मैं 2026 में AI के साथ वास्तव में कानून का अभ्यास कैसे करता हूँ
कुछ महीने पहले, एक मुवक्किल के अधिग्रहण के बंद होने से एक रात पहले, खरीदार के वकील ने एक पत्र भेजा जिसमें मांग की गई थी कि कई प्रमुख डील शर्तों को पुनर्गठित किया जाए। नई एस्क्रो शर्तें। विस्तारित प्रतिपूर्ति (Indemnification) के अपवाद। क्लोजिंग डिलिवरेबल्स का एक संशोधित सेट। अंतर्निहित धमकी: इन परिवर्तनों को स्वीकार करें या हम पीछे हट जाते हैं। उस समय रात के 7 बज रहे थे।
मैंने खरीद समझौता, डिस्क्लोज़र शेड्यूल और मांग पत्र Claude पर अपलोड कर दिया। कुछ ही मिनटों में, Claude ने हर प्रस्तावित बदलाव को मौजूदा डील शर्तों के साथ मैप किया और वह पाया जो खरीदार के वकीलों ने शायद देखा नहीं था: उनके दो प्रस्तावित अपवादों ने सीधे उन अभ्यावेदनों (Representations) का खंडन किया जो उन्होंने पहले ही डिस्क्लोज़र शेड्यूल में पुष्टि कर दिए थे, और तीसरा मौलिक प्रतिनिधित्व (Reps) अनुभाग के साथ एक आंतरिक विरोधाभास पैदा करता जिसने वास्तव में खरीदार की अपनी पोस्ट-क्लोजिंग सुरक्षा को कमजोर कर दिया होता। उनके आक्रामक आखिरी मिनट के दांव में छेद थे।
जैसे-जैसे रात भर ईमेल के आदान-प्रदान के साथ बातचीत जारी रही, मैंने प्रत्येक नए संचार को Claude को फीड किया। इसने ट्रैक किया कि प्रत्येक प्रस्तावित रियायत समझौते के विभिन्न प्रावधानों से कैसे इंटरैक्ट करती है, यह फ्लैग किया कि एक बदलाव को स्वीकार करने से दूसरे सेक्शन में जोखिम कहाँ पैदा होगा, और मुझे एक प्रतिक्रिया तैयार करने में मदद की जिसने रियायत देने लायक बिंदुओं पर रियायत दी और महत्वपूर्ण बिंदुओं पर अड़ा रहा। रात 11 बजे तक हमारे पास काउंटर-पोजीशन का एक साफ सेट था, जो खरीदार की अपनी भाषा के विशिष्ट क्रॉस-रेफरेंस पर आधारित था। डील अगली सुबह उन शर्तों पर बंद हुई जिनसे मेरा मुवक्किल खुश था।
एक मध्यम आकार की फर्म में तीन एसोसिएट्स की एक टीम को वह विश्लेषण तैयार करने में सुबह तक का समय लगता। मेरे पास दो घंटे से भी कम समय में इसका मूल भाग था।
मैं एक दो-व्यक्ति की बुटीक लॉ फर्म चलाता हूँ। हम स्टार्टअप फॉर्मेशन, वेंचर कैपिटल लेन-देन और नियामक कार्य संभालते हैं। हम सैकड़ों और कभी-कभी हजारों वकीलों वाली फर्मों के खिलाफ प्रतिस्पर्धा करते हैं। हमें ऐसा करने में सक्षम नहीं होना चाहिए। लेकिन पिछले एक साल ने कुछ स्पष्ट कर दिया है: AI के आसपास बनी एक छोटी फर्म न केवल बड़े प्रतिस्पर्धियों के साथ बनी रहती है। यह तेजी से चलती है, अधिक गहन कार्य उत्पाद तैयार करती है, और लागत संरचना पर काम करती है जो 18 महीने पहले असंभव होती।
मैंने अपने अभ्यास को जिस टूल के आसपास बनाया है वह Anthropic द्वारा बनाया गया Claude है। यह लेख इस बात का स्पष्टीकरण है कि मैं वास्तव में इसका उपयोग कैसे करता हूँ, हर दिन, वास्तविक कानूनी कार्य के लिए। सिद्धांत नहीं। वर्कफ़्लो।
Claude क्यों, "लीगल AI" क्यों नहीं
बाजार विशेष कानूनी AI उत्पादों से भरा हुआ है। Harvey, Spellbook, CoCounsel, Luminance। वे सभी एक थीसिस साझा करते हैं: वकीलों को विशेष रूप से कानूनी कार्य के लिए बनाए गए AI की आवश्यकता है। मैंने उनमें से अधिकांश का मूल्यांकन किया है। एक छोटी फर्म के अभ्यासी के लिए, एक अच्छी तरह से कॉन्फ़िगर किया गया सामान्य-उद्देश्य वाला AI बेहतर है। इसकी कोई तुलना नहीं है।
