Harvey พัฒนา AI กฎหมายด้วย Kimi K3 โมเดล 2.8 ล้านล้านพารามิเตอร์

Harvey บริษัทปัญญาประดิษฐ์ด้านกฎหมาย พัฒนาโมเดลเฉพาะทางโดยใช้ Kimi K3 ของ Moonshot AI ซึ่งเป็นโมเดลโอเพนเวตที่มีพารามิเตอร์ประมาณ 2.8 ล้านล้านรายการ ความเคลื่อนไหวนี้สะท้อนความพยายามลดการพึ่งพาผู้ให้บริการโมเดลภายนอกและเพิ่มชั้นโมเดลที่ออกแบบมาสำหรับงานกฎหมายโดยเฉพาะ อย่างไรก็ตาม ยังไม่มีการยืนยันผลประหยัดต้นทุน

เมื่อวันที่ 20 สิงหาคม Harvey เปิดตัว ‘Harvey Tenet’ รุ่นพรีวิวสำหรับการวิจัย ซึ่งเป็นโมเดลโอเพนเวตรุ่นที่ผ่านการปรับแต่งต่อจาก Kimi K3 โดยพัฒนาร่วมกับ Fireworks Research เพื่อรองรับงานกฎหมายระยะยาว Harvey ระบุว่า Tenet เป็นโมเดลที่ผ่านการปรับแต่งต่อเพื่อรองรับงานกฎหมายโดยเฉพาะเป็นครั้งแรกของบริษัท

ในการประเมินผ่าน LAB ซึ่งเป็นระบบประเมินเอเจนต์กฎหมายของ Harvey นั้น Tenet ทำงานที่ถูกพักไว้จนเสร็จได้เกือบ 2 เท่าของ Kimi K3 ส่วนการประเมินงานที่เกี่ยวข้องกับสัญญาพบว่าจำนวนงานที่เสร็จสมบูรณ์เพิ่มขึ้น 20% อย่างไรก็ตาม ตัวเลขทั้งสองมาจากผลประเมินภายในสภาพแวดล้อมที่ Harvey ออกแบบเอง

โมเดลโอเพนเวตหมายถึงโมเดลที่เปิดให้ใช้ค่าน้ำหนักที่ผ่านการฝึกแล้ว ทำให้องค์กรสามารถติดตั้งบนโครงสร้างพื้นฐานของตนเองหรือบนคลาวด์ได้ ต่างจากโมเดลปิดที่ต้องพึ่งพา API ภายนอก แม้จะมีทางเลือกด้านสภาพแวดล้อมการติดตั้งมากกว่า แต่การเปิดเผยค่าน้ำหนักไม่ได้หมายความว่าจะเปิดเผยซอร์สโค้ด ข้อมูลฝึก และโครงสร้างการดำเนินงานทั้งหมด

Kimi K3 เป็นโมเดลโอเพนเวตที่ Moonshot AI เปิดเผยต่อสาธารณะ โดยต้องแยกจำนวนพารามิเตอร์ทั้งหมดออกจากจำนวนพารามิเตอร์ที่ถูกเรียกใช้จริงในการประมวลผล Harvey นำค่าน้ำหนักของ Kimi K3 มาปรับแต่งต่อด้วยข้อมูลกฎหมายและสภาพแวดล้อมการทำงานที่เกี่ยวข้อง

ตั้งแต่เดือนพฤษภาคม 2025 Harvey ขยายกลยุทธ์มัลติโมเดลด้วยการผสานโมเดลภายนอกตามลักษณะงาน บริษัทระบุว่ายังคงใช้โมเดลของ OpenAI พร้อมเพิ่ม Claude ของ Anthropic และ Gemini ของ Google เข้าสู่แพลตฟอร์ม เพื่อจัดสรรโมเดลให้เหมาะกับงานร่างเอกสารกฎหมาย การเตรียมคดี และการโต้แย้งด้วยวาจาโดยอัตโนมัติ

Tenet จึงใกล้เคียงกับการเพิ่มชั้นโมเดลของบริษัทเองเข้าไปในโครงสร้างการส่งต่องานระหว่างโมเดลภายนอก มากกว่าการยกเลิกโครงสร้างเดิมทั้งหมด Harvey แสดงให้เห็นถึงความพยายามควบคุมทั้งตัวโมเดล ข้อมูลกฎหมาย สภาพแวดล้อมการทำงาน และระบบประเมิน เพื่อขยายความแตกต่างของผลิตภัณฑ์

Harvey ยังเปิดเผย Legal Agent Benchmark หรือ LAB ซึ่งออกแบบมาเพื่อประเมินงานระยะยาวที่ใกล้เคียงกับงานกฎหมายจริง เช่น การตรวจสอบเอกสาร การจัดทำบันทึก และการแก้ไขสัญญา ระบบประเมินและผลลัพธ์ที่เกี่ยวข้องถูกรวมอยู่ในเกณฑ์มาตรฐานเอเจนต์กฎหมายที่ Harvey เปิดเผย

