هوش مصنوعی حقوقی شاید جذاب‌ترین حوزه در دره سیلیکون به نظر نرسد، اما وینستون وینبرگ، مدیرعامل هاروی، توجه تقریباً تمام سرمایه‌گذاران سطح بالای دره را به خود جلب کرده است. لیست سرمایه‌گذاران این شرکت شبیه به یک "چه کسی چه کسی" در دنیای سرمایه‌گذاری خطرپذیر است: صندوق استارتاپی OpenAI (اولین سرمایه‌گذار نهادی آن)، Sequoia Capital، Kleiner Perkins، الیاد گیل، Google Ventures، Coatue، و اخیراً آندرسن هورویتز.

ارزش‌گذاری این شرکت مستقر در سانفرانسیسکو از ۳ میلیارد دلار در فوریه ۲۰۲۵ به ۵ میلیارد دلار در ژوئن و سپس به ۸ میلیارد دلار در اواخر اکتبر جهش کرده است – افزایشی که هم نشان‌دهنده قیمت‌های نجومی شرکت‌های هوش مصنوعی و هم توانایی هاروی در جلب نظر شرکت‌های حقوقی بزرگ و دپارتمان‌های حقوقی شرکتی است.

در واقع، این استارتاپ اکنون ادعا می‌کند ۷۰۰ مشتری در ۶۳ کشور دارد، از جمله اکثریت ۱۰ شرکت حقوقی برتر آمریکا. همچنین اعلام کرده که تا ماه اوت از مرز ۱۰۰ میلیون دلار درآمد سالانه تکرارشونده (ARR) عبور کرده است.

تک‌کرانچ در پادکست StrictlyVC Download این هفته با وینبرگ صحبت کرد تا درباره مسیر پر فراز و نشیبی که او و هم‌بنیان‌گذار گِیب پِرِیر تاکنون طی کرده‌اند، بپرسد. در این گفتگو، او توضیح داد که چطور یک ایمیل سرد که چند تابستان پیش برای سم آلتمن ارسال شد، همه چیز را تغییر داد؛ چرا معتقد است وکلا از هوش مصنوعی سود خواهند برد نه ضرر؛ و چطور هاروی با چالش فنی پیچیده ساخت یک پلتفرم واقعاً چندکاربره که دیوارهای اخلاقی و مجوزهای داده را در ده‌ها کشور مدیریت می‌کند، روبرو است.

این مصاحبه برای اختصار، کمی ویرایش شده است. برای شنیدن کامل، پادکست را بررسی کنید.

شما کار خود را به عنوان یک وکیل تازه‌کار 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 GPT-3 را به من نشان می‌داد و در ابتدا، قسم می‌خورم، کاربرد اصلی من از آن اجرای یک بازی Dungeons and Dragons با دوستانم در لس‌آنجلس بود. سپس من به پرونده‌ای مربوط به موجر و مستأجر در O’Melveny ارجاع داده شدم و من هیچ چیز درباره قانون موجر و مستأجر نمی‌دانستم. شروع کردم به استفاده از GPT-3 برای کار روی آن.

من و هم‌بنیان‌گذارم، گِیب، متوجه شدیم که می‌توانیم از "زنجیره تفکر" (chain-of-thought prompting) قبل از اینکه واقعاً رایج شود، استفاده کنیم. ما یک زنجیره تفکر بسیار طولانی بر اساس قوانین موجر و مستأجر کالیفرنیا ایجاد کردیم. ۱۰۰ سوال را از r/legaladvice [در رددیت] برداشتیم و آن پرامپت را روی آن‌ها اجرا کردیم، سپس جفت‌های سوال و جواب را به سه وکیل موجر و مستأجر دادیم بدون اینکه چیزی درباره هوش مصنوعی بگوییم.

فقط گفتیم: "یک مشتری بالقوه این سوال را پرسیده، این هم پاسخ – آیا ویرایشی انجام می‌دهید یا همین‌طور ارسال می‌کنید؟" در ۸۶ مورد از ۱۰۰ نمونه، دو یا سه وکیل گفتند که آن را بدون هیچ ویرایشی ارسال می‌کنند. آن لحظه بود که ما گفتیم، وای، کل این صنعت می‌تواند توسط این فناوری متحول شود.

