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美国每年有数百万起人身伤害案件得到解决，因为很少有人进入审判阶段——但绝大多数都处于保密状态。 这让律师猜测他们应该提出什么作为和解价格，通常会导致受害者得到的补偿不足。
这就是 Rami Karabibar 推出 EvenUp 的原因，这是一家利用 AI 生成法律文件来评估伤害案件的初创公司。 该平台针对法律领域的客户，试图将包括医疗记录、警方报告和账单在内的原始案件档案转化为提出赔偿建议的信件。
“我们的使命是在人身伤害案件中创造公平的竞争环境，”曾在私募股权、风险投资和风险投资支持的初创公司工作过的卡拉比巴尔说。
Karabibar 与两度创业的 Ray Mieszaniec 共同创立了 EvenUp，Ray Mieszaniec 的父亲在一次警察追捕中被一辆汽车撞到后永久残疾。 Mieszaniec 的家人只得到了此类事故平均赔付额的 10%——部分原因是他们的律师不知道合适的赔偿金额是多少，
EvenUp 旨在解决所有类别的人身伤害案件，包括机动车事故、警察暴行、虐待儿童甚至自然灾害。 为此，Karabibar、Mieszaniec 和 EvenUp 的第三位联合创始人 Saam Mashhad（前诉讼律师）建立了一个私人和解数据库——包括数十万份医疗记录——并训练了一个人工智能，以根据以下细节估算公平赔偿每个案例。
EvenUp 的平台从文件中提取相关信息，并将它们组织成模板化的“需求包”，其中陈述了人身伤害索赔的法律和事实依据，并包括要求赔偿的内容。 EvenUp 旨在成为律师、律师助理和律师事务所的自助服务解决方案，将原始记录的笔记和副本汇总到“针对伤害法进行了优化”的医学文摘中。
“我们看到的文件和案例越多，我们准备需求包的能力就越好，我们在增加案例结果和降低成本方面就越好，”Karabibar 说。 “与其他 AI 助手相比，EvenUp 在法律工作流程中的准确性更高，从从原始文档中提取数据，到评估案件的价值，再到生成将所有这些整合在一起的最终需求包。”
正如 Karabibar 所暗示的那样，EvenUp 并不是唯一一家将 AI 应用于繁琐且单调的法律文件起草工作的初创公司。 几年前出现的 Lawyaw 正在构建软件来自动化定制 NDA 和遗嘱等标准文件的过程。 在其他地方，Atrium 的软件将法律文书工作数字化，并在此基础上构建应用程序，以加快筹款、商业合同、股权分配和就业问题。
但 EvenUp 声称它是第一个解决人身伤害问题的公司之一——一个不一定受到高度重视的法律实践领域。 所谓的“和解工厂”收取总赔偿金的 33% 至 40%，解决了大量案件，但不一定专注于最大化每项索赔的价值。
Mieszaniec 暗示 EvenUp 可以通过规范人工智能辅助人身伤害诉讼的做法来改变这一点。
“通过利用技术的潜力，我们可以创造一个未来，在这个未来，正义的追求不会受到财务压力或你所拥有的代表的损害，”Mieszaniec 通过电子邮件说。 “现在是采用创新解决方案的时候了，这些解决方案可以简化索赔流程，赋予个人权力，使流程人性化，并确保没有人会得到他们应得的一小部分。 这就是我们建立 EvenUp 的原因：为人身伤害受害者提供公平的竞争环境。”
EvenUp 似乎赢得了投资者的支持，他们最近以 3.25 亿美元的估值认购了该公司 5050 万美元（据知情人士透露）。 Bessemer Venture Partners 在 Bain Capital Ventures、Behance 创始人 Scott Belsky 和法律技术公司 Clio 的参与下领投了最新一轮 B 轮融资，使 EvenUp 的融资总额达到 6500 万美元。
但这项技术能否兑现其承诺——并解决悬而未决的法律和伦理问题？
对于任何人工智能技术，偏见都是一个主要问题。 在有偏见的数据上训练的算法可以放大这些偏见，使现有的不平等和不公正现象长期存在。 例如，2016 年 ProPublica 的一项分析发现，一种广泛使用的算法将黑人被告错误分类为具有高累犯风险的可能性是白人被告的两倍。 可以想象，EvenUp 的 AI 会因数据集不平衡而人为推荐高额或低额的人身伤害赔偿。
那隐私呢？ EvenUp 没有透露它从哪里获取用于训练其 AI 的医疗和人身伤害文件——也没有透露它是否采取措施通知这些记录的原始所有者。
这再次假设该技术甚至可以像宣传的那样工作。 如果说生成式 AI 的繁荣有任何重要的收获，那就是即使是当今最好的 AI 算法也远非完美。 （请参阅：微软的 Bing 聊天机器人散布疫苗错误信息，并从阿道夫希特勒的角度撰写了一篇充满仇恨的文章。）
如果 EvenUp 的客户也有这些顾虑，从他们急于采用该平台来看并不明显。 Karabibar 声称，EvenUp 的客户中有“顶级出庭律师”和“美国最大的人身伤害律师事务所”，而且它“接近盈利”。
毫无疑问，有些人正在追逐减少申请费用同时最大化回报的机会。 卡拉比巴尔并不否认这一点。
“伤害律师是基于应急的，他们按案件价值的固定百分比。 案件结果的任何增加都会直接影响他们的收入，同时也会增加客户收到的金额，”他说。
但 Karabibar 也提出了这个案例——在我看来相当乐观——归档过程的自动化可以鼓励诉讼人“更多地关注他们工作中人性化的一面”。 他的 也小心 到 建议 EvenUp 不会完全取代律师。 但是，从字里行间可以看出，如果技术被大规模采用，一些律师助理（其中大多数人以合同形式工作）可能会发现自己失业。
“他们能够通过法律程序支持伤害受害者，并倡导他们的客户应得的公平结果，”他说。
我们会看看情况是否如此。 无论如何，EvenUp 都有远大的抱负，计划涵盖针对每个公司、司法管辖区和案件类型定制的诉讼前和诉讼阶段的文件生成。 Karabibar 认为，EvenUp 最终将能够处理人身伤害法工作流程中 70% 的关键文件。
“尽管经济动荡，我们仍处于继续增长的有利位置，我们相信随着时间的推移，我们的产品只会变得更加重要，”Karabibar 说。 “鉴于生成人工智能的出现，法律起草发生了根本性的变化。 法律专业人士需要迅速适应这种变化，否则就会被更多精通技术的竞争对手淘汰出局。”
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