شاید هوش مصنوعی در حوزه حقوقی در سیلیکون ولی چندان جذاب به نظر نرسد، اما وینستون واینبرگ، مدیرعامل Harvey، توجه تقریباً تمامی سرمایهگذاران درجه یک این منطقه را به خود جلب کرده است. لیست حامیان مالی این شرکت، فهرستی از بزرگان سرمایهگذاری خطرپذیر است: صندوق استارتآپی OpenAI (اولین سرمایهگذار نهادی آن)، Sequoia Capital، Kleiner Perkins، Elad Gil، Google Ventures، Coatue و جدیدترین آنها، Andreessen Horowitz.
ارزش این شرکت مستقر در سان فرانسیسکو، از بهمن ۱۴۰۳ که ۳ میلیارد دلار بود، به خرداد ۱۴۰۴ به ۵ میلیارد دلار و در اواخر مهر ماه به ۸ میلیارد دلار رسیده است؛ رشدی که هم نشاندهنده ارقام نجومی است که سرمایهگذاران خصوصی به شرکتهای هوش مصنوعی اختصاص میدهند و هم توانایی Harvey در جلب نظر شرکتهای حقوقی بزرگ و دپارتمانهای حقوقی شرکتها. در واقع، این استارتآپ اکنون ادعا میکند که ۲۳۵ مشتری در ۶۳ کشور دارد، از جمله اکثریت ۱۰ شرکت حقوقی برتر ایالات متحده؛ همچنین میگوید که تا مرداد ماه، از مرز ۱۰۰ میلیون دلار درآمد سالانه مکرر عبور کرده است.
ما برای پادکست این هفته StrictlyVC Download با واینبرگ صحبت کردیم تا در مورد سیر صعودی دیوانهوار او تا به امروز بپرسیم. در طول این گفتگو، او به این موضوع اشاره کرد که چگونه یک ایمیل غیرمنتظره که چند تابستان پیش برای سم آلتمن ارسال شد، همهچیز را تغییر داد، چرا او معتقد است که وکلا به جای رنج کشیدن از هوش مصنوعی سود خواهند برد (البته به طور طبیعی)، و چگونه Harvey با چالش فنی پیچیده ساختن یک پلتفرم واقعاً چندنفره مقابله میکند – جایی که به عنوان مثال، وکلای داخلی میتوانند با خیال راحت با ذینفعان خارجی گفتگو کنند – که موانع اخلاقی و مجوزهای داده را در دهها کشور هدایت میکند.
این مصاحبه برای طولانی نشدن، کمی ویرایش شده است.
شما کار خود را به عنوان یک وکیل سال اول در O’Melveny & Myers شروع کردید. چه زمانی متوجه شدید که هوش مصنوعی میتواند کار حقوقی را متحول کند؟
همبنیانگذار من در آن زمان در متا کار میکرد؛ او هماتاقی من هم بود. او داشت GPT-3 را به من نشان میداد، و در ابتدا، به خدا قسم، اصلیترین کاربردی که من برای آن داشتم، اجرای یک بازی سیاهچالهها و اژدهایان با دوستانم در لسآنجلس بود. سپس من به این پرونده مالک و مستأجر در O’Melveny منصوب شدم، و من هیچ چیز در مورد قانون مالک و مستأجر نمیدانستم. من شروع به استفاده از GPT-3 برای کار بر روی آن کردم.
من و همبنیانگذارم گیب [پریرا] فهمیدیم که میتوانیم قبل از اینکه واقعاً رایج شود، زنجیره تفکر را به کار گیریم. ما این زنجیره تفکر فوقالعاده طولانی را بر روی قوانین مالک و مستأجر کالیفرنیا ایجاد کردیم. ما ۱۰۰ سؤال از r/legaladvice [در Reddit] برداشتیم و آن را اجرا کردیم، سپس جفت سؤال و جواب را به سه وکیل مالک و مستأجر دادیم بدون اینکه چیزی در مورد هوش مصنوعی بگوییم. ما فقط گفتیم، “یک مشتری بالقوه این سؤال را پرسیده است، این پاسخ است – آیا هیچ تغییری ایجاد میکنید یا آن را به همین صورت ارسال میکنید؟” در ۸۶ مورد از ۱۰۰ نمونه، دو نفر از سه وکیل یا بیشتر گفتند که آن را بدون هیچ تغییری ارسال میکنند. این لحظهای بود که ما فهمیدیم، وای، این کل صنعت میتواند توسط این فناوری متحول شود.
