Harvey AI如何改变法律行业：Winston Weinberg

摘要

• Harvey诞生于一次看似意外、实则极具说服力的 GPT-3 测试：100个房东—租客问题中，有86个答案通过了3名律师的盲测，达到“无需修改即可发送”的标准。 团队当时通过暴力扩展上下文，并使用早期的思维链提示；随后他们冷邮件联系了 OpenAI 总法律顾问，对方回复：“我完全没想到这些模型在法律领域这么强。” Weinberg 真正押注的是进步曲线——更好的模型，加上更好的上下文、评估和应用工程——而不是 GPT-3 已经能够一次性解决复杂法律问题。

• 在商业层面，Harvey称其已拥有超过250家客户、5000万美元ARR，并在融资超过5亿美元后继续扩张；但比规模数字更重要的是它对分销路径的判断。 它没有从初创公司或中端市场客户切入，而是先争取 A&O Sherman、PwC 等高要求机构，再与参与该轮融资的 Lexis 合作，把后者在行业中的声誉、信任和产品与 Harvey 的 AI 结合起来。“最好的办法，就是先去争取最难搞定的客户”：顶级设计合作伙伴能够定义工作流、建立合法性，并打开其余这个高度保守的市场。

• 产品策略是先拓展狭窄、高质量的工作流，再把它们收束成一个简单界面。 Harvey正在构建30—50个可复用的“AI模式”，覆盖从案例法研究等通用生产力工具，到端到端专业工具；随后通过编排，让用户上传一份股份购买协议后，系统自动触发7项相关操作，而不是把“1万条工作流”暴露给用户。它的目标是端到端完成一份 S-4 文件；另一个例子是评估72个国家的反垄断申报要求。

• 可靠性不是单一门槛：通用工具的胜负在于让不完美的工作变得易于核验，而专业工具需要更高的最低质量，但也更容易递归式评估。 对前者，Harvey通过初级律师到合伙人的审阅金字塔展示工作过程，提供解释和行内引用——“展示你的工作”。对后者，每个限定步骤都可以单独测试；这也是 Weinberg 称通用基准“对我们完全没用”的原因，并促使公司聘请资深律师设计任务、评判输出。

• Weinberg预计，AI将取代法律工作中的任务、压缩学徒期，并重塑律所经济学，而不只是简单消灭律师或计时收费。 那些让律师在5到10年内接触不到战略工作的重复劳动，可能转为固定费用、律师参与审核的交付；稀缺的资深建议则会继续按小时收费，甚至更贵——他在不确定的情况下提出，资深专家的费率或许应是初级律师的10倍，而不是3倍。律所还可以把自己的业务能力编码进 Harvey，作为软件出售，从而把目前作为争取大型交易的折价或亏损引流业务，变成有利可图的产品。

• 推理能力的提升会把 Harvey 的工作流边界向外推，而推理成本下降，则让它能够在所有用户群体上提升质量，而不是一味优化成本。 推理模型可以把反垄断分析从判断应在哪些国家申报，推进到准备申报文件；价格下降则让 Harvey 能够投入更多算力换取质量。由于法律和税务尽调都在做同一件事——“把所有这些规则应用到这些文件上”——相同的模式可以迁移到税务、审计、交易及其他专业服务领域。

• 更广义的应用层逻辑，是瞄准“每个 token 的价格”足够高的工作，再从从业者那里学习真实工作流，而不是在科技圈内部空想。 Weinberg建议创始人去观察硅谷之外的行业，并预测编程、医疗等领域将出现专业工作完成能力的突破，让专家感受到类似 ChatGPT 初次出现时的冲击。他对采用情况的判断同样重要：专业人士会拒绝抽象的“Skynet取代人类”叙事，但“当人们看见这些工具并真正用起来，他们就会想要它”。

精读

1. 86%的盲测让 GPT-3 看起来像一家公司

• Weinberg原本没有创业计划，直到未来的联合创始人 Gabe 向他展示 GPT-3。他“非常惊讶竟然没人讨论 GPT-3”，而自己的法律工作立刻提供了一个测试场景：这个模型能否处理高价值的专业任务。

• 在 r/legaladvice 上——Weinberg开玩笑说，那里几乎每个回答都是“所以我该起诉谁？”——他们收集了约100个房东—租客问题，并在思维链尚未被广泛讨论时，开发出分步骤提示词。3名房东—租客律师在完全不知道 AI 的情况下，判断每个答案是否合乎伦理、是否足够好到可以原封不动发出；其中86个通过。

