在ChatGPT出现之前，许多开发人工智能技术的科技初创公司就看到了生成式人工智能（GenAI）的价值。

一家专注于法律领域的人工智能初创公司EmotionTrac公司的产品依赖于人工输入。该公司开发了用于模拟陪审团选择和审判准备的情绪跟踪技术。“我们与其他人工智能公司不同之处在于——我们提供的是人工智能与真人数据的结合。这有一个很大的好处。”该公司的创始人Aaron Itzkowitz说。

该公司找到了一个利基市场，帮助律师判断他们在制定法律策略时可能遇到的陪审团反应。

可以肯定的是，EmotionTrac不会放弃LLM，而是在最有价值的地方使用它们。该公司还向有需求的客户提供该技术。

LLM很好，但许多法律问题仍然需要由人类来处理。Itzkowitz认为，即使在使用先进的人工智能工具时，人类的专业知识和解释仍然至关重要。人类仍将是法律部门的中心，机器人不会出现在裁决案件的陪审团中，幻觉是大型语言模型的一个大问题。

律师们求助于该公司的核心人工智能技术，该技术涉及使用摄像机和面部识别技术跟踪人们的情绪。

EmotionTrac要求参与者填写一份调查，其中包括人口统计信息，然后观看一个案例的视频。面部识别技术专门针对情绪跟踪，该公司收集人们如何反应的实时数据。然后，用户填写一份事后调查，该公司将其汇总后提供给律师。

“我们在每个人参与研究之前都会对他们进行筛选，根据客户想要测试的人口统计数据，我们将决定提供哪些问题。”Itzkowitz说。

参与研究的用户会得到奖励，他们必须允许EmotionTrac使用前置摄像头。参与者通常是男女各占一半，涵盖所有种族和年龄。

“我们对提供给客户的数据很有信心，”Itzkowitz说。“使用我们的客户已经代表他们的客户获得了超过5亿美元的赔偿。”

这项技术在为制定案件处理计划的律师提供所需的准确信息方面经过了时间考验。它也在创造收入。“我们现在的目标是比去年增长400%，”Itzkowitz说。

该公司正在使用LLM(在大多数情况下作为备选参考)来分析和解释数据指标，生成报告，并确定趋势。

EmotionTrac并没有像Harvey AI等其他资金雄厚的公司那样，为法律部门开发一个大语言模型。“你听说过法律领域LLM的故事……产生的协议草案不准确，人们正在研究这个问题。”

这一领域仍然需要人力监督。“你需要校对你从LLM获得的所有东西……因为它不可能一直100%准确。”Itzkowitz说。