بعدش چه اتفاقی افتاد؟
ما به سم آلتمن و جیسون کوون، که مشاور عمومی OpenAI بود، ایمیل زدیم. ما فکر کردیم که باید به یک وکیل ایمیل بزنیم، زیرا در غیر این صورت فرد نمیداند که آیا خروجیها درست هستند یا خیر. صبح روز ۱۴ تیر، ساعت ۱۰ صبح – من این را به طور خاص به خاطر دارم زیرا روز ۱۴ تیر بود – ما با آنها و بقیه مدیران ارشد OpenAI تماس گرفتیم و پیشنهاد خود را ارائه دادیم.
آیا آنها بلافاصله چک نوشتند؟
بله. این صندوق استارتآپی OpenAI است [آنها دومین سرمایهگذار بزرگ در Harvey هستند]. OpenAI ما را به سرمایهگذاران فرشته خود در آن زمان، سارا گائو و Elad Gil، معرفی کرد، و سپس همه چیز از آنجا به بعد را خودمان انجام دادیم. من در واقع هیچ دوستی نداشتم که در فناوری کار کند. من در سان فرانسیسکو بزرگ نشدم. من نمیدانستم که VCهای برتر چه کسانی هستند. من نمیفهمیدم که چگونه باید سرمایه جمعآوری کنید. این همه برای من جدید بود.
برای کسی که با صحنه VC آشنا نبود، شما پول زیادی جمعآوری کردهاید. چه چیزی به شما امکان داد تا این همه پول جمعآوری کنید؟
ممکن است چیزی بگویم که جامعه VC دوست نداشته باشد، اما من قویاً معتقدم که بهترین راه برای جمعآوری پول این است که فقط مطمئن شوید شرکت شما فوقالعاده خوب عمل میکند. من فکر میکنم توصیههای زیادی در مورد شبکهسازی وجود دارد، اما برای من، مهمترین چیز این است که تقریباً تمام وقت خود را صرف کسبوکارتان کنید و سپس VCهایی را پیدا کنید که میخواهند این کار را با شما انجام دهند. شما باید چند شریک پیدا کنید که فکر میکنید تا آخر راه با شما خواهند بود. ۹۹% از وقت خود را صرف این کنید که کسبوکارتان به خوبی پیش برود، و سپس وقت خود را صرف تلاش برای یافتن چند نفری کنید که واقعاً فکر میکنید میتوانید با آنها شریک شوید و در درازمدت در کنار شما خواهند بود.
شما در مرداد ماه به ۱۰۰ میلیون دلار ARR رسیدید. با حدود ۴۰۰ کارمند، چقدر به نقطه سر به سر نزدیک هستید؟
هزینههای محاسباتی برای ما گرانتر از بسیاری از چیزهای دیگر است. ما در بیش از ۶۰ کشور با قوانین اقامت داده در همه آنها فعالیت میکنیم. برای مدت طولانی، اگر از چندین مدل در محصول خود استفاده میکردید، باید یک مخزن محاسباتی – حداقل آستانه – را در هر یک از آن کشورها خریداری میکردید، حتی اگر مشتری کافی برای پشتیبانی از آن هزینه نداشتید.
آلمان و استرالیا قوانین پردازش داده فوقالعاده سختگیرانهای دارند. شما نمیتوانید دادههای مالی را به خارج از این کشورها ارسال کنید. ما نمونههای Azure یا AWS را در هر یک از آن کشورها راهاندازی میکردیم، اما فقط از آنها برای بستن سه یا چهار مشتری بزرگ استفاده میکردیم. حاشیههای ما بر اساس توکن بسیار خوب به نظر میرسند، اما بدتر هستند زیرا ما باید پول زیادی را صرف محاسبات اولیه در حوزههای قضایی زیادی کنیم. این مشکل با گذشت زمان حل خواهد شد.