विशेष उत्पाद उन्हीं फाउंडेशन मॉडल्स पर बने रैपर हैं जो सामान्य-उद्देश्य वाले टूल को शक्ति प्रदान करते हैं। उनका मार्केटिंग पिच आकर्षक लगता है: हम AI को आपकी फर्म की प्लेबुक के अनुसार अनुकूलित करेंगे, इसे आपके टेम्प्लेट पर प्रशिक्षित करेंगे, आपके ब्रीफ बैंक या क्लॉज़ लाइब्रेरी के आसपास वर्कफ़्लो बनाएंगे। उनमें से कुछ इसे उचित रूप से अच्छी तरह से करते हैं। लेकिन पिच में एक मौलिक गलतफहमी है कि वास्तव में मूल्य कहाँ रहता है।
एक टेम्प्लेट लाइब्रेरी प्रतिस्पर्धात्मक लाभ नहीं है। आपके अभ्यास क्षेत्र की हर सक्षम फर्म के पास लगभग समान टेम्प्लेट हैं। NDA, स्टॉक परचेज़ एग्रीमेंट, रोजगार प्रस्ताव पत्र। ये कमोडिटी इनपुट हैं। वह चीज़ जो एक महान वकील को एक औसत वकील से अलग करती है वह कभी भी टेम्प्लेट नहीं थी। यह वह था जो वकील ने टेम्प्लेट के साथ किया: उन्होंने उस मुद्दे को कैसे देखा जो दूसरा पक्ष धारा 14(c) में दबा रहा था, उन्हें कैसे पता था कि कौन सी प्रतिपूर्ति लड़ाई लड़ने लायक है और किसे छोड़ना है, उन्होंने सलाह वाले ईमेल को कैसे संरचित किया ताकि मुवक्किल वास्तव में जोखिम को समझ सके। वह निर्णय (Judgment) है। और निर्णय फर्म स्तर पर नहीं रहता। यह व्यक्तिगत पेशेवर के स्तर पर रहता है।
जब कानूनी AI कंपनियाँ किसी फर्म की प्लेबुक में AI को अनुकूलित करने की बात करती हैं, तो वे एक ऐसी समस्या का समाधान कर रही होती हैं जो मुश्किल से मायने रखती है और उस समस्या को अनदेखा कर रही होती हैं जो मायने रखती है। वास्तविक लाभ (Leverage) इस बात से नहीं आता कि AI किस टेम्प्लेट से शुरू होता है, बल्कि उन निर्देशों से आता है जो इसे बताते हैं कि काम के बारे में कैसे सोचना है: क्या देखना है, क्या फ्लैग करना है, प्रतिस्पर्धी विचारों को कैसे तौलना है, आउटपुट किस प्रारूप में देना है, मुवक्किल के साथ किस लहजे का उपयोग करना है। वे निर्देश एक व्यक्तिगत वकील के निर्णय को एनकोड करते हैं, किसी फर्म की टेम्प्लेट लाइब्रेरी को नहीं। और यह ठीक वही है जो Claude की स्किल सिस्टम करने के लिए बनाई गई है।
मैंने कस्टम निर्देश फ़ाइलें बनाई हैं, जिन्हें "स्किल्स" कहा जाता है, जो मेरे विश्लेषणात्मक ढाँचे, मेरे पसंदीदा प्रारूप, मेरी आवाज़ और विशिष्ट प्रकार के कानूनी काम के बारे में मेरे निर्णय को एनकोड करती हैं। जब मैं समीक्षा के लिए एक अनुबंध अपलोड करता हूँ, तो Claude एक सामान्य ढाँचा लागू नहीं करता। यह मेरी फर्म का ढाँचा भी लागू नहीं करता। यह मेरा ढाँचा लागू करता है, जो मैंने एक दशक के अभ्यास में विकसित किया है, स्वचालित रूप से। फर्म प्लेबुक और एक व्यक्तिगत वकील के एनकोडेड निर्णय के बीच का अंतर किसी को रेसिपी देने और उन्हें खाना पकाना सिखाने के बीच का अंतर है।
एक और अधिक मौलिक मुद्दा है, और यह वह है जो किसी ऐसे व्यक्ति के लिए सबसे अधिक मायने रखेगा जिसने अपना पूरा करियर Microsoft Word के अंदर बिताया है। Claude एक फ्रंटियर AI मॉडल है जिसे कोड लिखने के लिए भारी रूप से अनुकूलित किया गया है। यह कानूनी अभ्यास के लिए अप्रासंगिक लग सकता है जब तक आपको यह एहसास न हो कि इसका क्या अर्थ है: Claude तुरंत कोड लिख सकता है, ताकि उन एप्लिकेशनों में सीधे हेरफेर किया जा सके जो वकील पहले से उपयोग करते हैं।
