今日，我哋會討論人工智能（AI）喺決定法律糾紛中可能扮演嘅角色。唔單止係起草備忘錄同做研究——而係真正決定邊個啱邊個錯，以及邊個應該賠償。我今日嘅嘉賓係 Bridget McCormack，佢係前密歇根州最高法院首席法官，而家係美國仲裁協會（AAA）嘅總裁兼首席執行官。AAA 已經成立咗整整 100 年，係美國最大嘅非牟利仲裁機構。你可能聽過仲裁，佢係一種糾紛解決方式，允許兩方使用第三方中立人士——即仲裁員——嚟協商解決方案，從而喺正式法院系統之外解決衝突。
— Verge 訂閱者，唔好忘記無論你喺邊度收聽你嘅播客，你都可以獲得無廣告嘅 Decoder 獨家訪問權。點擊呢度。如果你唔係訂閱者，你可以喺呢度註冊。— 你可能從未經歷過仲裁，但你幾乎肯定喺某個時候簽過仲裁條款，喺我哋所有人經常要簽嘅各種合同同服務條款協議中。仲裁可以比上法庭快得多、便宜得多同埋容易得多，所以佢已經成為解決企業之間糾紛嘅一種受歡迎方式。事實證明，佢亦係許多雇主同大型企業抵禦訴訟嘅方式，因為佢哋可以將仲裁條款偷偷放入從手機服務到智能洗衣機功能，甚至你嘅僱傭合同等各種協議中，這可以保護佢哋免受集體訴訟。仲裁喺我哋法律環境中無處不在，所以你可以睇到為咗令仲裁變得更快、更便宜、更可預測，一個像 AAA 這樣嘅組織會點樣努力。
過去幾年，Bridget 同佢嘅團隊一直喺開發一個名為 AI Arbitrator 嘅 AI 輔助仲裁平台，而家呢個平台已經可以用喺非常特定嘅案例中——可以完全基於書面文件解決嘅建築糾紛。截至目前，AI Arbitrator 正式有一個案件喺佢嘅日程表上。我對所有呢啲點樣運作嘅方式當然感到非常好奇，但你會聽到 Bridget 同我真正深入探討呢種自動化對仲裁意味著啲乜，同時亦對尋求正義呢個更大、更基本嘅概念意味著啲乜，以及我哋嘅法律系統係咪感覺公平。美國人對司法系統嘅信任喺 2024 年達到歷史最低點，你會聽到 Bridget 同我反覆討論一個由 AI 驅動嘅系統係咪可以真正幫助人們更加信任呢啲系統，僅僅係通過讓每一方感覺被聽到並展示其工作過程，而呢啲通常係你從人類法官身上無法得到嘅。同時，AI 系統就係 AI 系統。佢哋係新嘅、脆弱嘅，並且會產生事實同日期嘅幻覺。將呢種權力交託畀呢種新嘅、不可預測嘅技術感覺上存在真正嘅危險。所以你會聽到 Bridget 討論佢認為真正應該劃定嘅界限係邊度，佢點樣嘗試避免 AI 嘅一些重大問題，以及佢認為未來會點樣發展。再次，Bridget 曾係密歇根州最高法院首席法官；佢負責監督州內所有法官。你會聽到佢多次提到人係不可靠嘅。順便一提，如果你想更廣泛地了解所有呢啲，Verge 記者 Lauren Feiner 上個月實際上發表咗一篇關於法律系統中 AI 嘅精彩特寫，如果你有興趣了解更多，我強烈建議你去閱讀。好啦：美國仲裁協會總裁兼首席執行官 Bridget McCormack 關於 AI Arbitrator 嘅討論。開始啦。呢次訪問已經經過輕微編輯，以縮短長度並提高清晰度。
Bridget McCormack，你係美國仲裁協會嘅總裁兼首席執行官。你亦係前密歇根州最高法院首席法官。歡迎嚟到 Decoder。見到你真係好高興。好耐之前，我哋曾經喺一個小組討論上。你當時講到喺仲裁中引入 AI。你亦講到你在密歇根州監督法官嘅歷史，呢個非常有趣。我好期待同你討論所有呢啲。我只想從最開始嘅地方開始。我懷疑我哋最後會討論好多商業同企業糾紛。喺 AI 同仲裁嘅背景下，有好多嘢要討論。大多數人對仲裁嘅體驗就係佢哋只係簽咗一份合同。你係密歇根州嘅首席法官；你監督該州嘅實際法律系統。美國仲裁協會已經有 100 年歷史，所以而家你監督一個有 100 年歷史嘅主要仲裁提供商。向人們解釋一下，兩者有乜唔同。呢係一個好嘅起點。作為密歇根州最高法院首席法官嘅事實係，與每個州最高法院一樣，密歇根州最高法院對州內所有法院都有行政管理監督權。
當你係首席大法官時，你基本上係公共糾紛解決系統嘅 CEO，而大多數人如果需要一啲公正，或者有人想從佢哋身上得到一啲公正，就會被迫處理呢個系統。與其他領導角色一樣，我有一個領導團隊，以及另外大約 300 名員工向領導團隊匯報。我哋嘅工作係嘗試諗辦法改善密歇根州各地必須因為某啲法律問題而去當地法院嘅人嘅體驗。對於好多唔係我而家呢份工嘅原因，呢個係一個龐大嘅變革管理工作。運行公共糾紛解決系統，例如州法院系統，嘅問題在於你嘅資金唔係基於你嘅表現。你可以喺一年內表現出色，但並唔會有額外收入用於研發。你必須去立法機構，說服某個來自 Leelanau County 嘅全新代表，網上糾紛解決確實會增加司法渠道。你實際上必須從全州各地挑選出立法者，嘗試為你認為會係更好嘅經營方式提供資金。同時，密歇根州各地有法官，大約有 1,000 名司法官員。我咁講係因為除咗法官之外，仲有向上級匯報嘅裁判官。佢哋都係分別選舉產生，並且喺有自己資金系統嘅縣工作。所以佢哋部分資金來自州政府，部分來自佢哋嘅縣。密歇根州嘅各縣資源唔同，對吧？有些縣比其他縣有更大嘅稅基，佢哋有更多預算可以運用。所以說服分別選舉產生、預算唔同嘅法官，我哋將會以某種方式進行業務係非常複雜嘅。呢個係一個非常有趣嘅變革管理問題。另一方面，AAA 基本上係一個法院系統，但係一個私人法院系統，雖然我應該喺最前面講，AAA 係一個非營利組織。我哋係一個收費服務嘅非營利組織，但我哋係非營利組織。我哋已經管理替代性糾紛解決仲裁，同時仲有調解以及各方想要嘅任何其他替代程序，長達 100 年，直到上週四。所以我哋做呢件事已經好長時間，並且喺過去幾年中每年管理超過五十萬個案件，唔僅僅係國內案件，仲有跨境糾紛。大多數係 B2B 商業糾紛，但亦有 B2C 案件、僱傭消費者案件，以及越來越多嘅自訴當事人。好多中小型企業，正如你所知，負擔唔起法律幫助。佢哋法律上係赤裸裸嘅。因此，仲裁係佢哋管理糾紛嘅一種更簡單方式。我想再講多一秒關於私人糾紛解決系統同公共糾紛解決系統之間嘅區別。但首先，事實上，你剛剛講咗啲嘢。我對此非常好奇。聽起來，作為首席大法官，你喺立法機構內部、司法系統內部有一個角色，為法院系統進行辯護。