SpotDraft은 글로벌 기업을 위한 법률 프로세스를 최적화하는 데 인공 지능을 활용합니다
SpotDraft는 법률 사무소가 아니지만, 에어비앤비, 크런치베이스, 노션 등의 다국적 기업을 위해 복잡한 법적 용어와 프로세스를 해독하는 데 상당한 발전을 이루었습니다. 벵갈루루와 미국에서 설립된 이 회사는 공동 창업자 & CEO인 샹크 비자푸르 (Shashank Bijapur)의 지도 아래, 변호사 비용을 시간당으로 청구하는 전통적인 서비스를 제공하여 법률 솔루션 분야에서 게임 체인저 역할을 합니다.
SpotDraft는 처음에 인공 지능 도구를 통해 기밀 유지 합의서의 검토를 자동화하려는 시도를 했습니다. 그러나 충분히 다양한 데이터세트가 없어 회사는 중심이 변했습니다. GPT-3의 출현으로 결정적인 순간이 오게 되었는데, 이는 2020년에 출시된 콘트랙트 라이프사이클 관리(CLW) 플랫폼의 개발을 촉발했습니다. Gen AI와 SpotDraft의 독자 기술은 우수한 법률 경험을 제공하며 쉽게 계약을 만들고 관리하며 해석합니다.
Gen AI의 법률 용어 해석
Gen AI의 정교함은 종종 Rishi Agrawal인 Teamlease Regtech의 CEO가 강조한 “may” 대 “might” 및 “shall” 대 “should”와 같은 용어의 미묘한 차이로 표시된 것과 같은 법적 언어의 복잡성을 다룹니다. 이 기술은 계약을 분해하여 철저한 작성, 검토 및 준수를 보장합니다. 올바른 입력을 통해 Gen AI는 확립된 템플릿에서 맞춤형 계약을 생성하며 중요한 조항과 의무를 강조하는 리뷰를 제공합니다.
법률 분야에서 AI 구현에 대한 도전
법률 분야에 Gen AI를 도입하는 데는 정확성과 개인 정보 보호와 같은 문제 등 각종 어려움이 따릅니다. Spice Route Legal의 Aadya Misra는 “AI 환각”이 신뢰할 만한 법률 자문을 심각하게 방해할 수 있다고 강조했습니다. 또한, 인도의 기존 법률에 대한 보충 규정의 분산된 성격은 AI의 교육원천의 포괄성을 도전합니다.
주요 관심사는 클라이언트 기밀 유지 및 데이터 법률 준수에도 이어지며, 있는 막중한 법률 및 비규제에 대한 우려를 고발하는 Bombay High Court의 변호사 시드하르트 챈드라셰카르를 통해 높이 들여다 보았습니다. 인공 지능은 기계 학습 능력으로 인해 미래 알고리즘 훈련을 위해 저장될 수 있는 민감한 데이터를 필요로 합니다.
AI-기반 세계에서 변호사의 미래
고급화된 인공 지능에도 불구하고 법률 직업은 여전히 교체할 수 없는 가치가 있습니다. L&T의 기업 법률 부문에서 활동 중인 Anandita Sen는 AI가 변호사가 클라이언트 상호작용, 전략 개발 및 변론과 같은 법률 작업의 인간적 측면을 대체할 수 없다는 사실을 지적했습니다. SpotDraft의 CEO는 AI가 변호사를 대체하는 것이 아니라 보완하게 될 것이라고 말하며, 법률 전문 지식과 AI 기술을 능숙히 결합하는 사람이 경쟁적 우위를 점할 것이라고 제시했습니다.
질문과 답변
1. AI가 어떻게 계약 관리를 간소화합니까?
AI는 자동화를 통해 계약 관리를 간소화합니다. 이는 복잡한 법률 문서의 작성, 검토 및 해석에 도움이 되며 대용량 데이터세트를 활용하여 세심한 법적 용어를 이해하고 준수를 보장하여 템플릿에 기반한 효율적이고 맞춤형 계약을 만들어냅니다.
2. 법률분야에 AI를 도입하는 데 관련된 주요 도전 요인은 무엇입니까?
주요 도전 요인에는 정확성 및 개인 정보 보호 보장, 법적 언어의 복잡성과 세세한 의미성, 기존 법적 프레임워크와 데이터 보호법과의 통합이 포함됩니다. 기계 학습을 위한 민감한 데이터에 대한 의존도로 인해 AI는 클라이언트 기밀 유지 및 준수와 관련된 위험을 야기할 수 있습니다.
3. AI가 변호사를 대신할 것입니까?
AI가 변호사를 대체할 것으로 기대하지 않습니다. 그 대신, 반복적인 작업을 대신하고 변호사가 전략, 클라이언트 관계, 변론에 집중할 수 있도록 함으로써 변호사의 일을 향상시킬 것으로 예상됩니다. AI를 실천에 통합하는 변호사들은 경쟁 우위를 갖게 될 것으로 보입니다.
장점과 단점
장점:
– 효율성: AI는 루틴 작업을 자동화하여 시간을 절약하고 인간 에러 가능성을 줄입니다.
– 비용 효율성: 시간당 청구되는 전통적인 작업을 자동화함으로써 AI는 기업의 법률 비용을 크게 줄일 수 있습니다.
– 일관성: AI는 계약 관리와 법적 문서 처리에서 일관된 표준을 유지할 수 있습니다.
– 확장성: AI 시스템은 대규모 문서를 동시에 처리할 수 있으므로 대규모 계약 포트폴리오를 갖고 있는 다국적 기업에 이상적입니다.
단점:
– 데이터 개인 정보 보호 우려: AI 시스템은 민감한 데이터에 액세스해야 하기 때문에 데이터 보호 및 클라이언트 기밀 보호와 관련된 문제가 발생합니다.
– 정확성 부정확성 위험: AI 도구는 훈련을 받은 데이터의 우수성에 따라 우수성이 달라질 수 있으며, “AI 환각”을 일으킬 수 있습니다.
– 규정적인 도전: 법률 분야의 AI는 복잡하고 종종 단편화된 법률 체계를 탐색해야 하며, 완전한 준수와 책임성에 대한 우려가 발생합니다.
– 인간 감독: AI는 법률적 판단에서 중요한 인간 판단과 정서 지능을 완전히 대신할 수 없습니다.
주요 도전과 논란
– 법률 분야에서 AI 사용은 인공 지능의 의사 결정에서 나타날 수 있는 편향 가능성과 같은 윤리적 문제를 제기합니다.
– 특정 법률 직종이 대체될 가능성으로 인한 업계 내 저항을 겪게 되며 이로 인한 일자리 변화로 이어질 수 있습니다.
– 기밀 정보의 무결성을 보호하기 위해 사이버 위협에 대응하겠기 때문에 AI 시스템이 기밀 정보를 보유하는 저장소가 되는 경우가 생깁니다.
관련 링크
– 인공 지능의 최신 돌파구에 대한 정보: AI.org
– 법률 기술과 혁신에 대한 자세한 내용: LegalTech.org
– 개인 정보 보호 및 정책에 대한 AI의 영향 탐구: Privacy.org
– 여러 분야에서 AI의 영향에 관한 통찰력: MIT Technology Review
(참고: 제공된 관련 링크는 언급된 도메인을 기반으로 하며, AI, 법률 기술, 개인 정보 보호 및 기술 혁신과 관련된 일반적인 주제를 반영합니다. 이러한 도메인이 변경되거나 관련 콘텐츠를 반영하지 않는 경우 링크를 무시하십시오.)
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