• 一封附上测试结果的冷邮件，促使 OpenAI 总法律顾问回复：“我完全没想到这些模型在法律领域这么强。”几周后，双方召开了高管会议。真正留下来的信念来自持续试错：朋友一次失败后就停手，而 Weinberg 会“不断锤炼，直到它奏效”，包括花24小时测试 GPT-4 能做而 GPT-3 做不到的所有事情。

2. Harvey扩展工作流，再收束界面

• Harvey有意设定的宏大使命，是成为法律和专业服务领域的 AI 平台。Weinberg 的前提非常明确：如果一个人无法想象如何把 AI 应用于某个行业，并改造整个行业，“那我认为你的野心还不够大”。

• 限制在于，模型无法一次性完成最复杂的任务。因此 Harvey 构建的是一个“不断扩展、又不断收束”的平台：底层不断增加专业功能和代理式工作流，最终组合成简单体验，而不是一个“触手怪一样的平台”。

• 内部的可复用层由约30—50个“AI模式”组成。比如，一个强大的案例法研究系统，可以成为简易判决动议的一部分，也可以服务于数十亿种诉讼场景；一个团队负责开发模式，其他团队则把它落地到不同产品中。

• 当被问及最让他兴奋的端到端任务时，Weinberg选择了提交一份 S-4，因为它同时涉及外部数据、内部数据以及“数百万个步骤”。在他更广义的专业工作模型中，这些输入还要与通用流程知识和客户特定的业务惯例结合起来——比如某家私募股权公司如何处理附函合规，或它认定某项条款的市场标准是什么。

3. 可审计输出和顶级设计伙伴带来信任

• 对于通用生产力工具，Weinberg接受较低的最低可用质量，因为律所本来就通过层级审阅运作。Harvey 应该像资深律师审阅初级律师工作那样展示过程：解释为什么采取某个动作，呈现使用过的信息，并把引用链接到原文中的准确句子——“展示你的工作”。Guo 对此的概括是：让核验成本足够低，因为部分正确的工作仍然有帮助。

• 专业工作流的质量门槛更高，因为它的目标是端到端产出最终结果。但范围越窄，这一标准就越容易达到：每个步骤都可以单独评估，再对完整流程进行递归测试。

• Harvey认为，大多数通用基准“对我们完全没用”。领域专家负责教模型哪些步骤重要，明确从业者需要什么输出，并完成最终评估；评估者不能太初级，因为正如 Weinberg 所说，“如果他们级别太低却能完成评估，那他们就已经是高级人员了。”

• Guo质疑 Harvey 违背软件行业惯例：为什么先从 A&O Sherman、PwC 这类保守机构入手，而不是更容易拿下的中端市场客户？为了说明 A&O Sherman 的历史地位，Weinberg提到它已有近100年历史，并因他认为是为爱德华七世退位提供法律建议而闻名。他的回答是，行业转型需要合作关系和机构信任。Harvey曾考虑自助式和产品驱动增长，但最终认为公司迟早需要最难搞定的买家提供信誉；于是与参与该轮融资的 Lexis 合作，把后者的行业声誉、信任和产品与 Harvey 的 AI 结合起来。

4. 编排把膨胀的工作流重新变回一封邮件

• Guo提出反驳：企业软件历来会不断积累复杂性，直到培训成本让更简单的市场无法触及。她认为，AI 可能改变这个等式，因为模型让界面构建和持续简化变得更便宜；Weinberg同意，编排能力正是其中的关键。

• Harvey可以分别构建系统，从股份购买协议中提取陈述与保证、总结这些内容，并识别交割条件。当用户上传 SPA 时，编排层能够识别文件类型，并询问用户是否要执行7项相关操作，把底层碎片化的系统隐藏起来。

• Weinberg希望最终实现的界面极其朴素：“专业服务的 UI 就是一封邮件。”用户不应该需要在1万条工作流中搜索——他认为现有商业软件正是如此，功能不断膨胀，系统变得难学又难用。

• Guo给出了商业数据：超过250家客户、5000万美元ARR。Weinberg说，最害怕自动化的是那些从未使用过产品的人；不过在前一年早些时候，Harvey 仍同时存在高频用户，以及被卡住、不知如何使用的客户。随着公司加入追问功能、业务领域画像，并押注模型改进，使用情况在6到7个月内完成了“180度大转弯”。

5. AI先压缩学徒期，再取代律师

• 初级律师往往在学习与真实实践脱节的材料后进入顶级律所，随后花数年审阅尽调文件或数据室文件。战略性工作可能要到职业生涯第10年才出现——“如果你足够幸运，也要5年”。Weinberg预计，AI会压缩这段时间，让初级律师更早接触客户，并参与更高层次的判断。

