cromwell 將法律專業知識融入協議審閱
Sullivan & Cromwell 與 OpenAI 合作開發 Agreement Analyzer，這款 AI 工具可協助找出協議草稿中的問題。
對 Sullivan & Cromwell 的律師而言，審閱協議草稿時，需要參照相關的過往協議衡量條款，運用律師行累積的經驗，並兼顧客戶的優先考慮事項。該律師行的 Agreement Analyzer 將這些要素整合至同一審閱流程，產生分析及修改建議，供律師檢視和完善。
「我認為 AI 將會...讓律師專注於最需要其專業判斷的範疇...從而集中處理對客戶最關鍵的問題。」
AI 最初主要用於重複性的行政工作，例如草擬電郵回覆或查看行事曆。不過，Savva 發現，隨着 AI 模型的分析能力近期有所提升，其應用方式也出現了變化。他表示：「現在，我們看到更多機會，可將 AI 用於深入分析複雜協議等具挑戰性的法律工作。」
Agreement Analyzer 協助律師比較不同過往協議中的對應條文，並追蹤這些條文如何互相影響。
Sullivan & Cromwell 合夥人 John Savva 使用 Codex 開發了 Agreement Analyzer，最初是一個供單一使用者操作的概念驗證版本。其後，他與 OpenAI 合作，改善輸出質素，透過平行處理提升效率，並將應用程式改造成可供多名律師同時使用的工具。
Agreement Analyzer 整合了 Sullivan & Cromwell 的工作流程、律師行精選的過往協議範本、談判指引，以及 ChatGPT Enterprise。律師將協議草稿輸入工具後，可加入自行挑選的過往協議範本、載有律師行及客戶立場的指引，以及市場慣例的相關資料。工具會從不同角度進行多輪審閱，綜合結果，協助找出潛在問題，並提供備忘錄及以追蹤修訂方式標示的修改建議，供律師審閱、調整或否決。
「目的並非取代律師。而是為律師提供工具，讓他們進行更深入的分析，找到更多法律依據及判例，為客戶提供更優質的成果。」
Savva 強調，要讓 AI 工具的輸出值得信賴，關鍵在於完全透明。他表示：「如果 AI 工具就市場慣例提出某個說法，你必須能夠查看該資訊的來源。」
Savva 描述了一種應用方式：由部分智能體提出結論，再由其他智能體透過對抗式流程提出質疑。在一個潛在的應用場景中，專責不同範疇的智能體會同時審閱協議，檢視偏離市場慣例的情況、風險分配、條款之間的相互影響，以及可能影響訴訟的含糊之處。結果會區分三類發現：經其他智能體質疑後仍獲支持的發現、已被否定的發現，以及尚未核實、附帶保留說明的問題。律師可檢視這些問題、支持相關判斷的解釋及相關過往協議，再決定哪些發現值得在最終修訂稿中作出相應修改。
Sullivan & Cromwell 正繼續探索專為特定法律工作而設的工具。Savva 認為，更強的分析能力意味 AI 有機會在研究和撰寫流程中提供更廣泛的支援。
Savva 提到 GPT‑6 Astra 在推理能力上的進展：「Astra 確實大幅提升了推理質素，而這正是過去的瓶頸。」