इसका ठोस रूप से क्या अर्थ है, इसके बारे में सोचें। इसे पढ़ने वाला हर वकील Word फ़ॉर्मेटिंग में घंटे खो चुका है। पैराग्राफ नंबरिंग जो दूसरे दस्तावेज़ से पेस्ट करने पर टूट जाती है। स्टाइल्स जो सहयोग करने से इनकार करती हैं। ट्रैक्ड चेंजेस जो संस्करणों में दूषित हो जाती हैं। क्रॉस-रेफरेंस जो बासी हो जाते हैं। Bluebook उद्धरण फ़ॉर्मेटिंग जिसे हर एक पीरियड और कॉमा पर मैन्युअल ध्यान देने की आवश्यकता होती है। ये कानूनी समस्याएँ नहीं हैं। ये सॉफ़्टवेयर समस्याएँ हैं। और Claude सॉफ़्टवेयर लिखकर सॉफ़्टवेयर समस्याओं को हल करता है। जब मैं Claude को एक अनुबंध में ट्रैक्ड चेंजेस लागू करने के लिए कहता हूँ, तो यह किसी प्लगइन या मैक्रो का उपयोग नहीं करता। यह XML स्तर पर .docx फ़ाइल खोलता है और सटीक मार्कअप लिखता है जिसकी Microsoft Word अपेक्षा करता है, मेरे नाम से एट्रिब्यूटेड, हर फ़ॉर्मेटिंग विवरण को संरक्षित करता है। जब मैं इसे एक ब्रीफ में उद्धरण प्रारूप को मानकीकृत करने के लिए कहता हूँ, तो यह सेकंडों में प्रत्येक उद्धरण को पार्स और रिफ़ॉर्मेट करने के लिए कोड लिखता है। परिणाम विशेषज्ञ मैन्युअल कार्य से अप्रभेद्य है, जो समय के एक अंश में वितरित किया जाता है।
यह वह क्षमता अंतर है जिससे कोई विशेष कानूनी AI उत्पाद मेल नहीं खा सकता। वे आपको एक चैटबॉट देते हैं जो दस्तावेज़ों के बारे में बात करता है। Claude एक ऐसी प्रणाली है जो उन दस्तावेज़ों के अंदर पहुँच सकती है और उन्हें बदल सकती है। यह उस एसोसिएट के बीच का अंतर है जो आपको बता सकता है कि अनुबंध में क्या गलत है और उस एसोसिएट के बीच जो इसे ठीक भी कर सकता है, फ़ॉर्मेट कर सकता है, रेडलाइन तैयार कर सकता है और कवर ईमेल का मसौदा तैयार कर सकता है, यह सब आपके द्वारा एक भी एप्लिकेशन खोले बिना। सामान्य-उद्देश्य वाला AI किसी भी वर्टिकल उत्पाद की तुलना में तेजी से आगे बढ़ता है। जब आप फ्रंटियर मॉडल पर होते हैं, तो हर नई क्षमता पहले दिन आपको शिप होती है। जब आप रैपर पर होते हैं, तो आप किसी और की इंजीनियरिंग टीम के यह तय करने की प्रतीक्षा कर रहे होते हैं कि आगे क्या बनाना है।
मैं यहाँ अपने स्वयं के अभ्यास का वर्णन कर रहा हूँ, जो लेन-देन संबंधी (Transactional) है। लेकिन आर्किटेक्चर के बारे में कुछ भी अभ्यास-विशिष्ट नहीं है। एक मुकदमेबाज (Litigator) डिपोजिशन की तैयारी, मोशन ड्राफ्टिंग, केस लॉ संश्लेषण और डिस्कवरी समीक्षा के लिए स्किल्स बनाएगा। एक कर वकील संस्था संरचना, राय पत्र ढाँचे और नियामक निगरानी के लिए स्किल्स बनाएगा। एक पारिवारिक वकील संपत्ति ट्रेसिंग और हिरासत विश्लेषण के लिए स्किल्स बनाएगा। दृष्टिकोण समान है: एक शक्तिशाली सामान्य मॉडल लें, इसे अपना अभ्यास सिखाएं और इसे अपने निर्णय को संयोजित करने दें। सामग्री आपकी है।
तीन मोड
Claude के डेस्कटॉप ऐप में तीन मोड हैं। यह सीखना कि प्रत्येक का उपयोग कब करना है, इसे काम करने में सबसे महत्वपूर्ण कदम था।
Chat संवादी इंटरफ़ेस है। मैं Claude से उसी तरह बात करता हूँ जैसे मैं एक तेज़, जानकार एसोसिएट से बात करूँ जो टेबल के पार बैठा हो। यह वह जगह है जहाँ मैं किसी कानूनी मुद्दे का विश्लेषण करने, बातचीत की रणनीति पर विचार-विमर्श करने, किसी अनुबंध प्रावधान पर पहली राय लेने या शुरुआत से कुछ तैयार करने के लिए जाता हूँ। मैं हर कदम पर नियंत्रण में रहता हूँ। अधिकांश वकीलों ने जिन्होंने ChatGPT या समान टूल का उपयोग किया है, उन्होंने केवल इस मोड का अनुभव किया है।
Cowork स्वायत्त (Autonomous) मोड है, और यह वह है जो सब कुछ बदल देता है। मैं Claude को अपने कंप्यूटर पर एक फ़ोल्डर की ओर इशारा करता हूँ, इसे एक कार्य देता हूँ, और यह जाकर करता है। यह फ़ाइलें पढ़ता है, नई बनाता है, मौजूदा दस्तावेज़ों को संपादित करता है और A से B तक जाने के बारे में अपने स्वयं के निर्णय लेता है। जब मेरे पास 40-पेज का समझौता होता है जिसे पूर्ण रेडलाइन की आवश्यकता होती है, या क्लोजिंग दस्तावेज़ों का एक ढेर होता है जिसे टर्म शीट से उत्पन्न करने की आवश्यकता होती है, तो मैं इसे Cowork को सौंपता हूँ और इसे काम करने देता हूँ। यह वह मोड है जिसे अधिकांश वकीलों ने आजमाया नहीं है। यह वह है जो उनके अभ्यास को सबसे अधिक बदल देगा।
