Lakiasiantuntijajärjestelmä

Oikeudellinen (juridinen) asiantuntijajärjestelmä  on toimialuekohtainen asiantuntijajärjestelmä, joka käyttää tekoälyä jäljittelemään lakiasiantuntijan työtä päätöksenteossa. [1] :172 Oikeudelliset asiantuntijajärjestelmät käyttävät sääntöpohjaa ja tietopohjaa sekä päättelykonetta asiantuntijatiedon keräämiseen, abstraktointiin ja johtamiseen tietyistä oikeusalan aiheista.

Tehtävät

On esitetty, että oikeudellisten asiantuntijajärjestelmien avulla voidaan navigoida nopeasti kasvavassa oikeudellisen tiedon ja päätösten virrassa, joka on voimistunut 1960-luvun lopulta lähtien. [2] Monet varhaisista oikeudellisista asiantuntijajärjestelmistä luotiin 1970-luvulla [1] : 179 ja 1980-luvuilla. [3] :928

Aluksi lakimiehet määriteltiin oikeudellisten asiantuntijajärjestelmien ensisijaisiksi kohdekäyttäjiksi. [4] :3 Mahdollisia motiiveja tällaisten järjestelmien käyttöön:

Osa varhaisista kehityshankkeista keskittyi myös automatisoitujen tuomareiden luomiseen. [6] :386

Viime aikoina oikeudellisten asiantuntijajärjestelmien parissa tehdyssä työssä on tunnistettu mahdolliset edut muille kuin asianajajille uusina keinoina saada oikeudellista tietämystä. [4] :4

Oikeudelliset asiantuntijajärjestelmät voivat myös tukea hallinnollisia prosesseja, helpottaa päätöksentekoa, automatisoida sääntöihin perustuvaa analysointia [7] ja kommunikoida suoraan kuluttajakansalaisten kanssa [8] .

Tyypit

Arkkitehtoniset muunnelmat

Sääntöihin perustuvat asiantuntijajärjestelmät luottavat deduktiivisiin päättelymalleihin , jotka käyttävät "jos A, niin B" -sääntöjä. Järjestelmän tiedot esitetään tietokannan sisällä deduktiivisten sääntöjen muodossa [9] .

Tapauspohjaiset päättelymallit , jotka tallentavat ja toimivat esimerkkien tai tapausten perusteella, pystyvät jäljittelemään ajattelua analogioiden avulla , mikä sopii hyvin oikeusalalle [9] . Tämä malli perustuu tehokkaasti tunnettuun kokemukseen vastaavien ongelmien ratkaisuista. [10] :5

Neuraaliverkko perustuu tietokonemalliin, joka jäljittelee ihmisaivojen rakennetta ja toimii hyvin samalla tavalla kuin edellinen malli [9] . Neuraaliverkko pystyy tunnistamaan ja luokittelemaan kaavoja juridisen tiedon alalla ja käsittelemään epätarkkoja syötteitä. [11] :18

Sumean logiikan mallit yrittävät luoda "sumeita" käsitteitä tai objekteja, jotka voidaan sitten muuntaa kvantitatiivisiksi termeiksi tai säännöiksi, jotka järjestelmä indeksoi ja hakee [11] :18–19 . Oikeusalalla sumeaa logiikkaa voidaan käyttää sääntöpohjaisissa malleissa ja tapauspohjaisissa päättelymalleissa.

Teoreettiset muunnelmat

Jotkut oikeudellisten asiantuntijajärjestelmien arkkitehdit ovat omaksuneet hyvin käytännöllisen lähestymistavan soveltaen tieteellisiä päättelytapoja tietyn säännöstön tai ennakkotapauksen puitteissa, kun taas toiset ovat omaksuneet laajemman filosofisen lähestymistavan, joka on inspiroitunut vakiintuneiden oikeusteoreetikojen oikeudellisesta päättelystä [1] :183 .

Toiminnalliset muunnelmat

Jotkut oikeudelliset asiantuntijajärjestelmät pyrkivät tekemään laissa tiettyjä johtopäätöksiä, kun taas toiset on suunniteltu ennustamaan yhden tai toisen lopputuloksen. Ennakointijärjestelmät ennustavat oikeuden päätökset, tapauksen arvon tai oikeudenkäynnin tuloksen [3] :932 .

Jakelu

Sekä lakiyhteisö että oikeudellisten palvelujen kuluttajat käyttävät ja hyväksyvät laajalti monenlaisia ​​oikeudellisia asiantuntijajärjestelmiä [12] [13] .

