CC BY
67И.М. Туркова
LEGAL ARTIFICIAL INTELLIGENCE
Искусственный интеллект становится все более распространенным в юридической сфере, что открывает новые возможности для автоматизации процессов и улучшения качества юридических услуг. Тема Legal Artificial Intelligence (Легальный Искусственный Интеллект) изучает применение ИИ в юридической сфере, включая анализ документов, предсказание результатов судебных дел, автоматическую обработку текста и многие другие задачи. В данной аннотации будет рассмотрено, какие задачи могут быть решены с помощью Legal AI, какие преимущества и недостатки у этой технологии, а также как она влияет на будущее юридической индустрии.
Ключевые слова: Legal Artificial Intelligence, юридическая сфера, автоматизация процессов, анализ документов, предсказание результатов судебных дел, обработка текста, преимущества, недостатки, будущее юридической индустрии.
В мае 2016 года первый в мире адвокат с искусственным интеллектом по имени Росс был нанят на работу в юридическую фирму Baker&Hostetler для ведения юридической практики по банкротству [6]. Росс был разработан на базе известного суперкомпьютера Watson от фирмы IBM с целью облегчить рутину производственных дел адвоката - осуществлять поиск прецедентов и примеров дел. Росс обладает навыками чтения и понимания языка, встраивания предположений при задавании вопросов, а затем генерации ответов со ссылками и цитатами для подкрепления своих выводов. Он также учится на опыте, набирая скорость и знания, чем больше вы взаимодействуете с ним.
Однако Росс далеко не единственный в своем роде искусственный интеллект, задействованный в решении юридических вопросов. Технология Rechtwijzer, созданная в 2007 году в Нидерландах при поддержке Совета по правовой помощи Нидерландов и Министерства юстиции, служит отправной точкой в решении юридических проблем и подсказывает, какие шаги необходимо предпринять для решения споров в таких вопросах, как разводы, опека, долговые обязательства, отношения арендаторов и арендодателей [17]. Rechtwijzer не занимается анализом прецедентов, а по итогам заполнения анкеты формирует четкий план действий с советами и рекомендациями на основе анализа действующего законодательства.
В 2016 году учеными из Лондонского университета разработан искусственный интеллект - судья, который способен при анализе материалов по делам, касающимся унижения человеческого достоинства, пыток или неприкосновенности частной жизни, взвешивать юридические доказательства и моральные вопросы добра и зла, а далее использовать свои выводы для точного прогнозирования результата [7]. Алгоритм изучал данные по 584 делам и принимал собственные судебные решения, которые, в конечном счете, на 79% совпали с реальными решениями, вынесенными судом. По мнению создателей, судья с искусственным интеллектом не способен заменить судей или адвокатов, но может быть крайне полезен для выявления закономерностей в судебных делах и прогнозирования исхода событий на основе анализа данных.
Все эти примеры являются реальными примерами того, как Legal Artificial Intelligence становится частью современной жизни через реализацию цифровых инструментов LegalTech. Legal Artificial Intelligence представляет собой технологии применения искусственного интеллекта в правовой сфере посредством реализации LegalTech-решений. При столь активной эксплуатации искусственного интеллекта, возникает вопрос: существует ли риск вытеснения Legal AI традиционных юристов и адвокатов из юридической отрасли как менее эффективный и объективный способы интерпретации правовых знаний? Для поиска ответа стоит разобраться в природе искусственного интеллекта, в верности его трактования для применения в юридической области, а также оценить степень развития AI на сегодняшний день.
На текущий день исследователи до конца не определились с навыками, которыми должен обладать искусственный интеллект для того, чтобы считать его таковым. Причиной тому служит отсутствие единого определения, характеризующего искусственный интеллект как мыслительную деятельность. Д.К. Куликов отмечает ключевой принцип, согласно которому при воссоздании на высокотехнологичном уровне универсальная способность к интеллектуальной деятельности, доступная в разной степени у людей и животных, может считаться наличием искусственного интеллекта [1].
© И.М. Туркова, 2023.
