Thomson Reuters investe US$ 40 milhões e lança modelo próprio de IA

A Thomson Reuters lança nesta segunda-feira, 24, o Thomson, seu primeiro modelo de linguagem de grande porte (LLM) desenvolvido internamente. A empresa investiu US$ 40 milhões no projeto — uma "fração do que laboratórios como OpenAI e Anthropic costumam gastar para treinar modelos do zero", segundo a companhia.

Em vez de partir do absoluto zero, a Thomson Reuters construiu o Thomson sobre uma base open source já existente e a especializou com décadas de conteúdo jurídico e tributário proprietário.

Em entrevista exclusiva à EXAME, Joel Hron, diretor de tecnologia (CTO) da Thomson Reuters, explica por que a empresa decidiu construir seu próprio modelo mesmo já licenciando modelos de terceiros — como OpenAI e Anthropic — dentro do CoCounsel, seu produto de IA jurídica.

"O Thomson adiciona uma profundidade que nenhum modelo de propósito geral possui: ela foi treinada por décadas com conteúdo do Westlaw, Practical Law, Checkpoint e Reuters, validada por centenas de especialistas internos", diz.

Segundo ele, o CoCounsel continuará multimodal, usando modelos de terceiros na maior parte da arquitetura — o Thomson é uma peça adicional, não uma substituição.

A empresa batizou seu padrão de desenvolvimento de Fiduciary-Grade AI™ — termo que remete ao dever legal de cuidado no direito. Sobre se isso representa uma promessa de marketing ou uma responsabilidade formal assumida pela empresa, Hron afirma que a responsabilidade pelo julgamento, pela orientação profissional e pelos resultados "continua sendo do profissional, e isso não muda".

Segundo ele, o modelo foi treinado para sinalizar incerteza em vez de dar respostas confiantes sem segurança suficiente — uma escolha deliberada para reduzir alucinações, mesmo que isso torne as respostas "menos satisfatórias" para quem pergunta.

Hron também confirma que não há garantia de que o Thomson erre menos que um modelo generalista em questões jurídicas ou fiscais.

"Não há garantia de que qualquer modelo de IA, incluindo o Thomson, seja livre de erros", diz. A checagem humana das respostas continua obrigatória "sem exceções", segundo o executivo, que não revelou casos específicos de erro identificados em testes internos.

Sem acesso em tempo real — por enquanto

Ao contrário do que se poderia esperar de uma ferramenta jurídica, o Thomson não consulta bases de dados atualizadas em tempo real por padrão — uma decisão que, segundo Hron, é hoje a principal diferença entre o modelo e o CoCounsel, que tem acesso nativo ao conteúdo proprietário da Thomson Reuters.

A empresa avalia incorporar recuperação de informações em tempo real como parte da futura comercialização do Thomson.

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Segundo o comunicado oficial da companhia, o modelo foi treinado com menos de 10% de todo o acervo proprietário da Thomson Reuters até o momento — o que sugere espaço para expansões futuras não apenas em volume de dados, mas em técnicas de especialização.

Testado por acadêmicos antes do lançamento

Antes de anunciar o Thomson publicamente, a Thomson Reuters liberou o modelo para avaliação de acadêmicos especializados em direito e IA.

"Testei o Thomson contra o ChatGPT e o Claude utilizando algumas das questões mais desafiadoras feitas por estudantes na minha disciplina de Tributação Corporativa. De forma geral, preferi as respostas do Thomson", diz Jonathan H. Choi, da Washington University School of Law, em depoimento cedido à empresa.

Samuel Dahan, diretor do Queen's Conflict Analytics Lab, avalia que a qualidade das citações do modelo é "geralmente competitiva" com a de modelos de fronteira, mesmo em testes com direito trabalhista canadense sem qualquer ajuste específico para o país.

Uma versão reduzida do Thomson será disponibilizada como modelo de pesos abertos na plataforma Hugging Face, para uso acadêmico e não comercial. A primeira aplicação comercial do modelo acontece no recurso Tabular Analysis do CoCounsel Legal, voltado à análise de grandes volumes de documentos.

Segundo Hron, a Thomson Reuters também avalia licenciar o Thomson diretamente para escritórios de advocacia e departamentos jurídicos que queiram mais controle sobre a própria infraestrutura de IA — hoje restrito aos produtos da própria companhia.