بعد چه اتفاقی افتاد؟

ما به سم آلتمن و جیسون کوان، که مشاور حقوقی OpenAI بود، ایمیل سرد زدیم. فکر کردیم باید به یک وکیل ایمیل بزنیم چون در غیر این صورت فرد نمی‌دانست که خروجی‌ها درست هستند یا نه. صبح روز ۴ جولای ساعت ۱۰ صبح – من این را به خاطر دارم چون ۴ جولای 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 استارتاپی OpenAI است [آن‌ها دومین سرمایه‌گذار بزرگ هاروی هستند]. OpenAI ما را به سرمایه‌گذاران فرشته خود در آن زمان، سارا گُو و الیاد گیل، معرفی کرد و سپس بقیه کارها را خودمان انجام دادیم. من در واقع هیچ دوستی نداشتم که در حوزه فناوری کار کند. من در سانفرانسیسکو بزرگ نشده بودم. نمی‌دانستم سرمایه‌گذاران خطرپذیر برتر چه کسانی هستند. نمی‌فهمیدم چطور باید سرمایه جمع کرد. همه این‌ها برای من کاملاً جدید بود.

برای کسی که با صحنه سرمایه‌گذاری خطرپذیر آشنا نبود، شما پول زیادی جمع کرده‌اید. چه چیزی به شما امکان داد اینقدر پول جمع کنید؟

ممکن است چیزی بگویم که جامعه سرمایه‌گذاری خطرپذیر دوست نداشته باشد، اما عمیقاً معتقدم بهترین راه برای جمع‌آوری پول این است که مطمئن شوید شرکت شما فوق‌العاده خوب عمل می‌کند. فکر می‌کنم توصیه‌های زیادی در مورد شبکه‌سازی وجود دارد، اما برای من، مهم‌ترین چیز این است که تقریباً تمام وقت خود را صرف کسب و کارتان کنید و سپس سرمایه‌گذارانی را پیدا کنید که می‌خواهند این کار را با شما انجام دهند.

شما نیاز دارید چند شریک پیدا کنید که فکر می‌کنید می‌توانند در درازمدت با شما همراه باشند. بنابراین، ۹۹٪ وقت خود را صرف خوب پیش رفتن کسب و کار کنید، و سپس زمانی را صرف یافتن چند نفر کنید که واقعاً فکر می‌کنید می‌توانید با آن‌ها شریک شوید و آن‌ها در درازمدت در کنار شما خواهند بود.

شما در ماه اوت 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 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 بسته محاسباتی – حداقل آستانه – در هر یک از آن کشورها خریداری می‌کردید، حتی اگر هنوز مشتری کافی برای پوشش آن هزینه نداشتید.

آلمان و استرالیا قوانین پردازش داده فوق‌العاده سختگیرانه‌ای دارند. شما نمی‌توانید داده‌های مالی را خارج از آن کشورها ارسال کنید. ما نمونه‌های Azure یا AWS را در هر یک از آن کشورها راه‌اندازی کردیم، اما فقط از آن‌ها برای جذب سه یا چهار مشتری بزرگ استفاده می‌کردیم. حاشیه سود ما بر اساس توکن بسیار خوب به نظر می‌رسد، اما بدتر است زیرا مجبوریم هزینه زیادی برای محاسبات اولیه در بسیاری از حوزه‌های قضایی صرف کنیم. این مشکل به مرور زمان حل خواهد شد.

درباره فرآیند فروش خود بگویید. چطور در سطح جهانی گسترش می‌یابید؟

در ابتدای سال جاری، حدود ۴٪ از درآمد ما از شرکت‌های بزرگ و ۹۶٪ از شرکت‌های حقوقی بود. در حال حاضر، ۳۳٪ از درآمد ما از شرکت‌های بزرگ است و حدس من این است که تا پایان سال، این رقم به ۴۰٪ نزدیک‌تر خواهد شد.
در ابتدا، ما لایحه‌های عمومی دعاوی را از Pacer می‌گرفتیم، شریکی که آن را نوشته بود پیدا می‌کردیم، او را وارد هاروی می‌کردیم و به او نشان می‌دادیم که چطور می‌تواند علیه لایحه خودش استدلال کند. این توجه زیادی را به خود جلب کرد چون به کاری که او تازه انجام داده بود مربوط می‌شد.