Ongelmia

Työtilaongelmat

Oikeuden luontainen monimutkaisuus tieteenalana aiheuttaa välittömiä vaikeuksia oikeusalan asiantuntijajärjestelmiin osallistuville tietoinsinööreille . Oikeudellisiin ongelmiin liittyy usein toisiinsa liittyviä tosiasioita ja kysymyksiä, mikä lisää monimutkaisuutta [14] [13] .

Todellista epävarmuutta voi syntyä myös silloin, kun on olemassa kiistanalaisia ​​versioita tosiasioiden esityksistä, jotka on syötettävä asiantuntijajärjestelmään perusteluprosessin aloittamiseksi [5] :4 .

Tietokoneistettu ongelmanratkaisu

Useimpien tietokoneistettujen ongelmanratkaisumenetelmien rajoitukset haittaavat monien lakialan asiantuntijajärjestelmien menestystä. Asiantuntijajärjestelmät luottavat tyypillisesti deduktiivisiin päättelymalleihin, joilla on vaikeuksia antaa painoarvoja tietyille lain periaatteille tai ennakkotapausten tärkeydelle, jotka voivat vaikuttaa tai olla vaikuttamatta päätökseen tietyssä tapauksessa tai kontekstissa [9] .

Oikeudellisen tietämyksen edustaminen

Asiantuntijaoikeudellista tietämystä voi olla vaikea edustaa ja muotoilla asiantuntijajärjestelmän rakenteessa. Tietoinsinöörien haasteita ovat mm.

Aika- ja kustannustehokkuus

Toimivan asiantuntijajärjestelmän rakentaminen vaatii merkittäviä panostuksia ohjelmistoarkkitehtuuriin , toimialueosaamiseen ja tietosuunnitteluun . Näiden ongelmien edessä monet järjestelmäarkkitehdit rajoittavat työtilaa aiheen ja toimivallan suhteen. Tämän lähestymistavan seurauksena luodaan kapeasti fokusoituja ja maantieteellisesti rajoitettuja oikeudellisia asiantuntijajärjestelmiä, joita on vaikea perustella kustannusten ja hyötyjen kannalta [5] :5 .

Tulosten tai päätösten oikeellisuuden puute

Oikeudelliset asiantuntijajärjestelmät voivat johtaa ei-asiantuntijoiden käyttäjiin vääriin tai epätarkkoihin tuloksiin ja päätöksiin. Tätä ongelmaa voi pahentaa se, että käyttäjät voivat luottaa kohtuuttomasti tällaisten järjestelmien tuottamien tulosten tai päätösten oikeellisuuteen tai pätevyyteen [16] .

Esimerkkejä

ASHSD-II on hybridioikeudellinen asiantuntijajärjestelmä, jossa yhdistyvät sääntöihin perustuva ja tapauspohjainen päättelymalli Englannin lain mukaisissa aviovarallisuusriidoissa [10] :49 .

CHIRON on hybridioikeudellinen asiantuntijajärjestelmä, joka yhdistää sääntö- ja tapauspohjaiset päättelymallit tukemaan verosuunnittelutoimia Yhdysvaltojen verolakien ja -säännösten mukaisesti [17] .

JUDGE  on sääntöihin perustuva oikeudellinen asiantuntijajärjestelmä, joka toimii rikosoikeudellisten tuomioiden kanssa murhasta, pahoinpitelystä ja taposta. [18] :51

Latent Damage Project  on sääntöihin perustuva oikeudellinen asiantuntijajärjestelmä, joka käsittelee Latent Damages Act 1986 (Yhdistynyt kuningaskunta) mukaista vanhentumisaikaa vahingonkorvaus-, sopimus- ja hyödykeoikeudessa [19] .

Split Up  on sääntöihin perustuva oikeudellinen asiantuntijajärjestelmä, joka auttaa avioliiton omaisuuden jakamisessa Australian vuoden 1975 perhelain [20] mukaisesti .

SHYSTER  on tapauspohjainen asiantuntijajärjestelmä, joka voi toimia myös hybridinä, koska se pystyy kommunikoimaan sääntöpohjaisten mallien kanssa. Se on suunniteltu kattamaan useita oikeusaloja, mukaan lukien Australian tekijänoikeuslain, sopimusoikeuden, henkilökohtaisen omaisuuden ja hallintooikeuden näkökohdat [18] .