Code डेवलपमेंट मोड है। पूर्ण टर्मिनल एक्सेस। अधिकांश वकीलों को इसकी प्रतिदिन आवश्यकता नहीं होती। लेकिन मेरी एक ऐसी स्थिति है जो लंबे दस्तावेज़ों को पढ़ना कठिन बना देती है, इसलिए मैंने Code का उपयोग करके एक कमांड-लाइन टूल बनाया जो कानूनी दस्तावेज़ों को श्रव्य ऑडियो में बदल देता है। यह पूरी पाइपलाइन संभालता है: Word डॉक्स और PDFs को पार्स करना, "धारा 4.2(b)(iii)" जैसे कानूनी फ़ॉर्मेटिंग को प्राकृतिक भाषण में बदलना, संक्षिप्ताक्षरों का विस्तार करना, टेक्स्ट को चंक करना, इसे AI वॉइस API को भेजना और अंतिम ऑडियो फ़ाइल को असेंबल करना। मैं अब अपने कम्यूट पर अनुबंध सुनता हूँ। Claude ने पूरी चीज़ बनाई।
Claude को अपना अभ्यास सिखाना
यह वह जगह है जहाँ लाभ कुछ ऐसा हो जाता है जिस पर मैं दो साल पहले विश्वास नहीं करता।
Anthropic ने Claude के लिए कस्टम "स्किल्स" बनाने पर एक गाइड प्रकाशित किया: संरचित निर्देश फ़ाइलें जो इसे सिखाती हैं कि किसी विशिष्ट संदर्भ में कैसे व्यवहार करना है। एक प्रॉम्प्ट नहीं जो आप हर बार टाइप करते हैं। निर्देशों का एक स्थायी सेट जो स्वचालित रूप से सक्रिय होता है जब स्थिति इसकी माँग करती है। गाइड को शुरू से अंत तक पढ़ने के बजाय, मैंने इसे Claude पर अपलोड किया और एक बेहतर प्रश्न पूछा: हमारे बीच हुई सैकड़ों बातचीत के आधार पर, जिसमें अनुबंध प्रारूपण, मुवक्किल ईमेल, दस्तावेज़ संपादन, कानूनी अनुसंधान और नीति लेखन शामिल है, वे कौन सी स्किल्स हैं जिनका मेरे अभ्यास पर सबसे अधिक प्रभाव पड़ेगा?
Claude ने हमारे महीनों के काम का विश्लेषण किया और पैटर्न की पहचान की: कौन से कार्य मैंने सबसे अधिक दोहराए, जहाँ घर्षण सबसे अधिक था, जहाँ संरचित स्वचालन सबसे अधिक समय बचा सकता था। इसने जिन स्किल्स की सिफारिश की, वे सामान्य नहीं थीं। वे विशिष्ट थीं कि मैं वास्तव में कैसे काम करता हूँ। "अनुबंध तेजी से तैयार करें" नहीं बल्कि "एक अनुबंध समीक्षा स्किल जिसमें संदर्भ के आधार पर चार अलग-अलग मोड, गंभीरता रेटिंग, एक लापता-प्रावधान चेकलिस्ट, बाजार-अवधि बेंचमार्किंग और एक सहज हैंडऑफ़ ट्रैक्ड-चेंजेस एडिटिंग स्किल के लिए हो जब आप दस्तावेज़ को चिह्नित करने के लिए तैयार हों।"
हमने कुछ घंटों में विवरण परिष्कृत किए। जहाँ डिफ़ॉल्ट मेरी प्राथमिकताओं से मेल नहीं खाते थे, मैंने पीछे धकेला। अंत तक मेरे पास छह उत्पादन-तैयार स्किल्स थीं, जो Cowork डेस्कटॉप ऐप के लिए एक प्लगइन में बंडल थीं: अनुबंध समीक्षा, ट्रैक्ड चेंजेस एडिटिंग, अनुबंध प्रारूपण, मुवक्किल संचार, कानूनी अनुसंधान और नीति लेखन। प्रत्येक उस प्रकार के काम के बारे में मेरे दृष्टिकोण के बारे में वर्षों के संचित पेशेवर निर्णय को एनकोड करता है।
फर्म प्रबंधन के लिए जो मायने रखता है: प्लगइन स्थानांतरणीय है। अगर मेरे पास 50 एसोसिएट्स होते, तो मैं इसे हर मशीन पर इंस्टॉल कर सकता था। हर एसोसिएट तुरंत मेरे विश्लेषणात्मक ढाँचे का उपयोग करके अनुबंध समीक्षा तैयार करेगा, मेरी आवाज़ में संचार का मसौदा तैयार करेगा और मेरे पसंदीदा प्रारूप में ट्रैक्ड चेंजेस लागू करेगा। वह ज्ञान जिसे वर्षों के मेंटरशिप में संचारित होने में लगता है, अब एक निर्देश फ़ाइल है जो पहले ड्राफ्ट से काम करती है। आउटपुट को अभी भी वकील की समीक्षा की आवश्यकता है, लेकिन समीक्षा बहुत अधिक आधार रेखा से शुरू होती है।
