新智元报道
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编辑：KingHZ
【新智元导读】近日，Steve Sokolowski公布了首个由OpenAI o1 pro指导的诉讼，包含工作流、提示词、法庭模拟等诸多细节。由于九成净资产已被骗走，Steve已无力支付80万美元的相关起诉费用。他选择使用AI指导案件，成功打破法律的闭环，已做好法院开庭的准备，并表示对结果非常乐观。
「这个案例生动地诠释了AI平民化效应。」
九成资产被骗，起诉费用高达80万美元！且看受骗人如何利用AI绝地反击。
第一次由OpenAI o1 pro引导的诉讼，或许也是美国联邦法院系统中首次由AI引导的诉讼， 近日由Steve Sokolowski公布了其中的细节。
目前，诉讼已经开庭。
事件回顾
2022年，美国发生了多起投资诈骗案，其中Steve&Chirs Sokolowski兄弟俩被骗走了九成净资产， 需要80万美元保证金才能立案。
他们一生辛勤工作、生活节俭并做好了将来退休后的计划，但当时完全没有想到自己有机会能伸张正义。
原告花了几年时间联系各种律师和诉讼融资公司。诉讼融资公司可以垫付前期需要的费用，等胜诉后再收回垫付的资金并抽取一定比例的提成，但前提是纠纷必须先立案。Steve Sokolowski兄弟却无力支付律师费到法庭立案。
他们陷入了一个循环：诉讼融资公司希望得到一份起诉状，而律师们则希望得到费用来撰写起诉状。
要打破这个循环几乎是不可能的——甚至要让这些公司回电话都十分困难。
当Steve拨打匹兹堡律师事务所Leech Tishman的电话时，他们的电话突然打不通了。
随后，有位律师在大约两周后才回电。Steve再次拨打电话，却始终没有收到回复，不禁感叹：「这就是法律行业的运作方式。」
因此，法律系统中的一个主要弱点在于，当被告将你洗劫一空时，你根本负担不起费用起诉他们。如果被告拿走的钱少一些，你可能留下足够的资金聘请律师。从本质上来说，欺诈越大，越有可能逃脱惩罚：这无疑鼓励了被告普遍采取「一不做，二不休」的策略。
然而，最终Claude 3.5 Sonnet发布了，它终于能够评估法律（尽管在解释训练数据中的判例价值时， 仍然存在错误）。
接着，OpenAI的o1 pro改变了一切。OpenAI的o1 pro是一种通用人工智能（AGI）系统，Steve认为：「它比我接触过的任何律师都要聪明。」
o1工作流 ：找到相关证据
当OpenAI o1 pro发布时，Steve立即注册并将其与Gemini Experimental 1206进行了比较。然后，确定两者都适合推进诉讼工作，但o1在理解案例法和预测辩护方面明显更优越。
兄弟俩确定了完整的工作流：
1 另一原告Chris创建了一个证据数据库，翻阅了案件的档案，并编写了Python脚本，生成了数千行数据，包含Genesis破产案件中的全部条目，还包括来自其他针对Genesis和DCG诉讼的法庭记录条目。
2 然后，利用o1对最重要的文件进行了总结（忽略了诸如服务证明和出庭通知等条目）。
3 最终，得到了可以放入单一上下文窗口的摘要。模型可以在单一上下文窗口进行推理并定位到最相关的证据。o1认为，几乎第50至90段中的所有引述都是该案的有用证据，并且它总是逐字正确地引用它们。
Gemini工作流：持续评估
由于Gemini Experimental 1206版本可能没有「思考」或进行多轮思考，它在某些情况下比o1更容易发生幻觉。
然而，不知为何，虽然在各种工作成果中，Gemini评估用户工作的能力很有用， 但Gemini在方面显得更具争论性和更加消极。
使用Gemini的关键在于，它通常在开始时会非常消极。它评估了第一版的起诉状，认为该起诉状可能会被驳回。Gemini 1206（但不包括早期版本）在多次运行中非常一致，允许通过相同的提示词对同一结果进行持续的评估。
Steve将起诉状输入Gemini至少100次，并要求它给出反馈，它总会提供反馈，甚至包括「给你一个建议：这不像律师写的风格。」
AI模拟法庭
当起诉状接近完成时，兄弟俩在去年12月20日到30日进行了一系列模拟。
圣诞节这一天，OpenAI流量可能较少，他们充分利用这一机会，可以长时间地使用o1 pro。
虽然o1擅长起草文件，但o1 pro的推理能力才得以继续进行诉讼。
Steve采用的方法就是通过AI模拟法庭审判流程。
一开始，Steve通过将起诉状直接粘贴到o1 pro中，并要求它评估驳回的辩护意见来进行模拟。但后来，Steve偶然间发现了一个新的思路：如果让o1 pro首先生成驳回动议，它的准确度会更高。
因此，提示词是这样的：「你是一个经验丰富的辩护律师，这对我的事业至关重要。考虑所有可能的驳回理由，无论其强弱。然后，写出你能想到的最全面的驳回动议，代表被告 [在此插入每个被告的名字，重复 3 次]。输出你完整的驳回动议，提交到法庭并供法官审理。」
接下来，在动议生成后，提示词是：「你是一个联邦法官。评估这份起诉状和辩方的驳回动议。输出一个全面的裁决，说明你是否允许此案继续进入证据交换阶段。确保决定的每一部分都能得到解释。」
Steve模拟了多次，最后「法官」在10次模拟中一次也没有拒绝动议。
使用Gemini时，「法官」基于最终的起诉状10次模拟中拒绝了2次动议，但其推理显示它误解了事实。
虽然边际收益已经开始递减，但Steve不能确定这些驳回是由于Gemini较弱的推理能力（毕竟事实如此），还是因为忘记加入自以为众所周知的关键事实信息。而后者可能导致人类法官也误解起诉状。
预测胜率
他们还利用o1 pro进行概率分析，评估其可能采取的不同立场——从可能提出的主张到诉讼策略。
他们让o1 pro给出不同立场下的胜诉几率，特别是揭露特定事实时。他们利用Claude 3.5 Sonnet和Gemini 1206交叉检查了这些胜诉几率。
因为生活与此案息息相关，他们继续通过多个模型进行交叉验证。但他们已经意识到o1 pro的准确度非常高，以至于如果有必要，它可以成为唯一依赖的分析工具。
o1 pro可以通过利用被告自己的立场（因为他们涉及了大量诉讼），来预测他们在此案中的辩词。这对两兄弟帮助非常大。
他们还能够创建一个数据库，以便被告在提交动议时，迅速判断是否与过去三年的法庭文件相互矛盾。