大多數人從未聽過呢個，也從未考慮過呢個。喺你嘅時間裡面，點樣分配嘅？你要花幾多時間先至可以話「嘿，你能唔能為法院付費？」與實際成為首席大法官相比？我會話，呢份工作嘅行政部分比決策部分要多得多。呢個係一個龐大嘅工作。密歇根州每年審理 300 萬到 400 萬個案件，與其他州法院一樣，大多數去法院解決案件嘅人都負擔唔起律師費用。呢個係人們與政府互動嘅主要場所。我哋提供嘅正義類型、我哋提供嘅正義質量，對坦白講，法治和對機構嘅信任係相當重要。我認為呢係政府中最重要嘅工作之一。我對此感到好奇，因為感覺你喺嗰度嘅經歷確實導致你對 AI 應該點樣以及為咗點樣進入法律系統嘅看法。係嘅。我之所以從你之前嘅經歷開始，而唔係你而家嘅工作係——我喺我哋嘅節目和網站上經常遇到——人們認為法律系統係確定性嘅。特別係我哋嘅觀眾，科技觀眾，認為法律系統係一台電腦。你可以向佢輸入數據，它就會 API 訪問法律，然後你會得到一些可預測嘅輸出。我一直試圖說服人們，事實並非如此。即使聽你談論運行法律系統嘅政治，也讓我覺得法律系統絕對唔係確定性嘅。應該係嗎？係嘅。因為你係我可以直接咁問呢個問題嘅第一个人。法律系統應該更加可預測和確定性嗎？它絕對應該，至少喺大多數案件中。事實上，如果它更加確定性，我們會有更少嘅糾紛，對吧？
這是因為它是概率性的——我同意你的觀點。在很大程度上，這是因為它是由人類運作的。你見過人類，對吧？他們是有缺陷的。因此，它並不總是可預測的。如果它更具可預測性，我們將成為一個更高效、更有效的系統。我們會避免很多爭議，因為人們可以圍繞事實上的規則是什麼、它將如何執行以及他們如何能夠依賴它的執行來規劃他們的業務。在我看来，對於大多數有法治的情況來說，這是正確的，我們知道它是如何在歷史上被解釋的，或者至少是如何被大多數法院正確解釋的。法律總會有新的前沿領域。法院必須決定如何解釋新的法規。法院將不得不第一次弄清楚這一點。這將無法做到確定性。老實說，它可能會變得越來越好。我認為人工智能在前端法規起草方面可以做得非常好，確保法規條款中的模糊性更少。人工智能可能會影響這一點。但即使是現代問題，關於法規和州及聯邦憲法的歷史條款，我們仍然依賴法官來決定。所以我不認為它可以完全確定性。我認為很多都可以是，而且它會改善法律的運作方式。你認為人們今天所經歷的法律系統中的不確定性來源是什麼？只是因為大多數人請不起律師嗎？還是因為一些法官只是奇怪的老人？這來源於哪裡？我不認為有一個單一的答案。我確實認為相關的是，92% 的美國人無法負擔解決他們法律問題的幫助，這不僅僅是個人在個人最終上法庭的案件中。這對於所有中小型企業來說也是如此。在大多數情況下，他們請不起律師。所以有很多人在沒有律師的情況下嘗試駕馭法律風險和法律問題，這很複雜。這對於法官來說非常複雜。管理著大量案件和許多沒有律師的當事人的法官盡力解決這些問題，但這並不容易。我們有一個由人類運作的法律系統，而人類是不完美和忙碌的。我想非常明確地說，州法院和聯邦法院之間有很大的區別，對吧？所以 95% 到 96% 的案件是在州法院聽審的，而不是在聯邦法院。聯邦法院處理的案件數量要少得多，而且通常有——不是更好，但是更大的——工作人員來幫助他們。州法院在資源較少的情況下管理大多數爭議，並盡力做到最好。但如果你看看上訴法院、中級上訴法院和州最高法院的撤銷率，他們犯了很多錯誤，對吧？人類出錯有很多原因。你所說的撤銷率，僅僅是為了解釋這一點，是指有人上法庭，州法院法官做出決定，然後有上訴，這需要花錢，然後上訴到上訴法院，上訴法院推翻了那位法官的決定。你是說這個比率在上升還是這個比率太高？我不知道它是否在上升。我可能能找出來，但我一時想不起來。事實是它相當高。上訴法院推翻下級法院工作的案件數量並不是一個小數目。它會因州而異，也會在聯邦上訴法院有所不同，但你可以將其作為基準，它不是一個可以忽略的數字。我喜歡用這個例子。我在兩個職業生涯前經營了一個非 DNA 無辜者診所，我們對錯誤定罪的比率有很多了解，這是由於過去我也不知道 30 年的 DNA 平反，因為現在有一個資料庫，我們已經能夠了解錯誤發生的比率——有時它們是由陪審團造成的，但通常是由法官造成的——以及導致這些錯誤的錯誤的種類和性質。這是一個驚人的數字。錯誤的定罪告訴我們，在 3% 到 5% 的案件中，發生了錯誤。你可能會想，“哦，這是個相對較低的數字。”如果你在投罰球，那可能是一個較低的數字，但如果你在降落飛機，那就不是一個好數字，對吧？我認為刑事司法系統應該更像降落飛機。我從這裡開始的原因是，而且我認為你和我一樣清楚地認識到，對我們機構缺乏信心和信任在美國社會中相當普遍。法律系統現在只是其中的一部分，對吧？尤其是當你出現而沒有律師，沒有錢，然後法官是一個奇怪的老人，然後你查看統計數據，他們可能錯了，但你無法負擔上訴。或者你只是每天閱讀頭條新聞。
只感覺到正式法律體系中的混亂比以往任何時候都要多。我想從這裡開始，因為我確實覺得人們對企業機構的信心同樣低落，而大多數人對仲裁的體驗是，「好吧，我只是需要手機服務。我不會去讀這份合同或這 15 份合同來獲得手機服務。」而合同中有一條說，「如果 AT&T 出了什麼差錯，我甚至無法起訴他們。我最終會進入仲裁，而那個仲裁顯然是對我不利的。我無能為力。我只是在放棄我的權利。」在這種情況下，你對此有何感想？因為這感覺像是一個和任何事情一樣大的問題。
讓我來解釋一下你說的幾點。我完全同意對機構的信任正在下降，而法院也是這個問題的一部分。事實上，國家州法院中心（National Center for State Courts）有跟踪這一點。我認為他們的數據顯示了對法院的信任正在下降。坦白說，對聯邦法院的信任下降得比州法院更快，但即使是州法院也在努力應對這一點。我個人認為，大多數美國人被排除在我們的正式司法系統之外，這一點對信任的下降和其他任何因素一樣重要，當然還有其他因素。但就像任何其他公共產品一樣，想象一下如果我們說，「如果你想開車上高速公路，你可以做到，但你必須僱一個司機。」或者，「哦，你想為你的孩子註冊公立學校？沒問題。這是公共產品，但你將不得不僱一個特別的人來為你註冊公立學校，因為否則它是用拉丁語寫的，你無法理解。」我們永遠不會接受這樣的事情，但我們卻接受大多數美國人被排除在他們的正式司法系統之外，因為——我不知道為什麼——但我們在 250 年前建立了一個法律體系，而法律行業比其他任何行業都更善於避免任何破壞。
