Az Everlaw bizonyítékréteget épít a jogi mesterséges intelligencia mögé

Az Everlaw új integrációkat jelentett be a Google Gemini Enterprise for Legal, a Microsoft Copilot, a Harvey és a Thomson Reuters CoCounsel Legal rendszerével. A vállalat célja, hogy a jogi mesterséges intelligencia rendszerei megbízhatóan hozzáférjenek a peres ügyek és vizsgálatok bizonyítékaihoz, függetlenül attól, melyik felületen dolgozik az ügyvéd.
- Az Everlaw új integrációkat jelentett be négy jogi és általános AI-platformmal.
- A vállalat bizonyítékrétegként pozicionálja platformját a jogi AI-rendszerek mögött.
- A rendszer a bizonyítékok feldolgozását, keresését és elemzését is támogatja.
- A Deep Dive a vállalat szerint több mint 20 millió dokumentumot tartalmazó adatbázisokon is működött.
- Az Everlaw célja, hogy a bizonyítékok többféle AI-munkakörnyezetben is elérhetők legyenek.
A jogi munka alapja a bizonyíték
Az Everlaw szerint a jogi munka minden fontosabb formája, így a beadvány, a kockázatelemzés, a kihallgatási vázlat és a jogi tanácsadás is információkra épül. Ide tartoznak az ügy bizonyítékai, az alkalmazandó jog, valamint az ügyvéd és a szervezet korábbi munkájából származó ismeretek.
Ezeket az információkat a technológia korábban külön rendszerekben kezelte. A bizonyítékok a bizonyítási platformokon, az ítélkezési gyakorlat és a jogi precedensek kutatási eszközökben, a korábbi munkák pedig dokumentumkezelőkben és tudástárakban kaptak helyet. Az összekapcsolás, az értelmezés és a jogi következtetés kialakítása az ügyvéd feladata maradt.
A generatív mesterséges intelligencia megváltoztatja ezt a modellt, mivel a munkatermékek előállításának egyes részei technológiával is támogathatóvá váltak. Az Everlaw ugyanakkor arra hívja fel a figyelmet, hogy az intelligens rendszer önmagában nem elég. A válasz minősége attól is függ, hogy a modell hozzáfér-e a megfelelő bizonyítékokhoz, és helyesen tudja-e elemezni azokat.
Mit jelent az Everlaw bizonyítékrétege?
A vállalat ezt a szerepet evidence layernek, vagyis a jogi AI bizonyítékrétegének nevezi. Ez biztosítja azt a ténybeli alapot, amelyre az intelligenciaréteg építhet, amikor például ügyfélnek szóló tájékoztatót, elemzést vagy jogi érvelést készít.
Az Everlaw meghatározása szerint a bizonyítékréteg nem egyszerű adattár. Feladata az összetett adatok feldolgozása, a nagy léptékű keresés, a jogosultságok és a bizonyítási lánc megőrzése, valamint annak biztosítása, hogy a következtetések visszaköthetők legyenek az ügy irataihoz. A platform az adatokhoz biztonságos hozzáférést és az értelmezésükhöz szükséges elemzési eszközöket is biztosít.
A Model Context Protocol, vagyis MCP technológián keresztül külső mesterségesintelligencia-platformok is hozzáférhetnek az Everlawban tárolt információkhoz. A vállalat célja, hogy a platform képességei, köztük a bizonyítékok összefoglalása és a csapatmunka támogatása, ott is elérhetők legyenek, ahol az ügyvédek ténylegesen dolgoznak.
Új kapcsolatok a jogi AI-platformokkal
Az Everlaw közlése szerint az új integrációk a Google Gemini Enterprise for Legal, a Microsoft Copilot, a Harvey és a Thomson Reuters CoCounsel Legal rendszerét érintik. Ezek csatlakoznak a vállalat korábbi együttműködéseihez az Anthropic Claude for Legal és a Legora szolgáltatásával.
A vállalat nem egyetlen intelligenciaréteg mellett kötelezi el magát. Közlése szerint a jogi csapatok eltérő felületeket és munkafolyamatokat választhatnak, ezért a bizonyítékokhoz szükséges hozzáférést több környezetben kívánja biztosítani. Egy ügyvéd például a CoCounsel Legalben egyesítheti az Everlaw ténybeli adatait a Thomson Reuters jogi kutatásával és szakértelmével.
Egy tipikus munkafolyamatban az Everlaw nagy adathalmazból azonosíthatja a releváns kommunikációkat, a kulcsesemények kronológiáját vagy a tanúhoz kapcsolódó fontos iratokat. Egy másik rendszer ezután jogi kutatással, korábbi munkákkal és az ügyvédi utasításokkal együtt felhasználhatja ezeket egy beadvány vagy elemzés elkészítéséhez.
A rendszer nagy adathalmazokra készült
Peres ügyekben és vizsgálatokban a bizonyítékok sokféle formában érkezhetnek: e-mailek, csevegések, táblázatok, PDF-fájlok, képek, leiratok és szokatlan fájltípusok is szerepelhetnek közöttük. Az Everlaw ezeket a nyers adatoktól a tények, felismerések és stratégiai következtetések kialakításáig kívánja kezelni úgy, hogy a kapcsolat az eredeti iratokkal megmaradjon.
A vállalat példaként a Deep Dive eszközt említi, amely természetes nyelvű kérdésekre képes válaszolni nagy adathalmazokon, és az állításokhoz alátámasztó bizonyítékokat, valamint dokumentumokat is visszaad. Az Everlaw szerint a felhasználók eddig több mint 20 millió dokumentumot tartalmazó adatbázisokon is sikeresen használták a Deep Dive-ot, és az eszköz korlátait még nem érték el.
Az Everlaw nyitott integrációs megközelítése azt jelenti, hogy az ügyvédi csapatok több AI-környezetből is elérhetik ugyanazt a bizonyítéki alapot. A vállalat szerint ez választási lehetőséget adhat a szervezeteknek, miközben a bizonyítékok bizalmas kezelésével, jogosultságaival és ellenőrizhetőségével kapcsolatos követelmények továbbra is központi szerepet kapnak.
Everlaw: How Everlaw Brings the Evidence Layer to Legal AI