• 他的区分是：“不是工作被取代，而是任务被取代。”法律工作过于混乱，不能简单地用全部法律数据训练模型，然后宣布问题已经解决；具体的重复任务会消失，但律师仍将作为协作者存在。

• 对于希望在5年或10年后成为明星律师的人，Weinberg的建议与创办 Harvey 之前几乎没有变化：最大化亲自处理客户请求、判断什么才真正对客户最有利的机会。一件规模较小的事务，可能比一宗价值1000亿美元、但初级律师没有实际责任的大型并购更能提供这种训练。

• 未来的经济结构可能是混合型。可以自动化、但仍需律师审核的任务会转向固定费用；高层次建议则继续按小时收费，而且可能更贵：一名药品并购专家也许应该收取初级律师10倍的费率，而不是3倍，尽管 Weinberg 说他并不确定。律所还可以把专业能力编码进 Harvey，再把软件卖给客户，将原本用于争取 LBO 或 M&A 委托的折价或亏损业务，转化为更高利润率的产品。

6. 更强推理把边界推向相邻专业

• 推理模型会解锁 Harvey 已经拆解的工作流中的下一个子问题。一个反垄断系统可能先整合收购方和目标公司的财务数据，判断在哪些国家需要申报；推理能力提升后，它可以进一步准备申报文件本身。Harvey持续在边界上构建产品，而每次模型升级都会把边界再向外推。

• 推理成本下降也是直接顺风，因为 Harvey“目前并不总是在优化成本”，而是在优化质量。法律随后成为税务、审计和交易业务的“矛尖”：法律和税务尽调都在跨文件集合应用复杂规则，因此系统可以适配迁移，而不必从零重建。

7. Harvey按执行力招聘，创始人则学习放手

• 工程师可能并不了解私有化交易或税务尽调，但 Weinberg更看重对领域复杂性的尊重和执行力，而不是一份完美履历。每6个月一切都在变化，因此最有胜算的候选人应当聪明、渴望胜出、果断，愿意交付、承认失败、持续迭代，并跟踪每一家主要模型提供商。

• 对潜在管理者而言，最强的信号是投入和主人翁意识：对问题着迷或拒绝找借口，愿意说清楚哪里出了错，并追问还能改进什么，而不是寻求表扬。Weinberg认为，自我反思能力加上持续改进的意愿，尤其具有预测力。

• Weinberg认为自己最明确的创始人错误，是太晚开始“放大自己”。他仍然相信，创始人应该先亲自做过每个岗位，再开始招聘——他许多错误招聘都源于不理解岗位本身——但如果创始人事事亲自参与每个客户和产品决策，公司就无法规模化。前一年年初，Harvey大约只有40人，背景共享和判断授权已经不可避免。

• 文化上的要求来自 Kobe Bryant 的名言：“工作还没完成。”Weinberg认为，AI带来了一个异常压缩的时代窗口，极致投入可能产生持久影响；员工必须理解或相信这一前提，在无需提醒的情况下维持标准，并接受 Guo 的对应表述：“这一次我不能缺席。”

• 面对技术领域的冒牌者综合征，Weinberg的答案是沉浸，而不是凭证。向仰慕的人零散提问被高估了，因为他们掌握的只是创始人语境的一小部分；长期与卓越的从业者相处却被低估了，因为他们的直觉会逐渐成为你的直觉。真正奏效的产品押注——比如 Harvey 使用量的反转——随后会提供务实证据，但不会消除不确定性。

8. 下一次 ChatGPT时刻将发生在某个专业领域内部

• Weinberg衡量应用价值的标准是：“每个 token 有多贵？”一份50页并购协议中的每个片段都可能需要高昂成本才能产出，这让法律工作成为应用层价值的肥沃土壤。创始人不应因为技术几乎尚未触及某个行业，或因为自己缺乏专业知识，就直接排除这个行业；反复与从业者交流，才能发现工作究竟如何运转。

• Guo把实地观察与创始人“穿着内衣在家里构思点子”作了对比。Weinberg建议人们走出硅谷，也走出自己的即时社交网络，尽管他仍坚持科技公司应该设在旧金山。重要行业中存在大量工作流，而大多数科技从业者根本从未见过它们。

• 他近期的预测是：编程、医疗、研究及其他专业领域将出现复杂工作的自动完成能力，并由垂直领域专家率先感受到一次新的 ChatGPT 式冲击。当 AI 被描述成“Skynet 正在取代你的工作”时，保守的专业人士可能会本能排斥；但一旦能力被塑造成有用的具体任务，许多人会主动想要它：技术可以清除长期积累在专业之上的“垃圾”，同时保留这个职业的内在精神。