AI and the Legal Profession — Harvey, Casetext and the Transformation of Law

Cos'è: Harvey AI è una startup fondata da ex-ricercatori di OpenAI che sviluppa LLM fine-tuned per la professione legale. Casetext è una piattaforma di ricerca giuridica AI acquisita da Thomson Reuters nel 2023 per 650 milioni di dollari. Insieme, rappresentano i casi più avanzati di applicazione dei modelli linguistici al diritto — un settore che si basa per definizione sul testo, sul ragionamento e sul precedente.

Perché il diritto è un dominio perfetto per i LLM

Ci sono pochi settori professionali così naturalmente allineati con le capacità dei Large Language Models come il diritto. Il lavoro legale è, nella sua essenza, lavoro sul testo: leggere contratti, trovare precedenti, redigere atti, interpretare statuti, costruire argomentazioni. Non richiede percezione fisica, non opera nel mondo materiale. Opera su simboli, linguaggio, struttura logica — esattamente ciò che i transformer fanno meglio.

La quantità di testo giuridico disponibile è enorme e altamente strutturata: sentenze catalogate per decenni, codici normati, contratti tipo, dottrina accademica. Per un LLM, questo è terreno fertile. A differenza di altri domini dove i dati di training sono scarsi o non strutturati, il diritto ha secoli di testo annotato e organizzato.

In più, il ragionamento giuridico ha una struttura riconoscibile: si parte da una fattispecie, si cerca il precedente applicabile, si costruisce un'analogia o si distingue il caso, si argomenta la tesi. Questo pattern ricorrente è esattamente il tipo di struttura che un modello fine-tuned su giurisprudenza può imparare a replicare.

Harvey AI: il modello al servizio degli studi legali

Harvey è stata fondata nel 2022 da Winston Weinberg e Gabriel Pereyra, quest'ultimo proveniente da OpenAI e DeepMind. Il modello alla base di Harvey è costruito su GPT-4 con fine-tuning specifico su testi legali, giurisprudenza americana e internazionale, e materiali degli studi legali partner.

Il cliente più citato è Allen & Overy (oggi A&O Shearman dopo la fusione con Shearman & Sterling), uno dei più grandi studi legali globali. A&O ha iniziato a usare Harvey su scala — oltre 500 avvocati nell'organizzazione — rendendolo uno dei deployment più significativi di AI in uno studio legale di fascia alta. Anche PwC Legal figura tra i clienti principali, con un accordo che copre migliaia di avvocati a livello globale.

I casi d'uso in produzione includono: redazione di prime bozze di contratti commerciali, analisi di clausole in contratti esistenti per identificare rischi o deviazioni dallo standard, ricerca di precedenti giurisprudenziali su questioni specifiche, preparazione di memo legali su questioni di diritto, e summarizzazione di documenti voluminosi nel contesto di operazioni di M&A.

Casetext e CoCounsel: la ricerca giuridica ridisegnata

Casetext esisteva prima dell'era dei LLM come piattaforma di ricerca giuridica basata su AI. Con il lancio di CoCounsel nel 2023, costruito su GPT-4, ha fatto un salto qualitativo che ha attirato l'attenzione dell'intero settore legale — e di Thomson Reuters, che ha acquisito la società per 650 milioni di dollari a giugno 2023, meno di sei mesi dopo il lancio di CoCounsel.

CoCounsel è progettato per eseguire task legali che tradizionalmente richiedevano ore di lavoro da parte di un paralegal o un associate junior. I task principali: ricerca di precedenti giurisprudenziali pertinenti con citazioni verificabili, analisi di contratti per identificare clausole problematiche, revisione di documenti prodotti in discovery per rilevanza e privilegio, preparazione di domande per deposizioni basate sui documenti del caso.

Il dato che ha circolato più di ogni altro nelle presentazioni di Casetext: quello che un paralegal junior fa in 8 ore, CoCounsel lo fa in 30 minuti. Questo numero è reale per certi task ben definiti (ricerca di precedenti, review di contratti standard), non generalizzabile a tutto il lavoro legale.

