الذكاء الاصطناعي القانوني ينقسم إلى قسمين — ومعظم الناس يغفلون الفرق

الأسبوع الماضي، أعلنت Thomson Reuters أن CoCounsel وصل إلى مليون مستخدم عبر 107 دول وأقاليم. في الوقت نفسه، كشفت Anthropic عن مجموعة موسعة من الإضافات المؤسسية لـ Claude، بما في ذلك أدوات متخصصة للعمل القانوني، والمالي، وإدارة الموارد البشرية.

مقطع فيديو موصى به

هذه الإعلانات، التي جاءت خلال ساعات من بعضها البعض، وضحت ما يحدث حقًا في الذكاء الاصطناعي القانوني—ولماذا أصبحت لقطة شاشة من ويكيبيديا منذ أسابيع أكثر أهمية من أي وقت مضى.

قبل بضعة أسابيع، انتشر منشور من مؤسس على X على لينكدإن. حيث قام مستشار عام باختبار Claude من Anthropic لمراجعة العقود، ووجد أن الذكاء الاصطناعي استخرج معلومات من ويكيبيديا.

تبع ذلك ردود فعل متباينة. أعلن المشككون في الذكاء الاصطناعي النصر: النماذج الأساسية ليست جاهزة للعمل القانوني. بينما تجاهل المتفائلون الأمر باعتباره مرحلة نمو. كلا الطرفين أغفلا ما كشفت عنه تلك الصورة فعليًا حول مستقبل هذا السوق.

لقد قضيت سنوات في بناء أنظمة ذكاء اصطناعي للمحامين في Thomson Reuters. تلك اللحظة مع ويكيبيديا لم تكن فشلًا في الذكاء الاصطناعي. كانت فشلًا في الأنظمة. فهم الفرق يحدد من سيفوز في العقد القادم من تكنولوجيا القانون—وتظهر إعلانات هذا الأسبوع أن المعركة تتصاعد.

السياق المفقود

عندما اختبر ذلك المستشار العام Claude، فعل النظام بالضبط ما صُمم للقيام به: استخرج من المصادر المتاحة. لا قاعدة بيانات أبحاث قانونية، لا محتوى موثوق، لا سوابق قضائية. فقط الويب المفتوح، والذي يشمل ويكيبيديا.

تقسيم ردود الفعل غالبًا إلى معسكرات متوقعة. أحدها قال إن النماذج الأساسية لا يمكنها التعامل مع العمل القانوني. والآخر قال إن النماذج ستتحسن. كلاهما أغفل المشكلة الحقيقية.

Claude و ChatGPT قادران بشكل ملحوظ. المشكلة ليست في الذكاء، بل في ما إذا كانت الأنظمة المحيطة مصممة للمهمة المحددة، بحيث تجمع بين المصادر الموثوقة، والإشراف الخبير، والضمانات العملية.

هذه مشكلة في الهندسة المعمارية.

لحظة Anthropic

إعلان Anthropic يجعل هذا الانقسام واضحًا. أطلقت الشركة إضافات مخصصة للأقسام، بما في ذلك واحدة للعمل القانوني يمكنها مراجعة المستندات، وتحديد المخاطر، وتصنيف اتفاقيات عدم الإفشاء، وتتبع الامتثال. يمكن للشركات الآن ربط Claude Cowork بـ Google Drive، Gmail، DocuSign، وأنظمة المؤسسات الأخرى.

هذا هو النوع من الخطوات الذي هز أسهم البرمجيات في فبراير—حيث انخفضت أسهم Thomson Reuters بأكثر من 30% في البيع الأولي. لكن عندما أعلنّا عن وصول CoCounsel إلى مليون مستخدم، ارتفعت أسهمنا بنسبة 11% في أكبر مكسب ليوم واحد منذ 2009.

السوق بدأ يفهم شيئًا مهمًا: هناك فرق جوهري بين الذكاء الاصطناعي الذي يمكنه أتمتة سير العمل، والذكاء الاصطناعي الذي يمكنه التعامل مع العمل القانوني الموثوق.

الانقسام الحقيقي في الذكاء الاصطناعي القانوني

الكثير من الالتباس في نقاش اليوم حول الذكاء الاصطناعي القانوني يأتي من معاملة جميع الأعمال القانونية على أنها متساوية، وهو غير صحيح. يمكن تصنيف العمل القانوني بشكل عام إلى فئتين: عمل يتطلب سلطة قانونية، وعمل لا يتطلب ذلك.

هناك فئة كبيرة وذات قيمة من العمل القانوني لا تتطلب مصادر قانونية موثوقة. يستخدم المحامون والفرق القانونية بشكل روتيني برامج لتوحيد التنسيق، ومقارنة العقود مع أدلة داخلية، وإدارة الفواتير والجداول الزمنية، أو أتمتة سير العمل الداخلي. وكل ذلك لا يتطلب السوابق القضائية، أو القوانين، أو التحقق التنظيمي.

هذا هو المجال الذي تعمل فيه منتجات مثل Cowork، Harvey، و Legora بشكل رئيسي اليوم.

لماذا يغير إضافة Cowork القانونية اللعبة

تستحق إضافة Anthropic القانونية اهتمامًا خاصًا لأنها تتعامل بشكل ممتاز مع الطبقة غير الموثوقة للعمل القانوني. من خلال التركيز على المستندات الداخلية، وسير العمل، والكفاءة التشغيلية، تنافس مباشرة مع معظم حالات الاستخدام الأساسية للشركات الناشئة في هذا المجال.

