يعيد CoCounsel التابع لـ Thomson Reuters تعريف الذكاء الاصطناعي القانوني من خلال نموذج o1-mini الخاص بـ OpenAI

الائتمان: VentureBeat مصنوع من Midjourney

طومسون رويترز أطلقت اليوم اختبارًا لإصدار مخصص من أحدث نموذج لغة لـ OpenAI في نظامها”https://venturebeat.com/ai/thomson-reuters-unveils-cocounsel-leveraging-generative-ai-for-legal-professionals/”> مساعد مستشار قانوني. يمثل التنفيذ أول تخصيص مؤسسي لـ”https://openai.com/index/openai-o1-mini-advancing-cost-efficient-reasoning/”> نموذج o1 صغير ويكشف كيف تقوم الشركات الكبيرة الآن بتحويل استراتيجيات الذكاء الاصطناعي الخاصة بها.

نفذت شركة الإعلام والتكنولوجيا العملاقة نهجًا استراتيجيًا من خلال نشر نماذج الذكاء الاصطناعي المتخصصة من OpenAI، وGoogle، وAnthropic، مع تحسين كل منها لمهام قانونية محددة. يعتقد محللو الصناعة أن هذه الإستراتيجية، جنبًا إلى جنب مع القدرات الجديدة لـ o1-mini، يمكن أن تصبح مخططًا لنشر الذكاء الاصطناعي المؤسسي عبر الصناعات.

أوضح جويل هرون، كبير مسؤولي التكنولوجيا في Thomson Reuters، في مقابلة حصرية مع VentureBeat: “يوفر كل نموذج — OpenAI، وGoogle Gemini، وAnthropic — إمكانات فريدة تتوافق مع متطلبات سير عمل محدد”.

تقوم الشركة بتوجيه مهام قانونية مختلفة بناءً على هذه القدرات. “يركز OpenAI على المهام الإبداعية مثل التلخيص والذكاء الاصطناعي للمحادثة داخل CoCounsel. يعد برنامج Gemini من Google مثاليًا للمهام طويلة السياق، مما يتيح التكامل العميق مع المستندات القانونية الكبيرة. يستهدف Anthropic’s Claude سير العمل الذي يتطلب حساسية وتخصيصًا عاليين، مثل حالات استخدام الضرائب والامتثال.

يعمل نموذج o1-mini الجديد على تطوير قدرات الذكاء الاصطناعي بشكل كبير، وفقًا لجيمس ديت، رئيس مبيعات المنصات في OpenAI، والذي تحدث أيضًا إلى VentureBeat في مقابلة حصرية.

قال دييت: “تم تصميم OpenAI o1-mini لسير العمل الذي يتطلب من المتخصصين اكتشاف المصطلحات والأخطاء البسيطة جدًا ولكنها قد تكون ذات أهمية في الملخصات القانونية”. “بالمقارنة مع GPT-4، تم تدريب OpenAI o1-mini لقضاء المزيد من الوقت في التفكير من خلال التعقيدات القانونية.”

يُظهر الذكاء الاصطناعي مكاسب كبيرة في تحليل المستندات القانونية

لقد أظهر الاختبار المبكر تحسينات كبيرة في الأداء في تطبيقات العالم الحقيقي. وأشار هرون إلى أمثلة محددة من عملية التقييم.

وقال: “في اختبارنا لـ o1-mini للكشف عن رسائل البريد الإلكتروني المميزة، أظهر النموذج قدرة ملحوظة على تحديد حالات الامتياز الدقيقة الظرفية التي فاتها سابقًا حتى النماذج ذات القدرة العالية مثل GPT-4”. “هذا التقدم هو انعكاس مباشر للتفكير المعزز والفهم السياقي لـ o1-mini.”

وقد حققت الاستراتيجية نتائج هامة. أفادت Thomson Reuters عن زيادة بنسبة 1400% في عدد مستخدمي CoCounsel خلال العام الماضي. لقد قام النظام بتحويل العديد من مسارات العمل القانونية الرئيسية، خاصة في إدارة الوثائق وتحليلها.

