Sistemul expert juridic (legal) este un sistem expert specific domeniului care utilizează inteligența artificială pentru a emula munca unui expert juridic în ceea ce privește luarea deciziilor. [1] :172 Sistemele experte juridice folosesc baze de reguli și baze de cunoștințe și un motor de inferență pentru a acumula, abstrage și obține cunoștințe de specialitate pe subiecte specifice din domeniul juridic.
S-a sugerat că sistemele experte juridice pot ajuta la navigarea fluxului în creștere rapidă de informații și decizii juridice care s-a intensificat de la sfârșitul anilor 1960. [2] Multe dintre primele sisteme de expertiză juridică au fost create în anii 1970 [1] :179 și 1980. [3] :928
Inițial, avocații au fost identificați ca utilizatorii țintă primari ai sistemelor de expertiză juridică. [4] :3 Motivații potențiale pentru utilizarea unor astfel de sisteme:
Unele dintre primele evoluții s-au concentrat și pe crearea de judecători automatizați. [6] :386
Mai recent, lucrările privind sistemele de expertiză juridică au recunoscut potențialele beneficii pentru non-avocați ca noi mijloace de accesare a cunoștințelor juridice. [4] :4
Sistemele experte juridice pot, de asemenea, să susțină procesele administrative, să faciliteze luarea deciziilor, să automatizeze analiza bazată pe reguli [7] și să comunice direct cu cetățenii consumatori [8] .
Sistemele experte bazate pe reguli se bazează pe modele de raționament deductiv care folosesc regulile „dacă A atunci B”. Informațiile din sistem sunt prezentate sub formă de reguli deductive în cadrul bazei de cunoștințe [9] .
Modelele de raționament bazat pe caz care stochează și operează pe exemple sau cazuri sunt capabile să emuleze procesul de gândire folosind analogii , ceea ce se potrivește bine domeniului dreptului [9] . Acest model se bazează efectiv pe experiența cunoscută a soluțiilor la probleme similare. [10] :5
Rețeaua neuronală se bazează pe un model computerizat care imită structura creierului uman și funcționează într-un mod foarte asemănător cu modelul anterior [9] . Rețeaua neuronală este capabilă să recunoască și să clasifice tipare în domeniul cunoștințelor juridice și să facă față intrărilor inexacte. [11] :18
Modelele logice fuzzy încearcă să creeze concepte sau obiecte „fuzzy”, care pot fi apoi convertite în termeni sau reguli cantitative care sunt indexate și preluate de sistem [11] :18–19 . În domeniul juridic, logica fuzzy poate fi utilizată în modelele bazate pe reguli și modelele de raționament bazate pe cazuri.
În timp ce unii arhitecți ai sistemelor de expertiză juridică au adoptat o abordare foarte practică, aplicând modalități științifice de raționament în cadrul unui set dat de reguli sau precedente, alții au adoptat o abordare filosofică mai amplă inspirată de raționamentul juridic provenit de la teoreticienii juridici consacrați [1] :183 .
Unele sisteme de experti juridice cauta sa ajunga la o anumita concluzie in drept, in timp ce altele sunt concepute pentru a prezice un rezultat sau altul. Sistemele predictive prezic hotărârile judecătorești, valoarea unui caz sau rezultatul unui proces [3] :932 .
Multe forme de sisteme de expertiză juridică sunt utilizate pe scară largă și acceptate atât de comunitatea juridică, cât și de consumatorii de servicii juridice [12] [13] .
Complexitatea inerentă a dreptului ca disciplină creează dificultăți imediate inginerilor de cunoaștere implicați în sistemele de expertiză juridică. Problemele juridice implică adesea fapte și probleme interconectate, ceea ce crește și mai mult complexitatea [14] [13] .
Incertitudinea reală poate apărea și atunci când există versiuni controversate ale reprezentărilor de fapt care trebuie introduse în sistemul expert pentru a începe procesul de raționament [5] :4 .
Limitările majorității metodelor computerizate de rezolvare a problemelor împiedică succesul multor sisteme experte în domeniul juridic. Sistemele experte se bazează în mod obișnuit pe modele de raționament deductiv care au dificultăți în a atribui ponderi anumitor principii de drept sau importanța precedentelor care pot influența sau nu o decizie într-un caz sau context dat [9] .
Cunoștințele juridice de specialitate pot fi dificil de reprezentat și de oficializat în structura unui sistem expert. Pentru inginerii de cunoștințe, provocările includ:
Construirea unui sistem expert funcțional necesită investiții semnificative în arhitectura software , expertiză în domeniu și ingineria cunoștințelor . Confruntați cu aceste probleme, mulți arhitecți de sistem restricționează spațiul de lucru în ceea ce privește subiectul și jurisdicția. Consecința acestei abordări este crearea unor sisteme de expertiză juridică îngust focalizate și limitate geografic, care sunt greu de justificat din punct de vedere al costurilor și beneficiilor [5] :5 .