در مورد روند فروش خود برای ما بگویید. چگونه در حال گسترش جهانی هستید؟
در ابتدای امسال، حدود ۴٪ از درآمد ما از شرکتها و ۹۶٪ از شرکتهای حقوقی بود. در حال حاضر، ۳۳٪ از درآمد ما از شرکتها است، و حدس من این است که تا پایان سال، این رقم نزدیک به ۴۰٪ خواهد بود.
در ابتدا، ما دادخواستهای عمومی را از Pacer میگرفتیم، شریکی را که آن را نوشته بود پیدا میکردیم، آنها را در Harvey قرار میدادیم و به آنها نشان میدادیم که چگونه میتوانند علیه دادخواست خود استدلال کنند. این توجه زیادی را به خود جلب کرد زیرا مربوط به کاری بود که اخیراً انجام داده بودند.
اما نکته جالب این بود که وقتی در شرکتهای حقوقی به پذیرش رسیدیم، خود شرکتهای حقوقی به ما کمک میکردند تا به شرکتها پیشنهاد دهیم. یک شرکت مانند Latham، Harvey را به مشتریان معرفی میکند و میگوید، “هی، آیا میدانستید که چگونه میتوانیم از هوش مصنوعی برای انجام XYZ استفاده کنیم؟” بنابراین اتفاقی که شروع به رخ دادن کرد این بود که شرکتهای حقوقی در واقع به ما کمک میکردند تا به شرکتها بفروشیم زیرا آنها میخواهند در سیستم همکاری کنند.
شما این را “چند نفره” مینامید. آیا میتوانید در مورد این به عنوان یک حوزه رو به رشد تمرکز توضیح دهید؟
این یک مشکل بزرگ است. شما اطلاعیههایی را از OpenAI و Microsoft در مورد موضوعات مشترک و حافظه شرکت دیدهاید. این کار سختی است – شما باید مجوزها را درست تنظیم کنید تا نمایندگان بتوانند به سیستمهای مناسب دسترسی داشته باشند. اما شما فقط آن را برای یک نهاد در یک زمان حل میکنید.
مشکل دومی که ما داریم این است: چگونه آن را برای یک شرکت به همراه تمام شرکتهای حقوقی آن حل میکنید؟ شما باید مجوزها را به درستی در داخل و خارج تنظیم کنید. در حقوق یک مفهوم به نام دیوارهای اخلاقی وجود دارد. به یک شرکت حقوقی در دره فکر کنید که با ۲۰ VC کار میکند. اگر روی یک معامله برای Sequoia کار میکنید اما همچنین روی یک معامله دیگر برای Kleiner Perkins کار میکنید، چه اتفاقی میافتد اگر به طور تصادفی تمام دادههای مربوط به معامله Sequoia را به Kleiner Perkins بدهید؟ مشکل بسیار بزرگ و نجومی. ما باید مجوزهای داخلی و مجوزهای خارجی را حل کنیم تا نمایندگان بتوانند به درستی کار کنند، و اگر آن را اشتباه انجام دهید، تأثیرات فاجعهباری بر صنعت خواهید داشت.
آیا این مشکل را حل کردهاید؟
قطعاً در حال انجام است. ما ابتدا تمام امنیت و مجوزها را انجام میدهیم. اولین نسخه این در مقیاس بزرگ احتمالاً در آذر ماه انجام خواهد شد. نکته خوب این است که از آنجا که درصد بالایی از مشتریان ما در حال حاضر شرکتهایی هستند که از Harvey استفاده میکنند، مشکل امنیتی بسیار آسانتر است زیرا آنها قبلاً بررسی امنیتی را پشت سر گذاشتهاند.
وکلا امروزه در درجه اول چگونه از Harvey استفاده میکنند؟
به این ترتیب: شماره یک پیشنویس است. شماره دو تحقیق است – این در حال ظهور است زیرا ما به تازگی با LexisNexis همکاری کردهایم. و سومین مورد تجزیه و تحلیل است. منظور من از تجزیه و تحلیل اجرای ۱۰ سؤال بر روی ۱۰۰۰۰۰ سند است، مانند کاری که در بررسی یا کشف انجام میدهید.
در ابتدا، ما موارد استفاده معاملاتی بسیار بیشتری داشتیم – ادغام و تملک و تشکیل صندوق. اینها هنوز بسیار محبوب هستند، و ما در حال ساختن ماژولهایی به طور خاص برای این موارد هستیم. حوزهای که سریعتر در حال رشد است، دادرسی است، و بسیاری از اینها به این دلیل است که شما قبل از اینکه بتوانید آن را انجام دهید به دادهها نیاز داشتید.