وأشار هرون إلى أن “مراجعة الوثائق والبحث القانوني والصياغة والمراجعة شهدت جميعها تحسينات كبيرة”. “لقد أدت هذه التحسينات إلى زيادة الإنتاجية وسمحت للمهنيين القانونيين بالتركيز على المهام ذات القيمة الأعلى.”

من عميل الذكاء الاصطناعي إلى مطور الذكاء الاصطناعي: التوسع الاستراتيجي لشركة Thomson Reuters

تمتد استراتيجية الذكاء الاصطناعي للشركة إلى ما هو أبعد من استخدام التكنولوجيا الحالية. طومسون رويترز استحوذت مؤخرا على مقرها في المملكة المتحدة”https://www.thomsonreuters.com/en/press-releases/2024/august/thomson-reuters-corporation-acquires-safe-sign-technologies-to-accelerate-its-ai-strategy.html”> تقنيات الإشارة الآمنة، وهو متخصص في نماذج اللغة التي تركز على القانون، مما يمثل خطوة كبيرة في تطوير الذكاء الاصطناعي.

وأوضح هرون: “إن استراتيجيتنا لتطوير ماجستير إدارة الأعمال من خلال تقنيات Safe Sign تكمل شراكاتنا من خلال منحنا تحكمًا أكبر في أمن البيانات والتخصيص وكفاءة التكلفة”. “إنها تتيح لنا الاستفادة من أعظم أصولنا – المحتوى الخاص بنا وخبراء المجال العالميين – بطريقة أكثر مباشرة لإنشاء حلول فريدة لا يمكننا تقديمها إلا نحن.”

تتطلب إدارة نماذج الذكاء الاصطناعي المتعددة دعمًا متطورًا للبنية التحتية. دخلت Thomson Reuters في شراكة مع Amazon Web Services للتعامل مع المتطلبات الحسابية، لتصبح من أوائل العملاء لـ”https://aws.amazon.com/sagemaker/hyperpod/”>AWS Sagemaker HyperPod.

وقال هرون: “لدينا علاقات عميقة وطويلة الأمد مع جميع هؤلاء المزودين ولدينا البنية التحتية الحاسوبية اللازمة لدعم الطلب على كل من هذه النماذج”. “يسمح لنا هذا في الواقع بتحسين التكاليف من خلال تخصيص المهام بشكل استراتيجي للنموذج المناسب.”

وقد لفت هذا التطوير انتباه كل من قادة التكنولوجيا والمستثمرين. وشدد ديت على الآثار الأوسع لنشر الذكاء الاصطناعي في المؤسسات.

وقال: “تعمل OpenAI مع المؤسسات الكبيرة لفهم الفرص التي يمكن فيها للنماذج الرائدة مثل o1-mini أو الإصدارات المخصصة من o1-mini تشغيل حالات استخدام محددة”. “تمكننا هذه الأفكار من تحسين قدراتنا النموذجية وتحديد المهام القانونية الإضافية المناسبة لتخصيص الاستدلال المنطقي لـ OpenAI o1-mini.”

في حين أن الذكاء الاصطناعي للمؤسسات يركز بشكل تقليدي على القدرات الواسعة، فإن تطبيق تومسون رويترز لـ o1-mini يشير إلى تحول محوري نحو النماذج المصممة بدقة والتي تتفوق في المهام المتخصصة للغاية.

إن قدرة النموذج على التقاط الفروق القانونية الدقيقة التي أغفلها حتى GPT-4 تشير إلى أن مستقبل الذكاء الاصطناعي لا يكمن في أنظمة متعددة المهن، بل في شبكات متطورة من النماذج المتخصصة التي تعمل بشكل متضافر.

بالنسبة للصناعة القانونية، حيث يمكن أن يكون لتفاصيل واحدة مفقودة عواقب بملايين الدولارات، فإن نهج الدقة أولاً يمكن أن يعيد تحديد معايير نشر الذكاء الاصطناعي.