अभ्यास में यह कैसा दिखता है
वास्तविक कार्य से तीन उदाहरण, क्योंकि मैं चाहता हूँ कि यह ठोस हो।
Word खोले बिना ट्रैक्ड चेंजेस। एक प्रतिपक्ष एक रेडलाइन किया गया समझौता वापस भेजता है। अभ्यावेदनों, प्रतिपूर्ति, बौद्धिक संपदा और क्लोजिंग शर्तों में चालीस पेज के बदलाव। मैं दस्तावेज़ को Claude पर अपलोड करता हूँ और कहता हूँ: "मेरे मुवक्किल के दृष्टिकोण से प्रतिपक्ष के बदलावों का मूल्यांकन करने में मेरी मदद करें।" मेरी अनुबंध समीक्षा स्किल सक्रिय होती है। Claude हर बदलाव को गंभीरता के अनुसार व्यवस्थित करता है, फ्लैग करता है कि प्रतिपक्ष ने जोखिम कहाँ स्थानांतरित किया, संशोधित प्रावधानों के बीच तनाव की पहचान करता है, उन मानक प्रावधानों की जाँच करता है जो मौजूद होने चाहिए लेकिन नहीं हैं, और प्रत्येक मुद्दे के लिए विशिष्ट काउंटर-भाषा के साथ एक सारांश तैयार करता है।
फिर मैं अपना निर्णय लागू करता हूँ। Claude ने मार्कअप में एक पैटर्न फ्लैग किया। मुझे अनुभव से पता है कि वह पैटर्न आमतौर पर क्या संकेत देता है। Claude ने एक विवादित क्लॉज़ के लिए तीन वैकल्पिक फॉर्मूलेशन तैयार किए। मैं वह चुनता हूँ जो संबंध गतिशीलता और डील संदर्भ को ध्यान में रखता है जिसकी किसी AI तक पहुँच नहीं है। एक बार जब मैं अपने निर्णय ले लेता हूँ, तो मैं Claude को संपादन लागू करने के लिए कहता हूँ। यह वह हिस्सा है जो पहली बार जब आप इसे देखते हैं तो जबड़ा गिरा देता है। Claude XML स्तर पर Word दस्तावेज़ खोलता है, मेरे नाम से एट्रिब्यूटेड ट्रैक्ड चेंजेस लागू करता है, हर फ़ॉर्मेटिंग विवरण को संरक्षित करता है और एक साफ .docx तैयार करता है जिसमें वास्तविक ट्रैक्ड चेंजेस होते हैं जिसे विरोधी वकील Microsoft Word में खोल सकता है और सामान्य रूप से समीक्षा कर सकता है। मैं Word नहीं खोलता। मैं Litera नहीं खोलता। Claude रेडलाइन तैयार करता है। मैं हर बदलाव की समीक्षा करता हूँ, और मैं इसे भेजता हूँ। फिर मुवक्किल संचार स्किल सही लहजे में कवर ईमेल का मसौदा तैयार करती है। मार्कअप प्राप्त करने से लेकर भेजने के लिए तैयार प्रतिक्रिया पैकेज होने तक का कुल समय: एक घंटे से भी कम, जिसमें से लगभग 30 मिनट मेरा अपना विचार है।
भ्रम (Hallucinations) के बिना अनुसंधान। एक मुवक्किल को एक नए उत्पाद के लिए नियामक परिदृश्य को समझने की आवश्यकता है। प्रश्न कई एजेंसियों और ओवरलैपिंग सांविधिक ढाँचों में फैला हुआ है। मेरी अनुसंधान स्किल Claude को निर्देश देती है कि वह क्रमिक रूप से काम करने के बजाय हर प्रासंगिक कोण पर एक साथ समानांतर अनुसंधान शुरू करे: प्रतिभूति विश्लेषण, राज्य लाइसेंसिंग आवश्यकताएँ, बैंकिंग नियम, उपभोक्ता संरक्षण निहितार्थ। यह प्रति उप-विषय कई खोज चलाता है, स्रोतों को क्रॉस-रेफरेंस करता है और द्वितीयक टिप्पणी पर प्राथमिक प्राधिकरण (क़ानून, नियम, एजेंसी मार्गदर्शन, केस लॉ) को प्राथमिकता देता है।