В.П. Карелин выделяет основополагающим признаком интеллектуальности способность к генерации выводов, конструированию решений на базе дедуктивного метода. Более развернуто это свойство можно охарактеризовать как способность к формированию новой информации, не заложенной в доступную к анализу системой информационную базу [2]. Одним из немногих признаков искусственного интеллекта, в обязательном наличии которого убеждены все исследователи, является способность системы к обучению на основе предоставляемой информации - при помощи Интернета, внешних датчиков, Интернета вещей либо выборочно загружаемых в систему специфических данных.
Помимо характеристик самообучаемости и создания новой информации важным для отличия искусственного интеллекта от хорошо автоматизированной системы, не требующей дополнительных вмешательств со стороны человека, является способность к решению творческих задач, изначально отведенных для решения исключительно человеком.
В активной эксплуатации в различных областях сейчас находится Narrow AI (слабый искусственный интеллект), способный осваивать лишь одну предметную область и в пределах нее заниматься саморазвитием и решением задач. Желаемым результатом разработок в области AI является получение General AI (сильный искусственный интеллект), способного решать задачи из различных сфер деятельности подобно человеку, однако достижение подобного уровня развития AI человечеству на текущем этапе технологического и научного развития недоступно.
Промежуточным этапом развития искусственного интеллекта между слабым и сильным AI является Explainable AI (объяснимый искусственный интеллект) - система, результаты работы которой могут быть интерпретированы человеком. Именно к применению AI на этой стадии развития стремится область юриспруденции уже сейчас и имеет дальнейший широкий прикладной потенциал реализации в Legal Tech. Поскольку любое юридическое решение требует содержания не только резолютивной, но и мотивировочной части, принципиально важно, чтобы Legal AI был способен на аргументацию избираемого решения либо представлял результат, по умолчанию доступный к логическому восприятию.
Следует понимать, что Legal Artificial Intelligence - это одна из доступных технологий, которая позволяет создавать цифровые решения для юридической деятельности в рамках отрасли бизнеса Legal Tech. Рынок предложений Legal Tech, основанных на AI, предоставляет всевозможные сервисы для юристов, позволяющие оптимизировать рабочие процессы и помочь юристам в исполнении их обязанностей, включая анализ судебной практики, законодательной базы, создание доказательной базы [4].
Разумеется, наибольшую практическую популярность получили цифровые решения на базе Legal AI, которыми можно пользоваться уже сейчас и получать выгоду от оптимизации временных и финансовых затрат. К наиболее востребованным задачам, решаемым при помощи LegalTech на базе технологий Legal Artificial Intelligence, относятся:
1.Юридические исследования.
Сбор и проверка документов для судебного разбирательства включает в себя поиск необходимых документов, содержащих ключевые слова или смысловые конструкции. Настройка параметров поиска для анализа документов не требует AI, однако применение AI в данном процессе повышает скорость, эффективность анализа документов и глубину смыслового исследования материалов.
Система работает следующим образом: юристы помечают ряд документов как релевантные, Legal AI фиксирует, какой тип документов он должен искать. Далее с каждой попыткой система все более точно идентифицирует требуемые документы, регулируя параметры поиска в процессе самостоятельно, добавляя все новые триггеры, на которые опирается нейросеть при подборе. Данный процесс получил название Predictive coding (прогностическое кодирование) [11].
Прогностическое кодирование предлагает большое количество преимуществ по сравнению с ручным анализом документов. Ключевыми являются:
- уменьшает объем нерелевантных документов, которые должны перебирать адвокаты;
- предоставляет результаты, которые проверяются статистически, то есть объяснимы;
- по соотношению скорость/качество AI превосходит человеческие усилия в несколько раз, намного быстрее и немного точнее анализируя документацию.
Predictive coding широко принято в качестве метода перепроверки документов судами США в ходе действующих судебных процессов. Подобная практика укоренилась после судебного дела 2012 года Da Silva Moore vs. Publicus Groupe [10], в ходе которого впервые одним из инструментов судебной системы было применено прогностическое кодирование. Поскольку истцы обвиняли ответчика в предвзятости и дискриминации по половому признаку, судом было сочтено, что наиболее объективную оценку дела сможет предоставить беспристрастная нейросеть.
2.Анализ контрактов.