但對於你問題的第二部分，我確實認為有一種說法是，如果你的消費者合同——無論你是購買了電器還是手機，或者有時候是僱傭合同——指定仲裁作為解決爭議的場所——這一定意味著這對你不會有好結果。事實上，我們所擁有的數據顯示，人們在進行仲裁程序時比在進行法院程序時更有可能實際上獲得聽證和獲得一些賠償。原因是顯而易見的。如果你必須進行法院程序，但你無法弄清楚，這是非常複雜的。在仲裁中，我們可以為代表自己的當事人提供資源，我們會進行遠程操作，並使實際操作變得容易。因此，案件實際上達到聽證的可能性更大，在仲裁中聽取雙方意見的情況比在法院中要多，但這種看法確實存在。在其他一些地方，可能有其他提供商為自代表當事人提供的資源較少，或者不那麼關注這一點。在美國仲裁協會（AAA），我們實際上要求希望在合同中加入我們條款的公司將這些合同提交給我們，並且他們必須滿足我們的正当程序協議。我不確定每個組織是否都是這樣。許多組織是營利性的，這在其他地方可能是一個問題。
我從公平這個問題開始，因為當你自動化系統時，所有讓事情感覺公平或不公的因素都以非常具體的方式被放大或加劇。我只想再問一個問題，然後我確實想討論為什麼我們應該自動化這些系統。僅僅獲得聽證和某種結果的想法在很大程度上是公平的，我覺得我們可以再討論一個星期。這些公司不想進入正式司法系統是有原因的。他們不希望他們被迫給那些起訴他們的當事人的獎勵成為先例。他們當然不希望這些事情發生在公共記錄中。他們不希望有發現程序，而在仲裁中你不必做這些事情。所以也許參與起來很容易，但他們長期以來仍然獲得了好處。你怎麼平衡這個問題？員工仲裁並非如此。這些案件是有報告的。所以他們實際上必須接受這些結果。也許對於一些企業來說，他們選擇仲裁是因為這是解決爭議的一種更有效的方式。我不知道。你會看到他們在仲裁和訴訟之間來回變動。我認為 Amazon 最近將訴訟重新寫入了——也許不是全部，但很多——他們的消費者合同。我不會去推測為什麼，但我認為各方總是在考慮什麼是最好的場所。有關程序公平和程序正義的豐富文獻大致是這樣的。
我唔會浪費時間去詳細講解，但係如果各方覺得自己被聆聽，並且理解整個過程，明白發生咗乜嘢事同埋點解會發生——換句話講，如果中立嘅爭議解決方能夠向佢哋解釋——佢哋就會更加信任機構。以前喺法官培訓中，呢個係一個大問題。我哋會提醒法官，讓人覺得自己被聆聽係幾咁重要。即使你最終會對佢哋作出不利嘅裁決，如果佢哋覺得自己被聆聽同理解，並且明白發生咗乜嘢事，佢哋仍然會對機構產生信任。呢點好重要，因為今日嘅當事人係明日嘅證人同陪審員。你想建立信任。喺每一個案件中，通常都有一方會失望。呢個就係爭議嘅本質。但係我唔知你係咪啱。我唔確定我同意你嘅觀點，認為獲得某種賠償唔重要。有數據來自一班仲裁學者，或者更準確地講，係爭議解決學者，佢哋最近對僱傭仲裁進行咗一些研究，發現喺法庭上被簡單處理嘅案件數量相當高，即係員工對雇主有申索或者認為自己有申索嘅情況。呢個可能對你嚟講唔係好意外，但係喺僱傭仲裁中，呢種情況根本就唔會發生。喺仲裁中，你更有可能真正有機會去講你嘅故事。所以我唔確定我同意你嘅觀點，認為有一個明確嘅公平敘事，基於事實。我絕對會講嘅一點係，我認為——我們報導大科技公司，而我正諗緊每個人喺服務條款協議中必須簽署嘅條款，而你顯然係喺考慮僱傭仲裁，佢哋係完全唔同嘅領域。係。我哋可以再花一個星期討論我點解認為服務條款協議應該係非法嘅。但係呢個係另一個播客，喺另一個時間，可能仲要有更多酒。你提到人哋覺得自己被聆聽會導致信任。我認為呢個係我想轉到 AI 嘅過渡。你第一次同我講呢個想法時就提到咗，我之後一直喺度諗。如果有一件事係 AI 系統可以做得到嘅，就係讓你覺得自己被聆聽。無論係以各種積極嘅方式，定係以令人震驚嘅負面方式，AI 系統都會一遍又一遍地聆聽你。係。
係咪喺你開發 AI 仲裁系統時，你已經傾向於呢個方向？係咪呢個就係核心？因為如果呢項技術能做一件事，就係聆聽呢啲當事人直到佢哋講完。我確實認為 AI 爭議解決系統係一個重大優勢，我們可以更詳細討論邊啲情況適合，邊啲情況唔適合。我唔認為每一個爭議都應該交由 AI 爭議解決系統處理，而係當各方偏好嘅時候。對於我哋喺前端構建嘅產品，雖然目前係一個非常狹窄嘅產品，我低估咗並且低估咗呢一點。喺我哋 AI 仲裁過程嘅前端——實際上係一系列喺後端運作嘅代理程式，儘管各方係與一個代理程式互動——代理程式會接收當事人嘅投訴、佢哋提交嘅任何訴狀以及佢哋認為支持佢哋申索嘅任何證據，然後一系列代理程式會解析申索、每個申索嘅要素、可能支持或可能唔支持每個申索嘅證據、各方認為支持每個申索嘅證據，以及圍繞佢哋嘅法律框架。然後佢會回到各方並說：“以下係我對申索、當事人 A 嘅申索同當事人 B 嘅申索、要素、證據同法律框架嘅理解。我係咪理解正確？”各方可以說：“係。”或者，“唔係，你漏咗呢一個要素或者呢一個申索，或者呢個證據支持呢兩個申索，而唔係僅僅一個。”然後佢會再次開始工作。代理程式會一直返去，直到各方滿意自己被聆聽同理解。可能我哋喺法庭上可以做到呢一點，但我哋必須花費更多嘅金錢。想像一下，如果審判法庭甚至上訴法庭嘅法官都這樣做。上訴法庭，你提交簡報，然後你喺電腦旁邊等咗幾個月又幾個月，等待州最高法院大樓冒出白煙，然後你得到一個決定，而決定可能甚至冇解決你提出嘅所有問題。呢種情況時常發生。我每年審查 2,000 個案件，2,000 個申請，當我喺密歇根州最高法院任職時，我無法告訴你喺多少案件中，中級上訴法院甚至冇對第三個問題作出裁決。佢哋就係忽視咗，而我哋只想要一個答案。所以想像一下，如果法庭能夠做到呢一點。
