隨著人工智能影響電子發現，律師從大型律所轉向精品律所
專欄作家David Lat與律師Robert Keeling及Jonathan Redgrave討論電子發現領域是否正向精品化轉變，以及生成式人工智能的崛起對電子發現的影響。
上週，領先的電子發現與信息法精品律所Redgrave LLP宣佈了三位新合夥人的加入：Robert Keeling、Ray Mangum和Kristen Knapp，還有其他七位律師，這批人來自Sidley Austin，Keeling在那裡創建並共同領導電子發現業務。
本週較早時，我採訪了2010年創辦Redgrave的Jonathan Redgrave和Keeling，討論這個動向。這在電子發現界是一個重大新聞，因為Keeling和Redgrave都是知名的從業者。我們還探討了電子發現及信息法的更廣泛趨勢，當然，也包括生成式人工智能的影響。
我想知道Keeling團隊從Sidley轉至Redgrave是否反映了電子發現領域從大型律所轉向精品化的趨勢。Keeling在讚揚Sidley及其前同事後表示，是的，「我們看到電子發現的專業化在增加。」
在Redgrave，這是如何運作的呢？與大型綜合服務律所不同，Redgrave沒有反壟斷、商業訴訟或白領辯護等多樣的部門。相反，Redgrave與其他律所合作，這些律所被稱為「實質法律顧問」，無論是大型律所、中型律所還是其他精品律所，負責相關的實質法律，而Redgrave則處理電子發現和信息法的部分。
這種對電子發現與信息法的專注為Redgrave帶來某些優勢。Jonathan Redgrave告訴我：「因為我們專注於此，所以我們能做得更好。」
「電子發現變得越來越複雜，數據量和複雜性每年都在指數級增長，」他說。「對於已經涵蓋許多其他法律領域的律所來說，他們是否也應該專注於我們所做的事情？」
Redgrave與眾多Am Law 200律所合作。與另一家綜合服務律所合作不同，與Redgrave合作不會產生同樣程度的風險，即失去工作給競爭對手。正如Redgrave所說：「我們不是威脅：我們不會搶走他們的反壟斷、產品責任或白領工作。」
有時Redgrave是由綜合服務律所引入某個案件中。然而，更常見的是，它直接被客戶聘用，通常是那些之前與Redgrave合作過的客戶。
自成立以來，Redgrave隨著電子發現行業的規模和範圍擴大而增長。在Keeling團隊加入後，該律所有近50位律師，還有18位其他法律專業人士，他們在軟件工程和信息科學等領域擁有專業知識和高級學位。Redgrave認為他們的專業知識在電子發現中越來越有價值，尤其是在生成式人工智能重塑該領域之際。
「生成式人工智能是一種變革性技術，未來幾年對電子發現的影響將是顯著的，」Keeling預測道。「我們已經看到，基於生成式人工智能的文件分類技術有可能超越傳統的基於機器學習的技術輔助審查（TAR）方法。」
Keeling表示，如果正確使用生成式人工智能，它可以找到更高比例的相關文件，並減少送審的無關文件比例。
「目前的主要障礙是成本和速度——在這一點上，我不認為對於大多數大規模審查來說是實際的，」他說。雖然使用市場上現有的生成式人工智能工具審查文件比人工審查更快更便宜，但仍不如TAR那麼快和便宜。根據Keeling的說法，如果使用者給生成式人工智能的提示或指令錯誤，導致結果不可靠，則需要重新運行該工具來檢查文件集——這將花費額外的時間和成本。
「但我們也看到這一領域有大量的競爭和創新，」Keeling說。「我預計在這兩個方面會有迅速的改進。」
所以生成式人工智能為電子發現創造了機會，但也帶來了挑戰。例如，考慮到利用人工智能生成的深偽和其他文件。當越來越難以區分真實和偽造時，律師和法官如何驗證證據？
「這將是一個非常棘手的問題，」Keeling說。「深偽技術越來越好。」
Keeling不認為深偽會在典型的民事訴訟公司被告的發現回應中成為重大問題，這主要由日常業務中生成的文件組成。但在某些案件中，關鍵證據會被質疑，並對其真實性產生懷疑，他說。「你可以想像需要引入競爭專家來幫助法院解決爭議。」
隱私是律師在電子發現中面臨的另一個挑戰。從歐盟一般數據保護條例到加州消費者隱私法等隱私法規，使得處理數據更加困難，並為律所及其客戶在數據處理不當方面創造了潛在的法律責任。
「一個最大的困難是，在隱私法律嚴格的地方收集文件會更加複雜，並因此需要更長的時間——例如，當處理涉及歐盟保管人的美國案件時，」Keeling解釋道。
確保在處理數據時一切都正確無誤，隨著電子發現變得越來越複雜和具有挑戰性，這解釋了為什麼Keeling不擔心生成式人工智能會減少對電子發現服務的需求或該領域律師的機會。
「非常容易做出大膽的聲明，說生成式人工智能將消除合同律師今天通常執行的首次響應和特權審查，」Keeling告訴我。「但如果你歷史性地看待其他法律領域的變革性技術，情況並不總是如此，」他說。
案例法數據庫的創建消除了律所助理去圖書館查找實體書籍的必要性，Keeling說。「但搜索大量案件的便利性也改變了期望：助理突然被期望找到所有相關的案件，而不僅僅是他們圖書館有副本的那些。」
「不是人工智能會取代人類。而是那些能有效利用人工智能的人將取代那些不能的人。」
David Lat，一位從律師轉型為作家的專欄作家，出版了Original Jurisdiction。他創立了Above the Law和Underneath Their Robes，並著有小說《Supreme Ambitions》。
評論
這篇文章深入探討了電子發現領域的動態發展，尤其是在生成式人工智能的推動下。律師從大型律所轉向精品律所的趨勢，反映出專業化需求的增長以及對效率的追求。生成式人工智能作為一種變革性技術，雖然帶來了許多機會，但也提出了新的挑戰，例如證據的真實性和隱私問題。這些挑戰強調了技術與法律的交匯點，並顯示出法律行業需要不斷適應和創新。
在香港，法律行業也面臨類似的挑戰和機會。隨著數據量的增長和技術的進步，律師需要具備跨領域的專業知識，既要掌握法律，也要了解技術。這種變化可能會促使香港的律師行業進一步專業化，甚至可能出現更多專注於特定領域的精品律所。
此外，隨著全球隱私法規的日益嚴格，香港的律師亦需加強對這些法律的理解，以確保在處理跨境數據時的合規性。總體而言，這篇文章提供了一個有益的視角，讓我們思考法律與科技如何更好地協同發展。
以上文章由特價GPT API KEY所翻譯