اما نکته جالب این بود که پس از پذیرش در شرکت‌های حقوقی، خود آن شرکت‌های حقوقی به ما کمک می‌کردند تا به شرکت‌های بزرگ بفروشیم. شرکتی مانند Latham، هاروی را به مشتریان معرفی می‌کرد و می‌گفت: "هی، آیا می‌دانستید که چطور می‌توانیم از هوش مصنوعی برای انجام فلان کار استفاده کنیم؟" بنابراین اتفاقی که افتاد این بود که شرکت‌های حقوقی در واقع به ما کمک می‌کردند تا به شرکت‌های بزرگ بفروشیم چون می‌خواهند در سیستم همکاری کنند.

شما این را "چندنفره" (multiplayer) می‌نامید. می‌توانید در مورد این موضوع به عنوان یک حوزه تمرکز رو به رشد توضیح دهید؟

این یک مشکل بزرگ است. شما اعلامیه‌هایی از OpenAI و مایکروسافت درباره رشته‌های مشترک و حافظه شرکتی دیده‌اید. این کار سختی است – شما باید مجوزها را درست تنظیم کنید تا عامل‌ها بتوانند به سیستم‌های درست دسترسی داشته باشند. اما شما فقط برای یک نهاد در هر زمان آن را حل می‌کنید.

مشکل ثانویه ما این است: چطور می‌توانید این را برای یک شرکت به علاوه تمام شرکت‌های حقوقی آن حل کنید؟ شما باید مجوزهای داخلی و خارجی را درست تنظیم کنید. مفهومی در حقوق به نام "دیوارهای اخلاقی" (ethical walls) وجود دارد. به یک شرکت حقوقی در دره فکر کنید که با ۲۰ شرکت سرمایه‌گذاری خطرپذیر کار می‌کند. اگر روی معامله‌ای برای Sequoia کار می‌کنید، اما روی معامله دیگری برای Kleiner Perkins هم کار می‌کنید، چه اتفاقی می‌افتد اگر به طور تصادفی تمام داده‌های معامله Sequoia را به Kleiner Perkins بدهید؟ یک مشکل بزرگ و نجومی. ما باید مجوزهای داخلی و خارجی را حل کنیم تا عامل‌ها بتوانند به درستی کار کنند، و اگر اشتباه کنید، تأثیرات فاجعه‌باری بر صنعت خواهید داشت.

آیا این را حل کرده‌اید؟

قطعاً در حال انجام است. ما ابتدا تمام امنیت و مجوزها را انجام می‌دهیم. اولین نسخه در مقیاس بزرگ احتمالاً در دسامبر آماده خواهد شد. نکته خوب این است که چون درصد بالایی از پایگاه مشتریان ما در حال حاضر شرکت‌های بزرگ هستند که از هاروی استفاده می‌کنند، مشکل امنیتی بسیار آسان‌تر است زیرا آن‌ها قبلاً بررسی امنیتی را گذرانده‌اند.

وکلا امروز عمدتاً چطور از هاروی استفاده می‌کنند؟

اولین مورد، پیش‌نویس‌نویسی است. دومین مورد، تحقیق – این در حال ظهور است چون ما اخیراً با LexisNexis همکاری کرده‌ایم. و سومین مورد، تجزیه و تحلیل است. منظورم از تجزیه و تحلیل، اجرای ۱۰ سوال بر روی ۱۰۰,۰۰۰ سند است، مانند کاری که در بررسی دقیق (diligence) یا کشف (discovery) انجام می‌دهید.

در ابتدا، ما موارد استفاده تراکنشی بیشتری داشتیم – ادغام و تملک (M&A) و تشکیل صندوق. آن‌ها هنوز هم بسیار محبوب هستند و ما ماژول‌های مخصوص این امور را می‌سازیم. حوزه‌ای که سریع‌تر در حال رشد است، دعاوی حقوقی است، و دلیل بسیاری از آن این است که شما قبل از اینکه بتوانید آن را انجام دهید، به داده‌ها نیاز داشتید.

