개요
둘 다 검색 증강 생성을 사용하여 링크된 인용과 함께 자신의 사례, 법령 및 편집 콘텐츠에 대한 답변을 기반으로 합니다. 독립적인 테스트에서 두 도구 모두 잘못될 수 있다는 사실이 밝혀졌기 때문에 비교가 중요합니다. 따라서 두 도구 중 하나를 선택하는 것은 각 도구가 답변의 근거가 되는 방식과 자체 테스트 질문에 대해 얼마나 잘 수행되는지에 따라 달라집니다.
심층 분석
LexisNexis의 Lexis+ AI와 Thomson Reuters Westlaw의 AI 기능은 미국의 두 주요 법률 연구 데이터베이스에 생성 AI를 추가합니다. LexisNexis는 2023년 후반에 Lexis+ AI를 상업적으로 출시했으며 나중에 Protégé라는 개인화된 비서를 추가했습니다. Thomson Reuters는 2023년 말 Westlaw Precision에 AI 지원 연구를 도입했습니다. 같은 해에 Casetext와 CoCounsel 보조자를 인수하여 제품 라인에 추가했습니다. 둘 다 검색 증강 생성(RAG)에 의존합니다. 시스템은 언어 모델이 기억한 것에서 대답하는 대신 공급업체가 자체적으로 수집한 판례, 법령, 규정 및 2차 소스를 검색합니다. 찾은 구절을 모델에 전달하고 이를 인용하는 답변을 작성하도록 요청합니다. 각 공급업체는 또한 자체 편집 자산을 활용합니다. Westlaw: 헤드노트, West Key Number System 및 KeyCite, 실무 법률 실무 콘텐츠; Lexis: 헤드노트와 Shepard's, 그리고 Lexis Practical Guidance의 실습 콘텐츠. 인용은 원본 문서로 다시 연결되며 인용자 신호는 권위가 여전히 유효한 법률인지 여부를 보여주는 데 도움이 됩니다. 접지를 하면 만들어진 답변이 줄어들지만 제거되지는 않습니다. 스탠포드 연구진이 실시한 2024년 연구에 따르면 Lexis+ AI와 Westlaw의 AI 지원 연구는 모두 의미 있는 시험 문제에 대해 부정확하거나 잘못된 답변을 제공한 것으로 나타났습니다. Westlaw의 도구는 해당 테스트에서 더 자주 오류가 발생했으며 공급업체는 방법의 일부에 대해 이의를 제기했습니다. 더 미묘한 실패는 잘못된 근거입니다. 즉, 지원하지 않는 요점에 대해 실제 사례를 인용하는 것입니다. 실질적인 결론은 마케팅이 아닌 자체 테스트를 기반으로 둘 중 하나를 선택하는 것입니다. 연습 영역에서 이미 답을 알고 있는 질문 세트를 만드세요. 포함: 관할권별 질문; 최근 법률 변경; 잘못된 전제에 기초한 질문; 통제권한이 불분명한 문제. 그런 다음 정확성, 각 도구가 제어 권한을 찾는지 여부, 인용을 얼마나 쉽게 확인할 수 있는지, 불확실성을 어떻게 처리하는지 비교하십시오.
전략적 영향
벤더 전략
공급업체 로드맵은 팀이 다음에 구축할 수 있는 기능에 영향을 미칩니다.
비용 및 예산
상업적 조건과 배포 옵션은 장기적인 비용과 위험에 영향을 미칩니다.
위험과 안전
회사 인센티브는 제품 기본값, 안전 태세 및 개방성을 형성합니다.
Lexis+ AI와 Westlaw AI의 미래
두 회사 모두 쿼리를 계획하고 많은 문서를 읽고 메모 초안을 작성하는 다단계 에이전트 스타일 연구로 나아가고 있습니다. 그들은 또한 연구를 문서 초안 작성 및 기업의 내부 지식과 더욱 긴밀하게 연결하고 있습니다. 출력이 길수록 확인할 주장이 더 많이 포함되기 때문에 이러한 기능을 사용하면 확인이 더 중요해집니다. 법률 연구 AI에 대한 독립적인 벤치마크는 여전히 개발 중이므로 기업은 계속해서 자체 테스트 세트에 의존할 것입니다. 가격과 번들링은 품질만큼 채택을 형성할 가능성이 높습니다. 소규모 법률 AI 회사와 범용 보조원이 연구 기능을 추가함에 따라 시장이 바뀔 수도 있습니다.
