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标题: 48小时出demo,转头两个月卖出6.5亿美元,CoCounsel是如何做到的?  [查看完整版帖子] [打印本页]

时间:  2024-11-20 14:00
作者: tayun     标题: 48小时出demo,转头两个月卖出6.5亿美元,CoCounsel是如何做到的?

法律,已经成为AI落地最成功的场景之一。

光在这个领域,今年就跑出了两家10亿美金的独角兽,一家是估值15亿美金的Harvey,另一家是上个月完成1.5美元融资的EvenUp。

今天,乌鸦君不说这两家公司,而讲另一家颇具传奇色彩的AI法律公司——Casetext。

毫不夸张地说,Casetext可能是最早洞察到生成式AI,在法律场景拥有巨大应用价值的公司之一。

GPT4正式对外发布前,Casetext提前获得了GPT-4访问权限,在试用了GPT-4的48小时内,公司马上做出了一个大胆的决定,将整个公司的重心转向开发名为CoCounsel的法律助手,并迅速取得了巨大成功。两个月后,Casetext以6.5亿美元被Thomson Reuters收购。

今天,我们来回顾一下CoCounsel这个产品的创业经过,以及它是如何找到PMF的。
01 用AI提升法律服务效率

在推出CoCounsel前,Casetext最初想打造一个类似Stack Overflow的UGC(用户生成内容)法律案例库平台,用来给律师交流法律资源。不过律师都是大忙人,没空去社区发帖子,这个产品后来以失败告终。

去年GPT-4发布后,Casetext创始人Heller兴奋地感觉到这是一个崭新的机会。在第一次体验GPT-4的48小时内,Heller就决定将公司的120人全部投入到开发基于GPT-4的产品CoCounsel中。

CoCounsel是一款基于GPT-4驱动的AI法律助理,能够在几分钟内完成以前需要几天才能完成的任务,加快各种法律流程,例如文件审查、法律研究备忘录、证词准备和合同分析。

具体来说,CoCounsel的核心功能有三个:法律研究和备忘录创建、文件/合同审查和分析以及案件文件分析。

首先,CoCounsel可以精准、专业地帮助律师根据要求查资料并输出完整报告。比如,它可以根据的律师的问题进行全面的法律研究,分析相关判例法、法规和条例,然后生成详细的法律备忘录,总结调查结果,提出法律论据,并提供准确的引用。

其次,文件审查也是CoCounsel的重要使用场景之一。CoCounsel帮助律师自动整理一大堆文件。在这个过程中,CoCounsel还能识别相关信息,标记潜在问题,以及并突出关键证据。

第三,CoCounsel可以处理整个案件文件,包括提取关键事实,创建事件时间表,识别相关法律先例,并建议潜在的法律策略。简单来说,就是帮助律师自动分析案件文件,整理出时间线以及关键事实及相关的法律先例。

比较难得一点是,CoCounsel的使用体验很优秀。简单来说,CoCounsel并非设计为独立界面的工具,而是把以上这些功能很好地融入到了律师现有的工作流程中。

比如,CoCounsel可以直接在微软Word中运行,用户起草、审阅和优化文档,用户无需离开熟悉的Word环境。这样一来,大大降低了CoCounsel的使用成本。

02 测试驱动提示工程或成AI产品研发的关键

在相当长时间里,市场对GPT套壳产品一直都存在质疑。

但Heller并不认可这种说法。他认为,垂直领域的专业知识和根据具体用户需求所做的工程调整,将成为GPT套壳产品的护城河。

回到CoCounsel身上,我们也能看到类似的趋势。

在专业知识方面,CoCounsel建立了一个专有的数据集,不仅有法律文本和AI自动添加的法律专有注释,还能连接到客户的数据库。

有了这个数据库,CoCounsel能从起草法律文件到条款的选择,给用户提供很大的帮助。

比如,当平台受理一个起草法律文件的请求时,帮助律师获得标准文档模型协议和自动化文档模板。在起草新条款时,CoCounsel可以帮助用户精确修改文档内容,根据上下文和法律最佳实践推荐替换的语言。

当然,有了垂直数据还不够,为了让大模型真正能够解决用户需求,还需要做很多其他工作。

在法律行业,对信息的准确性有着极高的要求。因为一旦AI给律师提供错误的信息,将直接导致败诉、损害当事人利益、损害律师声誉等风险。因此,信息的准确性和可靠性成为AI落地律师场景的关键。

为了最大程度保证信息准确性,CoCounsel做了大量的提示工程测试工作。

具体来说,当接收到一个请求后,CoCounsel会将查询请求分解为多个步骤,相当于对问题的逻辑进行拆解,引导AI进行一步步地思考。

由于大模型的回答质量高度依赖提示词是否准确。针对每一个步骤,CoCounsel团队又会进行几百个或者上千个提示词测试,以找出它们在什么情况下能给出正确答案。

在Heller看来,这种高度依赖提示工程并且以测试驱动的产品开发逻辑,是AI产品与传统软件产品最大的不同。这也是套壳产品的重要壁垒。

与此同时,CoCounsel还被设计为提供所有调查结果的引用,允许律师验证其结论并追溯其建议背后的推理。

与无法清晰说明依据的聊天机器人不同,CoCounsel设计时就考虑到为其所有发现和建议提供引用来源。这使律师能够轻松验证所提供的信息,追踪CoCounsel建议背后的推理过程,并理解其结论的法律依据。

此外,在很多法律行业的边缘场景,CoCounsel也做了特定的设计。比如,法律行业有一个不成文的规定,为了节省空间,用户在一页纸上打印四页内容,内容有明显的先后顺序,但OCR(光学字符识别)识别不出来这种顺序。

为了应对这种情况,CoCounsel构建了数十个组件,让OCR程序能够正确识别出内容的顺序。而像这样的边缘场景需求,CoCounsel做了很多。

03 为什么说AI法律的潜力还很大?

在AI法律领域,AI技术(以NLP为主)早已应用在合同管理、诉讼预测、法律研究等领域。但大部分工作都以信息检索为主,很难对信息进行深度的处理与分析。

现在,大模型对于法律AI有两方面的提升:一是对话式搜索,对数据内容进行总结提炼,以答案式回答细节问题。二是从“提取”到“生成”,生成能力可以应用于起草法律合同、为法官提供判决建议等。

有一个细节值得注意,Casetext曾经参与过GPT-3甚至GPT-2的合作开发,但初代GPT对于法律工作等高风险应用来说并不可靠,直到GPT-4后,Casetext才决定全力转型参与。

OpenAI CEO Sam Altman曾经提到过一个观点,最值得投资的AI公司是,那些产品能力会随着模型能力增长而有显著提升的公司。毫无疑问,AI法律就属于这个领域。

随着o1模型的推出,代表着向更复杂的推理迈出的重要一步,并可能从AI的“系统1”(直觉)思维转向“系统2”(深思熟虑)思维。这将会进一步推动AI在法律等垂直领域的应用价值。


来源:36kr

时间:  2024-11-20 15:23
作者: Area_Code_61706

好厉害




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