想像一下，如果審判法官或上訴法官能夠召集當事人並說：「這是我的理解。我有沒有理解錯？」然後我們就能真正滿意他們的確理解了。這在我們這個為 18 世紀規範量身定制的系統中可能行不通，但在 AI 爭議解決系統中卻可以實現。所以讓我們談談你的實際產品。現在，我認為它僅適用於建築爭議中的文件，對嗎？這就是產品的定位。沒錯。請解釋一下你為什麼選擇這個領域，然後一步步告訴我。你是如何使用這個東西的？它是一個應用程式嗎？還是一個網站？是的，它是一個網站。雖然我假設我們會有應用程式版本，我們所有的服務都有一個應用程式版本。你可以用手機登入，但你登入的是案件管理系統。所以實際上是兩件事。我們為 AI 仲裁員建立了一個 AI 原生的案件管理系統。這項工作花費的時間是值得的，因為它將在兩年內取代我們所有爭議的傳統案件管理系統。這將是每個人都有機會從中受益的事情，因為它節省了時間和金錢。但正如我所說，AI 仲裁員是一系列不同的代理程序——可能有 20 個，有時候更多，具體取決於爭議的複雜程度——它們在仲裁過程中運作。一些代理程序在前端運作。我們談論過的那些，它們解析索賠、組織論點和組織索賠，確保當事人滿意。然後還有一些推理代理程序，這些推理代理程序取當事人滿意的爭議摘要並開始進行推理。然後還有代理程序起草獎勵。整個過程中都有人類參與。開始時，是當事人。他們是確保自己被聽到和理解的人類。然後我們有一組建築仲裁員，他們作為人類參與者參與推理和獎勵起草。最終發布獎勵的是人類仲裁員，她會進行任何必要的更改，以便她對獎勵感到滿意。我們從建築業開始，因為我們與建築業有著悠久的歷史，並且與該行業的律師、當事人和仲裁員有著非常好的關係。這是一個仲裁非常重要的行業，因為正如你所知，在任何大型項目中，總會有爭議，如果你沿途有爭議，你不希望你的項目停滯不前。你希望能夠繼續前進。所以他們需要速度和效率。他們不是為了保密，他們只是需要能夠繼續前進。這也是一個 AI 已經影響基礎業務的領域。建築工地正在被 AI 滲透，這使得他們的工作顯著加快和更好。所以這是一個我們知道會對此持開放態度的行業。我們處理了這麼多這樣的案件，我們有一個很好的僅限文件的建築案件庫，我們可以以此為基礎來訓練我們的代理程序。我們的代理程序最終是根據一本手冊運作的，但我們能夠在這些歷史案件的基礎上建立並訓練我們的代理程序，並與我們的許多建築仲裁員和律師合作。因此，這是一個正確的開始，因為我們知道他們會想要它，我們可以與他們合作。
讓我問你一個非常愚蠢的問題。僅限文件的建築爭議是什麼樣子的？它可以是很多事情。它有千百種不同的表現方式，但[例如]某事應該在某個時間表上完成，但卻沒有完成。誰應該對這個延誤負責？可能會有供應商爭議。在建築項目過程中發生的各種爭議都不需要證詞。你可以完全根據文件來決定。這也是我們開始這個項目時的重要考量。在 AI 仲裁員的首次提供中，我們還沒有準備好讓代理程序評估證人證詞。這一天可能會到來，但我們今天還沒有到那一步。所以你訂購了一堆鋼梁。它上面有一個交貨日期。他們出現了。你可以標記交貨日期，你可以说：「好吧，這顯然比我們說的要晚。你欠我一些錢……」「合同上說明了為什麼這應該發生，但這是我的回應。」然後這就像許多爭議一樣，非常直接。老實說，我 100% 感覺自己現在回到了威斯康星大學，談論建築訴訟和合同爭議。所以你有了之前非常相似的仲裁案件庫。你顯然有行業的經驗和歷史？是的。你有建造這個軟件所需的軟件工程師嗎？這是怎麼做到的？你是出去找人做的嗎？是的。
你係咪請咗人入嚟？呢個問題真係問得好。我哋喺 2023 年初開始轉型。我喺 2022 年 9 月接手呢份工，但係直到 2023 年 2 月先開始。大家都知喺 2022 年 11 月，我哋個個都喺度諗，「噢，嘩，發生咗啲乜事？」我喺我六個星期嘅假期入面，大部分時間都係去學習有關大型語言模型嘅一切，並且嘗試去了解佢對法律專業，特別係我哋呢個法律專業細分領域，會有乜嘢影響。我當時好肯定，呢樣嘢將會帶嚟極大嘅影響。正如你所講，佢可以令到人覺得自己被聆聽到，對任何一個爭議解決服務提供者嚟講，呢個係一個警號。呢個明顯會帶嚟影響。當我嚟到美國仲裁協會（AAA）嗰陣，我哋俾咗所有人企業版 ChatGPT 嘅許可證——我意思係所有人，唔單止我哋嘅工程師，仲有我哋嘅個案工作者、法律團隊同市場推廣人員，因為我認為對於任何通用技術，你需要領域專家去確定佢會喺邊度影響到佢哋。我哋開始建立針對性嘅解決方案。我哋嘅 AI 工程師並唔係歷史性嘅 AI 工程師，但係同其他人一樣，佢哋學得好快，所以我哋確實有一班非常出色嘅 AI 工程師。喺呢個特定產品上，我哋係同合作夥伴一齊建造嘅。我哋做咗 Copilots，並且同 Quantum Black 一齊建造。Quantum Black 係麥肯錫嘅 AI 團隊。我唔係好清楚——我需要問我嘅首席資訊官 Diana [Didia]——但係喺頭四五個月，Quantum Black 嘅工程師坐喺第一個位，我哋嘅工程師坐喺第二個位，然後喺最後五個月佢哋交換咗。所以我哋嘅團隊之後就開始主導，因為佢哋喺我哋交付咗[最小可行產品]之後就離開咗，而家我哋已經開始喺同一個架構上構建下一個產品。我覺得呢個又係一個完整鐘頭嘅 Decoder，關於麥肯錫點樣俾佢嘅 AI 團隊一個酷炫嘅名。我哋會將呢個放埋一邊。[笑聲] 我對呢個好有興趣。下次再邀請我嚟討論呢個話題。我真係好想知。「你哋覺得一定好酷。」所以你哋而家有咗呢個系統，有咗呢個平台同框架。正如你哋比任何人都清楚，平台同框架喺最初點樣構建，對於佢哋最終去到邊度有相當大嘅影響。即使係討論證人證詞。而家有一個爭議，「係喺午夜之前發生定係之後？」你需要裝卸碼頭操作員講，「實際上係第二日。呢份文件係錯嘅。」你哋係咪建立咗一個可以接受證人證詞嘅系統？只要係書面形式，佢就可以接受證人證詞。你可能知道或者唔知道——我直到開始做呢份工先知道——好多仲裁爭議都有書面證人證詞。事實上，喺大多數跨境爭議中，佢哋就係咁樣錄取證詞。佢哋係用宣誓書或者書面專家報告。喺美國仲裁案件中，越來越多係用證人陳述。所以佢可以做到呢點，但係佢唔會，例如，有證人喺 Zoom 上出現，我哋會聽佢哋講嘢，然後睇吓我哋覺得佢哋係咪講真話，或者佢哋嘅眼睛有啲閃爍，所以因此我哋知道佢哋喺講大話。