Harvey

101 · Harvey 把 AI 做進法律業

49:36YouTube 上架 2025-02-14Winston Weinberg（Harvey CEO）

No Priors Ep. 101 | With Harvey CEO and Co-Founder Winston Weinberg

Winston Weinberg 談 Harvey 從法律切入的 AI 平台：先找最難的客戶、請資深律師做評估，以及任務被取代不等於工作消失。

101 講了什麼

• 從一個 Reddit 實驗起步Winston 和 Gabe 拿約 100 題房東房客問題，用 chain of thought prompt 產生答案，交給三位房東房客律師判斷能不能原封不動寄給客戶，86 / 100 的答案過關。結果寄給 OpenAI 的 general counsel，幾週後見到 OpenAI 的高階主管。
• 平台一邊展開、一邊收斂Winston 要做的是法律與專業服務的 AI 平台。先做出許多只負責一部分任務的功能或 agentic workflow，再組合起來，讓介面維持簡單，不變成「tentacle monster」。
• 兩種產品，品質門檻不同賣給大量使用者的 productivity 工具，重點是「show your work」並附上出處，方便資淺到資深一層層審；專門化的 workflow 要從頭到尾產出成品，門檻高，但範圍小、評估也容易。
• 評估要靠資深律師Winston 說多數 benchmark 對 Harvey 沒用，要請夠資深的律師來評估，領域專家也當 design partner 參與產品設計。
• 先找最難的客戶Winston 認為要改造一個產業，就得和那個產業合作。Harvey 曾考慮自助式、PLG，最後的結論是無論如何都得先取得業界信任，所以先找最難的那批。
• 任務會被取代，工作不會Winston 預期例行工作轉為固定收費、高階顧問仍算時薪，事務所也開始把自己的專長做成 Harvey 裡的專屬系統。談到創辦人的功課，Winston 說最大的錯是太晚學會「scale yourself」。

從哪一段開始看20 段

1. 00:03開場與靈感Sarah 介紹 Harvey 已募資超過 $500 million。Winston 說 GPT-3 出來時沒人在談，和 Gabe 拿 r/legal advice 的房東房客題做實驗，86 / 100 通過，再把結果寄給 OpenAI。
2. 03:15平台定位目標是法律與專業服務的 AI 平台。要不斷展開又不斷收斂：先做各自負責一部分的功能與 agentic workflow，再組合成簡單的介面。
3. 05:04為什麼相信能力會進步Winston 拿到 GPT-4 後花 24 小時把 GPT-3 做不到的事全試一遍；見過朋友試一次不完美就放棄。再談 productivity 工具與端到端 workflow 兩條線，以跨 72 個國家的反壟斷申報為例。
4. 08:01AI patterns 與領域專家公司把要做的東西整理成一批 AI patterns，一組團隊做、另一組負責套到整個平台。律師同事當 design partner，也負責 eval。
5. 10:06今年想做的 S-4Winston 最想做到的端到端任務是申報 S-4，因為它結合外部資料、內部資料和大量步驟。
6. 11:38兩種品質門檻賣 seats 的工具重在 show your work 與行內引用；專門化系統要整份產出，門檻高但範圍小，可以逐步評估。
7. 14:01先找最難的客戶與歷史悠久的大型事務所當 design partner，也和 LexisNexis 這類資料提供者合作。自助式、PLG 想過，最後認定要先取得業界信任。
8. 16:51把介面收回去以 SPA 為例：各項分析分開做，使用者上傳後再由 Harvey 問要做哪幾項。Winston 說專業服務的介面本質上就是 email。
9. 18:24使用者的反應用過之後，律師對自動化的恐懼降低，也看見仍需要律師參與。資淺律師能更早做策略性的工作，Winston 把這稱為任務被取代，而不是工作被取代。
10. 21:27給想當律師的建議最重要的是處理客戶需求的能力，所以要盡早累積實戰經驗，哪怕不是最有名的案子。
11. 22:30事務所的結構時薪不會消失：可自動化的任務轉為固定收費，高階顧問仍算時薪。已有事務所與 Harvey 合作，把自己的做法做成專屬系統再賣給客戶。
12. 25:21推理模型與成本把問題拆成子問題，推理模型讓反壟斷申報這類下一步做得動；目前優先追求品質而非成本，價格下降讓更多使用者受惠。
13. 26:53擴到稅務等領域法律是 tip of the spear。稅務 diligence 和法律 diligence 要解的問題很像，都是把一套規則套到文件上，做好的東西可以平行移植再微調。
14. 28:08招人看 agency工程師多半沒有法律背景，需要做 context sharing；Winston 重視的是聰明、有衝勁、敢決定出貨，勝過資歷。
15. 31:17創辦人犯的錯最大的錯是不知道何時 scale yourself。Winston 主張每個職位先親自做一陣子再招人，但公司不能靠凡事親力親為長大。
16. 33:45動力與 Kobe 的話動力來自這是最有趣的事，能快速把想法做出來。公司內常講 Kobe Bryant 的「not finished」，要求每個人在這段壓縮的時間裡全力以赴。
17. 37:29冒牌者症候群與直覺Winston 不是研究者，做法是找幾位信得過的人長時間相處，直覺就會慢慢被吸收；再以去年初客戶卡住、半年後翻轉為例，說明押注模型進步的信心怎麼來。
18. 40:52給創業者的建議找每一部分產出都很貴的領域，和真正做這份工作的人相處，也要離開矽谷看不同產業。
19. 44:13提拔沒有管理經驗的人讓缺乏管理經驗的人帶團隊，進步出乎意料。看領導人的訊號是有沒有主人翁心態，例如主動來問自己哪裡該改。
20. 46:18今年最大的變化Winston 預期醫療、寫程式等領域出現專業化的任務完成，像是各自領域的 ChatGPT 時刻。Sarah 認為保守產業其實比想像中願意改變，關鍵是把能力切成對方要的形狀，Winston 也同意。