TAXMAN  on sääntöihin perustuva järjestelmä, joka pystyy esittämään oikeudellisen päättelyn perusmuodon ja luokittelemaan tapaukset tietyn yrityssaneerauslain luokan mukaan. [21] :837

Kiista

Ei ole yksimielisyyttä siitä, mikä erottaa oikeudellisen asiantuntijajärjestelmän tietoon perustuvasta järjestelmästä (kutsutaan myös älykkääksi tietopohjaiseksi järjestelmäksi). Vaikka oikeudelliset asiantuntijajärjestelmät on suunniteltu toimimaan ihmisoikeudellisen asiantuntijan tasolla, tietopohjaiset järjestelmät voivat riippua ihmisen asiantuntijan suorasta osallistumisesta. Todelliset oikeudelliset asiantuntijajärjestelmät keskittyvät yleensä kapeaan tietämysalueeseen laajemmalle ja vähemmän spesifiselle alueelle, kuten useimmat tietoon perustuvat järjestelmät [5] :1 .

Lakiasiantuntijajärjestelmät edustavat potentiaalisesti häiritsevää teknologiaa perinteisessä räätälöidyn lakipalvelun toimittamisessa. Näin ollen lakimiehet voivat pitää heidät uhkana liiketoiminnalleen [5] :2 .

On väitetty, että erilaisten teoreettisten lähestymistapojen huomioimatta jättäminen oikeudelliseen päätöksentekoon johtaa asiantuntijajärjestelmien syntymiseen, jotka eivät heijasta päätöksenteon todellista luonnetta. : 190 Samaan aikaan jotkut oikeusjärjestelmien arkkitehdit väittävät, että koska monilla lakimiehillä on taitavia oikeudellisia päättelykykyjä ilman vankkaa oikeusteorian perustaa, saman pitäisi päteä myös oikeudellisiin asiantuntijajärjestelmiin [1] . koska monilla lakimiehillä on asiantuntevat oikeudelliset päättelytaidot ilman vankkaa oikeusteoriapohjaa, tämän pitäisi päteä myös oikeudellisten asiantuntijoiden järjestelmiin. [18] :s. 6–7 .

Koska oikeudelliset asiantuntijajärjestelmät soveltavat tarkkuutta ja tieteellistä kurinalaisuutta oikeudellisten päätösten tekoon, niitä voidaan pitää haasteena perinteisten oikeudellisen päättelyn oikeudellisten normien hajanaisemmalle ja epätarkemmalle dynamiikalle [21] :839 . Jotkut kommentoijat väittävät myös, että oikeuskäytännön todellinen luonne ei aina riipu oikeudellisten normien tai periaatteiden analyysistä; sen sijaan päätökset perustuvat siihen odotukseen, että ihmistuomari tekee päätöksen tietyssä tapauksessa [3] :930 .

Viimeaikaiset tapahtumat

Vuodesta 2013 lähtien lakiasiantuntijajärjestelmien alalla on tapahtunut merkittäviä muutoksia. Professori Tanina Rostain Georgetownin yliopiston oikeustieteellisestä korkeakoulusta opettaa kurssin oikeudellisten asiantuntijajärjestelmien suunnittelusta [22] . Neota Logicin kaltaiset yritykset ovat alkaneet tarjota tekoälyyn ja koneoppimiseen perustuvia juridisia asiantuntijajärjestelmiä [23] .