佢唔會做呢樣嘢。係咪有任何人喺呢個系統中將呢個問題踢返俾人類仲裁員？係咪意味住呢就係你會要人類仲裁員去做嘅事？我哋係有。人類仲裁員從一開始就分配咗俾個案，而任何時候當事人想人類仲裁員介入，人類仲裁員都準備好並願意介入。你可能講得啱，喺過程中，當事人可能會決定佢哋需要嘅證詞係佢哋喺案件開始時唔認為需要嘅。咁可能會係一個人類仲裁員介入嘅情況，因為我哋而家唔會俾我哋嘅代理做呢樣嘢。呢個唔係我哋今日嘅路線圖。到目前為止，系統解決咗幾多案件？系統入面有一個案件。我哋喺 11 月啟動咗佢。第一個案件喺幾個星期前入咗嚟。大家都好興奮。你知道喺仲裁中，雙方都必須喺合約中有一個仲裁條款，寫住「我哋要去仲裁」。目前為止，我哋唔會接受任何案件，除非雙方同意。顯然，冇任何企業將[AI 仲裁]放入佢哋嘅合約中。好吧，我希望而家有，因為我哋已經同大家討論呢個問題兩個月了，但我哋將會開始見到有案件出現，一旦合約中出現咗呢個條款。我哋從好多當事人嗰度聽到嘅一件事係，佢哋好熱切想將佢用嚟作為早期案件評估工具。佢哋想能夠自己運行佢。佢哋想將所有證據放入其中，並且得到一個關於案件可能去到邊度嘅早期案件評估，所以佢哋可以決定係咪甚至想花時間喺仲裁上。
其實呢個係我哋下一個要建立嘅使用案例，基於我哋已經建立嘅嘢，呢個並唔難。呢度有一個非常明顯嘅缺口。有一方明白佢需要早期案件評估，因為佢係喺非常有利可圖嘅建築爭議中反覆出現嘅參與者，佢哋只需要繼續前進，而和解成本係可以接受嘅，咁佢哋就可以繼續前進。呢個係一個相當成熟嘅參與者。點樣先可以將所有呢啲帶落去，「嗯，大多數人甚至無法進入司法系統？」係咪有條路可走？你啱嘅，好多大規模建築項目，雙方都係極其成熟嘅參與者，沿途都會有呢啲較細嘅爭議，對於呢啲爭議呢個工具可能會非常適合。好多人到目前為止，佢哋甚至認為呢啲爭議唔值得提出。即使係知道點樣進入每一個爭議解決系統嘅大參與者，都唔會提出呢啲爭議，因為呢啲爭議根本唔值得佢哋嘅時間。而呢個情況將會改變。呢個系統將會畀每個人一個選擇去解決每一個爭議。但事實上，我哋見到——暫時仲未，因為冇人喺合約中加入呢個系統——但我哋嘅自辯當事人在商業和建築案件中，數量正在上升，並且已經持續咗幾年。我日復一日地關注我哋嘅案件提交情況，而自辯當事人在商業和建築爭議中目前——我意思係，呢個只係一個月嘅數據，所以點知，可能係一個奇怪嘅月份——但 2026 年 1 月係 2025 年 1 月嘅兩倍。呢個系統非常適合較細規模嘅建築爭議。而且正如你所知，亦有好多較細規模嘅建築項目，人哋真係唔想請律師嚟解決點樣解決問題。對於呢啲爭議，呢個系統已經非常適合。純文件嘅建築案件係相當有限嘅，對吧？而事情發生咗，就會有好多文件記錄。你認為下一個類似有限制嘅係邊一個，你可以將系統帶到去？事實上，喺好多行業中，都有純文件嘅爭議。我曾經同一家能源公司嘅內部訴訟負責人交談，佢哋有供應商爭議，呢啲都係純文件嘅爭議，對於呢啲爭議，呢個系統可能非常適合。例如，支付者與提供者之間嘅爭議，醫院和保險公司之間嘅爭議，我相信你知，呢個係一個龐大嘅案件量。如果你能夠讓雙方同意，對於呢啲爭議，呢個系統可能非常適合。金錢嘅價值意味住有人鍾意緊握著自己嘅錢，佢哋願意有一個需要非常長時間嘅爭議解決過程，但對於呢啲爭議，一個 AI 爭議解決過程應該係完美嘅。我哋應該迅速解決呢啲爭議，讓人哋得到佢哋嘅保險覆蓋。實際上，有無數嘅爭議適合呢個系統。亦有一些爭議永遠唔適合。邊啲爭議永遠唔適合？我嘅觀點係，我認為刑事案件，政府指控你並且因為呢個指控想要剝奪你嘅自由，或者個人、組織甚至企業對政府提出嘅案件，應該喺公開法庭進行，並且由公開任命（或選舉，如果你喺州法院）嘅法官審理。呢啲案件必須喺法庭進行。你和我第一次見面時簡要討論過嘅一件事係，州法院有透明度性。當政府起訴你時，有透明度性，你需要呢種透明度性來建立信任。你提出咗醫療行業。喺醫療行業中，零信任，你可以講好多關於醫療行業中絕對缺乏信任嘅後果。如果我嘅醫療賬單交給一個 AI 代理，你認為呢個會導致更多還是更少嘅信任？我唔知。呢個取決於 AI 代理，邊個建立咗佢，佢哋嘅審計記錄係點樣，以及佢哋係點樣透明地展示呢個審計記錄。但讓我暫時回到之前嘅話題。我提到支付者與提供者之間嘅爭議。我係講醫療[提供者]或醫院和保險公司之間嘅爭議。你認為保險公司有好多信心或信任嗎？因為我唔認為有。唔係。完全冇。而呢個就係我嘅意思。係嘅。但想像一下，如果呢啲爭議可以解決，而唔係花費兩年時間。所以有人等待保險公司告訴醫院佢哋將會覆蓋佢哋嘅治療，而佢哋喺得到答案之前就已經死了。想像一下，如果我哋可以立即解決呢啲爭議，但係一個系統中，呢個系統透明地展示其工作並展示其審計。你告訴我。我猜有人會話，「我明天就接受。我等待我嘅治療。係嘅，請將我嘅爭議發送給一個透明並展示其工作嘅仲裁過程。太好了。」係嘅，我認為有人會。係嘅，有人會。
我相信你都知道，喺公共爭議解決系統，甚至係仲裁過程中，都會發生好多事，而結果會被報告，但係透明度唔係好高。你明白法官點樣得出佢哋嘅結論嗎？我哋唔會見到佢哋腦海中嘅推理過程。冇規定話法官需要展示佢嘅工作過程，以及點樣由步驟 A 去到步驟 D。佢嘅思考過程係點樣？希望大多數法官應該會寫意見書，應該會顯示到一部分，但係正如你所知，喺大多數中級上訴法院，有好多意見書都係冇寫出嚟嘅。而喺審判法院，通常都冇書面意見。所以我成日都想問，「相比之下係點？」如果你認為目前以人為主、負擔過重嘅司法系統係一個令人充滿信心嘅系統，我想介紹你認識一啲可能唔同意嘅人。睇下，我被告知 Samuel Alito 可以睇入佐治華盛頓嘅內心深處，準確判斷佢嘅意思。我就係喺呢個假設下運作咗一段時間。[笑聲]係呀。我意思係，係有呢樣嘢。所以如果你認為呢個系統能夠建立信心，可能，但係我唔確定每個人都會同意。