Помимо оценки юридической документации в рамках судебных дел Legal AI может заниматься качественным анализом контрактов на предмет наличия в них рисков, аномалий, будущих финансовых обязательств, юридических нестыковок. Возможность Explainable AI предоставлять объяснимую выборку данных позволяет сократить трудоемкий, дорогостоящий и медленный процесс мониторинга человеческими усилиями действующих и будущих контрактов до моментальной оценки системой имеющихся юридических отклонений. Данная технология получила название Contract Intelligence (контрактная разведка), поскольку подразумевает выявление недостатков контрактов, допущенных по причине человеческой ошибки.
Legal AI использует Natural language processing (NLP) - технологию на стыке искусственного интеллекта и математической лингвистики, направленную на изучение и разработку инструментов компьютерного анализа и синтеза текстов на естественных языках, для интерпретации положений контракта и оценки намерений и рисков. Через NLP естественный язык разделяется на фрагменты, так что грамматическая структура предложений и значение слов могут быть проанализированы и поняты в контексте. Это позволяет AI понимать устный или письменный текст наравне с людьми [20].
С июля 2017 года JPMorgan использует программу под названием COIN, основанную на Contract Intelligence, которую применяют для интерпретации коммерческих кредитных договоров [12]. Программное обеспечение анализирует финансовые сделки, просматривает документы за считанные секунды, на что ежегодно юридическое подразделение тратило около 360 000 рабочих часов. COIN помогает банку сокращать количество ошибок при обслуживании кредитов, большинство из которых основаны на человеческих ошибках при интерпретации ежегодных 12 000 новых кредитных договоров.
Такое LegalTech-решение, как Kira Systems, позволяет юридическим фирмам идентифицировать, извлекать и анализировать бизнес-информацию, содержащую в больших объемах в контрактных данных. Эта информация используется для создания сводных графиков, подведения статистики, составления общей картины бизнеса при проведении комплексной проверки [13].
3.Прогнозирование результатов.
Адвокатам клиенты часто задают вопросы, которые требуют навыков предсказывания будущего: -если я подам этот иск, какая вероятность что я выиграю в суде? - сколько времени займет весь судебный процесс и сколько это будет мне стоить? - лучше урегулировать это дело признанием вины или воспользоваться своими шансами в суде?
Ни один юрист не обладает знаниями всех данных, влияющих на конечный результат, поэтому сделать точный прогноз крайне затруднительно. Более опытные юристы делают свои прогнозы относительно исходов лучше, так как обладают большим опытом работы, однако это не обеспечивает гарантий конечного результата для клиентов. Поскольку AI может получить доступ к большему количеству соответствующих данных, основываясь на общей статистике, он может лучше, чем юристы, прогнозировать результаты юридических споров и разбирательств.
Верховный суд США является высшей судебной инстанцией страны, а в его состав входят 9 судей, которые путем голосования принимают решение относительно исхода дела. Однако Legal AI дает понять, что ввиду предсказуемости решений всех 9 членов суда, острая необходимость в данном высшем органе судебной системы может быть утрачена. В рамках исследования были использованы голоса любых восьми судей с 1953 по 2004 год, чтобы предсказать голосование девятого судьи. Результат продемонстрировал точность в 83% случаев [9].
Исследователи использовали базу данных Верховного суда, которая содержит информацию о делах, относящихся к 1791 году, чтобы построить общий алгоритм прогнозирования голосования любого судьи в любое время. Они опирались на 16 особенностей каждого голосования, включая терминологию конкретного исторического отрезка, вопросы, обсуждаемые в суде, а также такие факты, как, например, были ли услышаны устные аргументы. С 1816 по 2015 год алгоритм правильно предсказал 70,2% из 28 000 решений суда и 71,9% из 240 000 голосов судей, сообщают авторы в PLOS ONE. Даже знающие юристы только на 66% точны в прогнозировании случаев, показало исследование 2004 года [19].
Эта разработка в области Legal AI революционна, поскольку теперь адвокаты могут подключать различные переменные к модели, чтобы проложить свой путь к победе в суде любой инстанции. Прогнозирование результатов, основанное на аналитическом предсказании искусственного интеллекта, может позволить судебной системе обеспечить достижение большего правосудия и снижение числа процессуальных ошибок в ходе судебного разбирательства.
4. Охрана интеллектуальной собственности.