Il caso Mata vs. Avianca: quando l'AI allucinazione ha conseguenze legali

Il caso più importante per capire i rischi dell'AI nel diritto non è una previsione futura: è già accaduto nel maggio 2023, pochi mesi dopo il lancio di ChatGPT.

Roberto Mata, un passeggero, stava facendo causa ad Avianca Airlines per un incidente. Il suo avvocato, Steven Schwartz dello studio Levidow, Levidow & Oberman, ha usato ChatGPT per la ricerca giuridica e ha incluso nella sua memoria al tribunale federale del distretto di Manhattan 6 citazioni di sentenze che non esistevano. ChatGPT aveva inventato casi completamente plausibili: nomi realistici, numeri di caso verosimili, descrizioni coerenti con la giurisprudenza del settore. Erano allucinazioni perfette.

Quando il giudice P. Kevin Castel ha chiesto le copie delle sentenze citate, l'avvocato ha dovuto ammettere che non riusciva a trovarle — perché non esistevano. Il giudice ha poi chiesto all'avvocato, che aveva fatto ulteriori ricerche usando ChatGPT, se avesse verificato l'esistenza dei casi: la risposta è stata no. Il giudice ha sanzionato sia Schwartz che il suo studio con 5.000 dollari e richiesto scuse formali agli avvocati delle altre parti.

La lezione è chiara e non vale solo per il diritto: i LLM generano testo plausibile, non testo vero. La plausibilità è una trappola particolarmente pericolosa in settori come il diritto dove la citazione specifica e verificabile è la base dell'argomentazione. Un avvocato che usa LLM senza verificare ogni citazione su fonti primarie non sta usando uno strumento: sta giocando alla roulette russa con la sua carriera e con i suoi clienti.

La struttura del lavoro legale: cosa cambia e cosa no

L'impatto dell'AI sulla professione legale non è uniforme. Ha una struttura precisa che dipende dal livello e dal tipo di lavoro.

Il lavoro più a rischio è quello del paralegal junior e dell'associate di primo anno: ricerca di precedenti, review di documenti, redazione di prime bozze di contratti standard, preparazione di memo su questioni di diritto ben definite. Queste attività sono esattamente quelle in cui Harvey, CoCounsel e strumenti simili eccellono già oggi. La struttura economica degli studi legali si basa tradizionalmente su questi livelli di lavoro per generare revenue mentre formano i giovani avvocati: se l'AI svolge quel lavoro, la pressione si fa sentire sia sull'assunzione di junior sia sulla struttura dei compensi.

Il lavoro più resistente all'automazione è quello dell'avvocato senior e del partner: gestione della relazione con il cliente, giudizio strategico su casi ad alta ambiguità, negoziazione diretta, presenza in aula, decisioni che richiedono lettura del contesto politico o umano che va oltre il testo. Questi elementi rimangono profondamente umani non perché l'AI non possa analizzare il testo correlato, ma perché il valore viene creato nella relazione, nella fiducia, nella responsabilità personale.

Il quadro intermedio è quello che cambia di più: l'associate di quarto o quinto anno, il paralegal esperto. Queste figure stanno imparando a lavorare con strumenti AI come moltiplicatori di produttività, non come sostituti. Chi li usa bene produce più lavoro in meno tempo; chi li ignora rischia di diventare meno competitivo.

Il quadro regolatorio: competenze etiche e dovere di supervisione

Le associazioni forensi americane e europee stanno aggiornando le linee guida etiche per la professione legale nell'era dell'AI. Il punto centrale è il dovere di supervisione: un avvocato rimane responsabile del lavoro che firma, indipendentemente dallo strumento usato per produrlo. Usare ChatGPT o Harvey non è una difesa; è, anzi, potenzialmente un'aggravante se non accompagnato da una verifica adeguata.

La State Bar of California, una delle più innovative, ha pubblicato nel 2023 linee guida specifiche per l'uso dell'AI nella pratica legale. Il principio guida: competenza nell'uso degli strumenti AI come parte del dovere di competenza professionale. Un avvocato che non sa come funzionano i LLM e quali sono i loro limiti non può usarli in modo eticamente responsabile.

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