所以呢個問題嘅另一面——而呢個係我哋喺 The Verge 報道 AI 多年嚟嘅經驗——AI 只會同你講嘢。而有啲人對此非常滿意，呢種信任遠遠超過佢哋對住喺屋企嘅其他人嘅信任，對吧？我哋經常見到呢種情況。呢個缺點係，呢啲系統會以高比率產生幻覺，佢哋被調整為取悅你，我哋可以喺各處見到。佢哋嘅運作方式與人類唔同，佢哋嘅層次結構亦都唔同。事實上，佢哋出錯嘅機會要高得多，而且隨著你以呢種方式堆疊佢哋，佢哋出錯嘅機會會成倍增加。你哋喺呢度點樣保護自己免受呢個問題影響？因為感覺上，係嘅，你可以增加呢種自主感和信任感，但缺點係呢個嘢可能只係一路喺度虛構。係呀，顯然係一個巨大嘅問題。如果你將你嘅爭議，以及你喺某個爭議中擁有嘅所有文件，扔進 ChatGPT 或者 Claude，你而家就可以得到一個結果，對吧？任何人都可以做得到。可能有啲情況下唔會出錯。正如你所知，隨著幻覺嘅出現，你唔知道邊個時候或者點解前沿模型會出錯，但呢個唔係我哋建立嘅，呢就係點解我哋要咁狹窄同埋慢慢咁移動。你嘅系統必須受到管理、訓練並且扎根於你要求佢做嘅推理類型。所以我哋只做文件建設案件，聽起嚟非常狹窄，但係有原因嘅。嗰度係我哋可以建立一個受到管理並且被控制嘅代理系統。我哋保持一個人喺循環中，確保喺頒發獎勵之前，即使有我哋嘅管理，亦都冇幻覺，我哋將會對所有審計都非常透明，而呢點對於建立信任至關重要。
我經常思考，前沿模型最終會唔會變得非常好，以至於佢哋可以做到呢一點。即係你可能唔需要一個機構訓練並管理一個特定類型爭議嘅代理系統，因為我哋已經超越了幻覺時代。今日聽起嚟唔係咁迫切，但係我唔知六個月後係唔係咁迫切。上個禮拜我唔知道代理會喺 Reddit 上討論我。我唔知道 Moltbook 會出現，對吧？所以你可以令我驚喜。暫時，我認為你必須擁有受到管理、透明和經過審計嘅系統，以便人們能夠建立信任。我哋有一份白皮書。我哋讓一位學者進入帳篷。John Choi 係一位法律教授，但佢同時亦係一位技術專家。我哋讓佢進入帳篷，踢一踢我哋建立嘅系統，測試佢與人類基線相比嘅表現。而結果非常出色。所以我期待大家喺一切準備就緒時睇到。但係呢個係一個重要嘅問題，again，與之相比係點？你見過人類，對吧？你見過擔任法官嘅人類。如果你認為佢哋每次做決定時都係正確嘅，我想介紹你認識一啲人。當我哋試圖討論類似於此嘅重要事情時，趣聞軼事有啲無用，但我曾經係密歇根州最高法院首席法官。我喺呢個職位上工作了三年，我哋當時正喺度對遺產法院系統進行一些改革，而其中一些遺產法院法官，我猜，唔喜歡佢哋。其中一位遺產法院法官，嚟自離我住嘅地方唔遠嘅縣，喺佢嘅郵件列表上就係噉講我嘅壞話。佢話我喺一個論壇上講咗一堆嘢，幾咁離譜。冇問題，人哋應該隨時都可以批評我。問題係，我冇去過嗰個論壇。
我嘅同事 Megan Kavanagh，佢係一個有愛爾蘭名字嘅白人女性，佢當時喺嗰個論壇。我認識 Megan，佢可能真係講過啲嘢。所以我打電話俾嗰個男人。我話：「法官，你喺密歇根州每個遺產法院嘅郵件組度講我呢個指控，但我當時唔喺度。我冇去過嗰個論壇。我有不在場證明。」你知佢點答？佢答：「係，你喺度。」你會點做？我係話，你會點做？佢贏咗。我就係：「嗯，我唔知。好啦。」我係話，你究竟會點做？所以如果你認為呢啲人類，佢哋會累，會肚餓，會好似我哋所有人一樣，帶住認知偏差去到台面，會將每件事都做啱，咁你對公共司法系統嘅信任就比我認為嘅大多數人多。我唔知我對公共司法系統有幾多信任。我所知嘅係，佢哋會變老，有時會離開。我希望更多佢哋會以更高嘅速度離開，但有時佢哋會離開。有時佢哋會被更新、唔同嘅人取代，佢哋帶住唔同嘅偏差，而系統以某種感覺到問責嘅速度補充。如果你願意公開佢個名，你就可以毀咗嗰個男人嘅名聲。Bridget，我邀請你喺呢度大聲講出佢個名。佢個名叫法官… 唔，唔重要。唔重要。[笑] 唔係。值得一試。對我嚟講，問呢個問題都幾重要。無論如何，呢個係人們理解嘅系統，對吧？佢哋有名聲，有歷史，有經歷，你可以喺 Google 度搵到佢哋。然後有時佢哋會死，佢哋就咁離開，你會得到啲新嘅人，至少系統會補充並演變。一個喺你唔能夠見到嘅雲服務上運行嘅 AI 系統，喺一個你可能討厭被放置喺你社區嘅數據中心上，唔會以嗰種方式對你負責。可能佢喺某個某個人決定係重要嘅指標上更經常做啱，但實際上你唔能夠追究佢嘅責任。對我嚟講，呢個係所有呢啲自動化決策系統中最大嘅差距，冇人想為此負責，因為效率提升太高咗。呢個係一個完全公平嘅觀點。再者，我返到我認為爭議應該公開決定嘅地方，我認為無論佢哋有幾優秀，都應該係咁。可能最終法官應該使用某啲技術來幫助佢哋確保唔會犯下會破壞問責制並破壞信任嘅錯誤。但並非所有爭議都係平等嘅，Nilay。我哋都有好多爭議，有啲我哋會想：「嗯，我甚至冇時間、精力或資源去解決嗰個。」但如果我哋可以，如果你真係可以解決每一個爭議，如果每個人都可以有一個遺囑或計劃，說明如果佢哋喪失行為能力或死亡會發生乜事，如果每個小企業都可以為每個小企業都會遇到嘅中斷做好計劃，我哋會有更好嘅世界。我係話，爭議唔係好事，對吧？佢哋會搞亂經濟關係。佢哋會搞亂個人關係。而解決佢哋實際上確實會帶來更多和平、更穩定、更多經濟增長，如果你係咁認為嘅話。解決爭議係好事。而家，我哋冇任何方法可以解決大多數爭議，因為我哋一對一、專門、喺 1776 年建立嘅系統無法匹敵我哋今日擁有嘅爭議類型和我哋今日擁有嘅爭議數量，而且已經四十年都冇。公共爭議解決系統已經好長時間無法解決當地社區嘅問題。所以點解我哋唔會有更多選擇，讓人們可以喺適當嘅時刻選擇適合佢哋嘅正確選擇？有些家庭爭議，父母唔想上法庭。佢哋想私下解決。佢哋而家可以咁做：佢哋可以去調解並提交解決方案。對我嚟講，呢個似乎係一個好主意，能夠為人們提供一種方式來解決爭議，以便佢哋喺另一邊出嚟，對彼此更好，對受到爭議影響嘅其他人更好，甚至感覺到佢哋能夠以某種方式管理呢件事。我唔知點解我哋唔會想為更多人提供更多選擇，給予佢們自主權。事實上，我老婆係一名離婚律師，我真係認為一個 AI 代理人，佢可以一遍又一遍咁同佢嘅客戶討論很久以前做出嘅決定，對佢嚟講實際上喺很多方面都非常有用，因為咁似乎係佢工作嘅大部分。我明白你嘅意思。你第一次見我嗰時對我講嘅一件事，我一直在思考。你話幾年後——10 年、20 年或 30 年後——我哋會認為我哋曾經有咁多人類法官做決定係瘋狂嘅。係。