Legal AI также применяют для целей отслеживания неправомерного использования интеллектуальной собственности, создания доказательной базы для досудебных и судебных разбирательств и дальнейшей блокировки подобного контента. Существует ряд технологичных решений, которые позволяют отсле-
живать случаи онлайн-торговли контрафактом, пиратский контент либо мошенничество в Интернете. Колоссальное количество ресурсов для анализа измеряется миллионами сайтов, страниц в социальных сетях и маркетплейсах. С такой масштабной аналитической работой в динамичной среде Интернета может справиться лишь искусственный интеллект, обладающий высоким адаптационным уровнем.
Рост теневого сегмента рынка стимулирует дополнительное развитие LegalTech-решений с использованием технологий Legal AI. Например, рост рынка контрафакта приводит к возникновению инструментов для отслеживания поддельного товара на разных этапах цепочки поставок. На российском рынке услуги по специализированной защите интеллектуальной собственности в Интернете оказывает Legal-Tech-компания BrandMonitor [21].
Их технология строится на круглосуточном сканировании Интернет-пространства на предмет выявления нарушений авторского права. Далее система производит идентификацию товарных знаков и верифицирует нарушения использования брендов, после чего регистрирует нарушение и вносит в автоматизированную систему контроля для дальнейшего отслеживания качества проводимой юридической работы. Юристы компании в досудебном или судебном порядке добиваются правосудия, используя в основе доказательной базы результаты аналитической работы искусственного интеллекта.
Реализация подобного Legal AI решения возможно с помощью технологии Computer Vision (компьютерное зрение). Это область искусственного интеллекта, занимающаяся анализом изображений и видео с целью выстраивания устойчивых закономерностей у AI. Технология включает в себя набор методов, которые наделяют компьютер способностью «видеть» и извлекать информацию из увиденного, идентифицировать и классифицировать объекты. Чтобы научить компьютер «видеть», используется машинное обучение, собирается множество данных, которые позволяют выделить признаки и комбинации признаков для дальнейшей идентификации похожих объектов.
При реализации BrandMonitor своей функции поиска нарушений Legal AI сканирует каждую обнаруженную интернет-страницу с целью распознавания логотипов и официальных изображений товаров при помощи компьютерного зрения и дальнейшей юридической оценки правомерности использования конкретного бренда. Таким образом, LegalTech-решения позволяют не только оптимизировать юридическую практику, но и осуществлять защитные функции по отношению к нематериальным активам: брендам, интеллектуальной собственности и авторским правам.
Технологии Legal AI, как и рынок LegalTech - молодые и относительно небольшие по меркам мирового рынка. Например, LegalTech в 10 раз меньше такого рынка, как Fintech. Количество компаний-единорогов на рынке LegalTech насчитывают всего две: LegalZoom и Relativity [3]. Первая компания является одним из лидеров мирового рынка услуг по самостоятельному созданию юридических документов без участия адвоката. В перечень доступных документов входят любые по сложности: от документов о создании бизнеса и регистрации прав на товарные знаки до составления завещаний и формирования живых трастов [14]. Вторая компания предоставляет комплексные LegalTech-решения, основанные на теории относительности, способны анализировать и систематизировать данные, находить в них риски и применять превентивные меры [18].
Совокупный среднегодовой темп роста LegalTech рынка между 2019 и 2025 годами составит 6%, в то время как общий его объем увеличится с 17 млрд. до 25 млрд. долларов в 2025 году. Ведущими странами по количеству компаний в области LegalTech являются США, Китай и Великобритания. Рынок Legal AI будет демонстрировать более динамичный рост по сравнению со всем рынком LegalTech-решений, увеличившись с 2021 по 2026 год на 36,1% до 3,3 млрд. долларов.
Ведущие мировые компании осознают, что освоение AI представляет собой четвертую промышленную революцию, поэтому планомерно начинают делать ставку на текущие способности Legal AI улучшать управление данными, бизнес-рисками и соответствием нормативным требованиям. Крупнейшие банки HSBC, JPMorgan и Deutsche Bank ежегодно планируют тратить более 1 млрд. долларов на управление данными при помощи Legal Artificial Intelligence. Бизнес-лидеры ищут способы обострить свое конкурентное преимущество и внедрить AI для улучшения имеющихся стандартов, скорости обработки и надежности [8].