值得記的話5 句

• most benchmarks are completely useless for us對我們來說，多數 benchmark 完全沒用09:02

• you want to mimic exactly how a senior associate reviews the work of a junior associate要模仿資深 associate 審資淺 associate 工作的方式11:53

• it is not job displacement, is task displacement被取代的是任務，不是工作20:57

• I do think you should do every single role for a certain amount of time before you hire for it我認為每個職位都該先自己做一陣子，再去招人31:33

• spending time with people that are incredible at whatever they do is undervalued和各領域頂尖的人相處，這件事被低估了38:15

名詞與人物11 個

Harvey

Winston 共同創辦的公司，為法律、專業服務與 Fortune 500 做 domain specific AI。

Winston Weinberg

Harvey 共同創辦人兼 CEO，本集來賓。

Gabe

Winston 的共同創辦人，先拿 GPT-3 給 Winston 看。

r/legal advice

Reddit 上讓人問法律問題的版，Harvey 最初的實驗素材來源。

AI patterns

要整合進各處產品的一批共用能力，例如判例檢索系統。

design partner

與 Harvey 一起設計流程的律師與事務所，告訴模型該怎麼想、使用者要什麼輸出。

eval

評估模型輸出。Winston 說要請夠資深的律師，不能太資淺。

productivity 與 vertical workflow

前者賣給大量使用者、輸出門檻較低；後者從頭到尾產出成品、門檻高。

SPA

share purchase agreement，Winston 用來說明如何把分析拆開再收回單一介面。

S-4

Winston 舉的今年想做到的端到端申報任務。

billable hour

事務所的時薪制，Winston 預期例行任務改固定收費、高階顧問仍算時薪。

提到但沒有展開

• 判斷哪個領域適合做應用，Winston 的測試之一是看產出一份 50 頁文件裡每個部分有多貴。
• 事務所為了拿到 LBO、M&A 這類大案子，替 private equity 做很多打折甚至賠本的工作。Winston 認為把這類工作做成系統，事務所就能用軟體的毛利去做，規模較小的事務所也因此有機會競爭。

在 YouTube 看原片 ↗