你哋喺系統入面有一個案例。係咪已經得到證實？你係咪仲有我哋幾個月前第一次傾嗰陣時咁強烈嘅感覺？係呀。我唔清楚世界何時會轉變，我哋最終能夠以唔同方式處理大量爭議，包括使用人工智能爭議解決系統，但我相當有信心我哋會達成目標。我諗我當時同你講過，我依然同意，喺若干年後，我哋會覺得俾人類駕駛汽車係一件令人驚嘆嘅事。當我嘅仔女開始駕駛時，係我一生中最恐怖嘅時刻，係咪？對佢哋嚟講唔係，但係我無法相信我哋會俾佢哋喺公共道路上駕駛，旁邊有咁多無辜嘅人喺度揸車。遲早有一日，我哋會覺得俾人哋揸車係瘋狂嘅事。我哋亦會認為，認為必須有一個人類去監督私人各方之間嘅爭議，而呢啲人想能夠解決爭議並達到一個更好嘅狀態，係一件瘋狂嘅事。插入一個有缺陷、有偏見同局限性嘅人類，絕對唔係管理呢條鐵路嘅方法。再次強調，唔係對所有人，只係對某啢人。我喺呢個對話中一直思考嘅一件事係，邊個可以獲得呢啲系統？邊個可以令呢啲系統感覺公平？信任嚟自邊度？對仲裁嘅一個普遍批評係，呢個係一項服務，係咪？即使美國仲裁協會係一個非營利組織，佢都係按服務收費。仲有其他我認為更加貪婪嘅仲裁服務提供商，佢哋將呢啲服務作為營利性業務來運營。你哋有客戶。客戶必須對結果感到滿意，而呢點確實改變咗人哋對整個過程嘅看法。當你自動化呢個過程，並且有大型客戶為大量仲裁支付費用，佢哋可以睇到自動化系統係幫助佢哋定係傷害佢哋，呢點應該影響人哋對整個系統公平性嘅看法，即呢啲基本上係你哋嘅客戶，而你哋為佢哋建立一個工具。呢個時候，我覺得我哋非常非常幸運，因為我哋有一個非營利組織嘅使命，我哋嘅使命係盡可能為更多人擴大使用替代爭議解決方式嘅渠道。但我哋好似一個法院，係咪？我哋確實為各方服務，但每個案例中都有兩方。每個爭議嘅雙方都需要確保雙方都對佢哋得到嘅爭議解決過程感到滿意。我以為你會講，「隨著人工智能自動化導致成本下降，無論係爭議嘅部分定係整個爭議，取決於爭議本身，而對於需要通過呢個過程賺錢嘅爭議解決提供商嚟講，賺錢變得更加困難。」呢個會係一個問題，我睇得出點解可能會係。但係再次強調，我真係好高興到咗年尾，我唔會有一大堆老闆喺度搵利潤。我哋有個使命。如果我哋能夠大幅降低爭議解決服務嘅摩擦同成本，從而為更多人提供服務，我哋就係喺履行我哋嘅使命。讓我將呢點與你之前喺密歇根州法院擔任首席大法官嘅角色進行對比。密歇根州最高法院屬於密歇根州嘅每一個人，係咪？係。無論係邊啲當事人，佢哋都屬於你。你哋交稅。你走進去，可能會有效，可能唔會，可能冇人知道邊個喺活動中講咗乜，但係喺某種程度上，佢哋平等地屬於你。最近有一個案例，迪士尼對一個試圖喺主題公園起訴佢哋嘅人講，「你簽咗迪士尼 Plus 嘅仲裁協議。我哋要去仲裁。」呢個係相當一面倒嘅。呢個論壇唔係平等地屬於雙方。呢種不平衡似乎係至少喺我報道咁多嘅消費者方面，失去信任嘅來源。點樣確保，即使係一個非營利組織，支付並推動系統嘅一方，唔會確保自動化系統隨著時間推移唔會偏袒佢哋，因為呢個係一個非常容易開始編程嘅結果。非常好嘅問題。如你所知，訓練一個數據集比訓練一個人更容易。所以坦白講——讓我退一步。在我們的消費者案例中，再次強調，我們不接受消費者對企業的案例，除非企業已經通過我們的正當程序協議清除了他們的條款。所以我猜，我們在這方面又處於一個幸運的位置。但回到誰是負責人的問題。對我們來說，如果消費者覺得這個過程不公平，那就行不通了。我們的業務實際上是為更多的當事人提供更多的選擇。如果在一種類型的爭議中有一半的當事人——我應該說，我們主要處理的是企業對企業的案例——但當我們處理企業對消費者的案例並且他們滿足了我們的正當程序協議時，對我們來說至關重要的是，雙方在個別案例中都覺得他們受到了公平對待。
如果某件事是演算法化的，即使只是部分自動化，這也是事實，但更容易展示我們的工作。我們進行了大量培訓，包括司法培訓，以及當人類仲裁員決定案件時，我們也進行了大量仲裁員培訓，以確保各方得到平等、公正的對待。但你可以比去偏見一個人更容易地去偏見一個數據集。因此，當你對你的 AI 仲裁系統進行基準測試和審計，並展示你的工作時，你可以說服公眾它對待每個人都是公平的，或者你不能。這是我們需要展示的。正如你所看到的，我對此很著迷。我之所以不斷探討這個問題，是因為我們《The Verge》的讀者，就像現代社會的其他消費者一樣，生活在簽訂合同的環境中，而你無法協商這些合同。但你如果不簽訂數十份仲裁協議，實際上就無法參與社會。我聽到你說，「我們必須做對。我們不能做錯。」當沒有人能夠協商讓他們首先進入仲裁的合同時，犯錯的機制是什麼，然後被迫改變？你明白我的意思嗎？如果有某種公共問責機制，比如說，「AAA 在使用 AI 系統的一年裡把一切都搞錯了」，那麼怎麼辦？因為我不能去找我所有的服務提供商說，「我不想再使用 AAA 了。我看到了這則新聞報導。」當你進入任何一種 B2C 合同時，比如你買了一台新冰箱，你真的不能仔細檢查並說，「我想改最後一條條款。」人們並不是真的在進入仲裁協議。仲裁條款只是他們進入的合同的一部分。在建築案例中，你有兩方，據推測他們已經為木材銷售簽訂了合同，並且有實際的意見交流，他們可能已經協商過，「我們需要仲裁，因為我們必須快速行動。」那麼，自動化處理它。如果出錯了，也許下次你會嘗試其他方法。而且這種變化的機制已經內置在其中。我簽了 LG 冰箱的服務條款，其中確實包含仲裁協議。我就想，「那很糟糕。我的冰箱爆炸了，仲裁員裁定我敗訴。」下次我買冰箱時，我不能去找 LG 說，「我想要一個不同的仲裁員。」所以我看不到大多數人的這種機制在哪裡，因為大多數人只是不斷地簽署大量的仲裁協議。