مع موصلات المؤسسات إلى الأنظمة الحالية وإمكانية بناء إضافات مخصصة من قبل الشركات، تضع Cowork نفسها كنظام تشغيل لعمليات العمل القانوني. هذا يمثل تهديدًا مباشرًا للشركات الناشئة في الذكاء الاصطناعي القانوني المتخصص.

لكن—وهذا أمر حاسم—هذا لا يجعل Cowork بديلًا للأنظمة المصممة للتعامل مع العمل القانوني الموثوق. وخلط هاتين الفئتين يعيق فهم ما يحدث فعليًا في السوق.

حيث يهم السلطة فعليًا

تتغير الأمور عندما يتطلب العمل القانوني سلطة:

• البحث في قضية قانونية غير محسومة
• تطوير حجج جديدة
• التحقق من اتفاقية بموجب القوانين أو اللوائح
• إنتاج عمل يجب أن يُستشهد به، ويُراجع، ويدافع عنه

هذه المهام تتطلب محتوى موثوق وأنظمة مصممة لإدارة المخاطر، والمساءلة، والثقة.

وهنا تلعب Thomson Reuters مع CoCounsel.

عندما أنشأنا CoCounsel، لم نلفّ نموذجًا أساسيًا في واجهة مستخدم. بل دمجنا قاعدة بيانات Westlaw، التي تحتوي على ملايين الأحكام القضائية، والقوانين، واللوائح التي تم تنقيحها على مدى عقود بواسطة خبراء قانونيين. وربطنا Practical Law، التي تحتوي على آلاف الملاحظات والمستندات التي أعدها محامون.

استغرق بناء هذا المحتوى عقودًا ومليارات الدولارات. ولا يمكن إعادة إنشائه فقط من خلال التخصيص الدقيق.

ما تظهره لقطة ويكيبيديا فعليًا

تسلط حادثة ويكيبيديا الضوء على ما يحدث عندما يُستخدم الذكاء الاصطناعي بدون بنية تحتية موثوقة للمهام التي تتطلب ذلك. ستواجه هلوسات وأخطاء، والأهم من ذلك، ستفقد الثقة.

وهذا ليس فريدًا لـ Claude. أي نظام يُطلب منه أداء عمل قانوني موثوق بدون مصادر موثوقة سيفشل بطرق مماثلة—حتى مع أكثر الإضافات تطورًا.

لماذا تنظيم القانون صعب جدًا

القانون فوضوي. متشعب عبر الاختصاصات القضائية، والكثير منه غير رقمي بالكامل. يتغير باستمرار.

في Thomson Reuters، بنينا أنظمة ذكاء اصطناعي، وخطوط بيانات، وسير عمل تحريرية، ونوظف آلاف الخبراء القانونيين لتنظيم القانون في نظام قابل للبحث ومُحدث باستمرار للبشر والآلات على حد سواء. حاولت العديد من الشركات تكرار ذلك، وفشلت معظمها.

نرحب بالابتكار لأنه يجعلنا أفضل، لكن من المهم أن نكون صادقين بشأن مدى صعوبة هذه المشكلة.

ماذا يعني ذلك للسوق

اعتقادي أن العمل القانوني الأكثر قيمة وخطورة يتطلب السلطة. هذا هو الذكاء الاصطناعي الذي نبنيه في Thomson Reuters—يتم الآن الاعتماد على CoCounsel من قبل مليون محترف في أكثر من 107 دول وأقاليم للعمل الذي لا يُسمح فيه بالأخطاء. سنواصل اعتماد أفضل الأدوات والتقنيات، بما في ذلك الابتكارات القادمة من مزودي النماذج الأساسية مثل Anthropic، لتحقيق تلك الرؤية.

وفي الوقت نفسه، تواجه شركات مثل Harvey و Legora وضعًا استراتيجيًا أكثر صعوبة. فهي الآن تقع بين الشركات الكبرى التي تمتلك بنية تحتية موثوقة، وشركات النماذج الأساسية ذات المزايا الكبيرة، ونظام إضافات Anthropic الذي يمكنه التعامل مع العمل القانوني التشغيلي. هذا ليس مكانًا سهلاً للمنافسة على المدى الطويل.

تحرك Anthropic نحو الإضافات القانونية لا يهدد ما نفعله—بل يوضح ذلك. السوق يتقسم إلى ذكاء اصطناعي تشغيلي وذكاء اصطناعي موثوق. كلاهما ذو قيمة. لكنهما ليسا الشيء نفسه.

هذه الصورة من ويكيبيديا لا تثبت أن الذكاء الاصطناعي لا يمكنه أداء العمل القانوني. بل تثبت أن الذكاء الاصطناعي القانوني يتطلب أكثر من نموذج ذكي—حتى مع وجود إضافات متطورة.

إنه يتطلب محتوى موثوق، وخبرة عميقة في المجال، وبنية تحتية، وأنظمة حوكمة مصممة للمخاطر المهنية. إعلانات الأسبوع الماضي من كل من Anthropic و Thomson Reuters تثبت أن هذا الانقسام حقيقي ويتزايد.

الشركات التي تفهم ذلك ستفوز. والبقية ستتعلم ذلك في النهاية بطريقة صعبة.

الآراء المعبر عنها في مقالات Fortune.com هي آراء مؤلفيها فقط ولا تعكس بالضرورة آراء ومعتقدات Fortune.