실제 구현
소송 그룹은 플랫폼과 점수 정확도, 그리고 각 도구가 통제 권한을 찾았는지 여부를 통해 변호사가 이미 알고 있는 답변과 함께 동일한 30개의 관할권별 조사 질문을 실행합니다.
변호사는 폐지된 법령 등 허위 전제를 토대로 각 도구에 질문을 하여 전제가 올바른지, 아니면 사실인 것처럼 답변하는지 확인합니다.
직원은 생성된 연구 메모를 출발점으로만 사용합니다. 그녀는 인용된 모든 사례를 열고, 관련 구절을 읽고, 의존하기 전에 인용 플래그를 확인합니다.
법률 회사 사서는 각 플랫폼이 답변 뒤에 있는 출처를 얼마나 쉽게 표시하는지 비교하며, 이는 변호사가 결과를 확인하는 데 소요되는 시간에 영향을 미칩니다.
위험 및 가드레일
출시 발표는 실제 생산 워크플로의 안정성보다 앞설 수 있습니다.
API 가격 책정이나 정책 변경으로 인해 하룻밤 사이에 가정이 깨질 수 있습니다.
단일 공급업체 종속성은 종속 및 마이그레이션 비용을 증가시킵니다.
구현 로드맵
자체 작업과 데이터 세트를 사용하여 공급자를 평가합니다.
통합하기 전에 개인정보 보호, 보안, 법적 약관을 검토하세요.
모델이나 공급업체 전반에 걸쳐 대체 계획을 유지합니다.
로드맵 변경으로 인해 팀이 놀라지 않도록 릴리스 노트를 모니터링하세요.
계속 탐색하세요
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자주 묻는 질문
Lexis+ AI와 Westlaw AI는 무엇입니까?
LexisNexis의 Lexis+ AI와 Thomson Reuters의 Westlaw AI 기능(AI 지원 연구 및 CoCounsel 포함)은 미국 최대 법률 연구 데이터베이스 2곳에 생성 AI를 추가합니다. 둘 다 검색 증강 생성을 사용하여 링크된 인용과 함께 자신의 사례, 법령 및 편집 콘텐츠에 대한 답변을 기반으로 합니다. 독립적인 테스트에서 두 도구 모두 잘못될 수 있다는 사실이 밝혀졌기 때문에 비교가 중요합니다. 따라서 두 도구 중 하나를 선택하는 것은 각 도구가 답변의 근거가 되는 방식과 자체 테스트 질문에 대해 얼마나 잘 수행되는지에 따라 달라집니다.
Lexis+ AI와 Westlaw의 AI 연구 기능은 모두 어떤 기술을 사용하여 답변을 기반으로 합니까?
두 시스템 모두 자체 사례, 법령 및 2차 소스를 검색한 다음 발견된 내용을 인용하는 답변을 작성하는 언어 모델을 사용합니다.
법률 연구 AI에서 잘못된 근거란 무엇입니까?
오해는 사건을 구성하는 것보다 더 미묘합니다. 권위는 실재하지만 그에 따른 주장은 잘못된 것입니다.
2024년 Stanford 연구에서는 Lexis+ AI와 Westlaw의 AI 지원 연구에 대해 무엇을 알아냈나요?
연구에서는 두 제품 모두에서 오류를 발견했는데, 해당 테스트에서 Westlaw의 도구에서 더 자주 오류가 발견되었습니다. 공급 업체는 방법의 일부에 대해 이의를 제기했습니다.
가이드는 Lexis가 아닌 Westlaw와 어떤 편집 자산을 연결합니까?
KeyCite 및 키 번호 시스템은 Thomson Reuters 자산입니다. Shepard's, Lexis 헤드노트 및 Practical Guidance는 LexisNexis에 속합니다.
가이드에서 테스트 세트에 허위 전제 질문을 포함하도록 권장하는 이유는 무엇입니까?
좋은 연구 도구는 폐지된 법령과 같은 잘못된 전제에 대한 답변을 구축하는 대신 이를 알아차리고 수정해야 합니다.
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