การใช้โมเดลโอเพนเวตมุ่งตอบโจทย์ทั้งด้านต้นทุนและการควบคุม บริษัทอาจลดค่าใช้จ่ายจากการเรียกใช้ API ภายนอกได้ แต่ก็อาจมีค่าเช่า GPU ค่าใช้จ่ายจากขนาดการอนุมาน บุคลากรด้านปฏิบัติการ และระบบรักษาความปลอดภัยเพิ่มขึ้น Harvey ไม่ได้เปิดเผยว่า Tenet ช่วยลดต้นทุนได้มากน้อยเพียงใดในทางปฏิบัติ

เมื่อวันที่ 9 กันยายน Harvey ระบุว่า บริษัทระดมทุนได้ 550 ล้านดอลลาร์ (ประมาณ 748 พันล้านวอน) และมีมูลค่ากิจการ 15,500 ล้านดอลลาร์ (ประมาณ 21.1 ล้านล้านวอน) โดยการแปลงค่าเงินใช้อัตราแลกเปลี่ยนประมาณ 1 ดอลลาร์ต่อ 1,360 วอน

Harvey ระบุว่าจะนำเงินลงทุนไปใช้พัฒนาปัญญาประดิษฐ์สำหรับสำนักงานกฎหมายและฝ่ายกฎหมายองค์กร รวมถึงเพิ่มบุคลากร บริษัทเสริมว่าแพลตฟอร์มของตนถูกใช้งานโดยสำนักงานกฎหมาย 80% ของกลุ่ม Am Law 100 และบริษัท 5 แห่งจาก 10 บริษัทชั้นนำในรายชื่อ Fortune ทั้งนี้ ตัวเลขรายได้ประจำต่อปี 400 ล้านดอลลาร์และลูกค้ามากกว่า 3,000 รายไม่ได้อยู่ในประกาศการลงทุนอย่างเป็นทางการ

ชุมชนเทคโนโลยีกฎหมายมีทั้งความเห็นว่าการที่ Harvey ยังคงแบกรับค่าใช้จ่าย API ของโมเดลภายนอกอาจจำกัดความสามารถในการทำกำไร และความเห็นว่าโมเดลภายในบริษัทอาจช่วยสร้างความแตกต่างให้ผลิตภัณฑ์ที่ออกแบบมาสำหรับงานกฎหมายโดยเฉพาะ อย่างไรก็ตาม ความเห็นดังกล่าวมาจากผู้ใช้งานออนไลน์บางส่วน จึงไม่ควรสรุปว่าเป็นมุมมองของอุตสาหกรรมทั้งหมด

เนื่องจากเป็นการนำโมเดลพื้นฐานจากจีนมาใช้กับบริการกฎหมาย การรักษาความลับของลูกค้า เขตอำนาจศาลด้านข้อมูล และการพึ่งพาซัพพลายเชนจึงเป็นประเด็นที่ต้องพิจารณา Harvey อธิบายว่าจะไม่นำข้อมูลลูกค้าไปใช้ฝึกโมเดลโดยไม่ได้รับอนุมัติอย่างชัดเจน แต่ยังไม่ได้เปิดเผยสภาพแวดล้อมการดำเนินงานและวิธีประมวลผลข้อมูลของ Tenet อย่างละเอียด

กระแสการแข่งขันระหว่างโมเดลโอเพนเวตจากจีนกับโมเดลปิดจากสหรัฐฯ เคยถูกกล่าวถึงในรายงานก่อนหน้านี้ของ TokenPost กรณีนี้สะท้อนว่าโมเดลโอเพนเวตอาจถูกนำไปใช้พัฒนาผลิตภัณฑ์ในสาขาที่ต้องอาศัยความเชี่ยวชาญสูง เช่น งานกฎหมาย ไม่ได้จำกัดอยู่เพียงการวิจัย

แม้เปิดตัว Tenet แล้ว Harvey ไม่ได้ระบุว่าจะยุติการใช้โมเดลของ OpenAI, Anthropic และ Google สิ่งที่ยืนยันได้จากการประกาศครั้งนี้คือ บริษัทเพิ่มโมเดลที่ผ่านการปรับแต่งต่อภายในและระบบประเมินเฉพาะด้านกฎหมายเข้าไปในโครงสร้างมัลติโมเดลเดิม พร้อมนำเสนอผลการประเมินที่จัดทำโดย Harvey เอง

ระดับความแม่นยำและต้นทุนการดำเนินงานของ Tenet ในงานกฎหมายจริงยังต้องรอการตรวจสอบจากหน่วยงานอิสระและผลการใช้งานเชิงพาณิชย์ต่อไป