(资料图片)

美国每年有数百万起人身伤害案件，但很大一部分都未判决，而是达成了私下和解。而案件的受害者往往得不到合理的赔偿。因为通常情况下，处理此类案件的法律机构很难为受害者争取到最高的赔偿，并且会收取总赔偿金额的33%至40%作为佣金。因此Rami Karabibar推出了「EvenUp」，旨在改变个人伤害案件中常见的不公正现象。

据TechCrunch报道，这家法律行业的初创公司「EvenUp」刚刚完成了B轮融资，本轮由Bessemer Venture Partners领投，Bain Capital Ventures、Clio和Behance的创始人Scott Belsky参与投资，融资金额共5050万美元。截至目前，「EvenUp」筹集的资金总额已达到6500万美元。

「EvenUp 」利用人工智能帮助律师评估个人伤害案件，并提出公正的赔偿建议。该平台整合了医疗记录、账单和警方报告等原始案件文件，帮助律师准备索赔材料。「EvenUp 」可以提供包括预诉阶段和诉讼阶段的文书生成。

「EvenUp」 的目标是帮助解决各类个人伤害案件，包括车祸、警察暴力、虐待和自然灾害等导致的个人伤害案件。他们建立了一个庞大的数据库，训练人工智能根据案件细节估算公正赔偿金额。该平台针对伤害法将原始文件记录优化总结成医疗摘要，为律师、律师助理和律师事务所提供了自助解决方案。

与其他人工智能助手相比，「EvenUp」在工作中对于准确性的要求更高。从资料数据整理，到评估案件价值，再到生成最终的索赔申请材料，它都可以将这些内容快速地呈现。Karabibar表示，「EvenUp」可以帮助处理人身伤害案件的法律工作流程中70%的关键文件。

然而，「EvenUp 」也面临着一些挑战。首先是人工智能中存在的偏见问题。如果算法在有偏见的数据下进行训练，可能会放大现有的不平等和不公正现象。此外，隐私保护问题也很重要，「EvenUp」 并未透露其获取医疗和个人伤害文件的来源，也没有说明他们是否采取措施通知原始记录的所有者。

即使「EvenUp 」的平台能够按照其所宣传的方式运作，人工智能算法也远非完美。因此，对于 「EvenUp」 的客户来说，使用该平台存在着一定的风险。尽管如此，「EvenUp」还是迅速吸引了一些客户，其中包括一些顶级诉讼律师和美国最大的个人伤害律师事务所。

「EvenUp」 的目标是改变律师行业，鼓励诉讼律师更多地关注案件中的人性因素。该平台并不打算完全取代律师，但如果被大规模采纳使用，可能会导致一些律师助理失业。