Katso myös

Muistiinpanot

  1. 1 2 3 4 Susskind, RichardOikeustieteen asiantuntijajärjestelmät: oikeudellinen lähestymistapa tekoälyyn ja oikeudelliseen päättelyyn  // Modern Law Review : päiväkirja. - 1986. - Voi. 49 .
  2. 1 2 3 Berman, Donald H.; Hafner, Carole D. Tekoälyn mahdollisuudet auttaa ratkaisemaan oikeusjärjestelmämme kriisi  // Communications of the ACM  :  Journal. - 1989. - Voi. 32 , ei. 8 . doi : 10.1145 / 65971.65972 .
  3. 1 2 Thomasset, Claude; Paquin, Louis-Claude. Asiantuntijajärjestelmät laissa ja oikeudellisen tiedon esitys: voimmeko eristää sen Miksi ja kuka?  (englanti)  // 3. kansainvälisen kongressin julkaisut aiheesta: Logica, Informatica, Diritto: Legal Experts Systems: Journal. - 1989. - Voi. 1 .  (linkki ei saatavilla)
  4. 1 2 3 4 5 6 Stevens, Charles; Barot, Vishal; Carter, Jenny. Seuraavan sukupolven lainopillinen asiantuntijajärjestelmä – uusi aamunkoitto vai väärä aamunkoitto?  (englanti)  // SGAI Conference Proceedings: Journal. – 2010.
  5. 1 2 Schafer, Burkhard. ZombAIs: Legal Expert Systems edustajina "Haudan takana  " //  SCRIPTed : päiväkirja. - 2010. - Vol. 7 , ei. 2 . Arkistoitu alkuperäisestä 17. toukokuuta 2012.
  6. Lodder, Arno; Zeleznikow, John. Verkkovälitteisen riidanratkaisuympäristön kehittäminen: vuoropuhelutyökalut ja neuvottelutukijärjestelmät kolmivaiheisessa mallissa  //  Harvard Negotiation Law Review : Journal. - 2005. - Voi. 10 . - s. 293 .
  7. 1 2 3 4 Aikenhead, M. Legal Knowledge-Based Systems: joitakin havaintoja tulevaisuudesta  //  Web JCLI : Journal. - 1995. - Voi. 2 .
  8. 1 2 Pal, Kamalendu; Campbell, John A. Sääntöihin perustuvan ja tapauskohtaisen päättelyn soveltaminen yhdessä juridisessa tietoon perustuvassa järjestelmässä  //  Tietokanta tietojärjestelmän edistymiselle : lehti. - 1997. - Voi. 28 , ei. 4 .
  9. 1 2 Main, Julie; Pal, Sankar K.; Dillon, Tharam; Shiu, Simon. Tapauskohtaisen päättelyn opetusohjelma // Pehmeässä tietojenkäsittelyssä tapausperusteisessa päättelyssä  . – 4. — Lontoo: (Ltd), 2001.
  10. Ambrogi, Robert. "Viimeisin laillinen voitto on LegalZoom valmis kasvuun." A.B.A. Journal. American Bar Association, 1. elokuuta 2014. Verkko. 17. kesäkuuta 2017. < http://www.abajournal.com/magazine/article/latest_legal_victory_has_legalzoom_poised_for_growth Arkistoitu 5. syyskuuta 2018 Wayback Machinessa >.
  11. 1 2 Lawbots.info. Np, n.d. Web. 16. kesäkuuta 2017. < https://www.lawbots.info/ Arkistoitu 23. elokuuta 2018 Wayback Machinessa >.
  12. Ambrogi, Robert. "Viimeisin laillinen voitto on LegalZoom valmis kasvuun." A.B.A. Journal. American Bar Association, 1. elokuuta 2014. Verkko. 17. kesäkuuta 2017. < http://www.abajournal.com/magazine/article/latest_legal_victory_has_legalzoom_poised_for_growth Arkistoitu 5. syyskuuta 2018 Wayback Machinessa >.
  13. Franklin, James. 'Kuinka paljon tervettä järkeä ja oikeudellista päättelyä voidaan formalisoida? Käsitteellisten esteiden katsaus  (englanniksi)  // Law, Probability and Risk : Journal. - 2012. - Vol. 0 . - s. 11-12 .
  14. Groothuis, Marga M.; Svensson, Jörgen S. (2000). "Asiantunteva järjestelmätuki ja laillinen laatu". Oikeudellinen tietämys ja tietojärjestelmät . Amsterdam: Jurix 2000: Kolmastoista vuosikonferenssi. s. 9.
  15. Sanders, Kathryn E. (1991). "Avoimen teksturoidun predikaatin esittäminen ja päättely". ICAIL '91: Tekoälyä ja lakia käsittelevän 3. kansainvälisen konferenssin aineisto . ICAIL. s. 140-141.
  16. 1 2 3 Popple, James Pragmaattinen oikeudellinen asiantuntijajärjestelmä  (uuspr.) . - Dartmouth (Ashgate), 1996. - (Applied Legal Philosophy -sarja). — ISBN 1-85521-739-2 . Saatavilla myös  "Google-kirjoissa".
  17. Susskind, Richard (1989). Piilevä vahinkojärjestelmä: oikeustieteen analyysi. ICAIL '89: Tekoälyä ja lakia käsittelevän 2. kansainvälisen konferenssin aineisto . ICAIL. s. 23-32.
  18. Zeleznikow, John; Stranieri, Andrew; Gawler, Mark. Projektiraportti: Split-Up - A Legal Expert System, joka määrittää omaisuuden jaon avioeron yhteydessä  //  Tekoäly ja laki : Journal. - 1996. - Voi. 3 . - s. 268 .
  19. 1 2 McCarty, L. Thorne. Reflections on Taxman: Kokeilu tekoälyssä ja oikeudellisissa perusteluissa   // Harvard Law Review : päiväkirja. - 1997. - Voi. 90 , ei. 5 .
  20. Keskukset ja instituutit | Georgetownin laki . Haettu 5. syyskuuta 2018. Arkistoitu alkuperäisestä 30. toukokuuta 2018.
  21. https://bol.bna.com/automating-legal-advice-ai-and-expert-systems/%7CRon  (linkki ei saatavilla) Friedman, "Automating Legal Advice: AI and Expert Systems", Bloomberg Law Big Law Business, 22. tammikuuta 2016.

Linkit