概述
两者都使用检索增强生成来根据自己的案例、法规和社论内容提供答案,并附有链接的引文。比较很重要,因为独立测试发现这两种工具都可能是错误的,因此在它们之间进行选择取决于每个工具如何根据其答案以及它在您自己的测试问题上的表现如何。
深入探讨
LexisNexis 的 Lexis+ AI 和汤森路透 Westlaw 的 AI 功能为美国两大主要法律研究数据库添加了生成式 AI。 LexisNexis 于 2023 年底推出了 Lexis+ AI 商业版,随后添加了名为 Protégé 的个性化助理。汤森路透于 2023 年底在 Westlaw Precision 推出了人工智能辅助研究。同年,它收购了 Casetext 及其 CoCounsel 助手,然后将其纳入其产品线。两者都依赖于检索增强生成(RAG)。系统不是根据语言模型记忆的内容进行回答,而是搜索供应商自己收集的案例、法规、法规和二手资料。它将找到的段落传递给模型,并要求它写出引用这些段落的答案。每个供应商还利用自己的编辑资产:Westlaw:其摘要、West Key Number System 和 KeyCite,以及《实用法律》中的实践内容; Lexis:其摘要和 Shepard 的摘要,以及 Lexis 实用指南中的练习内容。引文链接回源文件,引用者信号有助于表明权威是否仍然是良好的法律。接地可以减少编造的答案,但不能消除它们。斯坦福大学研究人员在 2024 年进行的一项研究发现,Lexis+ AI 和 Westlaw 的人工智能辅助研究在大部分有意义的测试问题上都给出了错误或错误的答案。 Westlaw 的工具在该测试中更容易出错,供应商对该方法的部分内容提出了争议。更微妙的失败是误解:引用真实案例来支持它不支持的观点。实际的结论是根据您自己的测试而不是营销来选择它们。从您的实践领域提出一组您已经知道答案的问题。包括:特定管辖区的问题;法律最近的变化;建立在错误前提上的问题;以及控制机构模糊的问题。然后比较准确性、每个工具是否找到控制权威、检查其引用的容易程度以及它如何处理不确定性。
战略影响
供应商策略
供应商路线图会影响您的团队接下来可以构建的功能。
成本与预算
商业条款和部署选项会影响长期成本和风险。
风险与安全
公司激励措施塑造了产品默认、安全态势和开放性。
Lexis+ AI 与 Westlaw AI 的未来
两家公司都在转向多步骤、代理式的研究,计划查询、阅读大量文档并起草备忘录。他们还将研究与文件起草和公司内部知识更紧密地联系起来。这些功能使检查变得更加重要,而不是更少,因为较长的输出包含更多需要验证的声明。法律研究人工智能的独立基准仍在开发中,因此公司将继续依赖自己的测试集。定价和捆绑销售可能会像质量一样影响采用率。随着规模较小的合法人工智能公司和通用助理增加研究功能,市场也可能发生变化。
现实世界的实施
一个诉讼小组通过两个平台运行同样的 30 个特定司法管辖区的研究问题,并给出律师已经知道的答案,并对准确性以及每个工具是否找到控制机构进行评分。
律师向每个工具询问一个建立在错误前提(例如已废除的法规)基础上的问题,看看它是否纠正了前提或回答得好像它是正确的一样。
同事仅将生成的研究备忘录用作起点。她打开每个被引用的案例,阅读相关段落并在依赖它之前检查其引用者标志。
律师事务所图书管理员比较了每个平台显示答案背后来源的难易程度,这会影响律师检查输出的时间。
风险与防护栏
发布公告可能会超过实际生产工作流程的稳定性。
API 定价或政策转变可能会在一夜之间打破假设。
单一供应商依赖性增加了锁定和迁移成本。
实施路线图
使用您自己的任务和数据集评估提供商。
在集成之前查看隐私、安全和法律条款。
维护跨模型或供应商的后备计划。
监控发行说明,以便路线图的更改不会让团队感到意外。
不断探索
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常见问题
什么是 Lexis+ AI 与 Westlaw AI?
LexisNexis 的 Lexis+ AI 和汤森路透 Westlaw 的 AI 功能(包括 AI 辅助研究和 CoCounsel)将生成式 AI 添加到美国两个最大的法律研究数据库中。两者都使用检索增强生成来根据自己的案例、法规和社论内容提供答案,并附有链接的引文。比较很重要,因为独立测试发现这两种工具都可能是错误的,因此在它们之间进行选择取决于每个工具如何根据其答案以及它在您自己的测试问题上的表现如何。
Lexis+ AI 和 Westlaw 的人工智能研究功能都使用什么技术来得出答案?
这两个系统都会搜索自己的案例、法规和二手资料,然后让语言模型写出引用所发现内容的答案。
在法律研究人工智能中,什么是误解?
误解比编造案件更微妙。权威是真实的,但其附带的主张是错误的。
2024 年斯坦福大学的研究对 Lexis+ AI 和 Westlaw 的人工智能辅助研究有何发现?
研究发现这两种产品都存在错误,在该测试中,Westlaw 的工具更常见。供应商对该方法的部分内容存在争议。
该指南将哪些编辑资产与 Westlaw 而不是 Lexis 相关联?
KeyCite 和关键号码系统是汤森路透的资产。 Shepard、Lexis 的摘要和实用指南均属于 LexisNexis。
为什么指南建议在测试集中包含错误前提问题?
一个好的研究工具应该注意到并纠正错误的前提,例如废除的法规,而不是在此基础上构建答案。
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