मुझे कुछ भी देने से पहले, स्किल को Claude को एक स्व-समीक्षा चलाने की आवश्यकता होती है। यह महत्वपूर्ण है, और यह वह हिस्सा है जिसे अधिकांश लोग छोड़ देते हैं। Claude को सत्यापित करना चाहिए कि प्रत्येक उद्धृत प्राधिकरण वास्तव में वही कहता है जो मेमो दावा करता है। इसे किसी भी ऐसी चीज़ को फ्लैग करना चाहिए जहाँ इसका आत्मविश्वास उच्च से नीचे है। इसे वर्गों में आंतरिक विरोधाभासों की जाँच करनी चाहिए। और इसे विशेष रूप से भ्रमित उद्धरणों के खिलाफ रक्षा करनी चाहिए, वह समस्या जिसके कारण कई वकीलों को दंडित किया गया और राष्ट्रीय समाचार बना। जिन वकीलों ने नकली AI-जनित उद्धरण प्रस्तुत किए, वे इस तरह के सत्यापन परत के बिना टूल का उपयोग कर रहे थे। समस्या कभी भी AI ही नहीं थी। यह गुणवत्ता नियंत्रण के बिना AI था।
आउटपुट एक संरचित अनुसंधान मेमो है, जिसमें सबसे नीचे-रेखा-ऊपर-सामने सारांश, विशिष्ट सांविधिक उद्धरण और व्यावहारिक सिफारिशें हैं, जिसे तैयार करने में एक जूनियर एसोसिएट को दिन लगेंगे। Claude एक घंटे से भी कम समय में पहला ड्राफ्ट देता है। फिर मैं हर उद्धरण की समीक्षा करता हूँ, विश्लेषण का तनाव-परीक्षण करता हूँ और वहाँ संशोधित करता हूँ जहाँ मेरा निर्णय आउटपुट से भिन्न होता है। कुल समय अभी भी खरोंच से शुरू करने में लगने वाले समय का एक अंश है। और क्योंकि स्किल मेरे मानकों (आत्मविश्वासपूर्ण निष्कर्ष जिनमें स्पष्ट अनिश्चितता फ्लैग हों, नियामक ढाँचों की तुलना के लिए तालिकाएँ, अकादमिक हेजिंग के बजाय व्यावहारिक सिफारिशें) के अनुसार कैलिब्रेटेड है, मेमो तुरंत उपयोगी है।
रीयल-टाइम अनुबंध व्याख्या। एक मुवक्किल ने मध्य-सुबह फोन करके कहा कि उन्हें अभी-अभी एक प्रतिपक्ष से एक मांग पत्र मिला है जो एक वाणिज्यिक सेवा समझौते के उल्लंघन का दावा करता है और समाप्ति की धमकी देता है। मुवक्किल के पास जवाब देने के लिए 48 घंटे थे। मैंने समझौता, मांग पत्र और प्रतिपक्ष के साथ मुवक्किल के पिछले तीन महीनों का पत्राचार अपलोड कर दिया। Claude ने मांग पत्र में हर तथ्यात्मक आरोप को उद्धृत विशिष्ट अनुबंध प्रावधानों के खिलाफ मैप किया, और पाया कि चार कथित उल्लंघनों में से दो ने उन दायित्वों को संदर्भित किया जिन्हें एक साइड लेटर द्वारा स्पष्ट रूप से संशोधित किया गया था जो प्रतिपक्ष के अपने वकील ने तैयार किया था। ऐसा प्रतीत होता है कि मांग पत्र उनके स्वयं के संशोधनों की जाँच किए बिना लिखा गया था। जैसे ही मैंने प्रतिक्रिया तैयार की, मैंने प्रत्येक ड्राफ्ट पैराग्राफ को Claude के माध्यम से यह दबाव-परीक्षण करने के लिए चलाया कि क्या मेरे किसी भी तर्क के समझौते में अन्य प्रावधानों के लिए अनपेक्षित निहितार्थ हैं। इसने एक पकड़ा: एक बचाव जो मैं सेवा-स्तर मेट्रिक्स पर उठाने की योजना बना रहा था, उसे धारा 7 में भुगतान विवाद पर एक बिंदु को स्वीकार करने के लिए पढ़ा जा सकता था। मैंने प्रतिक्रिया को फिर से लिखा। उस तरह का रीयल-टाइम, प्रावधान-दर-प्रावधान तनाव-परीक्षण जब सक्रिय रूप से ड्राफ्टिंग कर रहे हों, वह कुछ ऐसा है जिसके लिए पहले आपके काम की समीक्षा करने वाले दूसरे वकील की आवश्यकता होती थी। अब यह उसी बातचीत में होता है जहाँ काम किया जाता है।
गोपनीयता (Privilege) का प्रश्न
हर वकील पूछता है। संक्षिप्त उत्तर: वही ढाँचा जो आपको क्लाउड स्टोरेज, ई-डिस्कवरी प्लेटफॉर्म और ऑनलाइन कानूनी अनुसंधान डेटाबेस का उपयोग करने देता है, यहाँ लागू होता है। ABA मार्गदर्शन और राज्य बार आचार राय AI टूल को एजेंट/इंस्ट्रूमेंटलिटी अपवाद के अंतर्गत तृतीय-पक्ष तकनीक प्रदाताओं के रूप में मानते हैं। आपके दायित्व मुवक्किल डेटा की सुरक्षा के लिए उचित प्रयास करना है, जो व्यवहार में आपके इनपुट पर मॉडल प्रशिक्षण को बंद करने, प्रदाता की डेटा हैंडलिंग प्रथाओं को समझने और अपने तर्क का दस्तावेजीकरण करने का मतलब है। Anthropic एक शून्य-डेटा-प्रतिधारण API विकल्प और व्यवसाय डेटा प्रसंस्करण समझौते प्रदान करता है, ताकि आपका कोई भी मुवक्किल डेटा मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए उपयोग न किया जाए, और इनपुट सत्र से आगे संग्रहीत न हों। वही परिश्रम जो आपने Dropbox, Google Drive या Clio में मुवक्किल दस्तावेज़ रखने से पहले किया था।
