首个由o1 pro指导诈骗案开庭！原告九成资产被骗，利用AI绝地反击

新智元报道

编辑：KingHZ

【新智元导读】近日，Steve Sokolowski公布了首个由OpenAI o1 pro指导的诉讼，包含工作流、提示词、法庭模拟等诸多细节。由于九成净资产已被骗走，Steve已无力支付80万美元的相关起诉费用。他选择使用AI指导案件，成功打破法律的闭环，已做好法院开庭的准备，并表示对结果非常乐观。

「这个案例生动地诠释了AI平民化效应。」

九成资产被骗，起诉费用高达80万美元！且看受骗人如何利用AI绝地反击。

第一次由OpenAI o1 pro引导的诉讼，或许也是美国联邦法院系统中首次由AI引导的诉讼，近日由Steve Sokolowski公布了其中的细节。

目前，诉讼已经开庭。

事件回顾

2022年，美国发生了多起投资诈骗案，其中Steve&Chirs Sokolowski兄弟俩被骗走了九成净资产，需要80万美元保证金才能立案。

他们一生辛勤工作、生活节俭并做好了将来退休后的计划，但当时完全没有想到自己有机会能伸张正义。

原告花了几年时间联系各种律师和诉讼融资公司。诉讼融资公司可以垫付前期需要的费用，等胜诉后再收回垫付的资金并抽取一定比例的提成，但前提是纠纷必须先立案。Steve Sokolowski兄弟却无力支付律师费到法庭立案。

他们陷入了一个循环：诉讼融资公司希望得到一份起诉状，而律师们则希望得到费用来撰写起诉状。

要打破这个循环几乎是不可能的——甚至要让这些公司回电话都十分困难。

当Steve拨打匹兹堡律师事务所Leech Tishman的电话时，他们的电话突然打不通了。

随后，有位律师在大约两周后才回电。Steve再次拨打电话，却始终没有收到回复，不禁感叹：「这就是法律行业的运作方式。」

因此，法律系统中的一个主要弱点在于，当被告将你洗劫一空时，你根本负担不起费用起诉他们。如果被告拿走的钱少一些，你可能留下足够的资金聘请律师。从本质上来说，欺诈越大，越有可能逃脱惩罚：这无疑鼓励了被告普遍采取「一不做，二不休」的策略。

然而，最终Claude 3.5 Sonnet发布了，它终于能够评估法律（尽管在解释训练数据中的判例价值时，仍然存在错误）。

接着，OpenAI的o1 pro改变了一切。OpenAI的o1 pro是一种通用人工智能（AGI）系统，Steve认为：「它比我接触过的任何律师都要聪明。」

o1工作流：找到相关证据

当OpenAI o1 pro发布时，Steve立即注册并将其与Gemini Experimental 1206进行了比较。然后，确定两者都适合推进诉讼工作，但o1在理解案例法和预测辩护方面明显更优越。

兄弟俩确定了完整的工作流：

1 另一原告Chris创建了一个证据数据库，翻阅了案件的档案，并编写了Python脚本，生成了数千行数据，包含Genesis破产案件中的全部条目，还包括来自其他针对Genesis和DCG诉讼的法庭记录条目。

2 然后，利用o1对最重要的文件进行了总结（忽略了诸如服务证明和出庭通知等条目）。

3 最终，得到了可以放入单一上下文窗口的摘要。模型可以在单一上下文窗口进行推理并定位到最相关的证据。o1认为，几乎第50至90段中的所有引述都是该案的有用证据，并且它总是逐字正确地引用它们。

Gemini工作流：持续评估

由于Gemini Experimental 1206版本可能没有「思考」或进行多轮思考，它在某些情况下比o1更容易发生幻觉。

然而，不知为何，虽然在各种工作成果中，Gemini评估用户工作的能力很有用，但Gemini在方面显得更具争论性和更加消极。

使用Gemini的关键在于，它通常在开始时会非常消极。它评估了第一版的起诉状，认为该起诉状可能会被驳回。Gemini 1206（但不包括早期版本）在多次运行中非常一致，允许通过相同的提示词对同一结果进行持续的评估。

Steve将起诉状输入Gemini至少100次，并要求它给出反馈，它总会提供反馈，甚至包括「给你一个建议：这不像律师写的风格。」

AI模拟法庭

当起诉状接近完成时，兄弟俩在去年12月20日到30日进行了一系列模拟。

圣诞节这一天，OpenAI流量可能较少，他们充分利用这一机会，可以长时间地使用o1 pro。

虽然o1擅长起草文件，但o1 pro的推理能力才得以继续进行诉讼。

Steve采用的方法就是通过AI模拟法庭审判流程。

一开始，Steve通过将起诉状直接粘贴到o1 pro中，并要求它评估驳回的辩护意见来进行模拟。但后来，Steve偶然间发现了一个新的思路：如果让o1 pro首先生成驳回动议，它的准确度会更高。