برخی از منتقدان گفتهاند که Harvey فقط یک روکش برای ChatGPT است. پاسخ شما چیست؟
بزرگترین مزیت ما در طول زمان دو چیز است. اول، ما در حال جمعآوری مقدار فوقالعادهای از دادههای گردش کار هستیم – موارد استفاده اصلی که این مدلها واقعاً میتوانند انجام دهند چیست؟ ارزیابی به یک سنگر بسیار قوی تبدیل میشود زیرا چگونه کیفیت یک توافقنامه ادغام را ارزیابی میکنید؟ این کار واقعاً سخت میشود. شما باید چارچوبهای ارزیابی و سیستمهای عامل ایجاد کنید که بتوانند تمام مراحل مختلف را خودارزیابی کنند.
دومین سنگر قویتر این است که محصول ما به شدت چند نفره میشود. این صنعت دو طرف دارد – ارائهدهندگان خدمات حقوقی و مصرفکنندگان. شما باید یک پلتفرم بسازید که بین هر دو باشد. تاکنون، من هیچ رقیبی ندیدهام که این کار را انجام دهد. ما رقبایی داریم که کاری را که ما برای شرکتهای حقوقی انجام میدهیم، انجام میدهند، و رقبایی داریم که کاری را که ما برای داخلیها انجام میدهیم، انجام میدهند، اما من ندیدهام که کسی یک پلتفرم واقعاً چند نفره بسازد.
از نظر انتقاد “روکش ChatGPT” – برای سالهای ۱۴۰۲ و ۱۴۰۳، بسیاری از قدرت پشت محصول صادقانه مدل به علاوه کار جلویی است که UI و UX را آسانتر میکند. اما اگر میخواهید چیزی بسازید که من ۱۰۰۰۰۰ سند در این اتاق داده، ۵۰۰۰ ایمیل در مورد این ادغام و تملک، تمام این قوانین و مقررات مختلف داشته باشم، و من یک سیستم میخواهم که بتوانم از تمام این قطعات در ترکیب با دقت بالا سؤال بپرسم – این جام مقدس است. ما تمام قطعات را ایجاد کردهایم، و کاری که ما در چند ماه گذشته انجام دادهایم این است که آن را گرد هم آوریم.
مدل کسبوکار شما چیست؟
در حال حاضر بیشتر صندلی است، اما ما با پیچیدهتر شدن گردش کارها، به سمت قیمتگذاری مبتنی بر نتیجه حرکت میکنیم. شما میخواهید هر دو را انجام دهید. شما قیمتگذاری مبتنی بر نتیجه را برای چیزهای بسیار کوچک میخواهید که میتوانید اطمینان حاصل کنید که دقیقاً همان سطح دقت را مانند یک انسان دارند، یا بهتر، با سرعت بسیار بالا. اما واقعیت این است که شما میخواهید یک وکیل را در حلقه برای بسیاری از کارها داشته باشید.
حداقل برای یک یا دو سال آینده، این یک مجموعه بهرهوری است که بر اساس صندلی و چند نفره بین شرکتهای حقوقی و تیمهای داخلی آنها فروخته میشود. به آرامی در طول زمان، ما با بهتر و دقیقتر شدن سیستمها از انسان در برخی زمینهها، گردش کارهای مبتنی بر مصرف بیشتری ایجاد خواهیم کرد. اما اینطور نیست که شما کل ادغام و تملک را خودکار کنید – این قطعات خاصی از بررسی خواهد بود که در آن میتوانید نمایندگان افشاگری را وادار کنید تا اولین پاس را خودکار کنند، سپس وکلا وارد عمل شوند و بقیه را انجام دهند.