मैं एक कदम आगे गया। मैंने Claude की मदद से अपने एंगेजमेंट लेटर के लिए एक AI उपयोग प्रावधान तैयार किया। प्रावधान AI को एक दक्षता और गुणवत्ता बढ़ाने वाले के रूप में फ्रेम करता है, वकील की निगरानी पर जोर देता है, डेटा हैंडलिंग को मौजूदा गोपनीयता दायित्वों से जोड़ता है और मुवक्किल की सहमति सुरक्षित करता है। मुवक्किल बिना पलक झपकाए हस्ताक्षर करते हैं। उनमें से अधिकांश मानते हैं कि मैं पहले से ही AI का उपयोग कर रहा हूँ। वे सही हैं।
आचार नियमों में अब अधिकांश क्षेत्राधिकारों में प्रौद्योगिकी क्षमता की आवश्यकता है। हम उस बिंदु के करीब पहुँच रहे हैं जहाँ इन टूल का उपयोग नहीं करना बचाव करने के लिए कठिन पेशेवर जिम्मेदारी की स्थिति है।
प्रॉम्प्ट ही स्किल है
अधिकांश वकील जो AI आज़माते हैं, वे "इस अनुबंध की समीक्षा करें" जैसा कुछ लिखते हैं और बदले में औसत दर्जे का कुछ प्राप्त करते हैं। फिर वे तय करते हैं कि AI कानूनी कार्य के लिए उपयोगी नहीं है।
समस्या AI नहीं है। समस्या इनपुट है।
"इस अनुबंध की समीक्षा करें" की तुलना "विक्रेता के दृष्टिकोण से इस सेवा समझौते की समीक्षा करें। उन प्रावधानों को फ्लैग करें जहाँ ग्राहक ने इस प्रकार के डील के लिए बाजार मानकों से परे जोखिम स्थानांतरित किया। लापता प्रावधानों की जाँच करें जो मौजूद होने चाहिए, जिनमें देयता की सीमा, IP स्वामित्व, डेटा हैंडलिंग और सुविधा के लिए समाप्ति शामिल है। प्रत्येक उच्च-गंभीरता मुद्दे के लिए विशिष्ट काउंटर-भाषा के साथ गंभीरता-रेटेड सारांश तैयार करें। ध्यान दें कि विक्रेता के पास सीमित बातचीत का लाभ है और वह डील को बंद करना चाहता है, इसलिए सिफारिशों को लड़ने लायक प्रावधानों बनाम शालीनता से छोड़ने वाले प्रावधानों पर ध्यान केंद्रित करना चाहिए।" से करें।
दूसरा संस्करण कार्य उत्पाद तैयार करता है जो पहले पास पर उपयोगी होता है। पहला कार्य उत्पाद तैयार करता है जिसमें व्यापक संशोधन की आवश्यकता होती है, यदि यह बिल्कुल उपयोगी है। "AI एक खिलौना है" और "AI ने मेरा अभ्यास बदल दिया" के बीच का पूरा अंतर आपके निर्देशों की गुणवत्ता में रहता है। यही कारण है कि स्किल्स मायने रखती हैं: वे विवरण के उस स्तर को एनकोड करते हैं ताकि आप इसे एक बार लिखें और यह हर बार सक्रिय हो।
यह क्या बदलता है
इस सब से कुछ चीजें निकलती हैं जिनका नाम लेना उचित है।
स्टाफिंग। मैं एक दो-व्यक्ति की फर्म चलाता हूँ जो एक बहुत बड़े अभ्यास के कार्यभार को संभालती है। यह AI का प्रत्यक्ष कार्य है। वह काम जो परंपरागत रूप से एक एसोसिएट को काम पर रखने को उचित ठहराता था, पहला-पास दस्तावेज़ समीक्षा, अनुसंधान मेमो, प्रारंभिक ड्राफ्ट, रेडलाइन सारांश, नियमित पत्राचार, अब मेरी निगरानी में Claude द्वारा संभाला जाता है। स्पष्ट होने के लिए: मेरी फर्म छोड़ने वाले हर दस्तावेज़ की एक लाइसेंस प्राप्त वकील द्वारा समीक्षा, संशोधन और अनुमोदन किया गया है। AI पहला पास तैयार करता है। मैं अंतिम कार्य उत्पाद तैयार करता हूँ। एसोसिएट्स अप्रचलित नहीं हैं। लेकिन जब एक को काम पर रखना आर्थिक रूप से समझ में आता है, तो उसका मापदंड बदल गया है। और आपको उनसे क्या करने की आवश्यकता है, वह बदल गया है: निर्णय, मुवक्किल संबंध और AI आउटपुट पर्यवेक्षण, दस्तावेज़ उत्पादन के 2,000 घंटे नहीं।
