ILTACon：法律科技中的AI搜索与客户数据安全隐忧

年度法律科技专业人士盛会ILTACon大会首日已圆满结束，深入探讨了人工智能在法律搜索领域带来的变革力量。来自重要会议和新兴初创企业的洞察描绘了AI如何重塑法律实践的清晰图景，从判例分析到客户引入。Draftwise团队对这些发展提供了宝贵的现场报道。

在题为“AI时代下绘制您的搜索之旅”的会议中，一个核心主题浮现出来，与会者包括Simpson Thacher的Douglas Freeman、DeepJudge的Yannic Kilcher、Cleary Gottlieb的Ilona Logvinova以及著名知识与创新顾问Oz Benamram等行业领袖。一个关键区别被立即指出：大型语言模型（LLLM）本质上并非搜索引擎。尽管LLM擅长处理和生成类人文本，但它们在法律语境中的有效性取决于是否与强大的搜索能力和高质量、相关的输入相结合。LLM善于处理众所周知的事实，但在动态信息或未广泛记录的细节方面表现不佳，这使得它们不适合直接从律所内部系统中检索精确的法律文件。

发言者强调，有效的法律搜索工具对于缩小庞大数据集至关重要，正如Ilona Logvinova恰当地比喻，这就像把“大海捞针”变成“满是针的草堆”。这些工具可以识别出最相关的文档——可能只有关键的十份——然后LLM可以对其进行分析以获得更深层次的见解。Oz Benamram指出，在精确时刻为LLM提供正确上下文的能力，才是真正释放其价值的关键。先进搜索与分析型AI之间的这种共生关系，使法律专业人士不仅能够存储过去的判例，还能动态地审问它们，从而发现以前无法获取的新情报和模式。Benamram还向律所提出了一个战略性问题：鉴于客户很可能独立使用AI解决大部分法律问题，那么他们使用基于律所自身机构知识的解决方案，而不是像ChatGPT这样的通用工具，难道不是更可取吗？

会议的问答环节重点关注数据安全和客户对AI采用的抵制。担忧范围从LLM在缺乏适当上下文和保障措施的情况下可能“幻觉”或生成不正确信息，到工具本身内部需要强大的安全措施以防止像提示注入攻击这样的复杂威胁。发言者强调，安全性必须融入系统架构，而不仅仅是叠加在LLM之上。有趣的是，讨论还表明，随着搜索能力的提高，传统、僵化的数据组织文件夹结构变得不那么重要；相反，连接多样化的数据源和丰富文档配置文件变得优先。虽然大型通用LLM功能强大，但律所也可以考虑在其安全边界内托管更轻量级的内部模型，因为上下文而非模型大小才是最重要的。向客户解释LLM如何运作——特别是模型不会“学习”发送给它们的敏感数据——被认为是缓解隐私担忧的关键策略。总体信息是呼吁律所在平衡AI巨大潜力的同时，实施严格的安全、治理和数据管理实践。

除了主会场，ILTACon的“初创企业小巷”（Startup Alley）展示了有望颠覆法律行业的创新解决方案。其中之一是Lexara，由前律师Amy Swanner创立。她的公司解决了律师界的一个常见痛点：花在初步客户访谈上的不可计费时间。Lexara Engage，其AI驱动的工具，引导潜在客户进行结构化访谈，收集必要信息并进行实时、高质量的利益冲突检查。该系统甚至可以根据特定的执业领域或客户偏好定制筛选问题，确保只有合适的潜在客户进入后续流程。律师随后会收到一份简洁的案件摘要和完整的访谈记录，从而简化了客户引入流程。

另一家值得关注的初创公司是Crimson，一家由YC投资的公司，目前正在参与A&O Sherman Fuse批次计划。Crimson专门服务于英国和美国市场的诉讼和仲裁业务，由来自Clifford Chance和Wilmer Hale等律所的前诉讼律师创立。他们构建了在自己执业生涯中希望拥有的AI平台。Crimson服务于从诉讼精品所到大型区域律所的多元化客户群体，并寻求在ILTACon大会上扩大其在美国市场的足迹，收集有关美国诉讼律师特定AI需求的见解。

ILTACon大会首日强调了法律科技的一个关键转折点：AI的整合不再是遥远的未来，而是当前的现实，需要仔细驾驭其力量、实际应用和固有的安全挑战。