Хуулийн AI-ийн дараагийн үе: хариулт бичдэг туслахаас ажил гүйцэтгэх агент руу
Harvey, Legora, CoCounsel зэрэг компани яагаад agentic AI-д анхаарч байна вэ? Шинэ боломж, бодит ахиц, шийдэгдээгүй сорилтыг тайлбарлав.
Таны асуултад хуулийн дагуу юу гэж заасныг мэдээрэй.
Гэрээг уншаад эрсдэлийн жагсаалт гаргах нь нэг ажил. Тэр жагсаалтаас эх заалтыг олж, өмнөх тохиролцоотой харьцуулан шинэ найруулга санал болгож, хянуулах хувилбар бэлтгэх нь хэд хэдэн холбоотой ажил юм. Хуулийн AI компаниуд хоёр дахь урсгал руу илүү их анхаарч байна.
Үүнийг бүтээгдэхүүний танилцуулгад agentic AI буюу агентын зарчмаар ажиллах AI гэж нэрлэх нь түгээмэл. Хэрэглэгчийн даалгаврыг хэд хэдэн алхамд задлан, шаардлагатай баримт ба хэрэгслийг ашиглаж, ажлын үр дүн бэлтгэхийг хэлнэ. “Агент” гэдэг нэр өөрөө алдаагүй эсвэл хяналтгүйгээр бүх ажил хийх чадварын баталгаа биш.
Энэ нийтлэл 2026.10.20-нд шалгасан албан ёсны эх сурвалжид тулгуурлав.
2026 оны шинэ жишээ: системүүдийн хооронд ажиллах
Legora 2026.10.14-нд баримтын удирдлага, цахим шуудан, гэрээ, хайлт, цагийн бүртгэл зэрэг системийг хамарсан 30 гаруй интеграци зарлав. Компанийн жишээнд агент цахим шуудангаас нөгөө талын засварыг авч, хуульчид үзэх эрхтэй өмнөх жишигтэй харьцуулан, шинэ хувилбарыг баримтын санд хадгалах урсгалыг дүрсэлсэн. Албан ёсны мэдэгдэл.
Энэ бол чухал өөрчлөлт. Өмнө нь хуульч баримтаа татаж, AI-д оруулж, хариултыг өөр програмд хуулдаг байсан бол шинэ бүтээгдэхүүнүүд тэр шилжилтүүдийг холбохыг зорьж байна. Гэхдээ зарласан интеграцийн жагсаалт нь байгууллага бүрийн бүх систем яг ижил боломжтой гэсэн үг биш; холболт, эрх, нэвтрүүлэлтээс хамаарна.
Судалгаа ч олон алхамтай болж байна
Thomson Reuters 2025 оны 8 дугаар сард CoCounsel Legal-ийг танилцуулахдаа Deep Research-ийг судалгааны төлөвлөгөө боловсруулж, мэргэжлийн эх сурвалж ашиглан тайлан гаргах урсгалтай холбосон. Мэдэгдэл.
Энд зорьж буй ажлын үр дүн нь асуултын богино хариултаас өөр: асуудлын хүрээ, эх сурвалж, үндэслэлтэй дүгнэлтийг хуульч шалгаж ашиглаж болох хэлбэрт оруулах. Үүний чанарыг урт текстээр хэмжих боломжгүй. Холбогдох эхийг зөв сонгосон уу, баримттай зөрчилдсөн тайлбар гаргасан уу, чухал эсрэг үндэслэлийг орхисон уу гэдэг нь хэвээр үлдэнэ.
Нэг баримтаас багц баримт руу
Harvey Vault болон Legora Tabular Review олон баримтаас мэдээлэл гаргаж хүснэгтээр харьцуулах боломжоо нийтэлсэн. Ийм хэлбэр нь гэрээ бүрийн хураангуйг тусад нь уншихын оронд ижил асуултыг бүх баримтад тавих боломж олгодог.
Жишээлбэл, компани худалдан авахын өмнө гэрээнүүдийн цуцлах эрх, хяналт өөрчлөгдөх нөхцөл, хариуцлагын заалтыг зэрэг харж болно. Энэ бол бүтээгдэхүүний хэрэглээг тайлбарлах жишээ; бүх хэрэгт хангалттай дүн гаргана гэсэн баталгаа биш.
Хүснэгтийн нүднээс эх заалт руу орж шалгах боломж, мэдээлэл олдоогүйг нуухгүй тэмдэглэх байдал нь ийм ажлыг ашигтай болгодог. Автомат боловсруулалт нэмэгдэхийн хэрээр хүний шалгалтыг хаана байрлуулах нь бүтээгдэхүүний гол шийдвэр болно.
“Хариулж чадна”-аас “ажлаа бүрэн хийв үү?” гэсэн үнэлгээ рүү
Harvey 2026 оны 5 дугаар сард Legal Agent Benchmark буюу LAB-аа нээлттэй болгосон. Үүнд агент даалгавар, хэргийн материал авч, хянуулах ажлын үр дүн гаргана; түүнийг шаардлага тус бүрээр үнэлэхээр зохион байгуулжээ. LAB-ийн танилцуулга.
Энэ бүтэц нь салбарын өөрчлөлтийг сайн харуулна. Хуулийн ажилд тус тусдаа зөв өгүүлбэр бичихээс гадна зөв баримт ашиглах, шаардлагатай хэсгийг орхихгүй боловсруулах, хянаж болох баримт гаргах хэрэгтэй.
Harvey-ийн 2026.05.26-ны анхны үр дүнгийн тайланд туршсан тэргүүлэх загваруудын нийлбэр гүйцэтгэл хатуу “бүх шаардлага хангасан” шалгуураар даалгаврын 10%-д хүрэхгүйг бүрэн дуусгасан гэж мэдээлсэн. Энэ нь тухайн үеийн туршилт, аргачлалын үр дүн; өнөөгийн бүх бүтээгдэхүүний алдааны хувь эсвэл ажлын 90%-ийг хийж чадахгүй гэсэн дүгнэлт биш. Анхны үр дүн.
Хуульчийн оролцоо ямар хэлбэртэй болох вэ?
Эдгээр өөрчлөлтөөс харахад хуульч даалгаврын хүрээг тодорхойлох, зөв материал сонгох, гарсан үр дүнг хянах, мэргэжлийн шийдвэр гаргахад илүү төвлөрөх боломжтой. Гэхдээ энэ нь анхан шатны мэдлэг хэрэггүй болно гэсэн үг биш. Баримт ба хуулийг өөрөө ойлгохгүй бол AI-ийн орхисон зүйлийг илрүүлэх хэцүү.
Ойрын үед ажиглах гол зүйл нь агентын тоо бус, дууссан ажлын чанар, хяналтын цэг, эрхийн хамгаалалт юм. Систем олон алхам хийх тусам нэг алдаа дараагийн шатанд дамжих боломжтой. Тиймээс агентын хөгжлийн бодит ахиц нь автоматжуулалтын хүрээ болон түүнийг шалгах чадвар хамт өсөж байгаа эсэхээр харагдана.