Dreptul computațional este o ramură a informaticii juridice , preocupată de mecanizarea raționamentului juridic (fie uman sau bazat pe computer). [1] Evidențiază probleme comportamentale explicite și nu abordează regulile implicite de conduită. Este important de menționat că există un angajament în societate pentru un nivel suficient de rigoare în definirea legilor, astfel încât aplicarea să poată fi complet automatizată.
Din punct de vedere teoretic, dreptul computațional se află în întregime pe teritoriul pozitivismului juridic . Având în vedere accentul pus pe legi bine definite, dreptul computațional este cel mai aplicabil în cadrul dreptului civil , unde legile sunt înțelese mai mult sau mai puțin literal. Dreptul computațional este mai puțin aplicabil sistemelor juridice bazate pe drept comun , ceea ce lasă mai mult loc pentru considerente normative nespecificate. Cu toate acestea, chiar și în legile bazate pe drept comun, dreptul computațional rămâne relevant în raport cu legile categoriale și în situațiile în care judecarea cauzelor a condus la crearea unor reguli de facto .
Dintr-un punct de vedere pragmatic, legea computațională este importantă ca bază pentru sistemele informatice capabile să facă calcule juridice utile, cum ar fi testarea conformității, planificarea juridică, analiza reglementărilor și așa mai departe. Unele sisteme de acest fel există deja. [2] Un exemplu bun este TurboTax . Și acest potențial este deosebit de important acum datorită progreselor tehnologice recente, inclusiv prevalența Internetului în comunicații și proliferarea sistemelor informatice încorporate (cum ar fi smartphone -urile , mașinile cu conducere autonomă și roboții ).
Speculațiile cu privire la potențialele beneficii ale utilizării științei computaționale și a metodelor de inteligență artificială în practica juridică datează cel puțin de la mijlocul anilor 1940. [3] În plus, aplicarea inteligenței artificiale în drept și a dreptului computațional par a fi dificil de separat, deoarece majoritatea cercetărilor în domeniul inteligenței artificiale aplicate dreptului par să folosească metode computaționale. Au fost avute în vedere numeroase implementări, iar relația dintre ele nu este ușor de arătat. Ele sunt apoi prezentate în ordine cronologică, conexiunile dintre ele fiind arătate doar acolo unde pot fi urmărite.
Până în 1949, juriștii americani au identificat așa-numitul. „jurimetrics” (jurimetrics), un mic domeniu de cercetare care vizează includerea metodelor electronice și de calcul în rezolvarea problemelor juridice [4] . Deși s-a afirmat în general că este vorba despre aplicarea „metodelor științei” în drept, aceste metode erau de fapt destul de specifice. Jurimetria urma să fie „legată de aspecte precum analiza cantitativă a comportamentului judiciar, aplicarea teoriei comunicării și informației la exprimarea juridică, utilizarea logicii matematice în drept, regăsirea datelor juridice prin mijloace electronice și mecanice și formularea a calculului previzibilității juridice” [5] . Aceste interese au condus în 1959 la crearea utilizărilor moderne ale logicii în drept ca forum de publicare a articolelor despre aplicarea unor metode precum logica matematică, inginerie, statistică etc. la studiul și dezvoltarea domeniului dreptului [6] . În 1966, acest jurnal a fost redenumit Jurimetrics . [7] Până în prezent, atât subiectul revistei, cât și conținutul jurimetriei în sine ca disciplină s-au extins cu mult dincolo de aplicațiile informatice și metodele de calcul până la drept. Astăzi, revista nu numai că publică articole despre dreptul computațional, ci acoperă și probleme juridice precum utilizarea științelor sociale în legislație sau „consecințele politice ale controlului legislativ și administrativ asupra științei” [8] .
În 1958, independent de fondatorii „jurimetrics”, la Conferința privind mecanizarea gândirii, desfășurată la National Physical Laboratory din Teddington ( Middlesex , Marea Britanie), avocatul francez Lucien Mael a prezentat o lucrare atât cu privire la avantajele utilizării computaționale. metode în domeniul dreptului și cu privire la modalitățile potențiale de utilizare a unor astfel de tehnici pentru automatizarea dreptului, la discuție au participat luminari AI precum Marvin Minsky [9] [10] . Mel credea că legea poate fi automatizată prin două tipuri de mașini de bază, deși nu complet separabile. Primul tip sunt „mașini documentare sau informaționale”, care oferă cercetătorului juridic acces rapid la precedentele relevante și cunoștințe juridice [11] , al doilea tip sunt „mașini de consultanță”, „capabile să răspundă la orice întrebare care i se pune într-un vast domeniul dreptului” [ 12] . Aparatele de acest tip ar putea, practic, să facă cea mai mare parte a muncii unui avocat, dând pur și simplu „un răspuns exact la problema [legală] pusă” [13] .