برخی منتقدان گفته‌اند هاروی فقط یک پوسته برای ChatGPT است. چطور پاسخ می‌دهید؟

بزرگترین مزیت ما در طول زمان دو چیز است. اول، ما حجم عظیمی از داده‌های گردش کار را جمع‌آوری می‌کنیم – کاربردهای اصلی که این مدل‌ها واقعاً می‌توانند انجام دهند چیست؟ ارزیابی به یک مانع دفاعی (moat) بسیار قوی تبدیل می‌شود، چون چطور کیفیت یک توافقنامه ادغام را ارزیابی می‌کنید؟ این کار بسیار دشوار می‌شود. شما باید چارچوب‌های ارزیابی و سیستم‌های عاملی (agentic systems) را راه‌اندازی کنید که بتوانند تمام مراحل مختلف را خودشان ارزیابی کنند.

دومین مانع دفاعی قوی این است که محصول ما به شدت چندنفره می‌شود. این صنعت دو طرف دارد – ارائه‌دهندگان خدمات حقوقی و مصرف‌کنندگان. شما باید پلتفرمی بسازید که بین این دو قرار گیرد. تاکنون، من رقیبی را ندیده‌ام که این کار را انجام دهد. ما رقبایی داریم که کاری را که ما برای شرکت‌های حقوقی انجام می‌دهیم، انجام می‌دهند، و رقبایی که کاری را که ما برای بخش داخلی شرکت‌ها انجام می‌دهیم، انجام می‌دهند، اما من کسی را ندیده‌ام که یک پلتفرم واقعاً چندنفره ساخته باشد.

در مورد انتقاد "پوسته ChatGPT"، برای سال‌های ۲۰۲۳ و ۲۰۲۴، بخش زیادی از قدرت محصول صادقانه مدل، به علاوه کارهای فرانت‌اند است که رابط کاربری و تجربه کاربری را آسان‌تر می‌کند. اما اگر سعی می‌کنید چیزی بسازید که در آن من ۱۰۰,۰۰۰ سند در این اتاق داده، ۵,۰۰۰ ایمیل درباره این ادغام و تملک، تمام این قوانین و مقررات مختلف دارم، و تنها چیزی که می‌خواهم یک سیستم است که بتوانم با دقت بالا سوالاتی را از تمام این قطعات ترکیبی بپرسم – این جام مقدس است. ما تمام قطعات را ساخته‌ایم، و آنچه در چند ماه گذشته در حال ساخت آن بوده‌ایم، کنار هم قرار دادن آن‌هاست.

مدل کسب و کار شما چیست؟

در حال حاضر عمدتاً مبتنی بر صندلی (seats) است، اما با پیچیده‌تر شدن گردش کار، به سمت قیمت‌گذاری مبتنی بر نتیجه (outcome-based pricing) حرکت می‌کنیم. شما می‌خواهید هر دو را انجام دهید. شما قیمت‌گذاری مبتنی بر نتیجه را برای کارهای بسیار کوچک می‌خواهید که می‌توانید تضمین کنید دقیقاً همان سطح دقت انسان را، یا بهتر، با سرعت بسیار بالا دارند. اما واقعیت این است که شما برای بسیاری از کارها به یک وکیل در حلقه نیاز خواهید داشت.

حداقل برای یکی دو سال آینده، این یک مجموعه بهره‌وری است که به صورت مبتنی بر صندلی و چندنفره بین شرکت‌های حقوقی و تیم‌های داخلی آن‌ها فروخته می‌شود. به تدریج، با بهتر شدن سیستم‌ها و دقیق‌تر شدن آن‌ها در برخی زمینه‌ها نسبت به انسان‌ها، گردش کارهای بیشتری مبتنی بر مصرف (consumption-based) خواهیم ساخت. اما اینطور نخواهد بود که یک ادغام و تملک کامل را خودکار کنید – این قطعات خاصی از بررسی دقیق خواهد بود که در آن می‌توانید عامل‌های افشاگری (disclosure agents) را برای انجام اولین مرحله خودکار کنید، سپس وکلا وارد شوند و بقیه کار را انجام دهند.