Однако юридические фирмы, как известно, достаточно медленно адаптируются к новым технологиям. Повышение скорости и эффективности не всегда совпадает с интересами юристов, зарабатывающих на оплачиваемых часах. Однако наиболее крупные юридические фирмы осознают необратимость прихода LegalTech-решений, основанных на Legal AI, в их повседневную жизнь. По данным опроса ведущих лондонских юридических фирм, проведенным CBRE, 48% из них уже используют LegalTech-решения, а еще 41% имеют неизбежные планы сделать это. Из фирм, уже применяющих Legal AI, 63% используют его для создания и проверки юридических документов, и такая же доля для юридических исследований и соблюдения должной осмотрительности [15].
Таким образом, традиционные бизнес-модели юридических фирм, основанные на большом количестве неопытных сотрудников или стажеров, занимающихся анализом бумажной документации, перепроверкой контрактов или поиском прецедентов, обречены. На юридическом рынке сформировался консенсус в отношении того, что внедрение Legal AI значительно нарушит юридический рынок. Искусственный интеллект повлияет на наличие рабочих мест, бизнес-модели юридических фирм и на профиль современного юриста, владеющего технологичными решениями.
Согласно Типовым правилам профессионального поведения Американской ассоциации юристов, юристы обязаны быть компетентными и идти в ногу со временем [16]. В своде правил говорится о необходимости быть в курсе всех изменений в актуальном законодательстве и его практике, включая связанные с соответствующей технологией. Как минимум в 27 штатах приняты данные Типовые правила, однако в 2017 году штат Флорида стал первым штатом, потребовавшим дополнительного технологического обучения юристов в рамках своего требования к непрерывному юридическому образованию. Другие штаты и государства в скором времени последуют этому примеру. В таком случае, в ближайшем будущем неиспользование общедоступных технологи может стать основанием для исков о халатности.
По данным Deloitte, около 100 000 рабочих мест в юридическом секторе, вероятно, будут автоматизированы в ближайшие двадцать лет. Аналитики Deloitte утверждают, что на текущий день уже 39% рабочих мест юристов могут быть автоматизированы. Исследование, проведенное McKinsey Global Institute, показало, что совокупно почти половина всех задач может быть автоматизирована с помощью современных технологий, но только 5% рабочих мест могут быть автоматизированы полностью. McKinsey также подсчитала, что на сегодня 23% работы адвоката могут быть автоматизированы, что сократит часы работы юристов на 13% [5].
Таким образом, вопрос внедрения Legal AI становится наиболее остро: искусственный интеллект -ценный помощник или полноценная замена человека? Исследователи сходятся во мнении, что AI не способен полностью вытеснить юристов с рынка. Legal AI с большей вероятностью будут поддерживать юристов своими технологичными решениями, чем вытеснять, поскольку ряд задач, таких как консультирование, ведение переговоров, споры в судах сопряжены с эмоциональным взаимодействием участников процесса. Эмоциональная близость недоступна для AI как для вычислительной системы, не наделенной органами чувств, поэтому данная часть взаимоотношений остается прерогативой человечества.
Тем не менее, традиционные юридические фирмы должны понимать потенциал Legal AI и использовать его, чтобы юристы могли сосредоточиться на более сложной и критически важной работы со своими клиентами. Те, кто примет новые законы функционирования юридического рынка и будет использовать технологии Legal Artificial Intelligence, смогут предоставлять лучшие и наиболее эффективные услуги своим клиентам.
Библиографический список:
1.Куликов, Д.К. Особенности мышления или зеркало самосознания для искусственного интеллекта / Д.К. Куликов // Инженерный вестник Дона. - 2014. - №4. - С. 46-58.
2.Карелин В.П. Интеллектуальные технологии и системы искусственного интеллекта для поддержки принятия решений / В.П. Карелин // Вестник Таганрогского института управления и экономики. - 2011. - № 2. - С. 79-84.
3. Обзор рынка RegTech и LegalTech: перспективные технологические направления и тренды развития // ГБУ «Агентство инноваций города Москвы» [Электронный ресурс] - URL: https://innoagency.ru/files/Obzor_rynka_Reg-Tech_LegalTech_2021.pdf (дата обращения 09.05.2022).