是的，你不會說，「我想要一個不同的仲裁員。」如果你從街角 Joe’s Refrigerator Store 買了一台沒有仲裁條款的冰箱，最後你起訴到法院，你可能會去小額索償法庭。你將無法正確地提交文件，你的案件將被駁回。我告訴你，這就是大多數人試圖在法院提起訴訟時發生的事情。[笑聲] 我會做對的。嗯，你會的，這很公平。但大多數人沒有上過法學院，他們不會做對。而且他們最常見的情況是永遠不會通過「開始」階段。我的意思是，看看州法院的高流量案件。看看消費者債務案件清單上有多少案件，順便說一句，這是目前州法院的典型案件。實際上，州法院的典型案件是消費者債務案件。去看看其中有多少被駁回，因為消費者，而不是企業，沒有滿足某個，我不知道，法院規則 26.4A，說你必須在回應時提交三份副本。你將無法回到 Joe’s Refrigerator Store 說，「嘿，那個法庭程序不公平，因為我絕對不可能讀懂拉丁文並弄清楚我必須提交並三份副本。所以我想去仲裁，至少我可以出現，用簡單的語言告訴一個人發生了什麼事，一個人會傾聽並回答。」我理解有一個相當成功的說法，這個過程對個人不起作用。我敢肯定有些地方確實如此，但不是每個仲裁提供商和爭議解決提供商都是平等的，有些有不同的使命，這很重要。可以發起一場運動，對——我不知道是誰；我不知道 LG 是否使用我們或其他提供商——對 LG 說，「我們希望你轉向一個實際上有正當程序協議的提供商。這就是我們希望你做的。」或者你可以去國會，你可以告訴國會修改《聯邦仲裁法》，說「沒有任何 B2C 案件應該進行仲裁。」我理解顯然這就是立法的運作方式，你可以和國會談話，他們會解決問題，但我不知道。這集節目中有太多的希望和夢想。
[笑聲] 是的，是的，是的。我對那場競賽沒有任何利益牽涉。如果國會明天說，「我們不想讓 B2C 案件進行仲裁，我們希望所有案件都在法庭上解決」，我認為這可能是一個錯誤，因為我見過法庭的運作方式以及他們缺乏的資源。相信我，有很多法官正在盡力為他們案件清單上的所有人提供良好的服務。他們只是沒有足夠的資源或時間，而且他們還有這些過時的規則。所以我認為這可能對所有人來說都不會是好事，但我確實對那場競賽沒有任何利益牽涉。我可以創建爭議解決服務和流程，為每個人提供更多選擇。我希望人們想要這些選擇。我不希望人們被迫接受這些選擇。我想創造一些如此優秀的東西，以至於你會想要它。你下次去 LG 時會說，「請在我的合同中加入美國仲裁協會條款好嗎？因為那是我想要解決爭議的地方。」我欣賞你的雄心。這是一個值得深思的問題。我能夠協商我家裡冰箱的服務條款，也許這正是我認為國會應該允許我們做的事情，但這又是另一個播客話題了。當你考慮到這個範圍，你正在進行的投資的時間線，現在系統中有一個案例。我們將看到它的進展情況。你顯然對以前的案例進行了一些模擬。是的，很多。你有一些研究說進展順利。從這裡開始會有多快？接下來是什麼？是 10 個案例嗎？是「你在銷售旅行中」嗎？速度是多少？這是一個很好的問題。我們正在關注至少兩個變量。一是團隊，我們的工程師和相關人員在 Scrum 團隊上工作，能夠多快地為不同案例類型、不同僅文件爭議類型構建它。然後是否有一些機構想要將其用於內部爭議解決。我們對此有一些興趣。這將需要一段時間。這將需要我們幾年的時間來逐個構建每種爭議類型。所以這是緩慢的。然後是「蠕蟲何時會轉變？」你對此的猜測和我一樣。我不知道是兩年、五年還是十年。如果在 15 年內，人們——特別是企業，對於 B2B 僅文件爭議——仍然選擇緩慢、昂貴、人工主導的流程，我會非常驚訝。但這對你的問題來說是一個非常保守的答案。你有更好的答案嗎？你認為這將會多快發生？它將會隨著技術的其他方面改變我們的生活而發生，對吧？這一切都是相互關聯的。是的。如果你看看我們過去幾個月的嘉賓名單，我們剛剛在節目中邀請了 DocuSign。他們的 CEO 說，「AI 將為你撰寫文件，因為我們可以訪問你的商業情報。」我們在節目中邀請了 LexisNexis，他們的 CEO 說，「律師將開始在這裡進行研究並根據這些主張起草。」這對我來說似乎非常危險。但你看這個法律工作的領域正在非常迅速地自動化，因為 AI 系統擅長處理文字。你可以聘請一個 26 歲的、已經喝醉了好幾年的年輕人——那就是我——他們可以作為一年級律師是誰。或者你可以讓機器人來做，也許那是一樣的。我認為這將發生得非常快，然後會放緩，因為每個人都會意識到沒有一代新人懂得如何控制這些系統，而且仍然需要進行投資。這些系統的結果並不像我們希望的那樣好。是的，這是一種完全不同的訓練。我的播客是關於 AI 和法律的未來，我只是在談論……你可能知道，在兩個職業之前，我在法學院工作了 15 年。所以律師將在兩年、五年或十年後做什麼的訓練模式有點崩潰，我沒有看到任何人非常迅速地找出 2.0 訓練模式是什麼。現在，我想說，我不認為 1.0 訓練模式那麼好。我不確定坐在地下室翻閱一堆文件盒真的能讓你成為一名優秀的律師或策略家或顧問。我不認為那是完美的。所以我確實認為有機會——我是一個樂觀主義者。我認為有機會建立一個更好的系統，但你是對的，有些事情的發展速度將超過我們其他人，我們還沒有準備好。我花了很多時間思考的另一件事是，「有多少 B2B 合同將由代理人協商和執行？」沃爾瑪有代理人協商和執行他們的大量合同。在 B2B 代理商業世界中——你可能和我一樣經常讀到這些估計。
有人話，到 2027 年底，多達 40% 的合約可能會由代理之間協商並執行。所以，當其中一個代理犯錯時會發生什麼事呢？無論它們有多好，它們都會犯錯。那麼，爭議解決過程是怎樣的呢？會不會是一個可能更好的鏈上過程，就像是一個上游的自動化爭議解決過程？我希望參與這些討論，因為你們在某處需要這個。你的代理商務只有在你有解決問題的過程時才會好，但沒有人和我談論這個。我希望他們會。所以，是的，還有很多事情要做。就在我們坐下來之前，高盛宣佈將人工智能應用到更多的會計職能和公司其他職能中。所以你可以看到加速的情況。我的預測是我們將會加速進入，然後當我們意識到這些系統不像我們希望的那麼可預測時，我們會狠狠地踩下剎車。但我會在 15 年內更快地請你回來看看情況如何。好的，很好。我很喜歡這次談話。非常感謝你來到 Decoder，Bridget。
是的，非常有趣。很高興見到你。謝謝。
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Decoder with Nilay Patel
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