تتجه تطبيقات الذكاء الاصطناعي في القطاع القانوني إلى ما هو أبعد من المهام الإدارية المتكررة، مع ظهور أدوات مصممة لتحليل الوثائق المعقدة ودعم القرارات المهنية. وفي هذا السياق، كشفت شركة Sullivan & Cromwell عن أداة داخلية لمراجعة الاتفاقيات طورتها بالتعاون مع OpenAI، بهدف مساعدة المحامين على اكتشاف المشكلات المحتملة في مسودات العقود بصورة أكثر تنظيما.
تفاصيل الخبر
تعتمد الأداة، التي تحمل اسم Agreement Analyzer، على جمع عناصر كانت موزعة عادة بين خبرة المحامي وسوابق المكتب وأدلة التفاوض ومعلومات عن ممارسات السوق. وبعد إدخال مسودة الاتفاقية، يستطيع المستخدم إضافة سوابق مختارة ومواقف تفاوضية تخص الشركة أو العميل، لتعمل الأداة على فحص النص من زوايا متعددة.
ولا تكتفي المنظومة باستخراج البنود أو تلخيص محتوى العقد، بل تقارن بين الأحكام المتناظرة في اتفاقيات سابقة وتبحث في كيفية تأثير بند على آخر. ويتيح ذلك رصد التناقضات أو المخاطر التي قد لا تظهر عند قراءة كل مادة بمعزل عن بقية الوثيقة، مثل التداخل بين توزيع المسؤولية وآليات التعويض أو بين شروط الإنهاء والالتزامات المستمرة.
بحسب آلية العمل المعلنة، تنفذ الأداة عدة جولات من المراجعة، ويمكن أن تتولى عمليات متوازية لفحص اختلافات النص عن الممارسات المعتادة، وتوزيع المخاطر، والعلاقات بين البنود، والعبارات التي قد تفتح المجال لتفسيرات متعارضة. ثم تجمع النتائج في مذكرة تتضمن الملاحظات والتعديلات المقترحة، بما في ذلك تغييرات يمكن للمحامي مراجعتها داخل المسودة.
ويعكس تصميم الأداة توجها نحو جعل مصادر الاستنتاجات وحدود الثقة فيها أكثر وضوحا. فالمراجعة قد تميز بين ملاحظة دعمتها عملية تحقق إضافية، ونتيجة جرى استبعادها، ومسألة بقيت غير محسومة وتحتاج إلى تقدير مهني. كما يستطيع المحامي الاطلاع على التفسير والسوابق المرتبطة بكل ملاحظة قبل قبولها أو تعديلها أو رفضها.
بدأ المشروع كنموذج أولي أنشأه أحد شركاء الشركة للاستخدام الفردي باستخدام Codex، قبل أن يتوسع التعاون مع OpenAI لتحسين جودة النتائج وتسريع المعالجة وتحويله إلى تطبيق يستطيع أكثر من محام استخدامه في الوقت نفسه. وتتكامل الأداة مع ChatGPT Enterprise ومع المواد التي تختار الشركة إدخالها في سير العمل، بدلا من الاعتماد على معرفة عامة منفصلة عن أسلوب المكتب.
وتبرز هذه الخطوة أهمية تزويد النماذج بالخبرة المؤسسية المقيدة بضوابط واضحة. فالقيمة لا تأتي من قدرة النموذج على قراءة النص وحدها، بل من ربط التحليل بمواقف تفاوضية وسوابق منتقاة ومعايير يحددها المكتب والعميل. ويمنح هذا النهج المؤسسات القانونية فرصة لبناء أدوات أقرب إلى أساليبها العملية، مع تقليل الاعتماد على مخرجات عامة قد لا تناسب طبيعة الصفقة.
مع ذلك، لا تقدم الأداة نفسها بديلا عن المسؤولية المهنية للمحامي. فاقتراح تعديل أو الإشارة إلى خطر محتمل يظل خطوة أولية تحتاج إلى فحص قانوني وسياقي، خصوصا عندما تكون صياغة البند مرتبطة بولاية قضائية أو صفقة محددة أو أهداف تفاوضية حساسة. ويضع هذا النموذج الإنسان في مرحلة الاعتماد النهائي، بينما يتولى الذكاء الاصطناعي جزءا من أعمال المقارنة والفرز وصياغة المقترحات.
وتأتي تجربة Sullivan & Cromwell ضمن مسار أوسع لتطوير تطبيقات قانونية متخصصة، حيث تتنافس المؤسسات على تحويل المعرفة المتراكمة داخل فرقها إلى أدوات قابلة للاستخدام في عمليات البحث والمراجعة وإعداد المشورة. ومن المرجح أن يتركز التطور التالي على تحسين قابلية تتبع النتائج، وتوسيع التكامل مع أنظمة إدارة العقود، ورفع قدرة الأدوات على التعامل مع التغييرات المتتابعة في الصفقات دون فقدان السياق.
لكن نجاح هذه الأنظمة سيعتمد أيضا على جودة المواد التي تغذيها، وعلى قواعد الوصول إلى بيانات العملاء، وعلى قدرة المستخدمين على التمييز بين الاستنتاج المدعوم والملاحظة التي لا تزال بحاجة إلى تحقق. لذلك تبدو الفائدة العملية الأكبر في تسريع التحضير وتوسيع نطاق المراجعة، لا في نقل الحكم القانوني من المتخصص إلى النظام.
العودة إلى جميع الأخبار