قبلاً به ما گفتید که نفوذ در حوزه حقوق بسیار کم است. چقدر کم؟

چه درصدی از وکلای روی زمین در حال حاضر از هاروی استفاده می‌کنند؟ درصد بسیار کمی است. ۸ یا ۹ میلیون وکیل در روی زمین وجود دارد. اما نکته جالب‌تر این است که ما در مراحل اولیه باورنکردنی از نظر پیچیدگی کارهایی که این سیستم‌ها می‌توانند انجام دهند، هستیم. آن‌ها بسیار مفید هستند و مردم بازده سرمایه فوق‌العاده‌ای دریافت می‌کنند، اما اگر به این فکر کنید که چه درصدی از کار حقوقی را این سیستم‌ها امروز می‌توانند انجام دهند در مقایسه با آنچه من فکر می‌کنم در پنج سال آینده می‌توانند انجام دهند، بسیار کمتر است.

به مورد استفاده فکر کنید، ارزش هر توکن چقدر است. هزینه‌های حقوقی یک ادغام می‌تواند به راحتی ده‌ها میلیون دلار باشد. اثری که پس از آن ادغام دارید، یک توافقنامه ادغام و یک SPA است – شاید در مجموع ۲۰۰ صفحه. ارزش هر توکن در آن سند که تولید آن ۲۰ یا ۳۰ میلیون دلار هزینه حقوقی داشته، چقدر است؟ این‌ها انواع موارد استفاده هستند که وقتی می‌گویم ما در نفوذ فوق‌العاده کمی هستیم، منظورم این است که ما به نقطه‌ای نرسیده‌ایم که بتوانید کاری شبیه به آن انجام دهید. و ارزش انجام دقیق آن فوق‌العاده بالاست.

چه اتفاقی برای وکلای جوان می‌افتد که دیگر آموزش کارآموزی را که در گذشته ممکن بود داشته باشند، دریافت نمی‌کنند؟

من به این موضوع شاید بیش از هر چیز دیگری در شرکت اهمیت می‌دهم چون خودم اخیراً وکیل جوان بودم. هدف شرکت‌های حقوقی در ۵ تا ۱۰ سال آینده این است: چقدر سریع می‌توانند بهترین شرکا را آموزش دهند؟

فکر می‌کنم در حال حاضر، این تا حدی هدف است، اما تا حدی هدف این است که ما انبوهی از همکاران را استخدام کنیم و آن‌ها را زیاد صورتحساب کنیم. چه به این دلیل که چیزها به قیمت‌گذاری مبتنی بر نتیجه تبدیل می‌شوند یا چون شرکا می‌توانند هزینه بیشتری دریافت کنند اگر سیستم‌های هوش مصنوعی نتوانند کاری را که آن‌ها انجام می‌دهند، انجام دهند، مهم‌ترین چیز از نظر مالی برای یک شرکت حقوقی این است که مطمئن شوید وکلایی را استخدام، آموزش و توسعه می‌دهید که در سریع‌ترین زمان ممکن به شریک تبدیل شوند.

اگر بتوانید ابزارهایی بسازید که بتوانند اولین مرحله یک ادغام و تملک را 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 نقطه‌ای یک ادغام هوش مصنوعی در هاروی انجام می‌دهید – سیستم به شما آموزش می‌دهد، بازخورد لحظه‌ای به شما می‌دهد. این یک سیستم آموزشی فوق‌العاده است. اگر بتوانید سیستم‌هایی بسازید که بتوانند بسیاری از وظایف را انجام دهند، دلیلی ندارد که نتوانید آن را به یکی از بهترین پلتفرم‌های آموزشی ممکن تبدیل کنید.

با جهش ارزش‌گذاری شما از ۳ میلیارد دلار به ۸ میلیارد دلار در کمتر از یک سال، برنامه‌های شما برای جمع‌آوری سرمایه در آینده چیست؟

ما در آینده نزدیک برنامه‌ای برای جمع‌آوری سرمایه در دورهای بزرگ نداریم. ما به این همه پول نیاز نداریم و مقدار زیادی پول نمی‌سوزانیم. دلیل اینکه امسال سرمایه‌گذاری زیادی انجام دادم این بود که مسیرهای تحقیقاتی وجود دارند که به محاسبات زیادی نیاز دارند، و ما می‌خواستیم خودمان را برای آن آماده کنیم. در مورد بازارهای عمومی، این قطعاً چیزی است که ما در بلندمدت به آن علاقه‌مندیم. نمی‌توانم هیچ جدول زمانی نزدیکی به شما بدهم، اما علاقه‌مندیم.