Până în 1970, mașina lui Mel de primul tip, „informație”, a fost implementată, dar s-a acordat puțină atenție intersecțiilor promițătoare între AI și cercetarea juridică [14] . Cu toate acestea, rămâne speranța că computerele vor putea simula procesele de gândire ale unui avocat utilizând metode de calcul și apoi să aplice această capacitate de a rezolva problemele juridice, automatizând și îmbunătățind astfel serviciile juridice prin creșterea eficienței, precum și aruncând lumină asupra naturii. de raționament juridic [ 15] . Până la sfârșitul anilor 1970, informatica și disponibilitatea tehnologiei informatice au avansat atât de mult încât căutarea „datelor legale prin mijloace electronice și mecanice” a fost realizată de mașini corespunzătoare primului tip de Mel, care a devenit larg răspândit în dreptul american. firme [16] [17] . În acest timp s-au efectuat cercetări pentru atingerea obiectivelor stabilite la începutul anilor 1970, cu ajutorul unor programe precum Taxman. Ei au adus tehnologii utile științei dreptului ca ajutoare practice și au ajutat la definirea naturii exacte a conceptelor juridice [18] .
Totuși, progresul pe cel de-al doilea tip de mașină, care ar automatiza mai pe deplin jurisprudența, a fost practic inexistent [19] . Dezvoltarea de mașini care ar putea rezolva probleme, cum ar fi mașina de „consultanță” a lui Mel, a venit la sfârșitul anilor 1970 și 1980. Convenția din 1979, adoptată la Swansea , Țara Galilor , a marcat primul efort internațional de a aplica exclusiv cercetarea inteligenței artificiale în problemele juridice, de a „gândi la modul în care computerele pot fi folosite pentru a identifica și aplica normele legale, consacrate în sursele scrise ale dreptului” [20]. ] [21] . Progresele realizate în următorul deceniu, în anii '80, s-au dovedit însă a fi nesemnificative [22] . Într-o recenzie a lui Anna Gardner An Artificial Intelligence Approach to Legal Reasoning (1987), informaticianul și jurist la Harvard Edwina Riessland scrie: „Ea joacă, în parte, un rol de pionierat; Metodele inteligenței artificiale („AI”) nu sunt încă utilizate pe scară largă pentru a rezolva problemele juridice. Prin urmare, Gardner, și această revizuire, pentru prima dată descriu și definesc acest domeniu, iar apoi demonstrează un model de lucru în domeniul propunerii și acceptării unui acord” [23] . Astfel, la opt ani de la conferința de la Swansea, cercetătorii în inteligență artificială și în drept încă încercau să delimiteze domeniul și numindu-se reciproc „pionieri”.
În cele din urmă, progrese semnificative au avut loc în anii 1990 și începutul anilor 2000. Cercetarea computațională a generat o înțelegere a legii [24] . Prima conferință internațională despre inteligență artificială și drept a avut loc în 1987, dar în anii 1990 și 2000, conferința bienală a început să acumuleze evoluții și să aprofundeze în problemele asociate cu intersecția metodelor computaționale, AI și drept [ 25] [ 26] [27] . Studenților au început să li se predea discipline relevante privind utilizarea metodelor de calcul pentru automatizare, înțelegere și conformare cu legea [28] . În plus, până în 2005, o echipă de cercetători de la Universitatea Stanford din grupul Stanford Logic s-a dedicat studierii utilizării tehnologiei de calcul în drept [29] . Metodele computaționale au avansat atât de mult încât în anii 2000 avocații au început să analizeze, să prezică și să-și facă griji cu privire la viitorul potențial al dreptului computațional, iar un nou domeniu științific de cercetare, jurisprudența computațională, este acum bine stabilit. O idee despre modul în care oamenii de știință văd rolul dreptului computațional în viitorul dreptului vine dintr-un citat dintr-o conferință recentă New Normal:
În ultimii 5 ani, în urma Marii Recesiuni, profesia de avocat a intrat într-o Nouă Normalitate. În special, o serie de forțe legate de schimbarea tehnologică, globalizarea și impulsul de a face mai mult cu mai puțin (atât în America corporativă, cât și în firmele de avocatură) au schimbat pentru totdeauna industria serviciilor juridice. După cum spune un articol , firmele se îndepărtează de la angajare „pentru a crește eficiența, a crește profiturile și a reduce costurile clienților”. <…>New Normal oferă avocaților o oportunitate de a redefini – și de a regândi – rolul avocaților în economia și societatea noastră. Era în care firmele de avocatură se bucurau sau încă se bucură de capacitatea de a lucra împreună se apropie de sfârșit, pe măsură ce clienții încep să împartă serviciile și sarcinile juridice. Mai