Xây dựng AI cho ngành luật cùng Jacob Lauritzen, Giám đốc Công nghệ của Legora
Jacob Lauritzen, Giám đốc Công nghệ (CTO) của Legora, gần đây đã thảo luận về các thách thức kỹ thuật và kinh doanh khi triển khai hệ thống trí tuệ nhân tạo trong ngành luật. Cuộc thảo luận làm nổi bật những phức tạp như đánh giá mô hình ngôn ngữ lớn mà không có dấu vết (trace) phù hợp, thực hiện việc xem xét dữ liệu dạng bảng hàng triệu ô, và sự thay đổi của mô hình kinh doanh giờ làm việc tính phí truyền thống. Cuộc trao đổi chuyên sâu này cung cấp góc nhìn kỹ thuật quý giá về cách các công ty công nghệ pháp lý vượt qua các yêu cầu khắt khe về độ chính xác của ngành luật. Nó minh họa các rào cản kiến trúc thực tế như việc đánh giá LLM và các trace (dấu vết thực thi), đồng thời làm sáng tỏ cách tự động hóa đang phá vỡ tận gốc mô hình tính phí theo giờ truyền thống của ngành luật. Cuộc trò chuyện đề cập đến các khía cạnh kỹ thuật chi tiết như việc đánh giá LLM mà không có trace thực thi, điều này có thể dẫn đến việc chấm điểm chất lượng kém tin cậy hoặc đánh giá dựa trên cảm tính. Bên cạnh đó, nó giải quyết các thách thức dữ liệu quy mô lớn như xử lý các bảng dữ liệu khổng lồ cần thiết cho việc phân tích tài liệu pháp lý toàn diện.
## KIẾN THỨC NỀN
Đánh giá LLM và các trace (dấu vết) là những cơ chế quan trọng được các kỹ sư phần mềm sử dụng để giám sát, gỡ lỗi và chấm điểm hiệu suất của các ứng dụng trí tuệ nhân tạo bằng cách kiểm tra đầu ra của từng thành phần trong quá trình thực thi. Trong lĩnh vực pháp lý, đánh giá dạng bảng (tabular review) đề cập đến các phương pháp trích xuất dữ liệu có cấu trúc và phân tích tài liệu giúp luật sư xử lý hiệu quả khối lượng lớn hợp đồng và hồ sơ quy định.