Sistemele experte juridice pot conduce utilizatorii neexperți la rezultate și decizii incorecte sau inexacte. Această problemă poate fi exacerbată de faptul că utilizatorii se pot baza în mod nejustificat pe corectitudinea sau validitatea rezultatelor sau deciziilor generate de astfel de sisteme [16] .
ASHSD-II este un sistem hibrid de expertiză juridică care combină un model de raționament bazat pe reguli și bazat pe cazuri în litigiile de proprietate matrimonială în temeiul dreptului englez [10] :49 .
CHIRON este un sistem expert juridic hibrid care combină modele de raționament bazate pe reguli și modele bazate pe cazuri pentru a sprijini activitățile de planificare fiscală în conformitate cu legile și codurile fiscale din Statele Unite [17] .
JUDGE este un sistem de experti juridice bazat pe reguli care funcționează cu condamnarea penală pentru infracțiuni de crimă, agresiune și ucidere din culpă. [18] :51
Proiectul Latent Damage este un sistem expert juridic bazat pe reguli care se ocupă de termenul de prescripție în temeiul Legii daunelor latente din 1986 (Marea Britanie) în materie de delicte, contract și drept al mărfurilor [19] .
Split Up este un sistem expert juridic bazat pe reguli care ajută la împărțirea proprietății matrimoniale în conformitate cu Legea australiană a familiei din 1975 [20] .
SHYSTER este un sistem expert bazat pe cazuri, care poate funcționa și ca hibrid datorită capacității sale de a comunica cu modele bazate pe reguli. A fost conceput pentru a se adapta mai multor domenii juridice, inclusiv aspecte ale dreptului de autor australieni, dreptul contractelor, proprietatea personală și dreptul administrativ [18] .
TAXMAN este un sistem bazat pe reguli care este capabil să prezinte o formă de bază de raționament juridic, clasificând cazurile în funcție de o anumită categorie de reglementări legislative privind reorganizarea corporativă. [21] :837
Nu există un consens cu privire la ceea ce diferențiază un sistem expert juridic de un sistem bazat pe cunoștințe (numit și un sistem inteligent bazat pe cunoaștere). În timp ce sistemele experte juridice sunt concepute pentru a funcționa la nivelul unui expert juridic uman, sistemele bazate pe cunoștințe pot depinde de implicarea directă a unui expert uman. Sistemele experte juridice adevărate se concentrează de obicei pe o zonă restrânsă de cunoaștere, mai degrabă decât pe o zonă mai largă și mai puțin specifică, cum ar fi majoritatea sistemelor bazate pe cunoștințe [5] :1 .
Sistemele experte juridice reprezintă o tehnologie potențial perturbatoare pentru furnizarea tradițională de servicii juridice la comandă. Astfel, avocații în exercițiu îi pot considera o amenințare pentru afacerea lor [5] :2 .
S-a susținut că eșecul de a lua în considerare diferite abordări teoretice ale luării deciziilor juridice va duce la crearea unor sisteme experte care nu reflectă adevărata natură a luării deciziilor. :190 Între timp, unii arhitecți ai sistemelor juridice susțin că, din moment ce mulți avocați au abilități calificate de raționament juridic fără o bază solidă în teoria juridică, același lucru ar trebui să fie valabil și pentru sistemele de expertiză juridică [1] :190 Între timp, unii arhitecți de sisteme de experți juridici susțin că deoarece mulți avocați au abilități competente de raționament juridic fără o bază solidă în teoria juridică, același lucru ar trebui să fie valabil și pentru sistemele de expertiză juridică. [18] :pp.6–7 .
Deoarece sistemele de expertiză juridică aplică precizie și rigoare științifică actului de luare a deciziilor juridice, ele pot fi văzute ca o provocare la adresa dinamicii mai dezorganizate și mai puțin precise a normelor juridice tradiționale ale raționamentului juridic [21] :839 . Unii comentatori susțin, de asemenea, că adevărata natură a practicii juridice nu depinde întotdeauna de o analiză a normelor sau principiilor juridice; în schimb, deciziile se bazează pe așteptarea că judecătorul uman într-un anumit caz va decide [3] :930 .
Din 2013, s-au produs schimbări semnificative în domeniul sistemelor de expertiză juridică. Profesorul Tanina Rostain de la Georgetown University School of Law predă un curs de proiectare a sistemelor de expertiză juridică [22] . Companii precum Neota Logic au început să ofere sisteme expert juridice bazate pe inteligență artificială și învățare automată [23] .