mult, în alte cazuri, automatizarea și tehnologia pot schimba rolurile avocaților, impunându-le să controleze procesele și utilizarea tehnologiei, precum și mai puțină muncă care este din ce în ce mai controlată de computere. Potențialul de creștere nu este doar o mai mare eficiență pentru societate, ci și noi oportunități de excelență juridică. Evoluția profesiei de avocat în Noua Normală va cere avocaților să stăpânească abilitățile antreprenoriale, precum și o serie de competențe care le vor permite să adauge valoare clienților. În legătură cu tendințele menționate mai sus, apar noi oportunități pentru „antreprenorii legali” în domenii variind de la managementul proceselor juridice până la dezvoltarea tehnologiilor de gestionare a tranzacțiilor juridice (de exemplu, controlul proceselor automate) pentru a sprijini procesele de soluționare a litigiilor online. În alte cazuri, pregătirea juridică eficientă, precum și cunoștințele în domenii specifice (finanțe, vânzări, IT, antreprenoriat, resurse umane etc.) pot crea o combinație puternică de competențe care oferă absolvenților de drept o serie de noi oportunități (dezvoltarea afacerilor). roluri). , tranzacții financiare, recrutare etc.). În ambele cazuri, competențele juridice tradiționale nu sunt suficiente pentru a pregăti studenții la drept pentru aceste roluri. Dar o pregătire adecvată, bazată pe și dincolo de curriculum-ul tradițional al facultății de drept, inclusiv abilități practice, cunoștințe relevante de domeniu (cum ar fi contabilitatea) și abilități profesionale (cum ar fi lucrul în echipă), le va oferi studenților de la facultatea de drept un avantaj imens față de cei care dețin. un set unidimensional de aptitudini [30] .
Mulți văd beneficii în schimbările viitoare aduse de automatizarea computațională a legii. În primul rând, experții juridici au prezis că va ajuta la auto-ajutorarea juridică, în special în domeniile contractării, planificării afacerilor și anticipării modificărilor regulilor [8] . În al doilea rând, cei care au cunoștințe despre computere văd potențialul legii computaționale, care poate fi o adevărată descoperire. Prin urmare, ar putea apărea mașinile de „consultanță” despre care vorbea Mel. Eminent programator Stephen Wolfram spune:
Deci, ne îndreptăm încet spre o persoană care a fost educată sub forma unei paradigme computaționale. Și asta e bine, pentru că, așa cum văd eu, computerul va deveni centrul aproape fiecărui domeniu. Să vorbim despre două exemple – profesiile clasice: drept și medicină. În mod ironic, când Leibniz s-a gândit pentru prima dată la calculatoare la sfârșitul anilor 1600, a vrut să creeze o mașină care să poată răspunde eficient întrebărilor juridice. Atunci a fost prematur. Dar acum, cred, suntem aproape pregătiți pentru legea computațională. La care, de exemplu, contractele devin computaționale. Ei devin algoritmi explici care predetermina ce este posibil și ce nu. Știi, unele dintre acestea s-au întâmplat deja. Ca și în cazul instrumentelor financiare, cum ar fi opțiunile și contractele futures . Înainte erau doar contracte în limbaj natural. Dar apoi au fost codificate și parametrizate. Deci, sunt de fapt doar algoritmi pe care, desigur, puteți efectua meta-calculări, ceea ce a lansat o mie de fonduri speculative și așa mai departe. Ei bine, în cele din urmă, vei putea face tot felul de lucruri legale, de la ipoteci la coduri fiscale, poate chiar brevete . Acum, pentru a realiza acest lucru, avem nevoie de modalități de a reprezenta multe aspecte ale lumii reale în toată dezordinea ei. Aceasta este esența calculului bazat pe cunoaștere Wolfram|Alpha [31] .
Au existat, de asemenea, multe încercări de a crea cod de mașină care poate fi citit sau executabil de mașină . Codul care poate fi citit de mașină va face codul mai ușor de analizat, permițându-vă să creați și să analizați rapid baze de date fără a fi nevoie de tehnici avansate de procesare a textului. Un format înțeles de mașină ar permite introducerea specificului unui caz și returnarea unei decizii asupra cazului.
Codul legal care poate fi citit de mașină este deja destul de comun. METAlex [32] , un standard bazat pe XML propus și dezvoltat de Centrul Leibniz pentru Drept al Universității din Amsterdam [33] , este folosit de guvernele Regatului Unit și al Olandei pentru a-și codifica legile. În Statele Unite, ordinul executiv al președintelui Barack Obama din mai 2013 a cerut publicarea tuturor documentelor guvernamentale într-un format care poate fi citit automat, deși nu a fost menționat un format specific [34] .