شما قبلاً به ما اشاره کردید که نفوذ در حقوق واقعاً کم است. چقدر کم؟
چه درصدی از وکلا روی زمین در حال حاضر از Harvey استفاده میکنند؟ این درصد بسیار کمی است. ۸ یا ۹ میلیون وکیل روی زمین وجود دارد. اما نکته جالبتر این است که ما به طرز باورنکردنی در مراحل اولیه این هستیم که این سیستمها چقدر میتوانند کار پیچیده انجام دهند. آنها بسیار مفید هستند و مردم بازگشت سرمایه باورنکردنی دریافت میکنند، اما اگر فکر کنید که این سیستمها امروز چه درصدی از کار حقوقی را میتوانند انجام دهند در مقایسه با آنچه من فکر میکنم در پنج سال آینده میتوانند انجام دهند – این بسیار کمتر است.
به مورد استفاده به عنوان، ارزش در هر توکن چیست فکر کنید. هزینههای حقوقی برای یک ادغام میتواند به راحتی دهها میلیون دلار باشد. مصنوعاتی که پس از آن ادغام دارید یک توافقنامه ادغام و یک SPA است – شاید در مجموع ۲۰۰ صفحه. ارزش در هر توکن در آن سند چقدر است که برای تولید آن به ۲۰ میلیون دلار یا ۳۰ میلیون دلار هزینه حقوقی نیاز داشت؟ اینها انواع مواردی هستند که وقتی میگویم ما در نفوذ فوقالعاده کمی هستیم، به این معنی است که ما به نقطهای نرسیدهایم که بتوانید کاری شبیه به آن انجام دهید. و ارزش توانایی انجام دقیق این کار فوقالعاده زیاد است.
چه اتفاقی برای وکلای جوان میافتد که دیگر شاگردی را که ممکن است در گذشته داشتهاند، دریافت نمیکنند؟
من به این موضوع احتمالاً بیشتر از هر چیز دیگری در شرکت اهمیت میدهم زیرا من اخیراً یک وکیل جوان بودم. هدف شرکتهای حقوقی در پنج تا ده سال آینده این است: با چه سرعتی میتوانید بهترین شرکا را آموزش دهید؟ من فکر میکنم در حال حاضر، این تا حدی هدف است، اما تا حدی هدف این است که ما لشکری از همکاران را استخدام میکنیم و آنها را زیاد صورتحساب میکنیم. چه به این دلیل باشد که همه چیز به قیمتگذاری مبتنی بر نتیجه تبدیل میشود یا به این دلیل که شرکا میتوانند اگر سیستمهای هوش مصنوعی نتوانند کاری را که آنها انجام میدهند انجام دهند، هزینه بیشتری دریافت کنند، مهمترین چیز از نظر مالی برای یک شرکت حقوقی این است که اطمینان حاصل شود که شما وکلا را استخدام، آموزش و توسعه میدهید که تا حد امکان سریعتر به شریک تبدیل شوند.
اگر بتوانید ابزارهایی بسازید که بتوانند اولین پاس را در یک ادغام و تملک انجام دهند، این یک معلم خصوصی یک به یک برای یک همکار جوان است. ما با بسیاری از دانشکدههای حقوق کار میکنیم. میتوانید تصور کنید که در یک نقطه یک ادغام هوش مصنوعی دارید که در Harvey انجام میدهید – سیستم به شما آموزش میدهد، بازخورد بلادرنگ به شما میدهد. این یک سیستم آموزشی باورنکردنی است. اگر بتوانید سیستمهایی بسازید که در واقع بسیاری از وظایف را انجام دهند، هیچ دلیلی وجود ندارد که نتوانید آن را به یکی از بهترین پلتفرمهای آموزشی ممکن تبدیل کنید.
با افزایش ارزش شما از ۳ میلیارد دلار به ۸ میلیارد دلار در کمتر از یک سال، برنامههای شما برای جمعآوری سرمایه در آینده چیست؟
جمعآوری سرمایه در دورهای بزرگ چیزی نیست که ما به زودی برنامهریزی کرده باشیم. ما به آن پول زیادی نیاز نداریم، و ما مقدار دیوانهواری نمیسوزانیم. دلیلی که من امسال سرمایه زیادی جمعآوری کردم این است که مسیرهای تحقیقاتی وجود دارد که به محاسبات زیادی نیاز دارند، و ما میخواستیم خودمان را برای آن آماده کنیم. از نظر بازارهای عمومی، این قطعاً چیزی است که ما در درازمدت به آن علاقهمند هستیم. من نمیتوانم چیزی نزدیک به یک جدول زمانی به شما بدهم، اما ما علاقهمند هستیم.