बिलिंग।AI मूल्य समीकरण को बदलता है। कुछ कार्यों के लिए, समय की बचत स्पष्ट है और मैं उन्हें मुवक्किलों को देता हूँ। दूसरों के लिए, समान घंटे पहले की तुलना में नाटकीय रूप से गहन विश्लेषण, अधिक व्यापक मुद्दा-खोज और उच्च गुणवत्ता वाला प्रारूपण उत्पन्न करते हैं। बात यह नहीं है कि हर कार्य में कम समय लगता है। यह है कि वकील के समय का हर घंटा अधिक मूल्य उत्पन्न करता है। मेरी फर्म सदस्यता मूल्य निर्धारण के साथ-साथ पारंपरिक प्रति घंटा बिलिंग भी प्रदान करती है, यह एंगेजमेंट पर निर्भर करता है। सदस्यता ग्राहकों को एक फ्लैट मासिक शुल्क पर चल रही सलाह, अनुबंध समीक्षा, अनुपालन निगरानी और नियमित शासन मिलता है। कोई मीटर नहीं चल रहा। AI इस मॉडल को काम करने योग्य बनाता है, क्योंकि मैं एक अनुमानित शुल्क संरचना के भीतर अधिक व्यापक सेवा प्रदान कर सकता हूँ। मुवक्किल इसे पसंद करते हैं: वे फोन उठाने या ईमेल भेजने से डरते नहीं हैं। और राजस्व लम्पी होने के बजाय अनुमानित है।
निर्णय। मैंने जो कुछ भी वर्णन किया है, वह AI को बहुत अधिक करने देने का प्रलोभन पैदा करता है। जाँचना बंद करने का। इस पर शोध सुसंगत है: जो लोग AI का उपयोग इसकी क्षमता के बाहर करते हैं, या जो आउटपुट से पूछताछ किए बिना इस पर भरोसा करते हैं, वे उन लोगों से भी बदतर प्रदर्शन करते हैं जो AI का उपयोग बिल्कुल नहीं करते हैं। जो वकील इस तकनीक से जीतेंगे, वे एक मौलिक स्तर पर समझते हैं कि AI कानून का अभ्यास नहीं कर रहा है। आप कानून का अभ्यास कर रहे हैं। AI आपको तेज, अधिक गहन और अधिक सुसंगत बनाता है। लेकिन निर्णय, वह हिस्सा जहाँ आप तय करते हैं कि किसके लिए लड़ना है और क्या छोड़ना है, जहाँ आप पंक्तियों के बीच पढ़ते हैं, जहाँ आप एक कॉल करते हैं जो किसी भी तरह से जा सकता है और उस पर अपनी प्रतिष्ठा दांव पर लगाते हैं, वह आपका है। अनुभवी वकीलों के पास इस नई दुनिया में एक बहुत बड़ा लाभ है, और उनमें से अधिकांश को इसका एहसास नहीं है। यदि आपने अपने अभ्यास क्षेत्र में निर्णय विकसित करने में 10 या 20 साल बिताए हैं, तो आप ठीक उसी संपत्ति पर बैठे हैं जिसे AI अधिक मूल्यवान बनाता है, कम नहीं।
जाओ और बनाओ
मैं Anthropic के लिए काम नहीं करता। मैं एक अभ्यास करने वाला वकील हूँ जिसने हर उपलब्ध AI टूल की कोशिश की और अपने अभ्यास को उसके आसपास बनाया जो वास्तव में मेरे काम करने के तरीके के लिए सबसे अच्छा काम करता था।
अधिकांश वकीलों द्वारा AI का उपयोग करने (एक चैटबॉट में एक प्रश्न टाइप करना और सर्वश्रेष्ठ की आशा करना) और मैंने यहाँ जो वर्णन किया है, उसके बीच का अंतर बहुत बड़ा है। उस अंतर को बंद करने के लिए तकनीकी कौशल की आवश्यकता नहीं है। इसके लिए टूल वास्तव में कैसे काम करता है, यह सीखने में कुछ घंटे निवेश करने की आवश्यकता है: Chat और Cowork के बीच का अंतर, लंबे विस्तृत प्रॉम्प्ट छोटे प्रॉम्प्ट की तुलना में नाटकीय रूप से बेहतर परिणाम क्यों देते हैं, एक स्किल कैसे बनाएं जो आपके निर्णय को एनकोड करती है, स्किल्स को एक प्लगइन में कैसे बंडल करें जिसका कोई भी सहकर्मी उपयोग कर सकता है।
डेस्कटॉप ऐप डाउनलोड करें। वह कार्य चुनें जो आप सबसे अधिक बार करते हैं। एक प्रॉम्प्ट लिखें जो विस्तार से वर्णन करता है कि आप इसे ठीक कैसे करना चाहते हैं। देखें कि वापस क्या आता है। फिर अपनी पहली स्किल बनाएँ। रिटर्न तेजी से बढ़ते हैं।