Codul juridic executabil de mașină este folosit mult mai rar. Cel mai faimos exemplu este proiectul Hammurabi [35] , o încercare de a rescrie o parte a codului juridic al Statelor Unite în așa fel încât legislația să ia faptele drept input și să returneze decizii. Proiectul Hammurabi se concentrează în prezent pe aspecte ale legii care sunt supuse acestui tip de specificații, cum ar fi legile fiscale sau de imigrare , deși pe termen lung dezvoltatorii plănuiesc să includă cât mai multe legi.
O mare parte din efortul din dreptul computațional de astăzi se concentrează pe analiza empirică a deciziilor juridice și a relației lor cu legislația. În acest caz, se utilizează de obicei analiza citărilor , în care sunt luate în considerare modele de referințe la lucrări. Datorită practicii larg răspândite de citare în munca de birou , este posibil să se construiască indici de citare și grafice precedente juridice complexe numite rețele de citare. Rețelele de citare fac posibilă utilizarea algoritmilor de traversare a graficelor pentru a lega cazurile între ele, precum și utilizarea diferitelor metrici de distanță pentru a găsi relații matematice între ele [36] [37] [38] . Aceste analize pot dezvălui modele și tendințe generale importante în litigii și modul în care este utilizată legea [39] [40] .
Cercetările recente privind rețelele de citare juridică au condus la mai multe descoperiri în analiza hotărârilor judecătorești. Materialul pentru analiză l-au constituit citări din opiniile exprimate ale majorității membrilor Curții Supreme pentru crearea rețelelor de citare. Modelele rezultate au fost analizate pentru a dezvălui metainformații despre deciziile individuale, cum ar fi importanța deciziei, precum și tendințele generale în litigii, cum ar fi rolul precedentului în timp [36] [39] . Aceste studii au fost folosite pentru a prezice cazurile pe care Curtea Supremă va alege să audieze [39] .
O altă încercare a fost făcută de Tribunalul Fiscal al Statelor Unite , alcătuind o bază de date publică cu decizii, opinii și citări ale Tribunalului Fiscal pentru perioada 1990-2008 și construind o rețea de citare bazată pe această bază de date. Analiza acestei rețele a constatat că secțiuni mari ale codului fiscal au fost rareori, sau vreodată, menționate și că alte secțiuni ale codului, în special cele referitoare la „divorț, persoane aflate în întreținere, organizații non-profit, hobby-uri și cheltuieli de afaceri și pierderi, și definiția generală a venitului”, au fost implicate în marea majoritate a litigiilor [40] .
Un studiu sa concentrat pe rețelele ierarhice în combinație cu rețelele de citare și analiza Codului Statelor Unite ale Americii . Această cercetare a fost folosită pentru a analiza diferite aspecte ale Codului, inclusiv dimensiunea acestuia, densitatea citărilor în și între secțiunile Codului, tipul de limbaj folosit în Cod și modul în care aceste valori se modifică în timp. Acest studiu a fost folosit pentru a oferi comentarii asupra naturii modificării Codului de-a lungul timpului, care pare a fi caracterizată printr-o creștere a dimensiunii și a interdependenței între secțiuni [37] .
Vizualizarea codului juridic și a relației dintre diferite legi și decizii este, de asemenea, un subiect fierbinte în domeniul dreptului computațional. Vizualizările permit profesioniștilor și nespecialiștilor deopotrivă să vadă relații și modele la scară largă care pot fi dificil de izolat folosind analize juridice sau empirice standard.
Rețelele de citare legale sunt vizualizabile, iar multe rețele de citare care sunt analizate empiric au și subsecțiuni ale rețelelor care sunt vizualizate ca rezultat [36] . Cu toate acestea, există încă multe provocări tehnice în vizualizarea rețelei . Densitatea conexiunilor dintre noduri și chiar numărul de noduri în sine în unele cazuri poate face ca vizualizarea să nu fie percepută de o persoană. Există multe tehnici care pot fi utilizate pentru a reduce complexitatea informațiilor afișate, de exemplu prin definirea subgrupurilor semantice într-o rețea și apoi reprezentarea relațiilor între acele grupuri semantice mai degrabă decât între nodurile individuale. Acest lucru permite unei persoane să perceapă vizualizarea, dar, în același timp, reducerea complexității poate ascunde relații importante [41] . În ciuda acestor limitări, vizualizarea rețelei de citate legale rămâne un domeniu și o practică populară.