AI评估人身伤害案件：EvenUp 获5050万美元融资，估值达3.25亿美元
美国每年有数百万起人身伤害案件达成和解，真正走上法庭审理的寥寥无几——但绝大多数案件都保密处理。这使得律师只能猜测合理的和解金额，往往导致受害者获得的赔偿不足。
正是这一点促使拉米·卡拉比巴（Rami Karabibar）创立了 EvenUp，这是一家利用人工智能生成法律文件以评估人身伤害案件的初创公司。该平台面向法律行业客户，试图使用原始案件材料（包括医疗记录、警方报告和账单）来撰写主张预期赔偿金额的函件。
卡拉比巴表示：“我们的使命是在人身伤害案件中实现公平竞争。”他此前曾在私募股权、风险投资以及获得风投支持的初创企业工作。
卡拉比巴与雷·米什扎涅茨（Ray Mieszaniec）共同创立了 EvenUp。米什扎涅茨是一位两次创业的企业家，他的父亲在一次涉及警车追逐的车祸中永久残疾。米什扎涅茨的家庭仅获得了此类事故平均赔偿额的10%——部分原因是他们的律师不清楚合理的赔偿金额应该是多少。
EvenUp 旨在处理所有类别的人身伤害案件，包括机动车事故、警察暴力、儿童虐待甚至自然灾害。为此，卡拉比巴、米什扎涅茨和 EvenUp 的第三位联合创始人萨姆·马什哈德（Saam Mashhad，前诉讼律师）建立了一个包含私人和解案例的数据库（其中包括数十万份医疗记录），并训练人工智能根据每个案件的具体情况估算公平的赔偿金额。
EvenUp 的平台从文件中提取相关信息，并将其整理成模板化的“索赔包”，其中阐明人身伤害索赔的法律和事实依据，并提出赔偿要求。作为为律师、辅助法律人员及律师事务所设计的自助式解决方案，EvenUp 将笔记和原始记录副本汇总为“针对伤害法优化”的医疗摘要。
卡拉比巴表示：“我们看到的文件和案件越多，准备索赔包的能力就越强，提升案件结果和降低成本的效果也越好。”“与其他 AI 助手相比，EvenUp 在法律工作流程中渗透得更深，且对准确性的要求更高，涵盖从原始文档中提取数据、评估案件价值，到生成整合所有信息的最终索赔包等环节。”
正如卡拉比巴所暗示的那样，EvenUp并非唯一一家将人工智能应用于起草法律文书这一繁琐且单调任务的初创公司。Lawyaw在几年前从隐身状态中走出，正在构建软件以自动化定制标准文档（如保密协议和遗嘱）的流程。此外，Atrium’s的软件将法律文件数字化，并在此基础上构建应用程序，以加快融资、商业合同、股权分配和就业问题的处理速度。
但 EvenUp 声称自己是首批涉足人身伤害领域的公司之一——而这一法律业务领域通常并不受高度重视。所谓的“和解工厂”会收取总赔偿金额的33%至40%作为费用，它们处理大量案件，但并不一定专注于最大化每起索赔的价值。
米什扎涅茨暗示，EvenUp 有可能通过使 AI 辅助人身伤害诉讼实践常态化来改变这一现状。
“通过利用技术的潜力，我们可以创造一个追求正义的未来，而这一过程不会因经济压力或你所拥有的代表权而受到损害。”Mieszaniec 在电子邮件中表示。“现在是时候拥抱创新解决方案，简化索赔流程，赋予个人力量，使流程更具人性化，并确保没有人只得到应得利益的一小部分。这就是我们开发 EvenUp 的原因：为人身伤害受害者创造公平的竞争环境。”
资本青睐与伦理隐忧并存
EvenUp 似乎已经赢得了投资者的青睐，他们最近以 3.25 亿美元的估值向该公司注资 5050 万美元（据知情人士透露）。Bessemer Venture Partners 领投了最新一轮 B 轮融资，Bain Capital Ventures、Behance 创始人 Scott Belsky 以及法律科技巨头 Clio 也参与了投资，使 EvenUp 的总融资金额达到 6500 万美元。
但这项技术能否兑现其承诺——并解决尚未解决的法律和伦理问题？
对于任何人工智能技术而言，偏见都是一个主要问题。基于有偏见数据训练的算法可能会放大这些偏见，延续现有的不平等和不公正现象。例如，一项2016年ProPublica的分析发现，一种广泛使用的算法将黑人被告错误分类为具有高再犯风险的可能性是白人被告的两倍。人们可以想象，由于数据集的不平衡，EvenUp的人工智能可能会推荐人为过高或过低的人身伤害赔偿金额。
那么隐私呢？EvenUp 尚未披露其用于训练 AI 的医疗和人身伤害文档的来源——也未说明是否采取了措施通知这些记录的原所有者。
这再次假设该技术确实如宣传的那样有效。从生成式 AI 热潮中得出的一个总体结论是，即使是目前最好的 AI 算法也远非完美。（参见：微软的 Bing 聊天机器人散布疫苗虚假信息，并从阿道夫·希特勒的视角撰写了一篇充满仇恨的文章。）
行业影响与未来展望
如果 EvenUp 的客户也有这些担忧，从他们迅速采用该平台的行为来看，这一点并不明显。Karabibar 声称，EvenUp 的客户包括“顶尖出庭律师”和“美国最大的人身伤害律师事务所”，并且公司“接近盈利”。
毫无疑问，一些人确实在追逐降低诉讼费用同时最大化回报的机会。Karabibar 并不否认这一点。
“伤害案件律师采用风险代理收费模式，即按案件价值的一定比例收取费用。案件结果的任何提升都会直接影响他们的收入，同时也增加了客户获得的赔偿金额。”他说。
但 Karabibar 还提出了一个观点——在我看来相当乐观——即自动化部分立案流程可以鼓励诉讼律师“更专注于工作中的人性化方面”。他也谨慎地表示，EvenUp 不会完全取代律师。然而，稍加揣摩字里行间的意思，很难不看出，如果该技术被大规模采用，大多数以合同形式工作的律师助理可能会面临失业的风险。
“他们将能够在法律过程中支持受伤受害者，并为他们的客户争取应得的公平结果。”他说。
我们拭目以待，看是否如此。无论如何，EvenUp 的愿景宏大，计划为每家公司、司法管辖区和案件类型定制生成诉前和诉讼阶段的文档。Karabibar 认为，EvenUp 最终将能够处理个人伤害法律工作流中 70% 的关键文档。
“尽管经济环境动荡，但我们处于有利地位，能够继续增长，并且我们相信，随着时间的推移，我们的产品只会变得更加不可或缺，”Karabibar 说。“随着生成式 AI 的出现，法律起草经历了一次根本性的变革。法律专业人士需要迅速适应这一变化，否则将被更具技术优势的竞争对手淘汰出这个行业。”