4.Что такое LegalTech и как он развивается в России // РБК Тренды [Электронный ресурс] - URL: https://trends.rbc.ru/trends/industry/60acbdd69a79475b37ee5e63 (дата обращения 09.05.2022).
5.A future that works: automation, employment and productivity // McKinsey & Company [Электронный ресурс] -URL: https://www.mckinsey.com/~/media/mckinsey/featured insights/digital disruption/harnessing automation for a future that works/mgi-a-future-that-works_full-report.pdf (дата обращения: 08.05.2022).
6.AI lawyer "Ross" has been hired by its first official law firm // Futurism [Электронный ресурс] - URL: https://fu-turism.com/artificially-intelligent-lawyer-ross-hired-first-official-law-firm (дата обращения 07.05.2022).
7.Artificial intelligence 'judge' developed by UCL computer scientists // The guardian [Электронный ресурс] - URL: https://www.theguardian.com/technology/2016/oct/24/artificial-intelligence-judge-university-college-london-computer-scien-tists (дата обращения 07.05.2022).
8. Artificial Intelligence Market In Regtech - Forecast (2022 - 2027) // Industry ARC [Электронный ресурс] - URL: https://www.industryarc.com/Report/17918/artificial-intelligence-market-in-regtech.html#:~:text=AI%20in%20Reg-tech%20Market%20Overview,business%20risk%2C%20and%20regulatory%20compliance (дата обращения 09.05.2022).
9. Artificial intelligence prevails at predicting Supreme Court decisions // Science [Электронный ресурс] - URL: https://www.science.org/content/article/artificial-intelligence-prevails-predicting-supreme-court-decisions (дата обращения 08.05.2022).
10. Da Silva Moore v. Publicis Groupe, 868 F. Supp. 2d 137 - Dist. Court, SD New York. (2012).
11. E-Discovery and the rise of predictive coding // Forbes [Электронный ресурс] - URL: https://www.forbes.com/sites/benkerschberg/2011/03/23/e-discovery-and-the-rise-of-predictive-coding/?sh=3f78bffD2d38 (дата обращения 08.05.2022).
12. JPMorgan software does in seconds what took lawyers 360,000 hours // The Independent [Электронный ресурс] - URL: https://www. independent. co.uk/news/business/news/jp-morgan-software-lawyers-coin-contract-intelligence-parsing-financial-deals-seconds-legal-working-hours-360000-a7603256.html (дата обращения 08.05.2022).
13. Kira Inc. [Электронный ресурс] - URL: https://kirasystems.com/ (Дата обращения: 08.05.2022).
14. LegalZoom [Электронный ресурс] - URL: https://www.legalzoom.com/country/ru (Дата обращения: 09.05.2022).
15. London law firms embrace artificial intelligence // CBRE [Электронный ресурс] - URL: https://www.cbre.co.uk/ (дата обращения 09.05.2022).
16. Model Rules of Professional Conduct // American Bar Association [Электронный ресурс] - URL: https://www.americanbar.org/groups/professional_responsibility/publications/model_rules_of_professional_con-duct/rule_1_1_competence/comment_on_rule_1_1/ (дата обращения 09.05.2022).
17. Rechtwijzer [Электронный ресурс] - URL: https://rechtwijzer.nl/ (Дата обращения: 08.05.2022).
18. Relativity [Электронный ресурс] - URL: https://www.relativity.com/ (Дата обращения: 09.05.2022).
19. Ruger, W. The supreme court forecasting project: legal and political science approaches to predicting supreme court decisionmaking theodore / W. Ruger, Pauline T. Kim, Andrew D. Martin, Kevin M. Quinn // Columbia Law Review. -Vol. 104, No. 4. - May, 2004. - pp. 1150-1210.
20. Young, Tom & Hazarika, Devamanyu & Poria, Soujanya & Cambria, Erik. (2017). Recent Trends in Deep Learning Based Natural Language Processing.
21. Brand Monitor [Электронный ресурс] - URL: https://brandmonitor.ru/ (Дата обращения: 09.05.2022).
ТУРКОВА ИРИНА МИХАЙЛОВНА - магистрант, Московский государственный институт международных отношений - МГИМО МИД РФ (Одинцовский филиал), Россия.