因此，提示词是这样的：「你是一个经验丰富的辩护律师，这对我的事业至关重要。考虑所有可能的驳回理由，无论其强弱。然后，写出你能想到的最全面的驳回动议，代表被告 [在此插入每个被告的名字，重复 3 次]。输出你完整的驳回动议，提交到法庭并供法官审理。」

接下来，在动议生成后，提示词是：「你是一个联邦法官。评估这份起诉状和辩方的驳回动议。输出一个全面的裁决，说明你是否允许此案继续进入证据交换阶段。确保决定的每一部分都能得到解释。」

Steve模拟了多次，最后「法官」在10次模拟中一次也没有拒绝动议。

使用Gemini时，「法官」基于最终的起诉状10次模拟中拒绝了2次动议，但其推理显示它误解了事实。

虽然边际收益已经开始递减，但Steve不能确定这些驳回是由于Gemini较弱的推理能力（毕竟事实如此），还是因为忘记加入自以为众所周知的关键事实信息。而后者可能导致人类法官也误解起诉状。

预测胜率

他们还利用o1 pro进行概率分析，评估其可能采取的不同立场——从可能提出的主张到诉讼策略。

他们让o1 pro给出不同立场下的胜诉几率，特别是揭露特定事实时。他们利用Claude 3.5 Sonnet和Gemini 1206交叉检查了这些胜诉几率。

因为生活与此案息息相关，他们继续通过多个模型进行交叉验证。但他们已经意识到o1 pro的准确度非常高，以至于如果有必要，它可以成为唯一依赖的分析工具。

o1 pro可以通过利用被告自己的立场（因为他们涉及了大量诉讼），来预测他们在此案中的辩词。这对两兄弟帮助非常大。

他们还能够创建一个数据库，以便被告在提交动议时，迅速判断是否与过去三年的法庭文件相互矛盾。

最后，他们通过两天的模拟，利用不同的模型彼此对抗，评估了被告可能会采用的辩护策略。

他们观察了AI模型如何执行这些策略。然后，更进一步，告诉模型故意采用一些策略，如「提交无理动议」、「威胁原告寻求制裁」、「通过消耗原告的耐性让他们放弃」、「尽可能多地加入被告」、「提交大量交叉诉讼和反诉」、「互相推卸责任」等等。

一旦被告采取这些策略，却不知道原告对此早有准备。

诉讼计划

在诉状提交之前，他们使用o1制定了诉讼计划。

例如，模型预测诉讼将需要大约1300小时的工作。它预测创建诉状需要160小时，这与实际花费的220小时非常接近，因为很多工作仅仅是反复阅读像联邦证据规则这样的文件。

他们还要求o1和o1 pro制定一个主线时间表，并明确需要进一步发现的证据。幸运的是，在这种情况下，所需的大部分证据已经是公开的（正如诉状所述）。所需的少量证据是由模型建议的，Steve利用额外的知识编辑了o1 pro的计划。

回应「否定者」

尽管细节直到诉状提交后才公开，但原告Steve在网上早已明确，这个案件即将开庭，并且它将由AI指导。

最常见的批评之一是，这样的案件需要多年的努力，「你不知道你在陷入什么。」

Steve回应了这种批评:

「第一点是，我们显然知道此案将耗费数年的精力；o1 pro实际上估计的时间比我们最初预测的2000小时要少。然而，鉴于我们90%的净资产都被被告拿走了，我们所花时间的经济价值莫过于打这个官司。」

「至于有人批评我们在没有律师的情况下，接手这么大的一个案子会让我们付出很多，但我们根本没有付出任何代价。在此之前，这个案子的价值为零，因为没有大笔保证金，没有律师会接手这个案子，而且正如我们前面所说，被告拿走了我们所有的钱。现在，既然已经立案，它的价值就不止是零了。即使胜诉几率很低，AI公平竞争的环境也使其值得一试。」

但说到胜算，无论是原告自己的估计还是模型的估计，其实都不低。而且原告对胜算也非常乐观。他们已经削减了开支，腾出了未来几年的时间。现在Steve利用晚上和假期阅读《美国民事诉讼规则》和有关欺诈的判例法。

他们将通过法律庭审来解决这个问题，争取因被告的故意行为而获得应得的三倍赔偿，必要时将为上诉进行辩护，如果真的到了那一步，他们将迫使被告破产。

Steve表示：「为了胜利，我们全力以赴。」

虽然Altman和OpenAI经常受到批评，但在这种情况下，Steve要感谢他们给予了机会，让他们有机会实现花费20年规划的生活。

Steve说，这次努力是「AGI让世界变美好」的一个具体的例子。

背景信息

该诉讼案名为Sokolowski等诉Digital Currency Group等，指控被告Barry E. Silbert和前Genesis Global Trading首席执行官Michael Moro欺诈Stephen Sokolowski和Christopher Sokolowski。