随着分析工作流程的不断进化,如今的问题已不再是“应何时使用技术辅助审查 (TAR)”,而是“何时不应该使用 TAR”。
越来越多的法律团队将 TAR 作为文件审查的默认最佳实践,这一趋势的普及很大程度上得益于 TAR 2.0(又称为持续主动学习,CAL)的出现。
与传统的 TAR 1.0 不同,TAR 2.0 是一种基于优先排序的工作流程,它允许审查人员以更智能的方式处理相关文件。以下是 TAR 2.0 的核心工作原理:
初始采样和学习
开始时,审查团队对小部分文件进行分类(标记为“相关”或“无关”),TAR 引擎根据这些分类对整个数据集进行排名。
优先排序
TAR 系统优先处理评分最高的文件,这些文件最可能与案件相关。
迭代学习
审查人员不断标记高优先级文件,系统根据新标记重新排名并优化审查队列,重复这一过程直至边际收益递减(即再无大量相关文件可供审查)。
验证结果
通过“遗漏测试”(Elusion Test)对未审查文件的相关性进行验证,确保满足预期目标并确认审查流程的完整性。
TAR 2.0 的出现克服了 TAR 1.0 的诸多局限,使其更广泛地被行业接受。以下是 TAR 2.0 的四大核心优势:
这意味着无论数据集大小如何,TAR 2.0 都能够提供高效的审查流程。
这种模式降低了人工成本,并通过质控 (QC) 机制识别和修正不一致标记,确保模型的准确性。
同时,TAR 2.0 的高精确性能够显著减少误分类文件的数量,这对于涉及敏感数据的案件尤为重要。
这种简单明确的验证方法让律师团队更容易接受,并能更好地捍卫审查结果的合理性。
TAR 2.0 已被广泛采用,成为文件审查的首选方法,原因在于其降低了技术门槛并提高了用户友好性。数据显示,使用 TAR 2.0 工作流程的案件,审查所需的文档数量平均减少 40%–60%。
随着数据量的持续增长,TAR 2.0 的重要性只会进一步凸显。它不仅使文件审查更高效,还能够有效控制成本,为法律团队在复杂案件中提供强大的技术支持。
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