美国律师事务所Cooley基于OpenAI的ChatGPT Work开发内部工具GO Public，用于归集客户资料、比对先例并辅助IPO注册文件起草，旨在提升起点质量并把律师时间集中在事实核验与专业判断上。双方强调该系统不是替代法律意见的工具，人工审查、责任边界和数据隔离仍为部署关键。
美国律师事务所Cooley正在把人工智能放入企业上市准备的核心环节。该事务所开发的内部工具GO Public，建立在OpenAI的ChatGPT Work之上，用于整理客户资料、公开信息和过往交易先例，并协助律师从起草IPO注册文件到识别需要管理层关注的风险。
这项合作显示，法律行业对生成式AI的期待正在从“帮忙写一份文件”转向更完整的工作流：系统先处理大量资料，律师再集中精力验证事实、质疑披露内容并作出专业判断。与此同时，Cooley和OpenAI都强调，GO Public并不是自动替代律师的法律意见工具，人工审查和职业责任仍然处于流程中心。
从可比公司先例转向以客户为起点
IPO准备通常涉及大量文件、持续变化的事实和复杂的监管披露要求。OpenAI在官方案例介绍中援引Cooley首席创新官David Wang的话说，一宗IPO有“数千件事情”需要持续处理。
在GO Public出现之前，团队往往先选取一家可比公司的先例文件，再根据客户情况进行修改。Cooley称，新的系统允许团队从客户本身出发，把客户提供的信息、相关公开资料以及经过筛选的先例放在一起，形成一个更有针对性的起点。
GO Public背后的关键并不只是模型本身，而是Cooley为代理设计的“harness”，即一套控制代理行为的工作框架。按照OpenAI的描述，框架会规定哪些步骤可以自动执行、哪些环节必须由律师复核或验证，以及不同任务如何衔接。Cooley的法律工程师、创新顾问和资本市场律师共同把事务所积累的经验转化为流程规则和可重复使用的知识。
Cooley全球资本市场业务联席主席Dave Peinsipp表示，工具的目标不是简单地“更快完成同样的工作”，而是更早获得一个有质量的起点，让律师把更多时间用于判断、挑战披露和思考交易中的关键问题。这个目标也被他概括为“速度与质量同时提升”。
规模数据来自事务所自身披露
Cooley是长期服务科技公司和风险投资支持企业的美国律师事务所。OpenAI称，Cooley在2025年参与了180宗全球交易，交易总额超过515亿美元；该事务所还拥有十年处于美国发行方IPO市场前列的记录，并在过去二十多年中参与了比其他事务所更多的风险投资支持企业IPO。
这些数字来自OpenAI对合作方的介绍，属于公司和事务所披露的信息，并非独立审计结果。GO Public究竟为单宗交易节省了多少时间、是否降低了错误率，公开材料也没有给出独立的对照测试或客户层面的量化结果。
因此，现阶段更容易确认的是工作方式发生了变化：原本由律师手动筛选的大量材料，先由系统进行归集、比较和初步分析；律师则需要检查系统是否理解了客户事实，是否遗漏了不利信息，以及最终披露是否符合监管和交易要求。
ChatGPT Work成为法律AI平台的一部分
Cooley的项目并不是OpenAI单独面向法律行业推出的一个问答机器人，而是其企业产品路线的一部分。OpenAI近期推出的Astra for Law进一步把法律检索、专业指令、权限控制和律所插件放到同一套平台叙事中。OpenAI称，Sullivan & Cromwell利用ChatGPT Enterprise构建了协议分析工具，Ropes & Gray则开发了并购尽调系统，Cooley的GO Public负责资本市场和IPO准备场景。
这类部署的共同点，是把律所自己的谈判手册、先例、检查清单和判断标准嵌入工具。通用模型提供语言和推理能力，专业机构则决定哪些资料可以使用、流程如何推进、哪些结论必须回到原始来源核对。对法律服务而言，这种组合往往比单纯比较模型在公开基准上的得分更重要。
OpenAI还表示，符合条件的律所可以通过Trusted Access计划获得相关访问权限；计划包括API零数据留存，ChatGPT Enterprise的使用默认不纳入人工审查。公司同时提到，法律AI部署需要处理客户保密、信息权限、利益冲突、伦理墙和律所监督等问题，并正与Latham & Watkins合作探索这些治理机制。
不过，公开材料尚未完整说明GO Public在不同法域的可用范围、每个插件的案件级权限、审计记录格式以及商业定价。对于律师事务所而言，数据是否能被正确隔离，模型是否会把不同客户或交易的资料混在一起，以及每次自动操作能否被追踪和回滚，仍需要在实际部署中验证。
真正的考验是责任边界
法律工作与一般文档自动化的区别在于，错误可能影响客户的披露义务、交易结构和诉讼风险。系统找到一份看似相近的判例，并不意味着该判例仍然有效；生成一段披露文字，也不等于它已经通过事实核查和律师签署。
这使GO Public的价值取决于“人机如何分工”，而不仅是模型能否生成文本。理想的流程是，代理负责检索、整理、比较和提示风险，律师负责确认来源、判断法律含义、处理不确定性，并对提交给客户和监管机构的结果承担责任。Cooley在案例中强调，GO Public让律师和管理层更快到达一个可审阅的起点，而不是把最终判断交给机器。
这一方向也与OpenAI把企业AI从聊天界面推进到连续操作流程的做法相呼应。在Admin插件的报道中，ChatGPT Work和Codex已经被放入企业成员管理、权限调整和用量审批等场景。法律行业则把同样的“从聊天到工作流”逻辑用于更高风险的专业任务。
对Cooley来说，IPO只是一个起点。Peinsipp表示，事务所希望把这类方法扩展到更广泛的资本市场交易。能否实现这一目标，最终要看系统是否能在保护客户机密、保持来源可追溯并清晰划分责任的前提下，稳定减少重复劳动，同时让律师把时间投入到只有专业判断才能完成的部分。
来源：OpenAI：How Cooley is accelerating IPO work with ChatGPT；OpenAI：Introducing Astra for Law。